Time Analytics — Fokuszeit-Heatmap & Produktivitäts-Statistiken

Visualisiere deine Fokus-Muster mit einer GitHub-Heatmap. Verfolge Deep-Work-Stunden, Kontextwechsel und digitale Wohlbefinden-Metriken. Importiere von Toggl, RescueTime oder Clockify. 100% lokal.

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Anwendungsfälle von Time Analytics

Wöchentliche Reflexion — visualisiere deine Fokus-Muster, erkenne Energie-Tiefs und plane Deep Work in deine Hochleistungsfenster.

Ziel-Tracking — prüfe, ob dein tägliches Deep-Work-Ziel (4+ Std.) mit der Heatmap-Ansicht konsequent erreicht wird.

Meeting-Audit — wenn Meeting-Last 40% überschreitet, exportiere Daten als Nachweis für Meeting-freie Blöcke.

Häufig gestellte Fragen

Q. Woher kommen die Daten?

Importiere von Toggl, RescueTime oder Clockify (CSV-Exporte). Auch JSON-Export aus FocusLab wird unterstützt.

Q. Was sind „Deep Work Hours"?

Cal Newports Definition — ununterbrochene Fokus-Blöcke von 30+ Minuten. Das Tool summiert diese pro Tag und für die letzten 30 Tage. Ziel: 4+ Stunden/Tag.

Q. Werden Daten geteilt?

Nein. Alles bleibt im Browser-localStorage. Nutze JSON-Export als Backup bevor du den Cache leerst.

Q. Kann ich Jahr-über-Jahr-Trends sehen?

Ja — die Heatmap zeigt das gesamte vergangene Jahr. Importiere CSVs mehrerer Jahre für Mustervergleiche.

Q. Was bedeutet Kontextwechsel 50+?

Du wechselst ca. alle 10 Minuten Aufgaben. Jeder Wechsel kostet ~23 Minuten Refokussierung (UC Irvine-Studie). Aktiviere Nicht-Stören und bündele ähnliche Aufgaben.

📅 Wie du deine wöchentlichen Zeitmuster interpretierst

Deine Heatmap wird diese häufigen Muster zeigen. Nutze diesen Leitfaden, um Daten in Handlungen umzuwandeln.

Typical Weekly Energy Pattern

Muster	Bedeutung	Empfohlene Maßnahme
😴Montags-Produktivität ↓	Wochenend-Mentalität hält an, Prioritäten unklar	5-Min-Wochenvorschau am Sonntagabend
🔥Dienstag/Mittwoch-Spitze	Normal — natürlicher Rhythmus für die meisten	Deep Work hier einplanen
📉Donnerstags-Einbruch	Vorwochenendbewusstsein, Entscheidungsmüdigkeit	Leichte Verwaltungsaufgaben am Donnerstag
⚠️Freitags Meeting-Überladung	"Vor dem Wochenende fertig"-Druck	Meeting-freie Stunden Freitagvormittag
😪14:00–16:00 Uhr Einbruch	Post-Lunch-Blutzucker + natürlicher zirkadianer Rhythmus	Leichte Aufgaben, Spaziergang oder Meeting-Fenster
🦉21:00–23:00 Uhr Spitze	Nacht-Eule, geringe externe Unterbrechungen	Deep Work möglich — Schlafauswirkung beobachten
🚨Sonntagsarbeit ↑	Work-Life-Balance erodiert	Deadlines unter der Woche stärken, Automatisierung prüfen
📅Meeting-Last 40%+	Meetings verdrängen Kernarbeit	„Meeting-freien Tag" einführen
🔀Kontextwechsel ↑	Häufige Benachrichtigungen/Unterbrechungen	Nicht-Stören-Blöcke, Benachrichtigungen bündeln

🧬 Digitale Wohlbefinden-Metriken — Definitionen

Alle 8 Metriken, die das Tool automatisch aus deinen importierten Daten berechnet.

Data Import Flow

💡 Unterstützter Import: Toggl CSV, RescueTime CSV, Clockify CSV, FocusLab JSON. Gesamte Verarbeitung lokal.

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Deep-Work-Stunden

Gesamte Minuten in ununterbrochenen Fokus-Sitzungen ≥ 30 Min. (Cal Newport-Definition). Ohne Meetings.

✓ ≥ 4 Std./Tag an aktiven Tagen

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Kontextwechsel-Anzahl

Durchschnittliche Aufgaben-Übergänge pro aktivem Tag. Berechnet aus Sitzungsgrenzen.

✓ < 20 Wechsel/Tag

⏱️

Durchschnittliche Sitzungslänge

Gesamte Fokus-Minuten ÷ Sitzungsanzahl der letzten 30 Tage.

✓ ≥ 25 Min. / Sitzung

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Ablenkungswert

Prozentsatz der Zeit in Sitzungen < 5 Min. (mögliche Unterbrechungen). Niedriger ist besser.

✓ < 20% der Gesamtzeit

📅

Meeting-Last

Verhältnis Meeting-Zeit / gesamte getrackte Zeit. Über 40% signalisiert Überlastung.

✓ < 30% der Arbeitszeit

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Fokus-Streak

Längste Folge aufeinanderfolgender Tage mit ≥ 60 Min. getrackter Fokuszeit.

✓ ≥ 5 aufeinanderfolgende Tage

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Gesamtstunden (30T)

Summe aller getrackten Arbeitszeit der letzten 30 Tage, inkl. Meetings.

✓ 80–160 Std./Monat

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Aktive Tage (30T)

Anzahl der Tage in den letzten 30, an denen mindestens eine Sitzung getrackt wurde.

✓ ≥ 18 Tage/Monat

Hauptfunktionen

GitHub-Fokus-Heatmap 52 Wochen — intensitätscodierte Tagesvisualisierung
Wöchentliches Puls-Diagramm — Deep Work vs. Meeting-Stunden für die letzten 7 Tage
8 digitale Wohlbefinden-Metriken: Deep Work, Kontextwechsel, Fokus-Streak und mehr
CSV-Import: Toggl, RescueTime, Clockify — automatische Spaltenerkennung
JSON-Export/Import für Backup und Gerätmigration
Hover auf Heatmap-Zellen für datumsgenaue Details
Beispieldaten — 90 Tage Demo zum sofortigen Erkunden aller Funktionen
100% privat — kein Server, kein Konto, alle Daten im Browser

Time Analytics verwandelt rohe Zeiterfassungsdaten in verwertbare Produktivitätserkenntnisse. Importiere CSV-Exporte von Toggl, RescueTime oder Clockify und sieh sofort eine jahresübergreifende GitHub-Heatmap, die deine Spitzentage, saisonale Einbrüche und Fokus-Konsistenz enthüllt. Acht digitale Wohlbefinden-Metriken werden automatisch berechnet: Deep-Work-Stunden, Kontextwechsel-Anzahl, durchschnittliche Sitzungslänge, Ablenkungswert, Work-Life-Balance, Meeting-Last, Fokus-Streak und Erholungszeit. Alle Analysen laufen 100% lokal — kein Server, kein Konto.