Projekte und Nachweise

Reale Projekte: KI-Anwendungen und Websites mit nachvollziehbarem Stand.

Die Projektübersicht zeigt Aufgabe, meinen Beitrag, Umsetzung und tatsächlichen Stand. KI-Projekte und Webauftritte werden dabei getrennt beschrieben. Veröffentlicht werden keine erfundenen Kundenergebnisse oder vertraulichen Geschäftsdaten.

Was belegen diese Projekte?

Sie zeigen Arbeit an multimodaler KI, lokalen Datenbeständen, serverseitigen Anbindungen und Qualitätskontrolle ebenso wie Konzeption, Gestaltung und technische Umsetzung von Websites. Jedes Projekt hat einen eigenen Stand und eigene Grenzen.

Abgeschlossener Funktionsdemonstrator

AI Service Agent

n8n-basierter Proof of Concept für Bestell- und Ausnahmefälle mit Freigaben, Re-Checks und Auditspur.

  • 11 von 11 fachlichen Tests bestanden
  • APIs und Webhooks
  • Kein produktives Kundensystem
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Alpha · aktive Entwicklung

Oh My Pi Desktop

Windows-Oberfläche für eine vorhandene Agenten-Runtime mit RPC, Providerwahl und kontrollierter Computersteuerung.

  • Electron und OMP-Runtime
  • Aufgabe stoppen und NOT-AUS
  • Desktop-Tests mit bekannten Grenzen
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Weitere dokumentierte Projekte

Als lokale Anwendung umgesetzt

Stickkatalog

Lokale Desktop-Web-App für große Stickdatei-Bestände mit Vorschauen, Suche und Simulation.

  • Bestände über 100.000 Dateien
  • Lokaler Betrieb
  • Batch-Verarbeitung
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Für Prüfungsvorbereitung eingesetzt

AITI Lern-App

Lernsystem aus verteilten Kursressourcen mit Lernkarten, Fragen und Quellenbezug.

  • Mehr als 600 Ausgangsressourcen
  • Mehr als 1.000 Lernkarten
  • 110 MC-Fragen im Projektbestand
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Live-Website

Cubelux Sàrl

Neuer Unternehmensauftritt für optische Technologien. Konzept, Design, Inhalte und technische Umsetzung bauten auf der ebenfalls von mir erstellten Vorgängerseite auf.

  • Infrarot und hyperspektrale Bildgebung
  • Responsive Informationsstruktur
  • Unternehmenswebsite statt KI-Demo
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Live-Website öffnen
Eigene technische Einstufung

pauderer.de

KI-gestütztes Website-Projekt mit Prozess-Scanner, Adminbereich, Providertransparenz und Tests.

  • Serverseitige KI-Anbindung
  • Rechtliche und technische Härtung
  • Iterative Fehleranalyse
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Wie die Fallstudien aufgebaut sind

Jede Seite beschreibt Ausgangspunkt, Aufgabe, Umsetzung, tatsächlichen Status und bekannte Grenzen. Bei KI-Projekten kommen Datenquellen, KI-Rolle, Kontrollen und Tests hinzu. Messwerte werden nur genannt, wenn sie aus dem Projektbestand hervorgehen.

Nächster sinnvoller Schritt

Einen konkreten Ablauf statt eines abstrakten KI-Projekts prüfen.

Der Prozess-Scanner liefert eine erste Struktur. Für eine belastbare Umsetzung müssen Datenquellen, Regeln, Ausnahmen und Freigaben anschließend gemeinsam geprüft werden.

Prozess analysieren