Systemlabor

Eigene Systeme & Explorationen.

Was hier entsteht, sind eigene Systeme — privat und unabhängig vom Arbeitgeber gebaut, offen dokumentiert. Auch die Sackgassen.

Flaggschiff · IntelligenceOS

Intelligence — ein Modell der weltwirtschaftlichen Machtbalance.

Ein bias-armes, auditierbares Modell: Stärke, Stabilität und Krisenherde werden bewusst getrennt gemessen, nie zu einem Score verrechnet. Eng fokussierte KI-Recherche-Agenten speisen eine neutrale Rechercheschicht — die Deutung bleibt menschlich.

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System · TrainingOS

TrainingOS — Trainingsplanung und Belastungssteuerung.

Strava-Datenpipeline, normalisierte Last- und Recovery-Werte, ein Cockpit für Heute, Woche und Entwicklung. Ich nutze es täglich selbst — das Dashboard bleibt privat im Tailnet, dieser Auftritt ist der öffentliche Einstieg.

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System · KnowledgeOS

KnowledgeOS — das Wissens- und Kontext-Betriebssystem dahinter.

Ein schema-first Obsidian-Vault mit Validatoren, Skills und Multi-Agent-Workflows — kein Notizen-Friedhof. Es speist Recherche, Backlog und die KI-Agenten, mit denen ich arbeite. Kein eigenes Produkt, sondern der Methodenbeleg dahinter.

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Methodenbeleg

Wie ich intern arbeite.

Drei öffentliche Stränge, die aufeinander einzahlen.

  1. R1

    KI-Agenten in der Praxis

    Wo Agenten scheitern, nicht nur wo sie glänzen — Routing, Audits, Cross-Engine-Gegenprüfung. Disziplin schlägt Modell-Raffinesse.

  2. R2

    Wissens- & Kontext-Betriebssystem

    Warum Kontext-Architektur vor den Agenten kommt — Schema-Zwang, Validatoren, ein Vault, der kein Notizen-Friedhof ist.

  3. R3

    Verantwortbar betreiben

    Die unbequemen Fragen am Rand — Datenschutz, Governance, was es heißt, KI ernsthaft einzusetzen.

Kanäle Wo ich schreibe

Vom Eigenbau zur Auftragsarbeit

Dieselbe Sorgfalt gibt es auch für Ihren Betrieb.

Die Systeme hier baue ich für mich selbst — mit denselben Methoden entstehen Websites, Terminbuchung und Automatisierungen für lokale Betriebe. Schreiben Sie mir, was bei Ihnen ansteht.