{"id":1424,"date":"2026-05-24T15:29:25","date_gmt":"2026-05-24T15:29:25","guid":{"rendered":"https:\/\/lean-app.com\/?p=1424"},"modified":"2026-09-08T18:18:21","modified_gmt":"2026-09-08T18:18:21","slug":"lean-vs-fatsecret","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lean-app.com\/de\/lean-vs-fatsecret\/","title":{"rendered":"Lean gegen FatSecret: Premium-Genauigkeit gegen den kostenlosen Tracker"},"content":{"rendered":"<link rel=\"preload\" as=\"image\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_depense.webp\" fetchpriority=\"low\">\n<link rel=\"preload\" as=\"image\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_bilan.webp\" fetchpriority=\"low\">\n<link rel=\"preload\" as=\"image\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_kcal.webp\" fetchpriority=\"low\">\n<link rel=\"preload\" as=\"image\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_strategie.webp\" 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1fr;column-gap:28px;align-items:center;padding-bottom:18px;margin-bottom:8px;border-bottom:1px solid var(--rule-soft)}\n#lvm-shell .scorecard-head .h-crit{font-family:var(--font-mono);font-size:11px;font-weight:500;text-transform:uppercase;letter-spacing:.08em;color:var(--muted)}\n#lvm-shell .scorecard-head .h-brand{display:flex;align-items:center;gap:8px;font-family:var(--font-display);font-size:14px;font-weight:600;color:var(--ink)}\n#lvm-shell .scorecard-head .h-brand img{width:22px;height:22px;border-radius:5px;object-fit:cover}\n#lvm-shell .scorecard-row{display:grid;grid-template-columns:1.4fr 1fr 1fr;column-gap:28px;align-items:center;padding:14px 0;border-bottom:1px solid var(--rule-soft)}\n#lvm-shell .scorecard-row:last-child{border-bottom:0}\n#lvm-shell .scorecard-row .crit{font-size:14px;color:var(--ink);font-weight:500;padding-right:14px}\n#lvm-shell .scorecard-row .bar{display:flex;flex-direction:row-reverse;align-items:center;gap:10px}\n#lvm-shell .scorecard-row .bar .b{flex:1;height:8px;border-radius:99px;background:var(--rule-soft);overflow:hidden;position:relative}\n#lvm-shell .scorecard-row .bar .b > i{display:block;height:100%;border-radius:99px;transition:width 1s cubic-bezier(.22,.61,.36,1)}\n#lvm-shell .scorecard-row .bar.lean .b > i{background:var(--pink)}\n#lvm-shell .scorecard-row .bar.mfp .b > i{background:var(--mfp)}\n#lvm-shell .scorecard-row .bar .v{font-family:var(--font-mono);font-size:12px;font-weight:600;color:var(--ink);min-width:32px;text-align:left}\n\n\/* Section 8 pour qui : persona checklist *\/\n#lvm-shell .persona{margin:28px 0 10px;display:grid;grid-template-columns:1fr;gap:14px}\n#lvm-shell .persona-it{display:grid;grid-template-columns:54px 1fr;gap:16px;padding:22px 24px;background:#fff;border:1px solid var(--rule);border-radius:18px;align-items:center}\n#lvm-shell .persona-it.match{background:var(--pink-soft);border-color:rgba(255,45,110,.25)}\n#lvm-shell .persona-it .pic{width:54px;height:54px;border-radius:50%;display:flex;align-items:center;justify-content:center;background:var(--rule-soft);position:relative;font-family:var(--font-mono);font-size:13px;font-weight:600;color:var(--ink)}\n#lvm-shell .persona-it.match .pic{background:var(--pink);color:#fff}\n#lvm-shell .persona-it .pic svg{width:24px;height:24px}\n#lvm-shell .persona-it h4{margin:0 0 4px;font-size:17px;letter-spacing:-.01em}\n#lvm-shell .persona-it p{margin:0;font-size:14px;color:var(--muted);line-height:1.55}\n#lvm-shell .persona-it.match h4{color:var(--ink)}\n\n\/* Section 9 migration : timeline steps *\/\n#lvm-shell .steps{display:grid;grid-template-columns:repeat(5,1fr);gap:14px;margin:28px 0;position:relative}\n#lvm-shell .steps::before{content:\"\";position:absolute;top:14px;left:7px;right:calc(20% - 18px);height:1px;background:linear-gradient(90deg,var(--pink) 0%,var(--rule-soft) 100%);z-index:0}\n#lvm-shell .step{position:relative;padding-top:24px;z-index:1}\n#lvm-shell .step::before{content:\"\";position:absolute;top:8px;left:0;width:14px;height:14px;border-radius:50%;background:var(--pink);border:3px solid #fff;box-shadow:0 0 0 1px var(--rule)}\n#lvm-shell .step .sn{font-family:var(--font-mono);font-size:11px;color:var(--pink);font-weight:600;letter-spacing:.08em}\n#lvm-shell .step h4{margin:6px 0 6px;font-size:15px;letter-spacing:-.01em}\n#lvm-shell .step p{font-size:13px;color:var(--muted);line-height:1.5;margin:0}\n\n\/* Section 10 debloque : feature stack numbered XL *\/\n#lvm-shell .feat-stack{margin:30px 0 10px;border-top:1px solid var(--rule)}\n#lvm-shell .feat-it{display:grid;grid-template-columns:auto 1fr auto;gap:24px;padding:26px 0;border-bottom:1px solid var(--rule);align-items:center}\n#lvm-shell .feat-it .fn{font-family:var(--font-display);font-size:48px;font-weight:600;color:var(--pink);line-height:1;letter-spacing:-.04em;width:74px}\n#lvm-shell .feat-it .ft{font-family:var(--font-display);font-size:22px;font-weight:600;color:var(--ink);letter-spacing:-.015em;line-height:1.25;margin-bottom:6px}\n#lvm-shell .feat-it .fd{font-size:15px;color:var(--muted);line-height:1.55;margin:0}\n#lvm-shell .feat-it .fc{font-family:var(--font-mono);font-size:11px;text-transform:uppercase;letter-spacing:.08em;color:var(--muted);font-weight:500}\n#lvm-shell .feat-it:last-child{border-bottom:0}\n\n#lvm-shell .faq{margin:22px 0}\n#lvm-shell .faq details{border-bottom:1px solid var(--rule);padding:20px 0}\n#lvm-shell .faq details:first-of-type{border-top:1px solid var(--rule)}\n#lvm-shell .faq summary{cursor:pointer;list-style:none;display:flex;justify-content:space-between;align-items:center;gap:18px;font-family:var(--font-display);font-size:20px;font-weight:500;letter-spacing:-.015em;color:var(--ink)}\n#lvm-shell .faq summary::-webkit-details-marker{display:none}\n#lvm-shell .faq summary::after{content:\"+\";font-size:24px;color:var(--muted);font-weight:300;line-height:1;transition:transform .25s, color .25s}\n#lvm-shell .faq details[open] summary::after{transform:rotate(45deg);color:var(--pink)}\n#lvm-shell .faq details[open] summary{color:var(--pink)}\n#lvm-shell .faq .ans{margin-top:14px;font-size:16px;color:var(--muted);line-height:1.65}\n\n#lvm-shell .get-band{background:var(--paper-2);border-radius:24px;padding:48px 36px;margin:60px 0 40px;text-align:center}\n#lvm-shell .get-band .kicker{font-family:var(--font-mono);font-size:11px;text-transform:uppercase;color:var(--pink);font-weight:600;letter-spacing:.1em;margin-bottom:14px}\n#lvm-shell .get-band h3{font-size:36px;margin:0 0 14px;letter-spacing:-.025em}\n#lvm-shell .get-band p{font-size:16px;color:var(--muted);max-width:480px;margin:0 auto 26px}\n#lvm-shell .get-band .stores{display:flex;justify-content:center;gap:14px;flex-wrap:wrap}\n#lvm-shell .get-band .stores a{line-height:0;transition:transform .15s}\n#lvm-shell .get-band .stores a:hover{transform:translateY(-3px)}\n#lvm-shell .get-band .stores img{height:60px;width:auto;border-radius:11px}\n\n#lvm-shell .sources{font-size:14px;color:var(--muted);line-height:1.7}\n#lvm-shell .sources ol{padding-left:22px}\n#lvm-shell .sources li{margin-bottom:8px}\n\n#lvm-shell footer{padding:50px 0 60px;border-top:1px solid var(--rule);margin-top:40px}\n#lvm-shell footer .row{display:flex;justify-content:space-between;align-items:center;gap:18px;flex-wrap:wrap}\n#lvm-shell footer .kicker{font-family:var(--font-mono);font-size:11px;text-transform:uppercase;letter-spacing:.08em;color:var(--pink);font-weight:600}\n#lvm-shell footer p{font-size:13px;color:var(--muted);margin:8px 0 0}\n#lvm-shell footer .stores{display:flex;gap:8px}\n#lvm-shell footer .stores img{height:34px;width:auto;border-radius:6px}\n\n#lvm-shell .rev{opacity:0;transform:translateY(12px);transition:opacity .8s cubic-bezier(.22,.61,.36,1),transform .8s 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.tap-hint.mobile .th-arrow{position:relative;display:block;margin:6px auto 0;width:34px;height:34px;transform:none;color:var(--pink)}\n  #lvm-shell .snippet{padding:24px 22px}\n  #lvm-shell .snippet p{font-size:18px}\n  #lvm-shell section{padding:48px 0}\n  #lvm-shell h2{font-size:34px;letter-spacing:-.03em}\n  #lvm-shell h3{font-size:24px}\n  #lvm-shell .section-label{margin-bottom:22px}\n  #lvm-shell .statement{padding:24px 0;margin:32px 0}\n  #lvm-shell .statement .num{font-size:44px}\n  #lvm-shell .statement .lbl{font-size:19px}\n  #lvm-shell .fig{padding:20px 14px 14px;border-radius:16px}\n  #lvm-shell .cv-wrap{height:310px}\n  #lvm-shell .method{grid-template-columns:1fr;gap:20px}\n  #lvm-shell .method.flip{grid-template-columns:1fr}\n  #lvm-shell .method.flip .m-phone{order:0}\n  #lvm-shell .mini-row{grid-template-columns:repeat(3,1fr);gap:10px}\n  #lvm-shell .mini-phone{padding:3px;border-radius:18px;border-width:1px;max-width:110px}\n  #lvm-shell .mini-phone 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SCORECARD partie 7: redesign mobile === *\/\n@media (max-width:760px){\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard{padding:18px 16px!important;border-radius:16px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-head{display:none!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row{\n    display:block!important;\n    padding:14px 0!important;\n    border-bottom:1px solid #E8E2D6!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row .crit{\n    display:block!important;\n    font-size:13px!important;\n    font-weight:600!important;\n    color:#0E0E10!important;\n    margin-bottom:10px!important;\n    padding-right:0!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row .bar{\n    display:grid!important;\n    grid-template-columns:54px 1fr 32px!important;\n    column-gap:8px!important;\n    align-items:center!important;\n    padding:5px 0!important;\n    flex-direction:initial!important;\n    position:relative!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row .bar::before{\n    content:attr(data-brand)!important;\n    font-family:-apple-system,'SF Pro Display',sans-serif!important;\n    font-size:11px!important;\n    font-weight:600!important;\n    text-transform:uppercase!important;\n    letter-spacing:.05em!important;\n    color:#0E0E10!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row .bar.lean::before{color:#FF2D6E!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row .bar.mfp::before{color:#5B7FFF!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row .bar .b{\n    height:10px!important;\n    width:100%!important;\n    border-radius:99px!important;\n    position:relative!important;\n    background:#EFEAE0!important;\n    overflow:hidden!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row .bar .b > i{\n    display:block!important;\n    height:100%!important;\n    border-radius:99px!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .scorecard-row .bar .v{\n    font-family:-apple-system,'SF Pro Display',sans-serif!important;\n    font-size:12px!important;\n    font-weight:700!important;\n    color:#0E0E10!important;\n    min-width:0!important;\n    text-align:right!important;\n  }\n}\n\n\/* === A.2 CHARTS MOBILE === *\/\n@media (max-width:760px){\n  \/* v13: charts FULL WIDTH (less card padding) + plus hauts pour vraie respiration *\/\n  body.postid-1424 #lvm-shell .cv-wrap{height:380px!important;min-height:360px!important;max-height:420px!important;width:100%!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .cv-wrap canvas{width:100%!important;height:100%!important;display:block!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .fig{padding:16px 4px 14px!important;margin:24px -4px 14px!important;overflow:visible!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .fig-head{padding:0 12px!important;flex-wrap:wrap!important;gap:6px!important;margin-bottom:10px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .fig-body{padding:0 2px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .fig-cap{padding:0 12px!important;font-size:13px!important;margin-top:10px!important}\n}\n@media (max-width:480px){\n  body.postid-1424 #lvm-shell .cv-wrap{height:360px!important;min-height:340px!important;max-height:380px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .fig{padding:14px 2px 12px!important;margin:20px -6px 12px!important;border-radius:14px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .fig-body{padding:0!important}\n}\n\n\/* === v11.2 TABLEAU MOBILE STACKED CARDS avec mini-tags Lean\/MFP === *\/\n@media (max-width:760px){\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table{border-radius:14px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table-row.head{display:none!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table-row{\n    display:grid!important;\n    grid-template-columns:1fr 1fr!important;\n    grid-template-areas:\"crit crit\" \"lean mfp\"!important;\n    gap:0!important;\n    min-height:0!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table-row > .crit{\n    grid-area:crit!important;background:#0E0E10!important;color:#fff!important;\n    padding:11px 14px!important;font-size:13px!important;font-weight:600!important;\n    letter-spacing:-0.1px!important;border-right:0!important;line-height:1.35!important;\n    font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'SF Pro Display',sans-serif!important;text-transform:none!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table-row > .cell.lean{\n    grid-area:lean!important;border-right:1px solid #E8E2D6!important;\n    position:relative!important;background:#FFF1F5!important;padding-top:30px!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table-row > .cell:not(.lean):not(.crit){\n    grid-area:mfp!important;background:#F5F5F7!important;padding-top:30px!important;\n    position:relative!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table-row > .cell.lean::before{\n    content:\"LEAN\"!important;position:absolute!important;top:8px!important;left:12px!important;\n    right:auto!important;bottom:auto!important;width:auto!important;height:auto!important;\n    background:transparent!important;\n    font-family:-apple-system,'SF Pro Display',sans-serif!important;\n    font-size:10px!important;font-weight:700!important;letter-spacing:.07em!important;\n    color:#FF2D6E!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table-row > .cell:not(.lean):not(.crit)::before{\n    content:\"FATSECRET\"!important;position:absolute!important;top:8px!important;left:12px!important;\n    font-family:-apple-system,'SF Pro Display',sans-serif!important;\n    font-size:10px!important;font-weight:700!important;letter-spacing:.07em!important;\n    color:#2E7BE5!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .table-row > .cell{\n    padding:12px 12px!important;font-size:13px!important;line-height:1.4!important;\n    align-items:flex-start!important;gap:7px!important;\n  }\n  body.postid-1424 #lvm-shell .icn{flex-shrink:0!important;margin-top:1px!important}\n}\n\n\/* === A.5 MINI-LOGOS partie 7 (triplet NEAT\/EAT\/TEF) === *\/\n@media (max-width:760px){\n  body.postid-1424 #lvm-shell .mini-row{gap:6px!important;margin:24px 0!important;grid-template-columns:repeat(3,1fr)!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .mini-phone{max-width:100px!important;padding:2px!important;border-radius:14px!important;border-width:1px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .mini-phone.tiny{max-width:96px!important;padding:2px!important;border-radius:13px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .mini-phone .notch{width:30px!important;height:8px!important;border-radius:0 0 5px 5px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .mini-phone .scr{border-radius:11px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .mini-cap{font-size:10px!important;margin-top:8px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .mini-cap strong{font-size:12px!important;margin-top:2px!important}\n}\n\n\/* === MOCKUP TAP HINT MOBILE === *\/\n@media (max-width:760px){\n  body.postid-1424 #lvm-shell .tap-hint.mobile{position:relative!important;width:100%!important;left:auto!important;top:auto!important;text-align:center!important;margin:0 auto 14px!important;display:block!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .tap-hint.desktop{display:none!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .tap-hint.hidden{display:none!important;height:0!important;margin:0!important;padding:0!important}\n}\n\n\/* === A.6 BODYSCAN ILLUST partie BMR (override mobile mini-phone) === *\/\nbody.postid-1424 #lvm-shell .bodyscan-illust{margin:40px auto 8px!important;display:flex!important;flex-direction:column!important;align-items:center!important;gap:14px!important;max-width:220px!important}\nbody.postid-1424 #lvm-shell .bodyscan-illust .mini-phone{max-width:200px!important;padding:3px!important;border-radius:22px!important;border-width:1px!important}\nbody.postid-1424 #lvm-shell .bodyscan-illust .mini-phone .notch{width:40px!important;height:11px!important;border-radius:0 0 7px 7px!important}\nbody.postid-1424 #lvm-shell .bodyscan-illust .mini-phone .scr{border-radius:18px!important}\n@media (max-width:760px){\n  body.postid-1424 #lvm-shell .bodyscan-illust{max-width:180px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .bodyscan-illust .mini-phone{max-width:160px!important;padding:3px!important;border-radius:20px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .bodyscan-illust .mini-phone .notch{width:34px!important;height:9px!important;border-radius:0 0 6px 6px!important}\n  body.postid-1424 #lvm-shell .bodyscan-illust .mini-phone .scr{border-radius:16px!important}\n}\n<\/style>\n\n\n<div id=\"lvm-shell\"><div class=\"progress\" aria-hidden=\"true\"><i id=\"progBar\"><\/i><\/div>\n\n<header class=\"nav\">\n  <div class=\"nav-row\">\n    <a class=\"nav-brand\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/\" aria-label=\"Lean-Startseite\">\n      <img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-logo-lean-square-scaled.webp\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"512\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/>\n      <span>Lean<\/span>\n    <\/a>\n    <span class=\"nav-spacer\"><\/span>\n    <a class=\"nav-link\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/tdee-calculator\/\">TDEE-Rechner<\/a>\n    <div class=\"nav-stores\">\n      <a href=\"https:\/\/apps.apple.com\/fr\/app\/lean-calorie-ai-podometre\/id6738668646\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" aria-label=\"Im App Store laden\">\n        <img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-appstore-official.webp\" alt=\"App Store\" width=\"413\" height=\"122\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/>\n      <\/a>\n      <a href=\"https:\/\/play.google.com\/store\/apps\/details?id=com.lean.testsqflite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" aria-label=\"Verf\u00fcgbar bei Google Play\">\n        <img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-googleplay-official.webp\" alt=\"Google Play\" width=\"315\" height=\"95\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" 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Lean sieht deinen echten Verbrauch auf einer offiziellen Datenbank. Zwei Versprechen, die nicht auf demselben Feld spielen.<\/p>\n  <div class=\"byline\">\n    <img class=\"by-logo\" src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-logo-lean-square-scaled.webp\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"512\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/>\n    <span><strong>Das Lean-Team<\/strong> &middot; Lesezeit 12&nbsp;Min. &middot; Aktualisiert am 24. Mai 2026<\/span>\n  <\/div>\n  <div class=\"hero-stores\">\n    <a href=\"https:\/\/apps.apple.com\/fr\/app\/lean-calorie-ai-podometre\/id6738668646\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      <img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-appstore-official.webp\" alt=\"T\u00e9l\u00e9charger sur l'App Store\" width=\"413\" height=\"122\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/>\n    <\/a>\n    <a href=\"https:\/\/play.google.com\/store\/apps\/details?id=com.lean.testsqflite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      <img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-googleplay-official.webp\" alt=\"Disponible sur Google Play\" width=\"315\" height=\"95\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/>\n    <\/a>\n    <span class=\"or\">Kostenloser Download<\/span>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"hero-bottom\">\n    <div class=\"hero-lead\">\n      FatSecret ist bekannt f\u00fcr sein zu 100 % kostenloses, werbefinanziertes Modell, seine sehr gro\u00dfe aktive Community und seine Abdeckung in vielen L\u00e4ndern. Es ist ein riesiges Ern\u00e4hrungstagebuch, pr\u00e4sent in \u00fcber 50 L\u00e4ndern. Aber seine TDEE-Formel bleibt Mifflin-St Jeor 1990, plus ein statischer Aktivit\u00e4tsfaktor, den du bei der Anmeldung ein einziges Mal ankreuzt (sedentary, lightly active, active, very active, extremely active). Ohne in der App gemessenes echtes K\u00f6rperfett, ohne metabolische Anpassung. Seine Lebensmitteldatenbank ist crowdsourced, mit dokumentierten Genauigkeitsabweichungen.\n    <\/div>\n    <div class=\"phone-wrap rev\">\n      <div class=\"phone-stage\">\n        <div class=\"tap-hint mobile\" id=\"tapHintMobile\" aria-hidden=\"true\">\n          <span class=\"th-pill\"><small>Interaktive Demo<\/small>Tippe auf den Bildschirm und erkunde die App<\/span>\n          <svg class=\"th-arrow\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" aria-hidden=\"true\">\n            <path d=\"M12 4 L12 20 M5 13 L12 20 L19 13\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2.4\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/>\n          <\/svg>\n        <\/div>\n        <div class=\"tap-hint desktop\" id=\"tapHintDesktop\" aria-hidden=\"true\">\n          <span class=\"th-pill\"><small>Interaktive Demo<\/small>Tippe auf den Bildschirm<br>und erkunde die App<\/span>\n          <svg class=\"th-arrow\" viewbox=\"0 0 104 34\" fill=\"none\" aria-hidden=\"true\">\n            <path d=\"M4 9 C 34 1, 64 20, 94 27\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2.6\" fill=\"none\" stroke-linecap=\"round\"\/>\n            <path d=\"M86 20 L 94 27 L 84 30\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2.6\" fill=\"none\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/>\n          <\/svg>\n        <\/div>\n        <div class=\"phone\" id=\"phone\" role=\"img\" aria-label=\"Vorschau der Lean-App mit TDEE-Drilldown\">\n          <div class=\"notch\"><\/div>\n          <div class=\"phone-screen\">\n            <button class=\"phone-back\" id=\"phoneBack\" aria-label=\"Zur&uuml;ck\">&#8249;<\/button>\n            <div id=\"phoneImg\" class=\"phone-bg tab-depense\" role=\"img\" aria-label=\"Lean-Vorschau, Tab Verbrauch\"><\/div>\n            <div class=\"phone-zones\" id=\"phoneZones\">\n              <div class=\"z\" data-sub=\"BMR\"  style=\"top:11%;height:21%\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-label=\"BMR-Detail\"><\/div>\n              <div class=\"z\" data-sub=\"NEAT\" style=\"top:33%;height:16%\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-label=\"NEAT-Detail\"><\/div>\n              <div class=\"z\" data-sub=\"EAT\"  style=\"top:50%;height:16%\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-label=\"EAT-Detail\"><\/div>\n              <div class=\"z\" data-sub=\"TEF\"  style=\"top:67%;height:16%\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-label=\"TEF-Detail\"><\/div>\n            <\/div>\n            <div class=\"phone-navbar\" id=\"phoneNav\" aria-hidden=\"false\">\n              <button data-tab=\"bilan\"     type=\"button\" aria-label=\"Tab Bilanz\"><\/button>\n              <button data-tab=\"kcal\"      type=\"button\" aria-label=\"Tab Kalorien\"><\/button>\n              <button data-tab=\"depense\"   type=\"button\" aria-label=\"Tab Verbrauch\"><\/button>\n              <button data-tab=\"strategie\" type=\"button\" aria-label=\"Tab Strategie\"><\/button>\n            <\/div>\n          <\/div>\n        <\/div>\n        <div class=\"phone-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Durch die Lean-App navigieren\">\n          <button data-tab=\"bilan\"     type=\"button\">Bilanz<\/button>\n          <button data-tab=\"kcal\"      type=\"button\">Kalorien<\/button>\n          <button data-tab=\"depense\"   type=\"button\" class=\"on\">Verbrauch<\/button>\n          <button data-tab=\"strategie\" type=\"button\">Strategie<\/button>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"snippet rev\">\n    <div class=\"lbl\">Schnelle Antwort<\/div>\n    <p>FatSecret berechnet deinen TDEE mit Mifflin-St Jeor 1990 (ohne in der App gemessenes K\u00f6rperfett) und einem statischen Aktivit\u00e4tsfaktor, bei der Anmeldung unter 5 K\u00e4stchen gew\u00e4hlt (sedentary, lightly active, active, very active, extremely active). Die echte St\u00e4rke von FatSecret liegt woanders: ein zu 100 % kostenloses, werbefinanziertes Modell, eine gro\u00dfe aktive Community, das Teilen von Mahlzeiten und Rezepten, eine Pr\u00e4senz in \u00fcber 50 L\u00e4ndern. Lean w\u00e4hlt einen anderen Weg: jede TDEE-Komponente neu berechnen (<span data-term=\"BMR\">BMR<span class=\"tt\">Basal Metabolic Rate. In Ruhe verbrauchte Energie. Bei Lean auf der echten Magermasse per KI-BodyScan berechnet.<\/span><\/span> auf echtem K\u00f6rperfett \u00fcber ein patentiertes propriet\u00e4res Modell, <span data-term=\"NEAT\">NEAT<span class=\"tt\">Non-Exercise Activity Thermogenesis. Verbrauch durch Schritte und Alltagsaktivit\u00e4ten au\u00dferhalb des Sports.<\/span><\/span> pro Schritt, <span data-term=\"EAT\">EAT<span class=\"tt\">Exercise Activity Thermogenesis. Verbrauch durch deine Trainingseinheiten, berechnet \u00fcber MET.<\/span><\/span> \u00fcber MET, <span data-term=\"TEF\">TEF<span class=\"tt\">Thermic Effect of Food. F\u00fcr die Verdauung aufgewendete Energie. H\u00e4ngt von den aufgenommenen Makros ab.<\/span><\/span> nach Makros) und den BMR kontinuierlich \u00fcber die metabolische Anpassung zu modulieren, mit einer auf USDA und OpenFoodFacts gest\u00fctzten Lebensmitteldatenbank.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"constat\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">00 &middot; Der Befund<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"constat\">FatSecret bietet dir Kostenlosigkeit, nicht die Genauigkeit deines Verbrauchs<\/h2>\n  <p>Du bist wahrscheinlich schon FatSecret-Nutzer und hast es f\u00fcr das gew\u00e4hlt, was es am besten kann: ein vollst\u00e4ndiges Ern\u00e4hrungstagebuch, ohne Abo, mit eingebautem Barcode-Scanner.<\/p>\n  <p>Du hast Produkte gescannt, Lebensmittel in der Datenbank gesucht, von der Community geteilte Rezepte \u00fcbernommen. Das Zufuhr-Tracking funktioniert.<\/p>\n\n  <div class=\"statement\">\n    <div class=\"num\">&minus;10 bis &minus;15&nbsp;%<\/div>\n    <div class=\"lbl\">gemessener TDEE-R\u00fcckgang nach 4 bis 6 Wochen Defizit bei &minus;500&nbsp;kcal\/Tag. FatSecret erkennt das nicht. Dein Kalorienziel bleibt auf deinem Aktivit\u00e4tsfaktor von vor 100&nbsp;Tagen eingefroren.<\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>Nehmen wir einen konkreten Fall. FatSecret meldet einen TDEE von 2.500&nbsp;kcal, du isst 2.250, du glaubst, 250&nbsp;kcal im Defizit zu sein. Ist dein echter Verbrauch 2.280, f\u00e4llt dein effektives Defizit auf 30&nbsp;kcal: die Waage wird sich nicht bewegen.<\/p>\n  <p>Das Versprechen von FatSecret ist klar und wird gehalten: ein kostenloses Tagebuch, eine Community, eine Datenbank, die viele M\u00e4rkte abdeckt. Es betrifft nur nicht die Genauigkeit des Verbrauchs.<\/p>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"p1\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">01 &middot; Problem 1<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"p1\">Die BMR-Formel von 1990, ohne in der App gemessenes K\u00f6rperfett<\/h2>\n  <p>Auch FatSecret muss deinen Grundumsatz sch\u00e4tzen, um dir ein Ziel zu geben. Es nutzt Mifflin-St Jeor, seit drei Jahrzehnten der De-facto-Standard der Branche.<\/p>\n  <p>Die Gleichung stammt von 1990: 498 Probanden, indirekte Kalorimetrie, Kalibrierung auf eine modernere Population als die Arbeiten von 1919. Das ist eine ehrliche Grundlage, und kostenlos zu implementieren, was ihre fast universelle Pr\u00e4senz erkl\u00e4rt.<\/p>\n  <p>Wo andere Apps optional die Katch-McArdle-Gleichung auf Basis der Magermasse anbieten, bleibt FatSecret bei der Grundformel. Kein Feld f\u00fcr deinen K\u00f6rperfettanteil, keine alternative Berechnung: das ist der bewusst in Kauf genommene Preis eines Produkts ohne Abo.<\/p>\n  <p>Der Gewinn von 1990 gegen\u00fcber 1919 bleibt gering, weil das konzeptionelle Problem unver\u00e4ndert ist: die Formel sieht nur dein Gewicht. Nicht deine K\u00f6rperzusammensetzung.<\/p>\n  <p>Die Fettmasse verbraucht in Ruhe fast nichts. Die echten Verbrauchsposten sind Organe und Muskeln: Leber, Gehirn, Herz, Nieren. Bei gleichem Gewicht verbrennen zwei verschiedene K\u00f6rper unterschiedlich.<\/p>\n  <p>Frankenfield 2013 (PubMed 23631843) hat die Abweichung gegen\u00fcber der indirekten Kalorimetrie gemessen: 87&nbsp;% Genauigkeit bei Nicht-Adip\u00f6sen, 68&nbsp;% bei Adip\u00f6sen, mit Abweichungen bis zu 330&nbsp;kcal pro Tag.<\/p>\n\n  <p style=\"margin-bottom:8px\"><strong>Rechenbeispiel.<\/strong> Mann, 1,80 m, 120&nbsp;kg, 30&nbsp;% K\u00f6rperfett:<\/p>\n\n  <div class=\"fig\">\n    <div class=\"fig-head\"><span class=\"l\">Abbildung 1<\/span><span class=\"r\">kcal<\/span><\/div>\n    <div class=\"fig-body\"><div class=\"cv-wrap\"><canvas id=\"chartBMR\" aria-label=\"BMR-Vergleich Mifflin-St Jeor 2500 kcal vs patentiertes eigenes Lean-Modell 2000 kcal, Differenz von 500 kcal\"><\/canvas><\/div><\/div>\n    <p class=\"fig-cap\"><strong>Gesch\u00e4tzter BMR<\/strong> f\u00fcr einen Mann mit 1,80 m, 120&nbsp;kg, 30&nbsp;% K\u00f6rperfett. Das patentierte propriet\u00e4re Lean-Modell ber\u00fccksichtigt die Magermasse. Mifflin-St Jeor (FatSecret standardm\u00e4\u00dfig, ohne Magermasse-Option) nicht. Unterschied von 500&nbsp;kcal, also das \u00c4quivalent eines ganzen Mittagessens.<\/p>\n  <\/div>\n\n  <p>Ein Fehler von 330&nbsp;kcal verwandelt ein theoretisches Defizit in eine echte Erhaltung. Das Tracking ist kostenlos, der Fehler auch, aber er wird mit Wochen verlorenen Fortschritts bezahlt.<\/p>\n\n  <div class=\"bodyscan-illust\" style=\"margin:40px auto 8px;display:flex;flex-direction:column;align-items:center;gap:14px;max-width:200px\">\n    <div class=\"mini-phone\" style=\"max-width:200px\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-bodyscan-result.webp\" alt=\"BodyScan IA Lean : bodyfat mesur\u00e9 par photo en 5 secondes\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n    <div class=\"mini-cap\">Echtes K\u00f6rperfett<strong>Foto, 5 Sekunden<\/strong><\/div>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"statement\">\n    <div class=\"num\">400&nbsp;kcal<\/div>\n    <div class=\"lbl\">Unterschied zwischen zwei M\u00e4nnern mit 80&nbsp;kg, einer mit 10&nbsp;% K\u00f6rperfett (BMR 1.900), der andere mit 30&nbsp;% (BMR 1.500). FatSecret gibt beiden dieselbe Zahl, ohne Magermasse-Option.<\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>Mathematisch kann eine nur mit dem Gewicht gef\u00fctterte Gleichung kein individualisiertes Ergebnis liefern. Kostenlos oder kostenpflichtig, sie ist blind f\u00fcr das, was den Unterschied macht.<\/p>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"p2\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">02 &middot; Problem 2<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"p2\">Der Aktivit\u00e4tsfaktor, ein f\u00fcr alle Mal gew\u00e4hlt, und die Crowdsourcing-Datenbank<\/h2>\n  <p>Hier zeigt die Kostenlosigkeit ihre technische Grenze.<\/p>\n  <p>Nachdem FatSecret deinen Grundumsatz gesch\u00e4tzt hat, muss es deinen Gesamtverbrauch berechnen: den BMR plus Schritte, Alltagsbewegungen, Sport und Verdauung.<\/p>\n  <p>Die gew\u00e4hlte L\u00f6sung ist die g\u00fcnstigste zu implementieren: eine einmalige Wahl des Aktivit\u00e4tsniveaus bei der Anmeldung. Das ist der PAL-Koeffizient.<\/p>\n  <ul>\n    <li>Sedentary (PAL 1,2): B\u00fcro, wenig Gehen<\/li>\n    <li>Lightly Active (PAL 1,375): gelegentliches Gehen, wenig Sport<\/li>\n    <li>Active (PAL 1,55): regelm\u00e4\u00dfiges Gehen, Sport 3- bis 5-mal pro Woche<\/li>\n    <li>Very Active (PAL 1,725): fast t\u00e4glich intensiver Sport<\/li>\n    <li>Extremely Active (PAL 1,9): sehr intensiver Sport oder schwere k\u00f6rperliche Arbeit<\/li>\n  <\/ul>\n  <p>Dein Stoffwechsel wird mit diesem Koeffizienten multipliziert, und das Ergebnis wird zu deinem Tagesziel. Eine einzige Eingabe, unbegrenzt g\u00fcltig.<\/p>\n  <p>Die Abweichung von der Realit\u00e4t ist erheblich. Ein bewegungsloser Tag und ein Tag mit 15.000 Schritten unterscheiden sich in dieser Berechnung in nichts.<\/p>\n  <p>FatSecret kann deine Schritte aus Apple Health oder Google Fit importieren und eine erkannte Einheit gutschreiben. Aber die Basis der Berechnung bleibt der anfangs deklarierte Koeffizient.<\/p>\n\n  <div class=\"fig\">\n    <div class=\"fig-head\"><span class=\"l\">Abbildung 2 &middot; 7 echte Tage<\/span><span class=\"r\">kcal\/Tag<\/span><\/div>\n    <div class=\"fig-body\"><div class=\"cv-wrap\"><canvas id=\"chartNEAT\" aria-label=\"T\u00e4gliche Schwankung des Kalorienverbrauchs \u00fcber 7 Tage gegen\u00fcber festen 2400 kcal laut FatSecret\"><\/canvas><\/div><\/div>\n    <p class=\"fig-cap\"><strong>Echter Verbrauch<\/strong> gemessen \u00fcber 7&nbsp;Tage bei einem Lean-Nutzer. Die graue Linie ist, was FatSecret anzeigte (2.400&nbsp;kcal fest, PAL Active \u00d7 BMR). Die rosa Anmerkungen zeigen, warum sich jeder Tag bewegt.<\/p>\n  <\/div>\n\n  <p>Ein Aktivit\u00e4tsniveau ist keine Konstante. Es variiert von Woche zu Woche, je nach Arbeit, Wetter, aktueller Form.<\/p>\n  <p>Keines der angebotenen K\u00e4stchen entspricht also dauerhaft deiner Realit\u00e4t, und das Kalorienziel ist dadurch permanent verschoben.<\/p>\n  <p>Das ist der echte Riegel: selbst mit einer besseren Stoffwechselgleichung w\u00fcrde ein starrer PAL reichen, um das Ergebnis zu verf\u00e4lschen. NEAT, EAT und TEF lassen sich nicht aus einem einzigen Multiplikator ableiten.<\/p>\n  <p><strong>Zu diesem Problem kommt die Qualit\u00e4t der Lebensmitteldatenbank.<\/strong> FatSecret zeigt dank seiner Community eine riesige Datenbank, aber diese Datenbank ist crowdsourced: die Nutzer f\u00fcgen Lebensmittel, Marken, Rezepte hinzu. Mehrere Studien zu nutzergenerierten Lebensmitteldatenbanken haben Abweichungen von plus\/minus 20 Prozent bei den Kalorien beliebter Eintr\u00e4ge dokumentiert, wegen Duplikaten, falsch erfasster Portionen, ungef\u00e4hr kopierter Kalorienwerte. Du kannst \u201eBrath\u00e4hnchen\u201c eingeben und 30 verschiedene Eintr\u00e4ge mit kcal bekommen, die vom Einfachen bis zum Doppelten reichen. Lean entscheidet: Datenbank gest\u00fctzt auf <strong>USDA und OpenFoodFacts<\/strong>, offizielle gepr\u00fcfte Quellen, und KI-Fotoscan eines Gerichts f\u00fcr Lebensmittel au\u00dferhalb der Datenbank.<\/p>\n  <p>Ein Stoffwechsel ohne Messung der K\u00f6rperzusammensetzung, plus eine auf ein einmal angekreuztes K\u00e4stchen reduzierte Aktivit\u00e4t: das Endziel hat wenig Chancen, richtig zu liegen.<\/p>\n\n  <div class=\"cta-band rev\">\n    <div class=\"l\">Deinen echten TDEE sehen, aufgeschl\u00fcsselt in BMR + NEAT + EAT + TEF. Kostenloser Download.<\/div>\n    <div class=\"stores\">\n      <a href=\"https:\/\/apps.apple.com\/fr\/app\/lean-calorie-ai-podometre\/id6738668646\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-appstore-official.webp\" alt=\"App Store\" width=\"413\" height=\"122\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/a>\n      <a href=\"https:\/\/play.google.com\/store\/apps\/details?id=com.lean.testsqflite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-googleplay-official.webp\" alt=\"Google Play\" width=\"315\" height=\"95\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/a>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"p3\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">03 &middot; Problem 3<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"p3\">Die metabolische Anpassung, nie modelliert<\/h2>\n  <p>Das ist die Variable, \u00fcber die keine kostenlose App spricht, und das aus gutem Grund: sie zu modellieren erfordert kontinuierliche Entwicklungsarbeit.<\/p>\n  <p>Wenn du wochenlang weniger isst, reduziert dein Organismus seinen Verbrauch, um sich zu sch\u00fctzen. Das Prinzip ist das des Sparmodus eines Telefons: nichts h\u00e4lt an, alles verlangsamt sich.<\/p>\n  <p>Dieser Mechanismus hat einen Namen, metabolische Anpassung, und er ist dokumentiert: M\u00fcller 2015 (PubMed 26399868, Minnesota-Reanalyse), Doucet 2001, Nunes 2020 (PMC7484122). Das ver\u00f6ffentlichte Ausma\u00df reicht von 5 bis 25&nbsp;% des Grundumsatzes.<\/p>\n  <ul>\n    <li>Defizit von &minus;250&nbsp;kcal pro Tag \u00fcber 2 bis 8 Wochen: Anpassung von <strong>5 bis 10&nbsp;%<\/strong> (TDEE sinkt auf 90-95&nbsp;% des Ausgangsniveaus)<\/li>\n    <li>Defizit von &minus;500&nbsp;kcal pro Tag: <strong>10 bis 15&nbsp;%<\/strong> Anpassung (TDEE sinkt auf 85-90&nbsp;%)<\/li>\n    <li>Defizit von &minus;750&nbsp;kcal pro Tag: <strong>15 bis 25&nbsp;%<\/strong> Anpassung (TDEE sinkt auf 75-85&nbsp;%)<\/li>\n  <\/ul>\n  <p>Lean-Konvention: 100&nbsp;% entspricht einem intakten Stoffwechsel, 90&nbsp;% einer Anpassung von 10&nbsp;%. Da NEAT, EAT und TEF vom BMR abgeleitet sind, verschiebt sich der ganze TDEE.<\/p>\n\n  <div class=\"fig\">\n    <div class=\"fig-head\"><span class=\"l\">Abbildung 3 &middot; 8 Wochen im Defizit<\/span><span class=\"r\">kcal\/Tag<\/span><\/div>\n    <div class=\"fig-body\"><div class=\"cv-wrap\"><canvas id=\"chartAdapt\" aria-label=\"TDEE, der \u00fcber 8 Wochen von 2500 auf 2150 kcal f\u00e4llt, gegen\u00fcber festen 2500 laut FatSecret\"><\/canvas><\/div><\/div>\n    <p class=\"fig-cap\"><strong>Echter TDEE<\/strong> \u00fcber 8 Wochen Defizit bei &minus;500&nbsp;kcal\/Tag. Die rosa Kurve sinkt. Die FatSecret-Linie bleibt flach. In Woche 6 bist du schon bei der Erhaltung. Ohne etwas ge\u00e4ndert zu haben.<\/p>\n  <\/div>\n\n  <p>Konkret: angestrebtes Defizit von 25&nbsp;% auf einen TDEE von 2.000&nbsp;kcal, also 1.500&nbsp;kcal pro Tag. Nach einer Anpassung von 14&nbsp;% betr\u00e4gt der echte TDEE nur noch 1.720&nbsp;kcal. Das effektive Defizit f\u00e4llt auf 220&nbsp;kcal, und der Verlust stoppt.<\/p>\n  <p>Die Falle liegt in der Schleichf\u00e4higkeit. Die ersten Wochen liefern Ergebnisse, was die Methode in deinen Augen best\u00e4tigt. Die L\u00fccke w\u00e4chst dann ohne sichtbares Signal, bis zum Stillstand.<\/p>\n  <p>Die meisten Menschen schreiben dieses Plateau dann ihrem Willen oder einem \u201ekaputten Stoffwechsel\u201c zu. Eine kostenlose App kann sie nicht eines Besseren belehren: sie hat die betreffende Variable nie gemessen.<\/p>\n  <p>FatSecret berechnet die metabolische Anpassung nicht. Dein Ziel bleibt in Woche 8 dasselbe wie am ersten Tag, au\u00dfer du aktualisierst dein Gewicht manuell. Die Kostenlosigkeit ist nicht das Problem: das Fehlen der Messung ist es.<\/p>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"solution\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">04 &middot; Lean-L\u00f6sung<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"solution\">Wie Lean jedes der 3 Probleme l\u00f6st<\/h2>\n  <p>Lean wurde nicht als kostenpflichtiges FatSecret gedacht. Die vollst\u00e4ndige Kostenlosigkeit von FatSecret ist eine echte, bewusste Entscheidung, und niemand nimmt sie ihm weg. Aber ein zu 100&nbsp;% kostenloses Modell hat seine Zw\u00e4nge: eine von den Nutzern selbst gef\u00fcllte Lebensmitteldatenbank und einen seit einem Jahrzehnt eingefrorenen Rechenmotor, weil seine Weiterentwicklung Entwicklungsarbeit kostet. Lean wettet auf das Gegenteil: jede TDEE-Komponente messen (BMR&nbsp;+&nbsp;NEAT&nbsp;+&nbsp;EAT&nbsp;+&nbsp;TEF), mit der metabolischen Anpassung, die den BMR Woche f\u00fcr Woche moduliert. So geht das, Baustein f\u00fcr Baustein.<\/p>\n\n  <div class=\"method\">\n    <div class=\"m-phone\">\n      <div class=\"duo-row\">\n        <div>\n          <div class=\"mini-phone\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-bodyscan-result.webp\" alt=\"R\u00e9sultat BodyScan IA : pourcentage de masse grasse mesur\u00e9 par photo\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n          <div class=\"mini-cap\">Schritt 1<strong>KI-BodyScan<\/strong><\/div>\n        <\/div>\n        <div>\n          <div class=\"mini-phone\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_BMR.webp\" alt=\"\u00c9cran BMR Lean : m\u00e9tabolisme de base calcul\u00e9 sur la masse maigre\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n          <div class=\"mini-cap\">Schritt 2<strong>Neu berechneter BMR<\/strong><\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n    <div>\n      <div class=\"m-tag\">Der BMR auf echtem K\u00f6rperfett<\/div>\n      <h3>Patentiertes propriet\u00e4res Modell, auf Basis der Magermasse<\/h3>\n      <p>Wo FatSecret dich nach deinem Gewicht fragt und daraus deinen Stoffwechsel ableitet, geht Lean von deiner <strong>Magermasse<\/strong>aus. Die Nuance ist entscheidend: Muskeln verbrauchen in Ruhe Energie, Fett fast keine. Bleibt das historische Problem: wie kennt man seinen K\u00f6rperfettanteil, ohne jede Woche ein DEXA in der Klinik zu bezahlen?<\/p>\n      <p>Die Antwort von Lean steckt in einem Foto. Der <strong>KI-BodyScan<\/strong> analysiert dein Bild \u00fcber ein auf einer Bank von DEXA-Scans trainiertes Modell und liefert dein K\u00f6rperfett in wenigen Sekunden. Du wiederholst es jede Woche, dein Stoffwechsel berechnet sich von selbst neu. Genau die Art von Funktion, die ein kostenloses Modell nicht finanzieren kann.<\/p>\n      <p>Schluss mit der Hautfaltenzange und ihrer Fehlermarge, der Impedanzwaage und ihren Schwankungen je nach Hydratation, dem DEXA und seinen Kosten. Ein Foto, f\u00fcnf Sekunden, jede Woche.<\/p>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"method flip\">\n    <div>\n      <div class=\"m-tag\">Kein Aktivit\u00e4tskoeffizient<\/div>\n      <h3>NEAT, EAT, TEF getrennt berechnet<\/h3>\n      <p><strong>NEAT.<\/strong> Deine echten Schritte kommen \u00fcber HealthKit (iOS) oder Google Fit (Android). Nichts zu deklarieren, nichts zu sch\u00e4tzen: die Beschleunigungssensoren deines Telefons z\u00e4hlen. Lean kreuzt diese Schritte dann mit deinem Stoffwechsel, um deine t\u00e4gliche Aktivit\u00e4t in Kalorien umzurechnen, w\u00e4hrend ein K\u00e4stchen \u201em\u00e4\u00dfig aktiv\u201c denselben Multiplikator auf einen Lieferfahrer und einen Homeoffice-Arbeiter anwendet.<\/p>\n      <p><strong>EAT.<\/strong> Du w\u00e4hlst deinen Sport aus einer Liste (Krafttraining, Laufen, Tennis, Schwimmen) und Lean wendet den entsprechenden MET auf deine echte Belastungszeit an. Eine Stunde Krafttraining mit Pausen ist nicht eine Stunde Dauerlauf wert: beide gleich zu z\u00e4hlen hei\u00dft, sich um mehrere Hundert kcal pro Woche zu irren.<\/p>\n      <p><strong>TEF.<\/strong> Verdauen kostet Energie, und diese Kosten h\u00e4ngen davon ab, was du isst: 20 bis 30&nbsp;% der Kalorien bei Proteinen, 5 bis 10&nbsp;% bei Kohlenhydraten, 1 bis 3&nbsp;% bei Fetten. Lean berechnet diesen Posten auf deinen echten Makros, statt eine f\u00fcr alle identische Pauschale von 10&nbsp;% anzuwenden.<\/p>\n    <\/div>\n    <div class=\"m-phone\">\n      <div class=\"mini-row\" style=\"margin:0;gap:10px\">\n        <div>\n          <div class=\"mini-phone tiny\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_NEAT.webp\" alt=\"\u00c9cran NEAT Lean\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n          <div class=\"mini-cap\" style=\"font-size:10px\"><strong style=\"font-size:12px\">NEAT<\/strong><\/div>\n        <\/div>\n        <div>\n          <div class=\"mini-phone tiny\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_EAT.webp\" alt=\"\u00c9cran EAT Lean\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n          <div class=\"mini-cap\" style=\"font-size:10px\"><strong style=\"font-size:12px\">EAT<\/strong><\/div>\n        <\/div>\n        <div>\n          <div class=\"mini-phone tiny\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_TEF.webp\" alt=\"\u00c9cran TEF Lean\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n          <div class=\"mini-cap\" style=\"font-size:10px\"><strong style=\"font-size:12px\">TEF<\/strong><\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"method\">\n    <div class=\"m-phone\">\n      <div class=\"mini-phone\" style=\"max-width:170px\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_depense.webp\" alt=\"\u00c9cran d\u00e9pense totale Lean avec adaptation m\u00e9tabolique\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n      <div class=\"mini-cap\">Methode<strong>Auto-Anpassung<\/strong><\/div>\n    <\/div>\n    <div>\n      <div class=\"m-tag\">Automatische metabolische Anpassung<\/div>\n      <h3>Eine Weltpremiere in einer Verbraucher-App<\/h3>\n      <p><strong>Die metabolische Anpassung.<\/strong> Das ist der Baustein, den keine Verbraucher-App modelliert, kostenlos oder kostenpflichtig. Woche f\u00fcr Woche im Defizit verlangsamt sich dein Stoffwechsel: Lean senkt deinen TDEE nach den ver\u00f6ffentlichten Spannen (M\u00fcller 2015, Doucet 2001), statt dir in Woche 8 dasselbe Kalorienziel wie am ersten Tag anzuzeigen.<\/p>\n      <p>\u00dcber 10 bis 15&nbsp;% Anpassung hinaus kann dir die App eine R\u00fcckkehr zur Erhaltung empfehlen, um deinen Stoffwechsel wieder anzukurbeln, bevor es zur\u00fcck ins Defizit geht. Das Protokoll der Wettkampfcoaches, automatisiert.<\/p>\n      <p>Kein Aktivit\u00e4tskoeffizient zum Ankreuzen, kein bei der Anmeldung eingefrorenes K\u00e4stchen. Jede Komponente wird gemessen, Woche f\u00fcr Woche.<\/p>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"tab\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">05 &middot; Vergleichstabelle<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"tab\">Lean gegen FatSecret, Kriterium f\u00fcr Kriterium<\/h2>\n  <p>Ehrliche Lekt\u00fcre der St\u00e4rken und Schw\u00e4chen jeder App. Kein Kriterium betrifft den Preis.<\/p>\n\n  <div class=\"table\" role=\"table\" aria-label=\"Vergleich Lean gegen\u00fcber FatSecret\">\n    <div class=\"table-row head\" role=\"row\">\n      <div role=\"columnheader\">Kriterium<\/div>\n      <div class=\"brand-cell lean\" role=\"columnheader\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-logo-lean-square-scaled.webp\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"512\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/> <span>Lean<\/span><\/div>\n      <div class=\"brand-cell\" role=\"columnheader\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/logo-fatsecret-real.webp\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"512\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/> <span>FatSecret<\/span><\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">BMR-Formel<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Patentiertes propriet\u00e4res Modell (Magermasse)<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Mifflin-St Jeor 1990, ohne Magermasse-Option<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Ber\u00fccksichtigt das K\u00f6rperfett<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Ja, in der App gemessen<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Nein, keine K\u00f6rperfetteingabe m\u00f6glich<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">K\u00f6rperfettmessung in der App<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> KI-BodyScan per Foto<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Nein<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">NEAT (Schritte, Aktivit\u00e4t au\u00dferhalb des Sports)<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Jeden Tag auf echten Schritten berechnet<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn mid\">&minus;<\/span> HealthKit-Sync, Kalorien-Add-on f\u00fcr Training, aber ohne TDEE-Neuberechnung<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">EAT (Trainingsverbrauch)<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Pro Sportart \u00fcber MET, effektive Zeit<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn mid\">&minus;<\/span> Einfache Sportauswahl, Standard-\u00dcbungsdatenbank<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">TEF (Verdauung)<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Nach Makros berechnet, in den TDEE integriert<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Nein, Makros angezeigt ohne TEF-Berechnung<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Metabolische Anpassung<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Automatisch, Woche f\u00fcr Woche<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Nein<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Aktivit\u00e4tskoeffizient zum Ausw\u00e4hlen<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Nein, auf echten Daten berechnet<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Ja, 5 statische K\u00e4stchen (sedentary bis extremely active, PAL 1,2 bis 1,9)<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">KI-Fotoscan eines Gerichts<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Ja, unbegrenzt<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Nein, manuelle Eingabe, Barcode oder manuelles Foto des Etiketts<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Barcode-Scan<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Ja<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Ja<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Lebensmitteldatenbank<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> USDA + OpenFoodFacts, offizielle gepr\u00fcfte Quellen<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Crowdsourced, dokumentierte Duplikate und Kalorienabweichungen<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Empfehlung Kaloriendefizit<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> An den echten TDEE angepasst<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Festes Ziel, manuelle Neuberechnung n\u00f6tig<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Community-Sharing (Mahlzeiten, Rezepte)<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn no\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M3 3 L9 9 M9 3 L3 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\"\/><\/svg><\/span> Au\u00dferhalb des Umfangs, Fokus TDEE-Berechnung<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Aktive Community, geteilte Rezepte<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Abdeckung in vielen L\u00e4ndern<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> FR, EN, ES, PT, IT, DE, PL, HU<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Pr\u00e4sent in 50+ L\u00e4ndern, mehrsprachig<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Reputation und Gr\u00f6\u00dfe des Publikums<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> 4,7\/5, 10.000+ Nutzer, junge franz\u00f6sische App<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> 4,5\/5, 100 Mio.+ kumulierte Downloads, breites Publikum<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"table-row\" role=\"row\">\n      <div class=\"crit\">Gesch\u00e4ftsmodell<\/div>\n      <div class=\"cell lean\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Premium, 7 Tage kostenlos testen beim Jahresabo<\/div>\n      <div class=\"cell\"><span class=\"icn ok\"><svg viewbox=\"0 0 12 12\"><path d=\"M2 6.5 L5 9 L10 3.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><\/span> Kostenlos, werbefinanziert, Premium optional<\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"tracking\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">06 &middot; Tracking<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"tracking\">3 Methoden, um eine Mahlzeit zu tracken<\/h2>\n  <p>Eine kostenlose App hat nur Sinn, wenn du sie in sechs Monaten noch nutzt. Lean bietet deshalb drei Wege, eine Mahlzeit zu erfassen, damit die Reibung nie der Grund f\u00fcrs Aufgeben ist.<\/p>\n\n  <div class=\"mini-row\">\n    <div>\n      <div class=\"mini-phone\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-database.webp\" alt=\"Recherche dans la base de donn\u00e9es USDA + OpenFoodFacts\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n      <div class=\"mini-cap\">Methode 1<strong>Datenbank<\/strong><\/div>\n    <\/div>\n    <div>\n      <div class=\"mini-phone\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-codebarre.webp\" alt=\"Scan de code-barres dans Lean\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n      <div class=\"mini-cap\">Methode 2<strong>Barcode<\/strong><\/div>\n    <\/div>\n    <div>\n      <div class=\"mini-phone\"><div class=\"notch\"><\/div><div class=\"scr\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-scania.webp\" alt=\"Scan photo IA d'un plat\" width=\"1179\" height=\"2556\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/div><\/div>\n      <div class=\"mini-cap\">Methode 3<strong>KI-Fotoscan<\/strong><\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <ol>\n    <li><strong>Suche in der Datenbank.<\/strong> Kuratierte Datenbank, USDA + OpenFoodFacts. Kein Community-Rauschen, kein \u201eBrath\u00e4hnchen\u201c, das 47-mal von 47 verschiedenen Nutzern mit 47 verschiedenen Werten eingetragen wurde.<\/li>\n    <li><strong>Barcode-Scan.<\/strong> Standard. Du scannst deine Nudelpackung, du bekommst die Makros.<\/li>\n    <li><strong>KI-Fotoscan eines Gerichts.<\/strong> Du fotografierst deinen Teller, die KI erkennt die Lebensmittel, du bekommst Kalorien und Makros pro Lebensmittel.<\/li>\n  <\/ol>\n  <p>Der KI-Fotoscan ver\u00e4ndert vor allem die Mahlzeiten au\u00dfer Haus. Wo die Community-Datenbank von FatSecret dich zwischen f\u00fcnfzehn Versionen desselben Gerichts von f\u00fcnfzehn Nutzern w\u00e4hlen l\u00e4sst, reicht ein Foto und du machst weiter.<\/p>\n  <p>\u00dcber die Mahlzeit hinaus zeigt Lean einen TDEE, der sich im Laufe des Tages aktualisiert: jedes Tausend Schritte hebt dein Kalorienziel an. Eine morgens eingefrorene Summe kann das nicht widerspiegeln.<\/p>\n  <p>Und dar\u00fcber ordnet die Fortschrittspyramide, was z\u00e4hlt:<\/p>\n\n  <div class=\"pyramid\" aria-label=\"Lean-Fortschrittspyramide\">\n    <div class=\"level l1\"><span>Adh\u00e4renz<\/span><span class=\"k\">Basis<\/span><\/div>\n    <div class=\"level l2\"><span>Kalorienziel<\/span><span class=\"k\">Stufe 2<\/span><\/div>\n    <div class=\"level l3\"><span>Schritte \/ NEAT<\/span><span class=\"k\">Stufe 3<\/span><\/div>\n    <div class=\"level l4\"><span>Makron\u00e4hrstoffe<\/span><span class=\"k\">Spitze<\/span><\/div>\n  <\/div>\n  <div class=\"pyramid-cap\">Keine Stufen \u00fcberspringen. Wenn du beim Tracking nicht regelm\u00e4\u00dfig bist, bringt es nichts, die Makros aufs Prozent genau zu optimieren.<\/div>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"fatsecret-better\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">07 &middot; Ehrlichkeit<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"fatsecret-better\">Was FatSecret besser macht<\/h2>\n  <p>Lean ist nicht perfekt, und FatSecret hat mehrere echte St\u00e4rken, die man anerkennen muss. Ehrliche Lekt\u00fcre, Kriterium f\u00fcr Kriterium, auf den Achsen, wo FatSecret vorn bleibt. Keine dieser Achsen ist nebens\u00e4chlich: es sind echte S\u00e4ulen des FatSecret-Versprechens, und sie erkl\u00e4ren seine massive Verbreitung beim breiten Publikum, dem Kostenlosigkeit wichtig ist.<\/p>\n\n  <div class=\"scorecard rev\" aria-label=\"Scorecard FatSecret gegen\u00fcber Lean auf 4 Achsen Kostenlosigkeit und Community\">\n    <div class=\"scorecard-head\">\n      <div class=\"h-crit\">Achse<\/div>\n      <div class=\"h-brand\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/logo-fatsecret-real.webp\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"512\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/> FatSecret<\/div>\n      <div class=\"h-brand\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-logo-lean-square-scaled.webp\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"512\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/> Lean<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"scorecard-row\">\n      <div class=\"crit\">Zu 100 % kostenloses Modell (werbefinanziert)<\/div>\n      <div class=\"bar mfp\"><div class=\"b\"><i style=\"width:95%\"><\/i><\/div><div class=\"v\">9,5<\/div><\/div>\n      <div class=\"bar lean\"><div class=\"b\"><i style=\"width:25%\"><\/i><\/div><div class=\"v\">2,5<\/div><\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"scorecard-row\">\n      <div class=\"crit\">Abdeckung in vielen L\u00e4ndern<\/div>\n      <div class=\"bar mfp\"><div class=\"b\"><i style=\"width:92%\"><\/i><\/div><div class=\"v\">9,2<\/div><\/div>\n      <div class=\"bar lean\"><div class=\"b\"><i style=\"width:65%\"><\/i><\/div><div class=\"v\">6,5<\/div><\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"scorecard-row\">\n      <div class=\"crit\">Community (Teilen von Mahlzeiten und Rezepten)<\/div>\n      <div class=\"bar mfp\"><div class=\"b\"><i style=\"width:88%\"><\/i><\/div><div class=\"v\">8,8<\/div><\/div>\n      <div class=\"bar lean\"><div class=\"b\"><i style=\"width:20%\"><\/i><\/div><div class=\"v\">2,0<\/div><\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"scorecard-row\">\n      <div class=\"crit\">Rohgr\u00f6\u00dfe des Lebensmittelkatalogs<\/div>\n      <div class=\"bar mfp\"><div class=\"b\"><i style=\"width:90%\"><\/i><\/div><div class=\"v\">9,0<\/div><\/div>\n      <div class=\"bar lean\"><div class=\"b\"><i style=\"width:72%\"><\/i><\/div><div class=\"v\">7,2<\/div><\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <p style=\"margin-top:30px\"><strong>Ehrliche Lekt\u00fcre.<\/strong> Beim kostenlosen Modell ist FatSecret die Marktreferenz: alles ist ohne Paywall zug\u00e4nglich, finanziert durch die in der App angezeigte Werbung. Keine kritische Funktion des Kalorientrackings ist hinter einem Premium gesperrt. Das ist ein echtes Unterscheidungsmerkmal, vor allem f\u00fcr Einsteiger oder alle, die ein Tagebuch ohne Verpflichtung wollen. Bei der L\u00e4nderabdeckung ist FatSecret in \u00fcber 50 L\u00e4ndern mit lokalisierten Versionen und angepassten Lebensmitteldatenbanken (lokale Marken, regionale Gerichte) pr\u00e4sent. Keine andere Verbraucher-App hat so viel in die geografische Expansion investiert. Bei der Community hat FatSecret 15 Jahre lang ein aktives Netzwerk von Nutzern aufgebaut, die ihre Mahlzeiten, Rezepte, Tipps und Erfolge teilen. Das ist ein Adh\u00e4renzmechanismus, den wenige Apps nachbilden. Bei der Gr\u00f6\u00dfe des Lebensmittelkatalogs zeigt FatSecret mehrere Millionen Eintr\u00e4ge, was sehr spezifische Lebensmittel abdeckt, die kleinere Datenbanken nicht haben.<\/p>\n  <p>Wenn dein Hauptthema ist, nichts f\u00fcr das Kalorientracking zu bezahlen, wenn du Zugang in einem Land willst, in dem wenige Apps lokalisiert sind, oder wenn die Community-Dimension dir beim Durchhalten hilft, ist FatSecret relevanter als Lean. Wenn dein Thema die Genauigkeit der <a class=\"inline\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/tdee-calculator\/\">TDEE-Berechnung<\/a>, das jede Woche per KI-BodyScan gemessene K\u00f6rperfett, die automatische metabolische Anpassung und eine auf USDA und OpenFoodFacts statt Crowdsourcing gest\u00fctzte Lebensmitteldatenbank sind, ist das genau das, was in den 3 vorherigen Abschnitten gezeigt wurde. Viele Nutzer lassen Lean f\u00fcr die Messung und FatSecret parallel f\u00fcr die Abdeckung seltener Lebensmittel laufen, das ist v\u00f6llig vertretbar.<\/p>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"forwho\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">08 &middot; F\u00fcr wen<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"forwho\">F\u00fcr wen Lean gemacht ist<\/h2>\n  <p>Vier Profile. Wenn eines auf dich zutrifft, hat Lean gute Chancen, zu dir zu passen.<\/p>\n\n  <div class=\"persona\">\n    <div class=\"persona-it match\">\n      <div class=\"pic\"><svg viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2.4\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><path d=\"M3 12 L9 18 L21 5\"\/><\/svg><\/div>\n      <div>\n        <h4>Du nutzt FatSecret seit langem und hast nicht abgenommen<\/h4>\n        <p>Du nutzt FatSecret seit langem, du sch\u00e4tzt seine Kostenlosigkeit, aber du zweifelst an der Zahl, die deinen Anstrengungen gegen\u00fcbersteht.<\/p>\n      <\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"persona-it match\">\n      <div class=\"pic\"><svg viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2.4\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><path d=\"M3 12 L9 18 L21 5\"\/><\/svg><\/div>\n      <div>\n        <h4>Du stagnierst nach mehreren Wochen Cut<\/h4>\n        <p>Das Plateau setzt sich nach vier bis acht Wochen fest, ohne dass sich an deinem Tracking etwas ge\u00e4ndert hat. Das ist die metabolische Anpassung, die Lean berechnet und in dein Ziel integriert.<\/p>\n      <\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"persona-it match\">\n      <div class=\"pic\"><svg viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2.4\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><path d=\"M3 12 L9 18 L21 5\"\/><\/svg><\/div>\n      <div>\n        <h4>Du willst deinen Stoffwechsel verstehen<\/h4>\n        <p>Du willst verstehen, woher dein Ziel kommt: jede Komponente separat angezeigt, statt einer Summe aus einer Formel und einem angekreuzten K\u00e4stchen.<\/p>\n      <\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"persona-it match\">\n      <div class=\"pic\"><svg viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2.4\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><path d=\"M3 12 L9 18 L21 5\"\/><\/svg><\/div>\n      <div>\n        <h4>Du willst ein Tracking, das 12 Monate h\u00e4lt<\/h4>\n        <p>Du willst schnell erfassen, ohne zwischen f\u00fcnfzehn Versionen desselben Gerichts zu navigieren: Foto, kuratierte Datenbank oder Barcode.<\/p>\n      <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <p style=\"margin-top:30px\"><strong>FatSecret bleibt relevanter f\u00fcr<\/strong>&nbsp;: nichts f\u00fcr dein Kalorientagebuch bezahlen, eine aktive Community nutzen, die Mahlzeiten und Rezepte teilt, oder auf einen sehr breiten internationalen Katalog zugreifen. Die Genauigkeit der TDEE-Berechnung und die metabolische Anpassung geh\u00f6ren einfach nicht zu seinem Hauptversprechen.<\/p>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"migrate\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">09 &middot; Umstieg<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"migrate\">In 3 Minuten von FatSecret zu Lean wechseln (oder beide nutzen)<\/h2>\n\n  <div class=\"steps\">\n    <div class=\"step\"><div class=\"sn\">01<\/div><h4>Lade Lean herunter<\/h4><p>App Store oder Play Store. Anmeldung in drei\u00dfig Sekunden.<\/p><\/div>\n    <div class=\"step\"><div class=\"sn\">02<\/div><h4>KI-BodyScan<\/h4><p>Ein Foto, f\u00fcnf Sekunden: dein K\u00f6rperfettanteil erscheint, ohne Ger\u00e4t.<\/p><\/div>\n    <div class=\"step\"><div class=\"sn\">03<\/div><h4>Gewicht &amp; Gr\u00f6\u00dfe<\/h4><p>Du gibst dein Gewicht und deine Gr\u00f6\u00dfe ein. Mehr braucht es nicht, um zu starten.<\/p><\/div>\n    <div class=\"step\"><div class=\"sn\">04<\/div><h4>Lean berechnet<\/h4><p>BMR auf echter Magermasse, NEAT aus deinen Schritten \u00fcber HealthKit oder Google Fit, EAT \u00fcber MET, TEF auf deinen Makros, plus die metabolische Anpassung, die im Laufe der Wochen angewendet wird.<\/p><\/div>\n    <div class=\"step\"><div class=\"sn\">05<\/div><h4>Tracke eine Mahlzeit<\/h4><p>Foto, Barcode oder kuratierte Datenbank: drei Wege zu erfassen, ohne Duplikate zu sortieren.<\/p><\/div>\n  <\/div>\n\n  <p style=\"margin-top:24px\"><strong>Wichtiger Hinweis.<\/strong> Lean importiert deinen FatSecret-Verlauf nicht automatisch, auch nicht deine eigenen Rezepte. Wenn du die FatSecret-Community noch nutzt, um Rezepte zu entdecken oder ein seltenes lokales Lebensmittel in seinem sehr breiten Katalog zu finden, schauen viele Nutzer weiterhin erg\u00e4nzend bei FatSecret nach, w\u00e4hrend sie Lean t\u00e4glich f\u00fcr die TDEE-Berechnung und das genaue Tracking nutzen. Die Synchronisation HealthKit \/ Google Health Connect \u00fcbernimmt dagegen sofort deine Schritte und deinen Aktivit\u00e4tsverlauf.<\/p>\n\n  <div class=\"cta-band rev\">\n    <div class=\"l\">Lean herunterladen und den KI-BodyScan sofort starten. Kostenlose Anmeldung.<\/div>\n    <div class=\"stores\">\n      <a href=\"https:\/\/apps.apple.com\/fr\/app\/lean-calorie-ai-podometre\/id6738668646\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-appstore-official.webp\" alt=\"App Store\" width=\"413\" height=\"122\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/a>\n      <a href=\"https:\/\/play.google.com\/store\/apps\/details?id=com.lean.testsqflite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-googleplay-official.webp\" alt=\"Google Play\" width=\"315\" height=\"95\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/a>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"deblock-h\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">10 &middot; Was Lean freischaltet<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"deblock-h\">Was Lean tut und FatSecret nicht (beim TDEE)<\/h2>\n  <p>Sechs Funktionen, die kein kostenloser Tracker bietet, aus einem einfachen Grund: sie erfordern eine kontinuierliche Messung, nicht nur eine Datenbank.<\/p>\n\n  <div class=\"feat-stack\">\n    <div class=\"feat-it\"><div class=\"fn\">01<\/div><div><div class=\"ft\">Unbegrenzter KI-BodyScan<\/div><p class=\"fd\">Dein K\u00f6rperfettanteil, aus einem Foto gemessen, jede Woche. Das ist die Zahl, die den Stoffwechsel individualisiert, und sie l\u00e4sst sich nicht durch manuelle Eingabe gewinnen.<\/p><\/div><div class=\"fc\">K\u00f6rperfett<\/div><\/div>\n    <div class=\"feat-it\"><div class=\"fn\">02<\/div><div><div class=\"ft\">Unbegrenzter KI-Fotoscan eines Gerichts<\/div><p class=\"fd\">Eine Mahlzeit in zwei Sekunden per Foto erfasst, ohne den richtigen Eintrag unter f\u00fcnfzehn von der Community erfassten Versionen zu suchen.<\/p><\/div><div class=\"fc\">Adh\u00e4renz<\/div><\/div>\n    <div class=\"feat-it\"><div class=\"fn\">03<\/div><div><div class=\"ft\">Automatische metabolische Anpassung<\/div><p class=\"fd\">Dein TDEE korrigiert sich Woche f\u00fcr Woche nach den ver\u00f6ffentlichten Werten. Das Plateau des zweiten Monats h\u00f6rt auf, ein R\u00e4tsel zu sein.<\/p><\/div><div class=\"fc\">Anpassung<\/div><\/div>\n    <div class=\"feat-it\"><div class=\"fn\">04<\/div><div><div class=\"ft\">Live aufgeschl\u00fcsselter TDEE<\/div><p class=\"fd\">BMR, NEAT, EAT und TEF getrennt angezeigt und im Laufe des Tages aktualisiert, statt einer ein f\u00fcr alle Mal berechneten eingefrorenen Summe.<\/p><\/div><div class=\"fc\">Live<\/div><\/div>\n    <div class=\"feat-it\"><div class=\"fn\">05<\/div><div><div class=\"ft\">Offizielle Lebensmitteldatenbank<\/div><p class=\"fd\">Deine Trends bei Gewicht, K\u00f6rperfett und Magermasse \u00fcber mehrere Monate, um eine echte Stagnation von einer Wasserschwankung zu unterscheiden.<\/p><\/div><div class=\"fc\">Basis<\/div><\/div>\n    <div class=\"feat-it\"><div class=\"fn\">06<\/div><div><div class=\"ft\">3 vereinte Tracking-Methoden<\/div><p class=\"fd\">Eine Hierarchie der Priorit\u00e4ten: Adh\u00e4renz, dann Kalorienziel, dann Schritte. Du wei\u00dft, was du zuerst korrigieren musst.<\/p><\/div><div class=\"fc\">Tracking<\/div><\/div>\n  <\/div>\n\n  <p style=\"margin-top:26px\">Du installierst die App kostenlos, testest ohne Verpflichtung und entscheidest dann, ob das Tool zu deinem Ziel passt.<\/p>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"faq-h\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">11 &middot; FAQ<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"faq-h\">H\u00e4ufige Fragen<\/h2>\n  <div class=\"faq\">\n    <details><summary>FatSecret ist kostenlos mit einer gro\u00dfen Community, warum es mit Lean beim TDEE vergleichen?<\/summary><div class=\"ans\">FatSecret ist bekannt f\u00fcr sein zu 100 % kostenloses, werbefinanziertes Modell, seine sehr gro\u00dfe aktive Community und seine riesige Lebensmitteldatenbank (\u00fcber 50 L\u00e4nder, Teilen von Mahlzeiten und Rezepten durch die Nutzer). Das ist seine St\u00e4rke. Aber sein Kalorienversprechen beruht auf Mifflin-St Jeor 1990 ohne K\u00f6rperfett, plus einem statischen Aktivit\u00e4tsfaktor, bei der Anmeldung unter 5 K\u00e4stchen zu w\u00e4hlen (sedentary, lightly active, active, very active, extremely active). Und seine Lebensmitteldatenbank ist crowdsourced, mit dokumentierten Genauigkeitsabweichungen (doppelte Eintr\u00e4ge, falsche Kalorien, schlecht erfasste Marken). Lean berechnet deinen BMR jeden Tag auf deinem per KI-BodyScan gemessenen echten K\u00f6rperfett neu und st\u00fctzt seine Datenbank auf USDA + OpenFoodFacts. Die beiden Apps spielen nicht auf demselben Feld: Community-Kostenlosigkeit gegen Premium-Genauigkeit.<\/div><\/details>\n    <details><summary>Warum berechnet FatSecret den BMR nicht auf echtem K\u00f6rperfett?<\/summary><div class=\"ans\">FatSecret wendet standardm\u00e4\u00dfig Mifflin-St Jeor 1990 ohne Magermasse-Option an. Keine K\u00f6rperfettmessung ist in die App integriert, und keine Gleichung vom Typ Katch-McArdle wird angeboten, auch nicht in den erweiterten Einstellungen. Die Folge ist mechanisch: zwei Nutzer mit gleichem Gewicht, aber 10 und 30 Prozent K\u00f6rperfett, bekommen denselben FatSecret-BMR, obwohl ihr echter Verbrauch um 400 bis 500 kcal pro Tag abweichen kann. Lean integriert den KI-BodyScan, um dein K\u00f6rperfett aus einem einfachen Foto zu messen, jede Woche zu wiederholen.<\/div><\/details>\n    <details><summary>Ist die Crowdsourcing-Lebensmitteldatenbank von FatSecret zuverl\u00e4ssig?<\/summary><div class=\"ans\">FatSecret zeigt dank seiner Community, die Lebensmittel, Marken und Rezepte hinzuf\u00fcgt, eine riesige Lebensmitteldatenbank. Das ist seine St\u00e4rke bei der Abdeckung. Die Kehrseite: doppelte Eintr\u00e4ge sind zahlreich, die Kalorienwerte variieren von einer Eingabe zur anderen f\u00fcr dasselbe Lebensmittel, und eine rigorose Pr\u00fcfung ist nicht systematisch. Mehrere Studien zu nutzergenerierten Lebensmitteldatenbanken haben Abweichungen von plus\/minus 20 Prozent bei den Kalorien beliebter Eintr\u00e4ge dokumentiert. Lean st\u00fctzt seine Datenbank auf USDA und OpenFoodFacts, offizielle gepr\u00fcfte Quellen, und erg\u00e4nzt sie um den KI-Fotoscan eines Gerichts f\u00fcr Lebensmittel au\u00dferhalb der Datenbank.<\/div><\/details>\n    <details><summary>FatSecret importiert die Schritte \u00fcber HealthKit, reicht das f\u00fcr das NEAT?<\/summary><div class=\"ans\">FatSecret synchronisiert Apple Health und Google Fit f\u00fcr Schritte und manche Einheiten und kann ein Kalorien-Add-on f\u00fcr erkannte \u00dcbungen hinzuf\u00fcgen. Aber die zugrunde liegende TDEE-Berechnung bleibt auf dem bei der Anmeldung unter 5 K\u00e4stchen gew\u00e4hlten Aktivit\u00e4tsfaktor basiert (sedentary, lightly active, active, very active, extremely active). Das Tag f\u00fcr Tag gemessene NEAT setzt den Gesamtverbrauch nicht neu zusammen. Lean berechnet das NEAT direkt aus den jeden Tag gemessenen echten Schritten, ohne Koeffizienten zum Ausw\u00e4hlen.<\/div><\/details>\n    <details><summary>Ist Lean kostenlos oder kostenpflichtig?<\/summary><div class=\"ans\">Lean ist Premium, mit 7 Tagen kostenloser Testphase beim Jahresabo. Du l\u00e4dst herunter, testest KI-BodyScan, KI-Fotoscan eines Gerichts, TDEE-Rekomposition, unverbindlich. Passt das Tool zu deinem Ziel, machst du weiter. Sonst deaktivierst du die Verl\u00e4ngerung vor Ende der Testphase.<\/div><\/details>\n    <details><summary>Kann man Lean und FatSecret parallel nutzen?<\/summary><div class=\"ans\">Ja, das ist vertretbar, wenn du die FatSecret-Community sch\u00e4tzt, um deine Mahlzeiten und Rezepte zu teilen, oder wenn du einen kostenlosen Fallback behalten willst, um ein in seiner Datenbank gefundenes Lebensmittel zu erfassen. Lean k\u00fcmmert sich um den metabolischen Motor (BMR auf echtem K\u00f6rperfett, NEAT, EAT, TEF, Anpassung), FatSecret bringt dir ein Community-Tagebuch und eine breite internationale Abdeckung. Das ist ein Trade-off zwischen Genauigkeit und Community-Abdeckung.<\/div><\/details>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"conclu\" class=\"rev\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">12 &middot; Fazit<\/span><\/div>\n  <h2 id=\"conclu\">1990 gegen 2026<\/h2>\n  <p>Das ist kein Marketing-Duell. Das ist Community-Kostenlosigkeit gegen Verbrauchsgenauigkeit: zwei verschiedene Versprechen.<\/p>\n  <p>FatSecret bleibt die beste Wahl, um seine Kalorien zu tracken, ohne etwas zu bezahlen, mit einer aktiven Community und breiter Abdeckung.<\/p>\n  <p>Lean beantwortet das andere Bed\u00fcrfnis: einen Stoffwechsel, berechnet auf der per KI-BodyScan gemessenen Magermasse \u00fcber ein patentiertes propriet\u00e4res Modell, ein NEAT aus deinen echten Schritten, ein EAT \u00fcber MET, einen TEF auf deinen Makros, und die metabolische Anpassung Woche f\u00fcr Woche verfolgt.<\/p>\n  <p>Kostenlosigkeit, Community und internationale Abdeckung bleiben St\u00e4rken von FatSecret. Wenn du es ernsthaft genutzt hast und dein Fortschritt ohne Erkl\u00e4rung gestoppt hat, liegt das Problem wahrscheinlich auf der Verbrauchsseite.<\/p>\n<\/section>\n\n<div class=\"get-band rev\">\n  <div class=\"kicker\">Download<\/div>\n  <h3>Lean ist kostenlos herunterladbar<\/h3>\n  <p>iOS und Android. Der KI-BodyScan funktioniert mit einem einfachen Foto: keine Hautfaltenzange, keine Impedanzwaage, kein DEXA.<\/p>\n  <div class=\"stores\">\n    <a href=\"https:\/\/apps.apple.com\/fr\/app\/lean-calorie-ai-podometre\/id6738668646\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" aria-label=\"Lean im App Store laden\">\n      <img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-appstore-official.webp\" alt=\"App Store\" width=\"413\" height=\"122\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/>\n    <\/a>\n    <a href=\"https:\/\/play.google.com\/store\/apps\/details?id=com.lean.testsqflite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" aria-label=\"Lean bei Google Play laden\">\n      <img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-googleplay-official.webp\" alt=\"Google Play\" width=\"315\" height=\"95\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/>\n    <\/a>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<section aria-labelledby=\"links\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">Zum Weiterlesen<\/span><\/div>\n  <h3 id=\"links\" style=\"margin-top:0\">Interne Verlinkung<\/h3>\n  <ul>\n    <li><a class=\"inline\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/tdee-calculator\/\">Kostenloser TDEE-Rechner online<\/a> &middot; Web-Version, ohne Anmeldung, gleiche Logik wie die App (BMR + NEAT + EAT + TEF).<\/li>\n    <li><a class=\"inline\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/depense-energetique-totale-v2\/\">Den TDEE im Detail verstehen (BMR, NEAT, EAT, TEF, Anpassung)<\/a> &middot; wissenschaftlicher Grundlagenartikel.<\/li>\n    <li><a class=\"inline\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/comment-compter-ses-calories\/\">Wie du deine Kalorien richtig z\u00e4hlst<\/a> &middot; praktischer Leitfaden f\u00fcr Einsteiger.<\/li>\n    <li><a class=\"inline\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/neat-depense-non-sportive\/\">NEAT: Verbrauch pro Schritt und Aktivit\u00e4t au\u00dferhalb des Sports<\/a>.<\/li>\n    <li><a class=\"inline\" href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/effet-thermique-des-aliments\/\">TEF: die Verdauung verbrennt Kalorien<\/a>.<\/li>\n  <\/ul>\n<\/section>\n\n<section aria-labelledby=\"src\" class=\"sources\">\n  <div class=\"section-label\"><span class=\"bar\"><\/span><span class=\"num\">Quellen<\/span><\/div>\n  <h3 id=\"src\" style=\"margin-top:0;color:var(--ink)\">Literatur<\/h3>\n  <ol>\n    <li>Harris J.A., Benedict F.G. (1919). A Biometric Study of Basal Metabolism in Man. Carnegie Institution of Washington.<\/li>\n    <li>Mifflin M.D. et al. (1990). A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. American Journal of Clinical Nutrition.<\/li>\n    <li>Frankenfield D.C. et al. (2013). Validation of Mifflin-St Jeor equation in obese and non-obese populations. PubMed 23631843.<\/li>\n    <li>M\u00fcller M.J., Bosy-Westphal A. (2013). Adaptive thermogenesis with weight loss in humans. Obesity. PubMed 26399868.<\/li>\n    <li>Doucet E. et al. (2001). Evidence for the existence of adaptive thermogenesis during weight loss. British Journal of Nutrition. PubMed 11319656.<\/li>\n    <li>Nunes C.L. et al. (2020). Metabolic adaptation and energy compensation following weight loss. PMC7484122.<\/li>\n    <li>Westerterp K.R. (2004). Diet induced thermogenesis. Nutrition and Metabolism.<\/li>\n    <li>USDA FoodData Central. National Nutrient Database for Standard Reference. fdc.nal.usda.gov.<\/li>\n    <li>OpenFoodFacts. Offene und gepr\u00fcfte kollaborative Lebensmitteldatenbank. openfoodfacts.org.<\/li>\n    <li>Studien zur Genauigkeit von Crowdsourcing-Lebensmitteldatenbanken (dokumentierte Variabilit\u00e4t von plus\/minus 20 Prozent bei beliebten Eintr\u00e4gen).<\/li>\n  <\/ol>\n<\/section>\n\n<\/main>\n\n<footer>\n  <div class=\"wrap\">\n    <div class=\"row\">\n      <div>\n        <div class=\"kicker\">Lean &middot; lean-app.com<\/div>\n        <p>Artikel ver\u00f6ffentlicht am 24. Mai 2026, regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert mit Nutzerfeedback und neuen relevanten Studien. Lean ist f\u00fcr iOS und Android verf\u00fcgbar.<\/p>\n      <\/div>\n      <div class=\"stores\">\n        <a href=\"https:\/\/apps.apple.com\/fr\/app\/lean-calorie-ai-podometre\/id6738668646\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-appstore-official.webp\" alt=\"App Store\" width=\"413\" height=\"122\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/a>\n        <a href=\"https:\/\/play.google.com\/store\/apps\/details?id=com.lean.testsqflite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img src=\"https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-googleplay-official.webp\" alt=\"Google Play\" width=\"315\" height=\"95\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" \/><\/a>\n      <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/footer>\n\n<script>\n(function(){\n  var bar = document.getElementById('progBar');\n  function up(){\n    var h = document.documentElement;\n    var sc = (h.scrollTop)\/Math.max(1,(h.scrollHeight - h.clientHeight));\n    bar.style.transform = 'scaleX(' + Math.max(0,Math.min(1,sc)) + ')';\n  }\n  document.addEventListener('scroll', up, {passive:true});\n  up();\n})();\n\n(function(){\n  if (!('IntersectionObserver' in window)) {\n    document.querySelectorAll('.rev').forEach(function(n){n.classList.add('on')});\n    return;\n  }\n  var obs = new IntersectionObserver(function(entries){\n    entries.forEach(function(e){\n      if (e.isIntersecting) { e.target.classList.add('on'); obs.unobserve(e.target); }\n    });\n  }, {threshold:0.12});\n  document.querySelectorAll('.rev').forEach(function(n){ obs.observe(n); });\n})();\n\n(function(){\n  var phoneImg = document.getElementById('phoneImg');\n  var phoneBack = document.getElementById('phoneBack');\n  var zones = document.getElementById('phoneZones');\n  var topTabs = document.querySelectorAll('.phone-tabs button');\n  var navTaps = document.querySelectorAll('.phone-navbar button');\n\n  var tabMap = {\n    bilan:    {src:'https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_bilan.webp',     drill:false},\n    kcal:     {src:'https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_kcal.webp',      drill:false},\n    depense:  {src:'https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_depense.webp',   drill:true},\n    strategie:{src:'https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_strategie.webp', drill:false}\n  };\n  var subMap = {\n    BMR:  'https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_BMR.webp',\n    NEAT: 'https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_NEAT.webp',\n    EAT:  'https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_EAT.webp',\n    TEF:  'https:\/\/lean-app.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/lvm-screen_TEF.webp'\n  };\n  var currentTab = 'depense';\n\n  function setActive(tab){\n    topTabs.forEach(function(b){ b.classList.toggle('on', b.dataset.tab===tab); });\n  }\n  function showTab(tab){\n    var t = tabMap[tab]; if(!t) return;\n    currentTab = tab;\n    phoneImg.style.opacity = 0;\n    setTimeout(function(){\n      phoneImg.className = 'phone-bg tab-' + tab;\n      phoneImg.style.opacity = 1;\n      zones.style.display = t.drill ? 'block' : 'none';\n      phoneBack.classList.remove('on');\n    }, 150);\n    setActive(tab);\n  }\n  function showSub(sub){\n    var src = subMap[sub]; if(!src) return;\n    phoneImg.style.opacity = 0;\n    setTimeout(function(){\n      phoneImg.className = 'phone-bg sub-' + sub;\n      phoneImg.style.opacity = 1;\n      zones.style.display = 'none';\n      phoneBack.classList.add('on');\n    }, 150);\n  }\n\n  var hintD = document.getElementById('tapHintDesktop');\n  var hintM = document.getElementById('tapHintMobile');\n  function hideHints(){\n    if (hintD) hintD.classList.add('hidden');\n    if (hintM) hintM.classList.add('hidden');\n  }\n\n  topTabs.forEach(function(b){ b.addEventListener('click', function(){ hideHints(); showTab(b.dataset.tab); }); });\n  navTaps.forEach(function(b){ b.addEventListener('click', function(){ hideHints(); showTab(b.dataset.tab); }); });\n  zones.querySelectorAll('.z').forEach(function(z){\n    z.addEventListener('click', function(){ hideHints(); showSub(z.dataset.sub); });\n    z.addEventListener('keydown', function(e){\n      if (e.key==='Enter' || e.key===' ') { e.preventDefault(); hideHints(); showSub(z.dataset.sub); }\n    });\n  });\n  phoneBack.addEventListener('click', function(){ hideHints(); showTab(currentTab); });\n})();\n\n(function(){\n  if (typeof Chart === 'undefined') return;\n  \/\/ v6 anti-overflow helper: preserve designer intent + strict clamp inside chartArea\n  function xAdj(xv, halfW, baseAdj){\n    return function(c){\n      var s = c.chart.scales.x;\n      if(!s || !c.chart.chartArea) return (baseAdj != null ? baseAdj : 0);\n      var area = c.chart.chartArea;\n      var px = s.getPixelForValue(xv);\n      var hw = halfW || 60;\n      var base = (baseAdj != null) ? baseAdj : 0;\n      var center = px + base;\n      var minC = area.left + hw + 4;\n      var maxC = area.right - hw - 4;\n      if(maxC < minC){ var mid = (area.left + area.right) \/ 2; return mid - px; }\n      if(center < minC) center = minC;\n      if(center > maxC) center = maxC;\n      return center - px;\n    };\n  }\nvar PINK = '#FF2D6E';\n  var COMP = '#2E7BE5';\n  var INK  = '#0E0E10';\n  var MUTE = '#6E6E73';\n  var RULE = '#E8E6DF';\n\n  Chart.defaults.font.family = '-apple-system, \"SF Pro Text\", system-ui, sans-serif';\n  Chart.defaults.color = MUTE;\n\n  \/\/ Plugin custom : trait pointille noir reliant le sommet de la barre FatSecret (2500) au sommet de la barre Lean (2000) pour le chart BMR\n  var bmrDeltaLine = {\n    id: 'bmrDeltaLine',\n    afterDatasetsDraw: function(chart){\n      var meta = chart.getDatasetMeta(0);\n      if (!meta || !meta.data || meta.data.length < 2) return;\n      var b1 = meta.data[0], b2 = meta.data[1];\n      if (!b1 || !b2) return;\n      var ctx = chart.ctx;\n      var x1 = b1.x, y1 = b1.y;\n      var x2 = b2.x, y2 = b2.y;\n      ctx.save();\n      ctx.strokeStyle = INK;\n      ctx.lineWidth = 1.5;\n      ctx.setLineDash([6,4]);\n      ctx.beginPath();\n      ctx.moveTo(x1, y1);\n      ctx.lineTo(x2, y1);   \/\/ segment horizontal en haut de la barre FatSecret\n      ctx.moveTo(x2, y1);\n      ctx.lineTo(x2, y2);   \/\/ segment vertical jusqu'au sommet de la barre Lean\n      ctx.stroke();\n      ctx.restore();\n    }\n  };\n\n  var lazy = new IntersectionObserver(function(entries){\n    entries.forEach(function(e){\n      if (!e.isIntersecting) return;\n      var id = e.target.id;\n      if (id === 'chartBMR')   buildBMR();\n      if (id === 'chartNEAT')  buildNEAT();\n      if (id === 'chartAdapt') buildAdapt();\n      lazy.unobserve(e.target);\n    });\n  }, {threshold:0.2});\n  ['chartBMR','chartNEAT','chartAdapt'].forEach(function(id){\n    var el = document.getElementById(id);\n    if (el) lazy.observe(el);\n  });\n\n  \/\/ Animation des barres horizontales scorecard\n  var scoreObs = new IntersectionObserver(function(entries){\n    entries.forEach(function(e){\n      if (!e.isIntersecting) return;\n      e.target.querySelectorAll('.bar .b > i').forEach(function(i){\n        var w = i.style.width;\n        i.style.width = '0%';\n        requestAnimationFrame(function(){ requestAnimationFrame(function(){ i.style.width = w; }); });\n      });\n      scoreObs.unobserve(e.target);\n    });\n  }, {threshold:0.25});\n  document.querySelectorAll('.scorecard').forEach(function(n){ scoreObs.observe(n); });\n\n  function fmt(n){return n.toLocaleString('fr-FR').replace(',',' ');}\n\n  function buildBMR(){\n    var ctx = document.getElementById('chartBMR').getContext('2d');\n    new Chart(ctx, {\n      type: 'bar',\n      data: {\n        labels: ['FATSECRET \u00b7 Mifflin-St Jeor\\n1990', 'LEAN \u00b7 Brevet\u00e9\\nsur bodyfat r\u00e9el'],\n        datasets: [{\n          data: [2500, 2000],\n          backgroundColor: [COMP, PINK],\n          borderRadius: 6,\n          maxBarThickness: 110\n        }]\n      },\n      plugins: [bmrDeltaLine],\n      options: {\n        responsive:true, maintainAspectRatio:false,\n        animation:{duration:900, easing:'easeOutQuart'},\n        layout:{padding:{top:80, bottom:6, left:14, right:14}},\n        plugins:{\n          legend:{display:false},\n          tooltip:{enabled:false},\n          annotation:{\n            annotations:{\n              lblCOMP:{type:'label',xValue:0,yValue:2670,content:['2 500'],font:{family:'-apple-system',size:24,weight:'700'},color:INK,xAdjust:-18,yAdjust:-2},\n              lblLEAN:{type:'label',xValue:1,yValue:2170,content:['2 000'],font:{family:'-apple-system',size:24,weight:'700'},color:PINK,xAdjust:18,yAdjust:-2},\n              delta:{type:'label',xValue:0.5,yValue:2750,content:['\u2212500 kcal'],font:{family:'-apple-system',size:12,weight:'600'},color:'#fff',backgroundColor:INK,borderRadius:14,padding:{x:11,y:5},yAdjust:0}\n            }\n          }\n        },\n        scales:{\n          x:{grid:{display:false,drawBorder:false},ticks:{font:{size:11},color:MUTE,callback:function(v,i){return this.getLabelForValue(v).split('\\n');}},border:{display:false}},\n          y:{beginAtZero:true,max:2900,position:'right',grid:{color:RULE,borderDash:[4,4],drawBorder:false},border:{display:false},ticks:{font:{size:11},color:MUTE,stepSize:1000,callback:function(v){return v===0?'0':fmt(v);}}}\n        }\n      }\n    });\n  }\n\n  function buildNEAT(){\n    var ctx = document.getElementById('chartNEAT').getContext('2d');\n    var labels = ['Lun','Mar','Mer','Jeu','Ven','Sam','Dim'];\n    var real   = [2100, 2350, 2080, 2950, 2200, 3200, 1800];\n    new Chart(ctx, {\n      type: 'line',\n      data: {\n        labels: labels,\n        datasets: [\n          {label:'Lean \u00b7 d\u00e9pense r\u00e9elle',data:real,borderColor:PINK,backgroundColor:'rgba(255,45,110,0.08)',borderWidth:2.5,pointRadius:5,pointBackgroundColor:'#fff',pointBorderColor:PINK,pointBorderWidth:2,tension:0.35,fill:true},\n          {label:'FatSecret \u00b7 objectif fixe 2 400 kcal',data:[2400,2400,2400,2400,2400,2400,2400],borderColor:COMP,borderWidth:2.5,borderDash:[8,5],pointRadius:0,tension:0,fill:false}\n        ]\n      },\n      options: {\n        responsive:true, maintainAspectRatio:false,\n        animation:{duration:1000, easing:'easeOutQuart'},\n        layout:{padding:{top:80, bottom:34, left:32, right:64}},\n        plugins:{\n          legend:{display:true, position:'top', align:'start', labels:{boxWidth:14, boxHeight:2, color:MUTE, font:{size:12}, padding:14, usePointStyle:false}},\n          tooltip:{backgroundColor:'#0c0c0c',titleColor:'#fff',bodyColor:'#fff',cornerRadius:8,padding:10,displayColors:false,callbacks:{label:function(c){return fmt(c.parsed.y)+' kcal';}}},\n          annotation:{annotations:{\n            peakSam:{type:'label',xValue:5,yValue:3450,content:['Disneyland 15 km','+800 kcal'],font:{family:'-apple-system',size:10,weight:'600'},color:'#fff',backgroundColor:PINK,borderRadius:10,padding:{x:9,y:5},textAlign:'center',xAdjust:xAdj(5,58,-28)},\n            peakJeu:{type:'label',xValue:3,yValue:2950,content:['Footing + bureau debout'],font:{family:'-apple-system',size:10,weight:'600'},color:'#fff',backgroundColor:INK,borderRadius:10,padding:{x:9,y:5}},\n            dipDim:{type:'label',xValue:6,yValue:1620,content:['Canap\u00e9 Netflix','\u2212600 kcal'],font:{family:'-apple-system',size:10,weight:'600'},color:'#fff',backgroundColor:'#5a5a5e',borderRadius:10,padding:{x:9,y:5},textAlign:'center',xAdjust:xAdj(6,52,-42)},\n            compTag:{type:'label',xValue:0.55,yValue:2510,content:['FatSecret fixe : 2 400'],font:{family:'-apple-system',size:10,weight:'600'},color:'#fff',backgroundColor:COMP,borderRadius:10,padding:{x:9,y:4},xAdjust:xAdj(0.55,68,0)}\n          }}\n        },\n        scales:{\n          x:{grid:{display:false,drawBorder:false},ticks:{font:{size:11},color:MUTE},border:{display:false}},\n          y:{min:1400,max:3800,position:'right',grid:{color:RULE,borderDash:[4,4],drawBorder:false},border:{display:false},ticks:{font:{size:11},color:MUTE,stepSize:500,callback:function(v){return fmt(v);}}}\n        }\n      }\n    });\n  }\n\n  function buildAdapt(){\n    var ctx = document.getElementById('chartAdapt').getContext('2d');\n    var labels = ['S.1','S.2','S.3','S.4','S.5','S.6','S.7','S.8'];\n    var lean = [2500, 2470, 2420, 2350, 2280, 2230, 2180, 2150];\n    var comp = [2500, 2500, 2500, 2500, 2500, 2500, 2500, 2500];\n    new Chart(ctx, {\n      type:'line',\n      data:{labels:labels,datasets:[\n        {label:'Lean \u00b7 TDEE r\u00e9elle adapt\u00e9e',data:lean,borderColor:PINK,backgroundColor:'rgba(255,45,110,0.10)',borderWidth:2.5,pointRadius:4,pointBackgroundColor:'#fff',pointBorderColor:PINK,pointBorderWidth:2,tension:0.35,fill:true},\n        {label:'FatSecret \u00b7 objectif fig\u00e9',data:comp,borderColor:COMP,borderWidth:2.5,borderDash:[8,5],pointRadius:0,tension:0,fill:false}\n      ]},\n      options:{\n        responsive:true, maintainAspectRatio:false,\n        animation:{duration:1100, easing:'easeOutQuart'},\n        layout:{padding:{top:72, bottom:28, left:64, right:64}},\n        plugins:{\n          legend:{display:true,position:'top',align:'start',labels:{boxWidth:14,boxHeight:2,color:MUTE,font:{size:12},padding:14}},\n          tooltip:{backgroundColor:'#0c0c0c',titleColor:'#fff',bodyColor:'#fff',cornerRadius:8,padding:10,displayColors:false,callbacks:{label:function(c){return fmt(c.parsed.y)+' kcal';}}},\n          annotation:{annotations:{\n            adaptTag:{type:'label',xValue:5.6,yValue:2100,content:['\u221214 % adaptation','Vous arr\u00eatez de perdre'],font:{family:'-apple-system',size:10,weight:'600'},color:'#fff',backgroundColor:PINK,borderRadius:10,padding:{x:9,y:5},textAlign:'center',xAdjust:xAdj(5.6,72,-95)},\n            compStill:{type:'label',xValue:0.7,yValue:2570,content:['FatSecret : 2 500 fig\u00e9'],font:{family:'-apple-system',size:10,weight:'600'},color:'#fff',backgroundColor:COMP,borderRadius:10,padding:{x:9,y:4},xAdjust:xAdj(0.7,68,0)},\n            start:{type:'label',xValue:0,yValue:2630,content:['2 500'],font:{family:'-apple-system',size:14,weight:'700'},color:INK,xAdjust:xAdj(0,22,22)},\n            end:{type:'label',xValue:7,yValue:2080,content:['2 150'],font:{family:'-apple-system',size:14,weight:'700'},color:PINK,xAdjust:xAdj(7,22,-22)}\n          }}\n        },\n        scales:{\n          x:{grid:{display:false,drawBorder:false},ticks:{font:{size:11},color:MUTE},border:{display:false}},\n          y:{min:2000,max:2700,position:'right',grid:{color:RULE,borderDash:[4,4],drawBorder:false},border:{display:false},ticks:{font:{size:11},color:MUTE,stepSize:200,callback:function(v){return fmt(v);}}}\n        }\n      }\n    });\n  }\n})();\n<\/script>\n\n<\/div>\n\n\n<!-- lean-mesh-v19 -->\n<aside class=\"lean-mesh\" style=\"margin:48px auto;max-width:760px;padding:24px 28px;background:#ffffff;border-left:4px solid #FF2D6E;border-radius:0 12px 12px 0;box-shadow:0 6px 24px rgba(20,20,40,0.06);font-family:-apple-system,'SF Pro Text','Segoe UI',Roboto,Arial,sans-serif;color:#1a1a2e;\"><p style=\"margin:0 0 14px;font-size:13px;font-weight:700;letter-spacing:0.06em;text-transform:uppercase;color:#FF2D6E;\">Auch lesenswert<\/p><ul style=\"list-style:none;padding:0;margin:0;display:grid;grid-template-columns:1fr;gap:10px;\"><li><a href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/metabolisme-de-base\/\" style=\"display:block;padding:14px 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16px;background:#FAF7F2;border-radius:8px;color:#1a1a2e;text-decoration:none;font-weight:600;line-height:1.4;\">Welche MyFitnessPal-Alternative 2026? 5 Apps getestet <span style=\"color:#4D4D52;font-weight:400;display:block;font-size:14px;margin-top:4px;\">Ehrlicher Vergleich, TDEE-Genauigkeit, Bedienung.<\/span><\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/comparatifs\/\" style=\"display:block;padding:14px 16px;background:#FAF7F2;border-radius:8px;color:#1a1a2e;text-decoration:none;font-weight:600;line-height:1.4;\">Alle Lean-Vergleiche mit den gro\u00dfen Kalorien-Apps <span style=\"color:#4D4D52;font-weight:400;display:block;font-size:14px;margin-top:4px;\">Hub: MyFitnessPal, Yazio, Cronometer, Lifesum, FatSecret, Noom.<\/span><\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/lean-vs-myfitnesspal\/\" style=\"display:block;padding:14px 16px;background:#FAF7F2;border-radius:8px;color:#1a1a2e;text-decoration:none;font-weight:600;line-height:1.4;\">Lean vs. MyFitnessPal: die TDEE-Formel, die alles \u00e4ndert <span style=\"color:#4D4D52;font-weight:400;display:block;font-size:14px;margin-top:4px;\">Warum MFP deinen echten Kalorienverbrauch falsch einsch\u00e4tzt.<\/span><\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/lean-app.com\/de\/lean-vs-foodvisor\/\" style=\"display:block;padding:14px 16px;background:#FAF7F2;border-radius:8px;color:#1a1a2e;text-decoration:none;font-weight:600;line-height:1.4;\">Lean gegen Foodvisor: Foto-Scan-Pionier vs. echter Verbrauch <span style=\"color:#4D4D52;font-weight:400;display:block;font-size:14px;margin-top:4px;\">Foodvisor sieht deinen Teller. Lean berechnet deinen TDEE laufend neu.<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/aside>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lean Calculateur TDEE Accueil &nbsp;\/&nbsp; Lean vs FatSecret Comparatif &middot; Nutrition &amp; TDEE Lean face \u00e0 FatSecret. Pr\u00e9cision Premium face \u00e0 la base communautaire gratuite. FatSecret est gratuit et a une grosse communaut\u00e9. Lean voit ta d\u00e9pense r\u00e9elle sur une base officielle. Deux promesses qui ne jouent pas sur le m\u00eame terrain. 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