Privates Experiment · Brand & Product · 2026
TUNER_01
Find the still point.
Ein kleines privates Experiment. Ich wollte eine Stimm-App, die schnell verständlich ist, sich auf das Wesentliche konzentriert und trotzdem einen eigenen Charakter hat. Daraus wurde TUNER_01: eine reduzierte Android-App mit großer Note, klarer Tonhöhen-Spur und einer bewusst auffälligen visuellen Sprache.
- Beitrag
- Konzept, Brand & Interaction Design. KI-gestütztes Prototyping.
- Kontext
- Eigenes Projekt / 2026
- Stand
- Funktionsfähiger Android-Prototyp
01Produkt
Die Note zuerst. Die Ruhe danach.
Die Note führt, Frequenz und Cent folgen. Im Toleranzbereich schließt sich der Messblock. Kein grüner Haken, kein Konfetti.
01 / Spannung
02 / Ruhe
02Identität
Zwei Farben. Ein klarer Charakter.
Signalfarbe, massive Note und technische Mono-Typografie. Eine Oberfläche, die sich wie ein Instrument anfühlt, nicht wie ein Dashboard.
LESS
NOISE.
MORE
NOTE.
Nur Präsentation / PAPER
Grotesk / Note
Aa / E♭ / 01JetBrains Mono / Messwerte
A4 = 440 Hz / ±05¢Spannung → Ruhe
03Interaktion
Weniger auf dem Screen. Mehr Platz zum Stimmen.
Das Diagramm bekommt Raum. Alles Weitere bleibt erreichbar, aber außerhalb der laufenden Messung.
Ein Screen. Kein Springen.
Feste Plätze für Messwerte und Spur. Zusatzoptionen öffnen auf einer eigenen Seite.
Pause ist sichtbar.
Nur die Spur hält an. Messung und Status bleiben live.
Erst starten, dann fragen.
Vier kurze Schritte. Das Mikrofon wird erst nach bewusster Freigabe aktiv.
04Im Kontext
Für den Moment vor dem Spielen.
Stand & Learning
Reduktion ist hier keine Frage der Feature-Anzahl, sondern der Hierarchie.
Gestaltet und als nativer Android-Prototyp umgesetzt. Externe Usability- und Genauigkeitstests stehen noch aus.
Umsetzung & Bildnachweise
Mein Beitrag: Konzept, visuelle Identität und Interaktionsdesign. Die native Umsetzung in Kotlin und Jetpack Compose entstand mit KI-gestützter Code-Unterstützung.
Die gezeigten Screens sind native Paparazzi-UI-Renders mit geskripteten Detektorwerten. Sie zeigen Oberflächenzustände, keine gemessene Mikrofon-Genauigkeit. Die Tonhöhenerkennung des Prototyps läuft lokal auf dem Gerät.
Die beiden Foto-Mockups wurden mit KI generiert und mit dem nativen App-Interface montiert. Sie illustrieren den Produktkontext und sind keine Fotos aus einem Nutzertest.
