# FireTracker

## Was ist das?
FIRE-Rechner mit ADHS-Twist: 3 Zahlen eingeben, sofort sehen wann du finanziell frei bist.
Assets (Depots, Immobilien, Cash) als Module, Szenario-Slider, 30-Jahres-Projektion — alles lokal, kein Cloud-Account.

## Architektur & Tech-Stack

```
Browser (Tailwind + htmx + Chart.js)
   |
FastAPI main.py
   |
   ├── fire_math.py    ← reine FIRE-Berechnungen (pure functions)
   ├── models.py       ← SQLAlchemy: UserProfile, Asset, Snapshot
   ├── schemas.py      ← Pydantic: AssetCreate, AssetUpdate, SnapshotCreate
   └── database.py     ← SQLite init + Session
          |
       firetracker.db
```

| Schicht | Tech |
|---------|------|
| Backend | FastAPI + SQLAlchemy + SQLite |
| Frontend | htmx + Jinja2 + Tailwind CSS |
| Charts | Chart.js (CDN) |
| FIRE-Logik | fire_math.py (pure Python, kein Framework) |

**Asset-Typen:** depot, immobilie, cash, crypto, pension, other

**FIRE-Metriken (berechnet, nicht gespeichert):**
- FI Number, Lean/Fat/Coast FIRE, FI%, Savings Rate, Years to FI, FI Date
- Monatliche Compound-Growth-Iteration (12 Schritte/Jahr) fuer Genauigkeit

## Starten / Nutzen

```bash
cd ~/Projekte/FireTracker
source .venv/bin/activate  # oder: python3 -m venv .venv && pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --port 8050
# → http://localhost:8050
```

Erststart leitet automatisch auf `/setup` weiter (3 Felder: Einkommen, Ausgaben, Geburtsjahr).

## Was funktioniert
- **Setup-Wizard** (`/setup`) — 3 Felder, dann sofort Dashboard
- **Dashboard** — FI-%, FI-Datum, Savings Rate, 30J-Projektion, Asset-Uebersicht nach Typ gruppiert
- **Assets CRUD** — erstellen, bearbeiten (htmx inline), loeschen; Snapshot wird automatisch angelegt
- **Snapshot-Historie** — Wertaenderungen werden als Verlauf gespeichert
- **Szenario-API** (`/api/scenario`) — "Was wenn ich X mehr spare?" mit diff_years-Berechnung
- **CSV-Import** (`/api/import/csv`) — deutsche Bankformate (Semikolon, Komma als Dezimaltrenner)
- **JSON-Export** (`/api/export`) — Profil + Assets + Snapshots als Backup
- **Settings-Seite** — alle FIRE-Parameter aenderbar (SWR, Return, Inflation, Rentenalter)

## Was fehlt
- ~~seed.py~~ — erledigt (103 LOC), erstellt Demo-Profil + 5 Assets (251.7k gesamt), idempotent
- ~~fi_date Edge-Case~~ — gefixt: Overflow via extra_years-Berechnung (fire_math.py:53-57), 4 Tests gruen
- **Historische Charts** pro Asset — Snapshots sind in DB, UI-Chart noch nicht implementiert
- **Expense Categories** — "faellt bei FIRE weg"-Flag fuer bestimmte Ausgaben (V2 geplant)
- **Tests** — 17 Math-Tests passing (test_fire_math.py, 267 LOC) + 3 Playwright E2E-Tests (tests/test_e2e.py, setup/dashboard/asset flow). E2E braucht `playwright install chromium`. Keine Route/API-Tests.

## Entscheidungen & Lessons Learned
- **fire_math.py als pure functions** — keine DB-Referenzen, direkt testbar, einfach zu verstehen
- **Monatliche Iteration statt Formel** — Compound-Growth-Projektion Monat fuer Monat statt geschlossener Formel: leichter lesbar, minimal langsamer (irrelevant bei 100-Jahres-Cap)
- **Single UserProfile** — kein Multi-User, kein Auth; `get_or_create_profile()` erstellt Samuel-Profil beim ersten Request
- **Snapshot bei Wertaenderung** — nur wenn `current_value != old_value`, kein Snapshot-Spam
- **htmx fuer Asset-CRUD** — kein SPA-Overhead, Server rendert Partial (`partials/asset_list.html`) und tauscht DOM-Block
- **Gleicher Stack wie StudyAgent** (FastAPI+SQLite+htmx) — schnelle Entwicklung durch bekannte Patterns

## Next Steps (priorisiert)
1. ~~fi_date Edge-Case fixen~~ — erledigt
2. **Route/API-Tests** — httpx TestClient fuer POST/PUT/DELETE Endpunkte
3. **Historische Chart** pro Asset aus Snapshot-Tabelle
4. **Bank-API** (GoCardless/Nordigen PSD2) fuer automatischen Import