Sieben Projekte. Alles selbst gebaut.
Vier Programmiersprachen, über 50.000 Zeilen Code, ein Jahr Entwicklungszeit. Nicht im Auftrag, nicht für einen Abschluss. Weil ich wissen wollte, was wirklich geht.
KI-gestütztes Reflexionstagebuch
Ich habe eine Android-App gebaut, die Tagebuchschreiben wirklich ernst nimmt. Der Workflow ist bewusst mehrstufig: Man schreibt frei, dann liest eine KI den Eintrag wie ein aufmerksamer Leser und stellt Fragen, die nur aus genau diesem Text entstehen konnten. Kein Coaching, kein Cheerleading, keine generischen Reflexionsfragen. Anschließend kann man den Eintrag überarbeiten und optional sprachlich glätten lassen, ohne dass die eigene Stimme darunter leidet. Zwei verschiedene KI-Modelle übernehmen dabei zwei verschiedene Aufgaben, weil tiefes Textverständnis und saubere Sprachkorrektur schlicht unterschiedliche Stärken erfordern. Alle Daten bleiben verschlüsselt auf dem Gerät.
Kognitives Gedächtnissystem
Ich habe eine Gedächtnisarchitektur für eine persistente KI-Persönlichkeit gebaut, die sich an Prinzipien aus der Neurowissenschaft orientiert. Erinnerungen werden nicht einfach gespeichert und abgerufen: Sie werden stärker, wenn man sie wieder aufruft, und bilden automatisch Verbindungen zu anderen Erinnerungen, die zur gleichen Zeit aktiv waren. Das Interessanteste ist die Resonanz-Erkennung. Das System findet Erinnerungen, die auf den ersten Blick nichts miteinander zu tun haben, aber dieselbe emotionale Textur tragen. Nicht Ähnlichkeit im Inhalt, sondern Ähnlichkeit im Gewicht.
Autonomer Betriebsassistent
Ich habe einem Unternehmen einen eigenen digitalen Assistenten gebaut, der auf einem selbst verwalteten Server läuft und rund um die Uhr mitdenkt. Er beantwortet Fragen zu Steuern, Preisen und Vertragsformulierungen, bereitet Telefonate vor, schickt automatisch Erinnerungen für Buchhaltung und Rechnungen und hält den Nutzer jeden Morgen über relevante Branchenentwicklungen auf dem Laufenden. Weil kein einzelnes KI-Modell jede Aufgabe gleich gut löst, kann der Assistent je nach Anfrage zwischen 16 verschiedenen Modellen von mehreren Anbietern wechseln. Das Ergebnis ist kein einfacher Chatbot, sondern ein Betriebsmitglied, das weiß, was das Unternehmen tut, wie es kommuniziert und was gerade ansteht.
Echtzeit-KI-Kommunikationsplattform
Ich habe eine vollständige Kommunikationsplattform gebaut, über die eine KI jederzeit vom Smartphone aus erreichbar ist. Nicht ein Chatfenster im Browser, sondern echte Infrastruktur: eigene Android-App, eigener Server, eigenes Sicherheitssystem, alles von Grund auf. Die KI antwortet in Echtzeit mit Text und Sprache, reagiert auf den Gesprächskontext und kann externe Sensordaten direkt einbeziehen. Wenn gerade niemand schreibt, arbeitet das System im Hintergrund weiter und meldet sich eigenständig, wenn es einen Grund gibt. Rund 13.800 Zeilen Code, verteilt auf App, Server und ein eigenes Übertragungsprotokoll.
Markenkonforme KI-Redaktion
Stell dir eine Redaktion vor, in der 37 Spezialisten sitzen: einer recherchiert, einer analysiert die Zielgruppe, einer schreibt den Erstentwurf, einer prüft Fakten, und eine strenge Chefredakteurin vergleicht alles mit dem Styleguide der Marke, bevor irgendetwas rausgeht. Genau das habe ich gebaut, nur eben vollständig automatisiert. Ich gebe dem System einen Auftrag in normaler Sprache, und es zerlegt den Auftrag selbst, verteilt die Arbeit auf die richtigen Agenten und liefert am Ende einen publikationsfertigen Text, der zur Stimme und Haltung der Marke passt. Das System kennt die Marke so gut, dass es Texte eigenständig so lange überarbeitet, bis sie durch die Qualitätsprüfung kommen. Und nach jedem Durchlauf schreibt es auf, was es dabei gelernt hat.
Prompt-Engineering & KI-Verhaltenssteuerung
Ich habe 62 System-Prompt-Architekturen auf einer spezialisierten Plattform veröffentlicht. Jede davon ist ein eigenständiges Steuerungssystem, das einer KI über reine Textstruktur ein konsistentes, vorhersagbares Verhalten gibt. Kein Code, keine Programmierschnittstelle: nur präzise formulierte Anweisungen, durchdachte Informationsarchitektur und genaues Verständnis davon, wie ein Sprachmodell Kontext verarbeitet. Wer einmal versucht hat, einer KI über Stunden hinweg wirklich zuverlässiges Verhalten beizubringen, weiß, wie schnell das auseinanderfällt. 62 Mal habe ich dieses Problem gelöst, jedes Mal anders.
Kreativ-Orchestrierungssystem
Ich habe ein System gebaut, das 11 KI-Agenten koordiniert, um strukturierte, mehrstufige Artefakte vollautomatisch zu produzieren. Jeder Agent hat eine eigene Aufgabendefinition und Rollenbeschreibung, sie arbeiten teils nacheinander, teils gleichzeitig, und nach jeder Phase prüft eine eigene Kontrollschicht, ob das Ergebnis den Vorgaben entspricht. Die eigentliche Arbeit steckt in den Prompts und der Orchestrierung, nicht im Inhalt. Das Ganze läuft über eine Web-Oberfläche, die die Pipeline als Orchesteraufführung visualisiert: animierte Instrumente, ein Dirigent mit Taktstock, Soundeffekte bei bestandenen Phasen, und Konfetti, wenn alles zusammenpasst.
Gebaut, nicht nur beschrieben.
Diese sieben Projekte teilen eine Haltung: KI ernst nehmen bedeutet, sie wirklich zu bauen — mit sauberer Architektur, durchdachten Schnittstellen und dem Mut, tief zu graben, bis etwas Solides entsteht. Genau diese Handwerkstiefe bringe ich zu Schwellenwerk.
Gespräch starten