Systeme, die ich entworfen und gebaut habe, dokumentiert als Fallstudien. Die Angaben stammen aus den öffentlichen Repositories und sind datiert; Reifegrad und Grenzen stehen neben dem Design. Die ausführlichen Fallstudien sind auf Englisch.
Ausgewählte Fallstudien
01V1 · in aktiver Entwicklung · im Einsatz für ein Unternehmen
Ein agentengesteuertes Betriebssystem für ein kleines Unternehmen. PostgreSQL speichert den operativen Zustand, deterministische Regeln erkennen anstehende Arbeit und isolierte KI-Agenten bereiten Änderungen unter unabhängigem Review und menschlicher Freigabe vor.
Problem
Sprachmodelle vergessen, improvisieren und lassen sich zu Dingen überreden. Ein Unternehmen, das Agenten in seinem Namen arbeiten lässt, braucht Zustand, der ein Gespräch überdauert, eine deterministische Antwort auf „Gibt es Arbeit?“ und Grenzen, die auch dann halten, wenn sich ein Modell falsch verhält.
Belegt
Agenten-Orchestrierung mit persistentem Zustand
Deterministische Kontrollen um Modellentscheidungen
Golden Evals gegen unbelegte Behauptungen und Injection
Ein lokaler SSH-Agent-Proxy in Rust, der nur freigegebene Identitäten an entfernte Hosts weiterreicht und jeden Schlüssel optional an verifizierte Ziel-Hostkeys binden kann. Signiert wird weiterhin im vorhandenen Agent – auch mit Secure-Enclave-Schlüsseln aus Secretive.
Problem
Wer seinen SSH-Agent weiterleitet, erlaubt jedem Prozess auf dem entfernten Host, der den Socket erreicht, Signaturen mit jedem Schlüssel im Agent anzufordern. Hardware-gestützte Schlüssel lassen sich nicht stehlen – benutzen lassen sie sich trotzdem.
Ein Live-Produkt, das Etsy-Listings entwirft, prüft und optimiert. Ein Konto und ein Guthaben hinter CLI, stdio-MCP-Server, Remote-MCP-Endpunkt, Claude-Code-Skill und Web-App – mit einer deterministischen Prüfung, die getrennt von der kostenpflichtigen KI-Generierung läuft.
Problem
Ein Etsy-Listing hat harte Regeln (Titel ≤ 140 Zeichen, genau 13 Tags mit je ≤ 20 Zeichen) und weiche (mit den wichtigsten Keywords beginnen). Verkäufer brauchen Entwürfe, die diese Regeln einhalten, und eine ehrliche Erklärung, was an bestehenden Listings nicht stimmt – am besten direkt im KI-Assistenten, den sie ohnehin nutzen.
Belegt
Ein LLM-Produkt mit mehreren Client-Oberflächen ausliefern
MCP-Tool-Design, das Übertreibungen verhindert
Deterministische Validierung neben der Generierung
Ein kleines Go-Gateway, das Anfragen im Format der Anthropic Messages API entgegennimmt und an beliebige OpenAI-kompatible Chat-Completions-Anbieter weiterleitet, sodass KI-Coding-Agenten auch mit anderen Modellen arbeiten können.
Eine minimale selbst gehostete PaaS. Eine API klont ein Repository, baut ein Image, prüft einen Kandidaten-Container per Health-Check und schaltet ihn hinter Traefik live – jedes Deployment wird in PostgreSQL protokolliert, optional mit Metrik- und Logging-Stack.