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Glenby
Android App

Die Mikroabenteuer-App hinter glenby.de: 14.702 Naturaufgaben mit GPS-Verifizierung, Co-op-Partys, Videoanrufe und E2E-verschlüsselte Chats. Gebaut als Bare React Native App mit lokalen Gradle-Builds.

Die zugehörige Marketing-Website hat eine eigene Case Study.

React Native 0.86 React 19 Supabase TypeScript
Im Google Play Store ansehen
14.702
Naturaufgaben
zweisprachig, 8 Kategorien, saisonal
483
Unit Tests
in 63 Testdateien (Vitest)
57
Screens
Expo Router, typisierte Routen
100%
On-Device ML
Bild-Labeling und NSFW-Filter ohne Server
Glenby App: Tagesansicht mit frischen Naturaufgaben

Tagesansicht mit Aufgaben und Saison-Hinweisen

Glenby App: Karte mit Route zu einer Quest

Quest-Karte mit MapLibre und Offline-Paketen

Glenby App: Sammlung mit gefundenen Momenten

Sammlung: alles Gefundene an einem Ort

Funktionsumfang

Ruhige Gamification statt Casino-Mechanik. Jede Funktion respektiert die Privatsphäre.

Tagesaufgaben mit GPS-Beweis

Aufgabe wählen, rausgehen, Foto mit GPS-Pin und Zeitstempel aufnehmen. XP-Multiplikatoren je nach Verifizierungsgrad statt blindem Vertrauen.

14.702 Naturaufgaben

Zweisprachig, kategorisiert in 8 Naturkategorien, nach Schwierigkeit und Saison gefiltert. Ein Validierungsskript prüft die Inhalte automatisch.

Sammlung & Erinnerungen

Automatische Foto-Sammlung nach Kategorien plus Monats- und Wochenalben.

Wochen-Streaks & 35 Abzeichen

Streaks zählen pro Woche. Abzeichen mit sichtbarem Fortschritt statt Konfetti-Kanonen.

Co-op Partys

Live-Sessions mit Freunden über Supabase Realtime Presence, gemeinsame Scavenger-Listen und Party-Chat.

1:1-Videoanrufe

WebRTC-Anrufe mit nativem Picture-in-Picture. Das Signaling läuft über die bestehende Realtime-Infrastruktur.

E2E-verschlüsselte Chats

Foto-Threads pro Freund, verschlüsselt mit tweetnacl. Vor dem Teilen prüft ein On-Device-NSFW-Filter jedes Bild.

Trailmates (18+)

Anonymes Co-op-Matching nach Erfahrungslevel statt Fotos, mit Alterstor, Safety-Flow und Blockierfunktion.

Offline-Karten

MapLibre mit herunterladbaren Kartenpaketen. Die App bleibt auch ohne Netz draußen nutzbar.

Feed mit Transparenz

Freunde-Feed mit Ranking nach Verbundenheit und einer sichtbaren Zeile, warum ein Beitrag angezeigt wird.

Abo nach deutschem Recht

Stripe-Abo mit Kündigungsbutton nach §312k und Widerruf nach §356a direkt in der App.

Barrierefreiheit als Gate

Farb-Tokens in OKLCH, ein Build-Skript prüft jede Kombination gegen WCAG 2.2 AA und bricht bei Verstößen ab.

<TechStack />

Tech Stack im Detail

React Native 0.86 Framework

Bare Workflow mit New Architecture, Builds laufen lokal über Gradle statt über Cloud-Dienste

Expo Router Navigation

Dateibasierte, typisierte Routen über 57 Screens, Expo-Module als Bibliothek statt Expo Go

TypeScript strict Sprache

Strict Mode über 337 Quelldateien in 34 Feature-Domains

Supabase Edge Functions Backend

Zwei eigene Edge Functions mit isoliertem Schema und eigenem JWT-Secret, kein direkter Datenbankzugriff vom Client

Zustand 5 + MMKV State

Lokaler State in nativen Key-Value-Stores, die App startet und arbeitet offline-first

WebRTC Video

1:1-Videoanrufe zwischen Freunden, Signaling läuft über Supabase Realtime Broadcast statt über einen eigenen Server

Kotlin PiP-Modul Native

Eigenes Expo-Native-Modul für Android Picture-in-Picture während Anrufen

ML Kit + TFLite On-Device ML

Bild-Labeling als Hinweis und ein NSFW-Filter vor jedem geteilten Foto, beides komplett auf dem Gerät

tweetnacl Verschlüsselung

E2E-verschlüsselte Chats und Foto-Freigaben zwischen Freunden

MapLibre Karten

Explorationskarte mit herunterladbaren Offline-Paketen

Reanimated 4 + Skia UI

Worklet-Animationen, FlashList v2 für Listen, Film-Grain-Textur als Skia-Shader

Vitest Testing

483 Unit Tests in 63 Testdateien, plus ein Skript, das jede Farbkombination gegen WCAG 2.2 AA prüft

Drei Architektur-Entscheidungen

Isoliertes Backend

Kein Supabase Auth, kein PostgREST: Der gesamte Datenverkehr läuft über zwei eigene Edge Functions mit isoliertem Schema und eigenem JWT-Secret.

ML bleibt auf dem Gerät

Bild-Labeling (ML Kit) und NSFW-Prüfung (TFLite) laufen lokal. Kein Foto verlässt für die Analyse das Gerät.

Ehrlicher Beweis

GPS plus Zeitstempel ist der eigentliche Nachweis, ML liefert nur Hinweise. Anti-Cheat-Multiplikatoren gewichten XP nach Verifizierungsgrad.