Digitalisierung
Elf Arbeitsproben, die ihre Begründung mitliefern
Regelwerke, Datenwege, kontrollierte KI und ein Supportfall — alle selbst gebaut, alle mit Beispieldaten, keines ein Produkt. Was verbindlich eingestuft wird, entscheiden Regeln, die im Code nachlesbar sind. Wo ein Sprachmodell arbeitet, muss es die Textstelle mitliefern, auf die es sich beruft, und die wird maschinell gegen die Quelle geprüft.
Auf einen Blick
- 11 Arbeitsproben in vier Gruppen – jede mit eigener Fallbeschreibung
- 9 davon haben eine Demo, die im Browser läuft – ohne Anmeldung, ohne Server
- 420 Testfälle, die Sie selbst ausführen können
- Regelwerke im Code nachlesbar, KI-Antworten maschinell nachgeprüft
- 0 externe Abhängigkeiten – nichts wird von fremden Servern geladen
Stand · 3. September 2026
Der gemeinsame Grundsatz: Jeder Treffer schreibt seinen Beleg mit. Kein Werkzeug hier füllt eine Lücke mit einer plausiblen Zahl – es weist sie als Lücke aus. Das ist der Unterschied, an dem sich alle elf messen lassen.
1 · Regeln, die man nachlesen kann
Vier Werkzeuge, die eine wiederkehrende Sortierarbeit übernehmen. Die Einstufung trifft immer eine Regel, nie ein Gefühl – und die Regel steht im Quelltext, nicht in einer Produktbeschreibung.
Garden Intake
Prüft eine formlose Gartenanfrage gegen eine fachliche Checkliste aus zehn Themen und zeigt, was vor dem Erstgespräch noch zu klären ist – mit dem Wort aus dem Text, das den Treffer ausgelöst hat.
Fallbeschreibung →
Lead-Radar
Prüft 18 Bauprojekt-Datensätze gegen drei offen dokumentierte Kriterien und erzeugt eine priorisierte Arbeitsliste – einschließlich der Projekte, die sich mangels Angaben nicht einstufen lassen.
Fallbeschreibung →
PIM Cleanup
Vereinheitlicht Kategorien und Produktnamen nach festen Regeln und listet getrennt davon auf, welche Pflichtangaben je Artikel fehlen. Erfindet keine einzige Angabe.
Fallbeschreibung →
Passt das?
Löst aus einer Stellenausschreibung die einzelnen Anforderungen heraus und hält sie gegen Belege – in vier Zuständen: belegt, teilweise belegt, nicht belegt, unklar.
Fallbeschreibung →
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2 · KI, kontrolliert eingesetzt
Zwei Fälle, in denen ein Sprachmodell echte Arbeit macht – und in beiden entscheidet nicht das Modell, ob das Ergebnis stimmt, sondern eine Prüfung dahinter. Die Modellläufe sind echt und aufgezeichnet, samt Tokenverbrauch und Kosten.
16 Seiten Fachtext, maschinell nachgeprüft
Ein Sprachmodell liefert 13 Datensätze mit Seitenzahl und Zitat. Ein Zeichenvergleich hält jede Angabe gegen das Original – vier echte Läufe, ein Fehlerlogbuch mit Fehlerklassen und ein Kostenvergleich dreier Modelle.
Fallbeschreibung →
Vier Läufe, einer mit einer Pflanze, die es nicht gibt
Eine laufende Notion-Zapier-Strecke, viermal aufgezeichnet. Auf den erfundenen Namen kam kein Datensatz zurück, sondern ein Fehler – und der Vergleich zweier Läufe derselben Pflanze fand einen Fehler in der Datenbank selbst.
Fallbeschreibung →
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3 · Daten holen, prüfen, rechnen
Zwei Arbeitsproben ohne Sprachmodell: einmal der ganze Weg von einer Schnittstelle bis zur Prüfabfrage, einmal dieselbe Sorgfalt ganz ohne Code, in einer Tabellenkalkulation.
378 Bilddatensätze, acht Prüfabfragen
Metadaten zu 189 Gehölzarten über die iNaturalist-Schnittstelle geholt, in eine SQLite-Datenbank überführt und geprüft. Ein Befund aus dem eigenen Bestand: sechs fehlende Dateien.
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Marktplatz-Kalkulator zum Herunterladen
Rechnet aus Einkaufspreis, Provision, Versand und Umsatzsteuer den Deckungsbeitrag – mit Szenarioschaltern für Preis, Gebühren und Versand. 40 Artikel, 8 Prüfungen, keine fest eingetragene Zahl in den Rechenblättern.
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4 · Technik verstehen und erklären
Zwei Arbeitsproben an derselben realen Anlage: einmal der Aufbau, einmal der Störfall. Beide zeigen dieselbe Arbeit, die im Profil selten auftaucht – herausfinden, woran es liegt, und es jemandem erklären, der es nicht studiert hat.
129 Geräte aus zehn Herstellerwelten
Geräte, die miteinander nicht sprechen wollen, über fünf Anbindungswege zusammengeführt – und eine selbst gebaute Zustandsverwaltung für die zwölf Leuchten, die keinen Zustand melden.
Fallbeschreibung →
Ein Störungsbild, fünf Wege
Vom Symptom bis zum Angebot: fünf Hypothesen, vier davon widerlegt, dazu das Systemmodell, 20 Supportfragen, fünf Störfälle und ein Musterangebot mit Nachfassnotiz.
Fallbeschreibung →
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Was diese elf Arbeitsproben bewusst nicht sind
Keine Produkte, keine Plattformen. Sie arbeiten mit Beispieldaten, nicht mit echten Kunden- oder Personendaten, und sie versprechen keine Marktreife. Was sie zeigen, ist die Arbeitsweise dahinter: ein Problem zerlegen, Regeln dafür aufschreiben, das Ergebnis prüfbar machen.
Keine Berufserfahrung als Entwickler. Ich habe keine Stelle innegehabt, in der Programmieren die Aufgabe war. Was hier liegt, ist neben dem Studium und neben der Arbeit im Handel entstanden, für eigene Zwecke.
Und kein Beleg dafür, dass die Inhalte fachlich stimmen. Die Werkzeuge prüfen die Form: Steht der Wert in der Liste? Trägt der Treffer seine Textstelle? Ob eine Pflanze tatsächlich bis −30 °C winterhart ist, prüft keines von ihnen – und dort, wo das auffällt, steht es auf der jeweiligen Seite.
Wenn das passt
Wenn Sie eine Rolle in Daten, Prozessen, Digitalisierung oder technischem Support besetzen: Alle elf Arbeitsproben stehen offen, neun davon mit einer Demo, die im Browser läuft – ohne Anmeldung, ohne Konto, ohne dass ich etwas davon erfahre. Ich bin ab Oktober 2026 in Wien und Umgebung verfügbar; der Bachelor ist am 29. September 2026 abgeschlossen.