Ich entwickle mit KI - nicht nur neben ihr.
Von den ersten KI-Betas 2021 bis zu selbstlernenden Agenten 2026 - praktische Erfahrung durch das gesamte LLM-Ökosystem.
Die Reise
Von der Beta zur Cutting-Edge
GitHub Copilot Technical Preview
Beta-Zugang als einer der ersten Nutzer - KI-gestützte Codeergänzung direkt im Editor, lange vor dem öffentlichen Launch.
ChatGPT Early Access (Waitlist)
Teil der Waitlist vor dem öffentlichen Launch am 30. November 2022 - früher Einblick in die Fähigkeiten großer Sprachmodelle.
MCP-Ökosystem & Agentic Coding
Konfiguration und Integration zahlreicher MCP-Server (GitHub, Discord, n8n, Google Drive, Playwright, Blender u.v.m.) sowie eigene MCP-Backend-Schnittstellen für interne Workflows.
Lokale LLM-Infrastruktur aufgebaut
Vollständige Self-Hosted-KI-Umgebung: Ollama, MLX, Open WebUI - MoE-Modelle wie Qwen3.5 122B laufen lokal auf 128 GB Unified Memory, dense Modelle wie Qwen3:32B via MLX 2-3x schneller als Standard-Inferenz.
Cutting-Edge Tools - OpenClaw & Hermes Agent
OpenClaw: viraler KI-Assistent mit WhatsApp/Discord-Steuerung, persistentem Gedächtnis und Browser-Kontrolle. Hermes Agent (Nous Research): selbstlernender Skill-Loop mit sitzungsübergreifendem Wissensaufbau.
Das Tooling
KI-Ecosystem im Überblick
Praktisch eingesetzt - nicht nur bekannt.
CLI-Tools & Agentensysteme
Anthropics agentenbasiertes Terminal-Tool für komplexe Codeaufgaben
Googles Terminal-Integration für Code-Assistenz & Research
KI-Assistent steuerbar via WhatsApp, Telegram, Discord - mit Systemzugriff
Selbstlernender Agent mit eingebautem Skill-Loop und sitzungsübergreifendem Wissen
KI-gestütztes Pair-Programming direkt im Terminal
Lokale LLM-Infrastruktur
Model-Serving für Qwen3:32B, Qwen3.5 122B (MoE), Gemma 4:27B, DeepSeek-R1, Hermes u.a.
2-3x schneller als Ollama auf M-Series - läuft komplett auf dem Neural Engine / GPU
Lokales Chat-Interface und API-Wrapper für LLMs
Self-Hosted ChatGPT-ähnliche Oberfläche für lokale Modelle
Node-basierte Image-Generation-Workflows (Stable Diffusion)
MCP-Ökosystem
KI-gesteuerte Workflow-Automatisierung via MCP-Server
Voller MCP-Zugriff auf externe Dienste direkt aus dem KI-Workflow
Browser-Automatisierung via MCP - Headless Chromium in Docker
Eigenentwicklung eigener MCP-Backends für interne Automatisierungen
IDEs & Entwicklungsumgebungen
Bevorzugter Editor - täglich im Einsatz mit zahlreichen Extensions und eigenen Workspace-Konfigurationen
Seit der Technical Preview 2021/2022 im Einsatz
KI-nativer VS Code-Fork mit integriertem Agentenmodus
KI-gestützte Codeergänzung und -generierung direkt in der IDE
Prompt Engineering
KI gezielt steuern - nicht nur nutzen
Prompt Engineering bedeutet, KI-Modelle durch präzise Anweisungen gezielt zu steuern - ähnlich wie Programmieren, nur in natürlicher Sprache. Wer ein Modell wirklich kennt, holt 10x bessere Ergebnisse heraus als jemand, der es nur "fragt".
Durch jahrelangen praktischen Umgang mit verschiedenen Modellen - lokal und über APIs - habe ich ein tiefes Verständnis für die Eigenheiten, Stärken und Schwächen von Claude, GPT, Qwen, Gemma und DeepSeek entwickelt. Jedes Modell verhält sich anders und braucht eine andere Ansprache.
System Prompts
Gezielte Rollendefinition und Verhaltenssteuerung für LLMs
Few-Shot Prompting
Aufgaben durch Beispiele statt Regeln definieren
Chain-of-Thought
Modell Schritt für Schritt durch komplexe Aufgaben führen
Kontextgesteuerung
Präzise Kontext-Fenster-Nutzung für konsistente Ausgaben
Modellspezifisches Prompting
Claude, GPT, Qwen und Gemma reagieren unterschiedlich - dieses Wissen gezielt einsetzen
Agentic Workflows
Multi-Step Tasks mit Tool-Use, Reflexionsloops und autonomen Agenten steuern
Eingesetzte Modelle
Lokal & API-basiert
128 GB Unified Memory auf Apple M5 Max - genug für die Größten.
Self-Hosted / Lokal
Qwen3:32B
Dense · Coding
Qwen 3.6 27B (MLX)
Coding · Fast
Qwen3.5 122B-A10B
MoE · Reasoning · Agents
Gemma 4:27B
Instruction · Technical
Qwen2.5-Coder:32B
Code-Spezialist
DeepSeek-R1
Reasoning · Mathematik
Hermes (Nous Research)
Agents · Tool-Use
Llama (Meta)
Allrounder
Cloud-APIs
KI-Integration in dein Projekt?
Von der Automatisierung über lokale LLM-Deployments bis zu KI-gestützten Anwendungen - lass uns reden.
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