Wie ich mit AI baue

Meine Eigenprojekte: was läuft, wie ich es baue und was ich dabei gelernt habe.

Die beruflichen Fälle stehen auf der Startseite.

So arbeite ich

Jede größere Änderung an meinen Eigenprojekten durchläuft dieselbe Schleife. Die Abschnitte darunter folgen ihr: zuerst, was am Ende läuft, dann die einzelnen Stationen.

Jede größere Änderung nimmt denselben Weg.

So spielen meine Systeme zusammen.

Wissensarchiv

Notizen, Regeln und der Stand jedes Projekts. Die AI startet hier statt bei null.

Bauen

Claude Code baut, Skills bringen Ablauf und Vorlagen mit.

3 Prüf-Agenten

prüfen Code, Texte und Webseiten. Sie ändern nichts, sie liefern Befunde.

Cockpit

zeigt Haus, Mails und Termine auf einen Blick

Smart Home
Mail-Sortierer

Was auffällt, wird behoben. Der neue Stand landet wieder im Archiv.

Mit dem Infografik-Skill entworfen.

Was bei mir läuft

Vier Systeme, die ich gebaut habe und im Alltag selbst betreibe, für mich und meine Familie.

Ein Smart Home, das sich selbst überwacht

Home Assistant · Python · AI/LLM

Problem und Lösung lesenZuklappen
Problem
Rund 70 Automationen von Heizung bis Rollos. Dabei fällt nicht auf, wenn eine ins Leere verweist, nie läuft oder ein Gerät hängt.
Lösung
Wächter erkennen hängende Geräte und starten sie neu. Tägliche Backups sichern alles, und bei Störungen meldet sich ein Familien-Bot. Dazu prüft ein Skript täglich alle Automationen, ein zweites merkt sich den Normalzustand der Geräte. Ein Modell liest nur die geänderten Automationen und bewertet sie. Die Automationen selbst ändere ich erst nach eigener Prüfung.
Ergebnis
Das Modell bewertet höchstens 40 Automationen pro Lauf, der Rest folgt am nächsten Tag. Im ersten Lauf waren 14 der 40 auffällig, für wenige Cent. Mehrere habe ich inzwischen repariert.

Ein Wetter-Display, das seine Quellen prüft

Python · REST-APIs · E-Paper

Problem und Lösung lesenZuklappen
Problem
Jede Regenvorhersage liegt manchmal daneben, und welche Quelle am verlässlichsten ist, weiß man vorher nicht.
Lösung
Das Display zeigt die Regenwerte mehrerer Quellen (Open-Meteo, Pirate Weather, GeoSphere Austria). Ein Protokoll hält fest, welche Quelle wie oft richtig lag.
Stand
Das Protokoll sammelt seit Oktober Daten. Die Auswertung steht noch aus.

Ein Mail-Sortierer, der aus Fehlern lernt

Python · AI/LLM · Microsoft Graph

Mehr lesenZuklappen

AI sortiert mein Postfach stündlich nach Themen und Fristen. Verschiebe ich ein Mail, merkt sich das System die Korrektur und schlägt mir jede Woche neue Regeln vor, die ich selbst freigebe.

Eine Lern- und Spieleplattform für die Kinder

Python · WebSockets · Docker

Mehr lesenZuklappen

Mathe-Training und Brettspiele wie „Mensch ärgere dich nicht“, live über mehrere Tablets, jedes Kind am eigenen Gerät. Getestet von den strengsten Anwendern, die es gibt.

Wie ich baue

Die Stationen der Schleife: Das Archiv liefert den Stand, Skills bringen den Ablauf mit, Prüf-Agenten lesen gegen, bevor etwas in Betrieb geht.

Wissensarchiv mit Cockpit

Obsidian · Git · Docker

Problem und Lösung lesenZuklappen
Problem
Wissen und Termine liegen verstreut, und jede AI-Sitzung beginnt bei null.
Lösung
Ein Notizarchiv mit Versionsverwaltung, Zugangsdaten verschlüsselt. Ein eigenes Cockpit zeigt Termine, Mails und Haus auf einen Blick.
Stand
Zu Beginn jeder Sitzung liest die AI Regeln und Projektstand aus dem Notizarchiv.

Bauen mit Skills

Claude Code · Skills

Mehr lesenZuklappen

Ein Skill ist eine Anleitung, die Claude bei einer Aufgabe lädt. Er hält Ablauf, Regeln und Vorlagen fest, damit ich eine wiederkehrende Aufgabe nicht jedes Mal neu erklären muss. Zwei Beispiele aus meinem Alltag:

  • Textprüfung nach meinen Stilregeln: findet AI-typische Formulierungen in deutschen Texten und schreibt sie um.
  • Infografiken im eigenen Design: zeichnet aus Text und echten Zahlen eine fertige Grafik, etwa die Schleife oben auf dieser Seite.

Prüf-Agenten, die AI-Ergebnisse gegenlesen

Claude Code · Subagenten

Problem und Lösung lesenZuklappen
Problem
Ergebnisse, die eine AI selbst gebaut hat, wirken überzeugend, auch wenn sie nicht stimmen.
Lösung
Drei unabhängige Prüf-Agenten für Code, Texte und Webseiten. Sie ändern nichts und liefern eine Liste mit Befunden. Sie laufen nach Änderungen an Konfiguration, Code, Webseiten und längeren Texten. Bei großen Prüfläufen arbeiten mehrere Kopien eines Agenten parallel, jede an einem Teil.
Ergebnis
Bevor diese Seite online ging, hat sie der Agent für Webseiten geprüft.

Was ich dabei gelernt habe

Drei Fehler aus meinen Eigenprojekten, nicht aus den beruflichen Fällen. Aus ihnen sind die Werkzeuge oben entstanden.

AI-Ergebnisse ungeprüft übernommen

Folge
Beim Aufräumen im Smart Home schlug mir die AI eine Liste angeblich toter Geräte zum Löschen vor. Die meisten waren völlig normal, nur vorübergehend nicht erreichbar.
Seither
Drei Prüf-Agenten lesen AI-Ergebnisse gegen, bevor ich sie übernehme. Gelöscht wird nur nach eigener Prüfung.

Alles in einem langen Chat

Folge
Die AI liest bei jeder Frage den ganzen Verlauf mit, auch Themen, die längst erledigt sind. Laut meinen eigenen Logs wäre rund ein Fünftel der Token vermeidbar gewesen.
Seither
Pro Aufgabe ein neuer Chat. Dazu zeigt mir ein eigenes Live-Dashboard, was ein Auftrag auslöst, wie viel die AI dabei mitliest und was das kostet. Beides sehen Sie unten.

Wissen zwischen Sitzungen verloren

Folge
Jede neue Sitzung fing bei null an. Als zwei Sitzungen parallel liefen, überschrieb eine sogar die Übergabenotiz der anderen.
Seither
Regeln und Projektstand liegen im Wissensarchiv, und jedes Thema bekommt seine eigene Übergabe.

Lange Chats verbrennen Token

Bei jeder neuen Frage liest die AI den ganzen Chat noch einmal mit. Jede Säule ist eine Frage, ihre Höhe zeigt, wie viel die AI dafür liest. Darum wird jede Säule höher als die davor.

Im Schema spart das fast die Hälfte. In meinen echten Chats wäre so rund ein Fünftel der Token vermeidbar gewesen.

Pro Aufgabe ein neuer Chat.

1 Säule = eine Frage von Ihnen 1 Block = eine Nachricht, die die AI dafür mitliest nur wegen des langen Verlaufs mit neuem Chat gespart

Mit dem Infografik-Skill entworfen. Vereinfachtes Schema, die Zahl ist eine Modellrechnung aus meinen Claude-Code-Logs vom 10.09. bis 28.10.2026, keine Messung.

Was ein Auftrag auslöst

Nachgezeichnet aus den Protokollen eines echten Prüflaufs im Smart Home.

Mein Auftrag an Claude Code (sinngemäß)
Home Assistant64 Automationen
Backup ✓Prüfung ✓neu geladen ✓
Hauptsitzung

liest pro Schritt mit: 0 Token
Prüf-Agent 1
Prüf-Agent 2
Prüf-Agent 3
Prüf-Agent 4
Dauer (Min.:Sek.)0:00
Werkzeug-Aufrufe0
Kosten (Listenpreis)0,00 $
Rückfrage an michEine Durchsage ist seit zwei Wochen aus. Absicht?
Echter Auftrag vom 26.10.2026, knapp 10 Minuten im Zeitraffer. Zeiten, Aufrufe und Kosten stammen aus denselben Protokollen, die das Dashboard live auswertet.

Reden wir darüber

Ich suche eine neue Aufgabe in Prozessautomatisierung und Datenanalyse. Wenn Sie einen Prozess haben, der nach Automatisierung schreit, oder eine Stelle, die dazu passt: Schreiben Sie mir.

Rollen und Schwerpunkte
Process Automation Developer · Power Platform Developer · Data / BI Analyst · AI-Integration
Ort
Wien, gerne hybrid
Verfügbar
ab sofort
Lebenslauf
schicke ich gern auf Anfrage