Entwickelt von einem Ingenieur, seinen eigenen Daten und einem KI-Mitgründer.
Plait übersetzt die Erholung, den Schlaf und die Belastung, die dein Wearable bereits misst, in Empfehlungen dazu, was du heute essen solltest. 6,800+ Athlet:innen haben ein WHOOP, Garmin oder Apple Watch verbunden Beta bisher.
6,800+
Athlet:innen haben ein Wearable verbunden
3
Geräte: WHOOP, Garmin, Apple Watch (Beta)
45+
Artikel und Leitfäden mit Forschungszitaten
1+KI
menschlicher Gründer, KI-Mitgründer
Das Team
Hinter Plait steht eine Person, unterstützt von KI bei der Entwicklung. Adam bestimmt die Produktrichtung und prüft Veröffentlichungen; automatisierte Prüfungen kontrollieren die Nährwertberechnungen in den erstellten Plänen.
B.S. Elektrotechnik & Informatik, Georgia Tech · S.M. EECS, MIT
Adam gründete Plait, nachdem er jahrelang umfangreiche Daten von WHOOP hatte, aber keine klare Antwort auf die einzige Frage, die jeden Morgen zählte: Was sollte ich heute anders machen? Er hat KI-Automatisierung und Datensysteme für Satellitenkommunikation, Logistik und Krypto entwickelt und bringt diese Ingenieursdisziplin in Fitnessdaten ein.
KI & Automatisierung: maschinelles Lernen, Analyse-Pipelines, Business-Intelligence-Systeme
Fitnessdaten: Kennzahlen von WHOOP, Garmin und Apple Health, Erholung und Nährstofftiming
„Ich achte sowohl bei Fitness als auch bei Technologie obsessiv auf Details. Ich habe Plait entwickelt, damit andere datenorientierte Athlet:innen die Erkenntnisse erhalten, die sie verdienen. Dein Wearable erfasst unglaubliche Daten. Plait hilft dir, sie tatsächlich zu nutzen, um besser zu werden.“
GPT, Claude und speziell entwickelte Modelle · immer aktiv
Adam entwickelt und betreut Plait. Die KI schlägt Mahlzeiten aus einem definierten Lebensmittelkatalog vor; der Server berechnet die Nährwerte aus den abgewogenen Zutaten und prüft die Tagessummen. Persönliche Pläne werden automatisch erstellt und nicht einzeln von Menschen geprüft.
Datenanalyse: Muster bei Erholung, Schlaf und Belastung über die gesamte Nutzerschaft hinweg, statistische Modellierung, Trenderkennung
Personalisierung: tägliche Kalorien- und Makroziele, die sich an die Erholung jedes Morgens anpassen
Recherche: Literaturrecherche mit PubMed- und NCBI-Zitaten in jedem Artikel
Inhalte: erste Entwürfe für Leitfäden und Beiträge, von Adam auf Fakten geprüft und bearbeitet
„Mit KI als Mitgründer kann ich wie ein Team von Statistiker:innen analysieren und wie ein Team von Forschenden schreiben, während das persönliche Urteilsvermögen erhalten bleibt, das nur ein menschlicher Gründer einbringen kann.“
Die Entstehungsgeschichte
Das Foto, mit dem alles begann
„Kurz vor 40 sah ich ein Foto von mir und erlebte einen Moment der Wahrheit: ändern oder vergessen. Plait gab es noch nicht, aber derselbe datenorientierte Ansatz, mit dem ich meinen eigenen Körper verändert habe, hilft heute Tausenden anderen.“
Adam Eisenman
Vorher · Alter 39
Das Familienfoto. Nicht in Form, wenig Energie, genug von allgemeinen Ratschlägen.
18 Monate lang alles erfassen
Nachher
Alter 41
Schlank und stark nach 18 Monaten, in denen er alles erfasst hat.
Alter 42 · Fitnessstudio
Trainiert weiterhin datenbasiert. Jede Einheit, jede Mahlzeit.
Alter 42 · Strand
Das Ergebnis, wenn du für die Erholung isst, nicht für einen Plan.
Der Wendepunkt
Bei 39 sah Adam ein Familienfoto und erkannte sich kaum wieder. Trainer:innen, Diätprogramme und Fitness-Apps waren alle aus demselben Grund gescheitert: Keines von ihnen war auf seine tatsächlichen Daten ausgerichtet.
Also begann er, alles von Hand zu erfassen: Schlaf, HRV, Erholung, Nährstofftiming, Trainingsleistung. Aus Tabellen wurden Korrelationen, und die Korrelationen offenbarten Muster, die kein allgemeines Programm je berücksichtigt hatte.
Die Veränderung dauerte 18 Monate. Der eigentliche Durchbruch war die Methode: Jede:r verdient Empfehlungen, die auf den eigenen Daten statt auf Durchschnittswerten basieren. Diese Methode wurde zu Plait.
Wie Mensch und KI zusammenarbeiten
Eine klare Arbeitsteilung: Produkturteil, generierte Mahlzeitenideen und unabhängig berechnete Nährwerte.
01 · Mensch
Ausrichtung und Prüfung
Adam legt die Produktrichtung fest und prüft Änderungen. Inhaltsentwürfe durchlaufen vor der Veröffentlichung eine separate redaktionelle Prüfung.
02 · KI
Analyse im großen Maßstab
Die KI schlägt dir anhand deines Kalorienziels und deiner Ernährungspräferenzen einen Wochenplan vor. Die täglichen Empfehlungen nutzen deine verfügbaren Schlaf- und Erholungssignale; fehlende Daten werden klar ausgewiesen.
03 · Daten
Evidenz, keine Bauchgefühle
Die Nährwerte der Zutaten stammen aus einem kuratierten USDA-Lebensmittelkatalog. Kalorien werden aus Protein, Kohlenhydraten und Fett berechnet und dann mit deinem Tagesziel abgeglichen. Kalorienschätzungen von Wearables und Nährwertberechnungen bleiben Näherungswerte.
Fragen zur Methodik oder Interesse an einer Zusammenarbeit? Schreib an support@plait.fit.
Iss für die Erholung, die dein Wearable misst.
Verbinde WHOOP, Garmin oder Apple Watch (Beta) und erhalte in etwa einer Minute die heutigen Kalorien- und Makroziele. Kostenloser Start, keine Karte erforderlich.
