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Fast jede Suchanfrage in Europa landet am Ende bei Google oder Microsoft. Dieser Beitrag erklärt, warum das ein Risiko ist und warum jeder Qwant und Ecosia ausprobieren sollte. Wer im Internet nach Nachrichten, Produkten, Ärzten oder Handwerkern sucht, öffnet meist Google. In Europa laufen laut StatCounter knapp 89 Prozent aller Suchanfragen über Google und gut 5 Prozent über Microsoft Bing (Stand September 2026). Kaum jemand fragt sich, woher die Ergebnisse eigentlich kommen. Die Antwort ist einseitiger, als man denkt: Auch viele Suchmaschinen, die nicht Google heißen, zeigen Ergebnisse aus den Datenbeständen von Google oder Microsoft. ...

Worum es geht Das Arbeitsboard ist ein persönliches Kanban Board, das vollständig im Browser läuft. Es gibt keinen Server, kein Konto und kein Tracking. Man öffnet die Datei board.html per Doppelklick und kann sofort loslegen. Die Daten verlassen den eigenen Browser nicht. Die aktuelle Version gibt es direkt als ZIP Datei: https://github.com/netperformance/Kanban/archive/refs/tags/v1.0.1.zip Das Projekt ist Open Source unter der MIT Lizenz und liegt auf GitHub: github.com/netperformance/Kanban Funktionen Projekte: getrennte Boards für verschiedene Themen, dargestellt als Reiter. Jeder Reiter zeigt die Zahl der offenen Einträge. Spalten: anlegen, umbenennen, einfärben, verschieben, leeren und löschen. Jede Spalte lässt sich als „erledigt" markieren. Einträge: Titel, formatierte Beschreibung, Typ (Aufgabe, Story, Fehler, Idee), Priorität (niedrig bis kritisch) und Fälligkeitsdatum. Überfällige Einträge werden rot markiert, Einträge für heute und morgen hervorgehoben. Drag and Drop zwischen und innerhalb der Spalten, auf Tablet und Smartphone per langem Drücken und Ziehen mit dem Finger. Schnell anlegen: jede Spalte hat einen eigenen + Knopf. Suche in Titeln und Beschreibungen, erreichbar mit der Taste /. Filter nach Typ, Priorität und Fälligkeit, frei kombinierbar, zum Beispiel nur kritische Fehler. Jedes Projekt merkt sich seine Suche und seine Filter. Sortierung nach eigener Reihenfolge, Fälligkeit oder Priorität. Die eigene Reihenfolge bleibt dabei erhalten. Leseansicht: ein Klick auf den Titel zeigt den ganzen Eintrag. Der Rest der Karte bleibt zum Ziehen frei, ein Verschieben öffnet also nie aus Versehen einen Dialog. Einstellungen: eigener Name für das Board, Sprache, helles oder dunkles Design oder das Design des Betriebssystems, Export und Import. ...

Nach Jahren mit WordPress habe ich meinen Blog auf Hugo umgezogen. Der Auslöser war kein einzelnes Ereignis, sondern eine nüchterne Bestandsaufnahme: Ich wollte kein PHP mehr im Live-Betrieb, keine Datenbank, die ständig gepatcht werden muss, und vor allem ein System, in dem KI-Tools automatisiert Inhalte bearbeiten, übersetzen und pflegen können, ohne dass ich mir Sorgen um Angriffsflächen machen muss.In diesem Beitrag erkläre ich zunächst, warum ich mich für Hugo statt WordPress entschieden habe, mit Fokus auf Sicherheit und KI-Automatisierung. Danach folgt die praktische Anleitung, wie ich Hugo unter Windows lokal eingerichtet habe, inklusive des Themes PaperMod, und wie die Seite per GitHub Actions auf den Server kommt. ...

Dieser Beitrag beschreibt das Projekt agentic-patterns.aaron.de: Ein deutschsprachiger Katalog von Entwurfsmustern und eine interaktive Lösungsmatrix gegen wiederkehrende Probleme beim Bau agentischer Anwendungen. Einleitung Wer heutzutage komplexe KI Systeme baut, wie beispielsweise die Multi Agenten Plattform DocAgents.de, merkt schnell: Der Schritt von einfachen Prompt Ketten hin zu autonom agierenden agentischen Anwendungen ist extrem anspruchsvoll. In der Theorie klingen autonome Systeme nach der perfekten Lösung. In der Praxis stolpert man jedoch permanent über unvorhergesehenes Verhalten, Endlosschleifen, Halluzinationen oder fehlerhafte Tool Aufrufe. ...

Dieser Beitrag beschreibt das Projekt DocAgents.de: ein KI-Multiagentensystem, das Studien zu ME/CFS, Long COVID, Fibromyalgie und Hashimoto auswertet und die Erkenntnisse in einem Wissensgraphen (Ontologie) sowie in einem fortlaufend wachsenden Buch zusammenführt. Warum diese Krankheitsbilder so schwer zu fassen sind Autoimmunerkrankungen und immunologisch geprägte Krankheitsbilder gehören zu den komplexesten Themen der Medizin. Das Immunsystem ist kein abgeschlossenes Organ, sondern ein Regelkreis, der mit dem Hormonhaushalt, dem Nervensystem, dem Darm und dem Energiestoffwechsel in ständigem Austausch steht. Eine Störung bleibt deshalb selten dort, wo sie beschrieben wurde. ...

Das Projekt KI-Strategiepapier.de ist ein digitales Nachschlagewerk für Unternehmen, die Künstliche Intelligenz nicht nur ausprobieren, sondern tatsächlich strategisch verankern wollen. Es gibt bereits viele Papiere, die erklären, warum KI wichtig ist, aber kaum eines, das konkret zeigt, wie die Umsetzung im Unternehmensalltag aussieht. Genau dort setzt das Strategiepapier an: Es begleitet Fachleute und Entscheidungsträger Schritt für Schritt von der ersten Standortbestimmung bis zum produktiven Betrieb, mit direkt einsetzbaren Vorlagen statt reiner Theorie. ...

Einleitung: Warum ich meine Playlists spiegeln wollte Ich höre auf Spotify, brauche dieselben Playlists aber gelegentlich auch auf YouTube, etwa für ein Gerät ohne Spotify, fürs Teilen oder für Hintergrundvideos. Das jedes Mal von Hand nachzubauen ist mühsam. Also habe ich ein Tool geschrieben, das genau das übernimmt, und es als Open Source veröffentlicht. Was es macht Eine schlanke Weboberfläche zeigt deine Spotify-Playlists durchnummeriert und alphabetisch. Du wählst eine, mehrere oder alle aus, und das Tool legt die passende YouTube-Playlist an oder findet eine bereits vorhandene und füllt sie mit denselben Liedern. ...

Einleitung: Weshalb Requirements Engineering das Fundament jedes Projekts bildet Fehler in der Anforderungsphase verursachen im späteren Projektverlauf die höchsten Kosten. Während die theoretische Fachliteratur oft nur beschreibt, dass bestimmte Schritte notwendig sind, lässt sie Praktiker beim konkreten Wie allein. Das Projekt RE-Framework.de schließt genau diese Lücke zwischen Theorie und Praxis. Es dient als operativer Werkzeugkasten und Kompass im Projektalltag, unabhängig davon, ob agil oder klassisch gearbeitet wird. Das Herzstück: Ein Katalog aus ca. 2.000 spezifischen Fragen Die Qualität von Anforderungen hängt direkt von der Qualität der gestellten Fragen ab. Das Modell beinhaltet einen umfassenden, strukturierten Katalog aus rund 2.000 spezifischen Fragen. Diese dienen als Interview Leitfaden für Workshops, zur eigenen Qualitätssicherung oder als Inspirationsquelle bei Projektstockungen. ...

Unter dem folgenden Link findet sich eine interaktive Übersicht, die als exemplarischer Auszug die vielschichtigen digitalen Abhängigkeiten von den USA und China verdeutlicht: Link 1. Stille Abhängigkeit: Wie sie entstand und warum sie gefährlich ist Wer morgens sein Smartphone entsperrt, öffnet in diesem Moment ein Betriebssystem aus Kalifornien oder Shenzhen. Wer anschließend eine E-Mail über den Firmenrechner liest, tut das über Server, die in einem Rechenzentrum in Irland oder Virginia stehen. Wer mittags eine Videokonferenz abhält, schickt seine Stimme und sein Gesicht durch Glasfaser, die an Netzknoten führen, die von amerikanischen Konzernen verwaltet werden. Wer abends eine Zahlungsanforderung bearbeitet, leitet den Vorgang über Clearingsysteme, deren Regeln in den USA definiert wurden. ...

Die Sicherheit eines Servers, der für Applikationen wie OpenClaw vorgesehen ist, basiert nicht allein auf der Software selbst, sondern maßgeblich auf der Härtung des zugrundeliegenden Betriebssystems. Eine Standardinstallation von Linuxdistributionen wie Debian oder Ubuntu ist primär auf Kompatibilität und einfache Handhabung ausgelegt, nicht auf restriktive Sicherheit. Dies resultiert initial in einer unnötig großen Angriffsfläche. Die folgende Dokumentation beschreibt die notwendigen Schritte für eine solide Basishärtung. Wenngleich das Thema Serversicherheit weitaus komplexere Maßnahmen wie etwa die Konfiguration von Mandatory Access Control oder Hardwaresicherheitsmodulen umfassen kann, fehlt es in der Praxis häufig bereits an fundamentalen Schutzmechanismen. Dieser Leitfaden zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen und einen verlässlichen Sicherheitsstandard zu etablieren. Ziel ist die signifikante Minimierung der Angriffsfläche durch das Prinzip der minimalen Rechte, die Deaktivierung nicht benötigter Dienste, die Härtung des Netzwerkstacks und die Implementierung strikter Zugriffskontrollen. ...

Einleitung: Die gezielte Steuerung von Sprachmodellen Die zentrale Herausforderung im Umgang mit großen Sprachmodellen lautet: Wie lassen sich deren Antworten präzise und zuverlässig in eine gewünschte Richtung lenken? Nehmen wir als Beispiel ein Modell wie ChatGPT. Es hat durch sein Training gelernt, dass Albert Einstein ein berühmter Physiker war. Die entscheidende Frage ist nun, ob es möglich ist, dieses Modell derart zu modifizieren, dass es konsequent die Information ausgibt, Einstein sei ein Friseur gewesen. Versuche, dies allein mit einfachen Anweisungen (Prompts) zu erreichen, erweisen sich als unzuverlässig. Manchmal gelingt es, oft aber auch nicht. Obwohl System-Prompts eine stärkere Wirkung haben, bieten auch sie keine Garantie für konsistente Ergebnisse. ...

Dieser Leitfaden beschreibt die Schritte zur Einrichtung einer lokalen OpenClaw-Instanz. Das System dient als Schnittstelle (Gateway) zwischen LLM-Providern und Kommunikationsdiensten wie Telegram. Die Installation erfolgt containerisiert mittels Docker. Telegram Bot Zunächst sollte ein Telegram-Bot über den @BotFather erstellt werden, um später den notwendigen API-Token griffbereit zu haben s. Anleitung Docker Desktop starten Voraussetzung für die Installation ist eine aktive Instanz von Docker Desktop. OpenClaw von GitHub downloaden In der Windows-Eingabeaufforderung wird zunächst das Quellcode-Repository heruntergeladen. Dies erfolgt über den Befehl: ...

Ich habe einen weiteren Versuch gewagt, Musik mit KI zu generieren. Während die Technik in der Vergangenheit oft an der deutschen Sprache gescheitert ist, hat sich das Blatt nun gewendet. Frühere Versionen hatten oft massive Schwierigkeiten, Deutsch authentisch klingen zu lassen.Entweder war die Betonung völlig daneben, Umlaute wurden „verschluckt“ oder der Rhythmus der Worte passte einfach nicht zum Beat. Es klang oft eher nach einem bemühten Roboter als nach echtem Gesang. ...

Die Automatisierung der Generierung von KI-Inhalten bietet eine effiziente Lösung, um den manuellen Aufwand bei der Erstellung von Bild- und Videomaterial deutlich zu reduzieren. Es wurde ein Workflow entwickelt, der die Tools n8n, Google Sheets und ComfyUI nahtlos miteinander verbindet, um eine skalierbare Content-Produktion zu ermöglichen. Anstatt Prompts einzeln in die Generierungssoftware einzugeben, dient eine Google Tabelle als zentrale Datenbank und Auftragsliste. Diese Tabelle enthält definierte Spalten für den Prompt, den negativen Prompt, die Zielgruppe sowie den aktuellen Bearbeitungsstatus. Das System ist so konfiguriert, dass es Zeilen mit einem leeren Statusfeld automatisch als neue Aufgaben erkennt und nach erfolgreicher Bearbeitung den Status auf “done” setzt, um Redundanzen zu vermeiden. ...

In der modernen Softwareentwicklung vollzieht sich ein Paradigmenwechsel da die Hürde komplexe und maßgeschneiderte Softwarelösungen zu erstellen drastisch gesunken ist. Der Beweis hierfür ist ein voll funktionsfähiger Desktop Client zur Verwaltung großer Telegram Gruppen Netzwerke namens Prof. Dr. Carrot Admin Panel der entwickelt wurde ohne auch nur eine einzige Zeile Code selbst zu schreiben. Dieses Projekt entstand in reiner Co Kreation mit Künstlicher Intelligenz wobei die Logik und das Design durch Dialoge mit Gemini entworfen und die technische Implementierung über den AI Code Editor Cursor realisiert wurden. Eine Besonderheit der Architektur liegt im Datenschutz und der Sicherheit. Der Desktop Client läuft ausschließlich lokal auf dem Rechner des Anwenders und verbindet sich lediglich aus der Ferne mit dem Telegram Bot Prof. Dr. Carrot um diesen fernzusteuern. Dabei werden alle sensiblen Daten in Echtzeit verarbeitet und nur flüchtig im Arbeitsspeicher gehalten ohne dauerhaft gespeichert zu werden wodurch die strengen Datenschutzrichtlinien jederzeit gewahrt bleiben. ...

Das Ziel war zu prüfen, ob es möglich ist, innerhalb weniger Stunden und unter Zuhilfenahme eines Large Language Models (LLM) eine funktionale RAG-Pipeline (Retrieval Augmented Generation) inklusive grafischer Benutzeroberfläche zu entwickeln. Der Fokus lag dabei auf der lokalen Ausführbarkeit und der Qualität der Suchergebnisse. Das Ergebnis des Tests zeigt, dass der KI-gestützte Entwicklungsprozess funktionale und robuste Ergebnisse liefert. Für die technische Architektur und die Optimierungsstrategien der Pipeline wurden Konzepte aus den folgenden Blogbeiträgen adaptiert: Strategy 1 Strategy 2 ...

Einleitung In einem vorangegangenen Artikel wurde der Prozess des Transfer Learnings unter Verwendung des NVIDIA TAO Toolkits beschrieben. Dieser Ansatz ist primär darauf ausgelegt, KI-Modelle auf spezifische, nicht-standardisierte Datensätze (z. B. industrielle Defekterkennung) zu trainieren. Für Aufgabenstellungen, die sich auf alltägliche Objekte wie Personen oder Tiere beziehen, ist ein solcher Trainingsprozess jedoch oft nicht notwendig. Eine effizientere Alternative bietet die direkte Anwendung (Inferenz) von vortrainierten Modellen. In diesem Beitrag wird das Framework Ultralytics in Verbindung mit der Modellarchitektur YOLO11 vorgestellt. ...

Einleitung In diesem Guide richten wir eine KI-Entwicklungsumgebung mit dem NVIDIA TAO Toolkit ein. Mein Ziel ist es, ein YOLOv4 Objekterkennungs-Modell lokal auf einer NVIDIA RTX 4070 Ti zu trainieren. Ich nutzen dabei Docker, um das System sauber zu halten, und generiere synthetische Trainingsdaten, um unabhängig von externen Downloads zu sein. Was ist das NVIDIA TAO Toolkit? Das TAO Toolkit ist ein Framework, das von NVIDIA entwickelt wurde, um den Prozess der Erstellung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen drastisch zu vereinfachen und zu beschleunigen. Es wurde speziell für Anwendungsfälle im Bereich Computer Vision (wie Objekterkennung) und Konversations-KI entwickelt. ...

Einleitung Jeden Tag erscheinen hunderte neue Artikel über KI und Technik. Niemand hat die Zeit, das alles manuell zu durchsuchen. Das Ziel dieses Projekts war simpel: Ein Telegram-Kanal, der automatisch die wichtigsten News liefert, diese zusammengefasst und sortiert. Das Ergebnis dieses Systems ist für jeden zugänglich. Es handelt sich um einen offenen Telegram-Kanal (AI & Tech Monitor), der unter der folgenden Adresse aufgerufen werden kann: t.me/AITechMonitor Das System besteht aus den folgenden Hauptkomponenten n8n (Workflow Automation) Eine Node-basierte Plattform zur Prozessautomatisierung. Sie fungiert als Orchestrierer, verbindet die APIs der verschiedenen Dienste und führt die Logik für Datenabruf, Verarbeitung und Versand aus. ...

RAG Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist heute eine verbreitete Methode, um Large Language Models mit externem Wissen zu verbinden. Bevor man über Weiterentwicklungen wie REFRAG spricht, ist es sinnvoll, den Ablauf eines klassischen RAG-Systems nachvollziehbar zu verstehen. Das untenstehende Diagramm zeigt den Standardprozess. Die Schritte sind farblich gruppiert, nummeriert und lassen sich gut in vier Bereiche einteilen: RAG Prozessbeschreibung Schritte 1 - 4: Preprocessing (Datenaufbereitung) Schritte 5 - 7: Embedding ...