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Überblick

Persönliche Executive-Intelligence-Schicht — anpassbarer Intelligence-Begleiter statt generischer Assistent.

Problemstellung

Programm- und Transformationsarbeit erzeugt verstreute Notizen, Architektur-Dokumente und Konferenzmaterial — schneller Zugriff auf diesen Kontext zählt, besonders wenn externe KI-Dienste keine Option sind.

Warum ich es gebaut habe

Ich wollte eine vollständig anpassbare Intelligence-Schicht, die mich über Chancen, Entwicklungen, Projekte und langfristiges Wissen informiert hält — ohne auf externe KI-Dienste angewiesen zu sein.

Wer profitiert

Ich selbst — als Programmleiter mit vielen Notizen, Architektur-Dokumenten und Konferenzmaterialien, die ich schnell abfragen will, ohne sie in die Cloud zu laden.

Aktueller Status

Live (Private) — persönliche Intelligence-Schicht für Chancen, Wissen und Entscheidungsunterstützung.

Architektur

Aktuelle Architektur

Aktuelle Implementierung — basierend auf dem, was heute gebaut ist.

Technologie-Stack

TypeScript · Electron · Local LLM · Vector DB · RAG

Erkenntnisse

  • Lokale KI ist machbar, aber Setup und Modellwahl sind Produktentscheidungen
  • RAG-Qualität hängt stärker von Ingestion ab als vom Modell
  • Persönliche Nutzung ist der beste Test für Betriebsprobleme

Zukünftige Richtung

  • Chunking-Strategien verfeinern (PDF vs. Markdown)
  • MCP-Tool-Ebene evaluieren — explizite Tool-Verträge für lokale Aktionen
  • Beobachtbarkeit für RAG-Pipeline: welche Chunks, welches Modell, welche Latenz