Viele Sportler:innen nutzen Strava, um ihre Läufe, Radtouren oder Workouts zu tracken. Doch was, wenn man die Daten nicht nur anschauen, sondern direkt in ChatGPT analysieren lassen möchte? Genau das ist möglich, wenn man Strava mit ChatGPT verbindet. In diesem Tutorial zeigen wir dir, wie du das einrichtest.
Achtung: Du benötigst ChatGPT Plus, um diese Verbindung zu nutzen.
Einrichtung – Schritt für Schritt
Damit ChatGPT auf deine Strava-Daten zugreifen kann, musst du dir einen sogenannten API-Zugang einrichten und die Verbindung herstellen. Das klingt kompliziert, ist aber mit ein paar Schritten machbar:
- Gehe zu den Strava API-Einstellungen und erstelle eine neue App. Setze Authorization Callback Domain auf
chat.openai.com. - Kopiere die von Strava bereitgestellte Client ID und das Client Secret.
- Öffne ChatGPT → GPTs und klicke oben rechts auf + Create.
- Gib einen Name und eine Beschreibung ein. Du kannst das später jederzeit ändern und optional Dateien mit zusätzlichem Wissen hochladen, zum Beispiel Trainingsplan oder Ziele.
- Scrolle nach unten und klicke auf Create new action.
- Wähle im Authentication Popup OAuth aus.
- Trage Client ID und Client Secret aus Schritt 2 ein.
- Setze die folgenden Werte:
- Authorization URL: https://www.strava.com/oauth/authorize
- Token URL: https://www.strava.com/api/v3/oauth/token
- Scope:
read,read_all,activity:read,profile:read_all
- Speichere die OAuth-Konfiguration.
- Füge den Code von https://gist.githubusercontent.com/bensch777/19a2767999b378456e7e42c88dff817c/raw/3860b0b5e9d66e81aa1c7daa3130058d83ac3716/schema.json in das Feld Schema ein, klicke Update, und hab Spaß beim Ausprobieren.
Was bringt die Verbindung?
Mit der Verknüpfung öffnet sich eine neue Ebene der Trainingsanalyse. Du kannst deine Daten nicht nur abrufen, sondern direkt in natürlicher Sprache auswerten lassen. Beispiele:
- Statistiken überblicken: Frage nach deinem wöchentlichen Kilometerumfang, deiner durchschnittlichen Pace oder wie viele Höhenmeter du im Monat gesammelt hast.
- Trends erkennen: Finde heraus, ob deine Läufe im letzten Quartal schneller geworden sind oder wie sich deine Herzfrequenzwerte entwickelt haben.
- Vergleiche ziehen: Lass dir anzeigen, wie deine aktuelle Trainingswoche im Vergleich zu deiner Marathon-Vorbereitung im letzten Jahr aussieht.
- Individuelle Tipps: Auf Basis deiner Daten kannst du dir Vorschläge geben lassen, wie du deine Erholung besser planst oder welche Einheiten noch fehlen könnten.
Beispiel-Prompts für Strava + ChatGPT
Damit du direkt loslegen kannst, hier ein paar Ideen für Abfragen und Analysen, die du in ChatGPT stellen kannst:
- Wochenstatistik abrufen
„Zeig mir meine Laufkilometer der letzten Woche und den durchschnittlichen Pace.“ - Trendanalyse
„Vergleiche meinen durchschnittlichen Herzfrequenzwert der letzten 30 Tage. Werde ich fitter?“ - Höhenmeter-Check
„Zeig mir die Gesamtanzahl der Höhenmeter, die ich diesen Monat beim Radfahren gesammelt habe.“ - Formkurve
„Analysiere meine Laufpace im letzten Quartal und sag mir, ob ich schneller geworden bin.“ - Trainingsplan erstellen
„Erstelle mir einen Trainingsplan für diese Woche mit drei Laufeinheiten (Intervall, langer Lauf, Regeneration) basierend auf meinen letzten Strava-Daten.“
Fazit
Die Verbindung von ChatGPT mit Strava macht aus deinen Trainingsdaten mehr als nur bunte Grafiken. Du kannst deine Statistiken flexibel abfragen, tiefergehende Analysen anstellen und sogar Trainingspläne personalisieren lassen. Für alle, die ohnehin schon gerne mit Strava arbeiten, ist das eine spannende Ergänzung.
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Hey Benni,
geniale Anleitung – nach sowas hatte ich schon gesucht. Danke!!! Funktioniert bei mir grundsätzlich gut, aber bei der Abfrage von längeren Zeiträumen (3 Monate) meckert ChatGPT immer, weil die von Strava gelieferte Datenmenge zu gross sein und macht dann drei einzelne Monatsabrufe daraus – mit entsprechend segmentierten Ergebnissen. Ist das bei Dir auch so und hast Du eventuell eine Lösung dafür?
Sportliche Grüße
Thomas
Probiere Folgendes aus: Bearbeite deinen Custom GPT und aktiviere in den Capabilities die Checkbox Code Interpreter & Data Analysis. Seitdem habe ich keine Probleme mehr. Außerdem habe ich noch eine eigene Anweisung ergänzt, dass das aktuelle Jahr 2025 ist.
Okay. Wirklich geholfen hat das nicht.
Hmm… die Checkbox hatte ich beim Aufsetzen schon aktiviert. Mein Workaround wäre jetzt auch gewesen, in den Anweisungen zu hinterlegen, dass er Daten immer noch monatsweise abfragen und dann selbständig zusammenfassen soll. Vielleicht probiere ich das mal aus.
Ist das JSON-Schema eigentlich vollumfassend? Ich habe keine gute API-Dokumentation gefunden, um das nachvollziehen zu können.