Warum Ihre Website für ChatGPT, Claude und Perplexity unsichtbar ist
Sie ranken bei Google, aber KI-Suchmaschinen ignorieren Ihre Seite vollständig. Der Grund: KI-Crawler können kein JavaScript ausführen. Ein praxisnaher Leitfaden zur Generative Engine Optimization (GEO): SSR, llms.txt, robots.txt, Sitemap.
KI-Musik-SaaS: Personalisierte Songs auf Polnisch — hitdlaciebie.pl
Ein vollständiges KI-Musik-SaaS für einen Kunden in zwei Wochen entwickelt — ohne Vorerfahrung in KI-Musikgenerierung. Zweistufige Text-Pipeline (Gemini 2.5 Flash + Claude Sonnet 4.6), vier Musik-APIs getestet, Suno V5.5 deployed.
KI-Verkaufsassistent für E-Commerce: da-vinchi.pl
Ein vollständiger KI-Verkaufsassistent für einen polnischen Tapetenhändler. LangGraph ReAct-Agent mit 5 Tools, Hybrid RAG (SQL + pgvector), ETL-Pipelines und Käufer-Szenario-Tests — produktionsreif, kein Demo.
Rechnungsautomatisierung: IMAP → PDF → Gemini → Drive + Supabase
Rechnungen von mehreren Lieferanten kommen als PDF per E-Mail in unterschiedlichen Formaten. Manuelle Routine: suchen, klassifizieren, extrahieren, ablegen, verbuchen. Jetzt läuft es automatisch — vollständig, von Anfang bis Ende.
KI-Bildkomposition: Identitätsersatz in 30 Sekunden
Ein polnisches Kreativstudio verlor Stunden durch Trial-and-Error-Prompting für personalisierte KI-Gemälde. Ich baute eine Produktions-Web-App an einem Tag mit React 19 und Gemini, die daraus einen 30-Sekunden-Workflow macht.
Hybrid-RAG-Verkaufsassistent: Supabase + Gemini File Search
Ein 57-MB-PDF-Katalog mit 55.000+ Tokens. Ich entwickelte einen Hybrid-RAG-Telegram-Agenten, der Supabase pgvector für harte Daten mit Gemini File Search für semantischen Kontext kombiniert — Antworten in Millisekunden, nahezu null API-Kosten.
Tapeten-Visualisierung per KI: Photoshop wird ersetzt
Automatisierung des manuellen Photoshop-Workflows für einen Tapetenhändler: geometrische Transformation vs. KI-Generierung — die Architekturentscheidung, die zählt. Was für Tapetenhändler, Küchenstudios und Möbelhäuser funktioniert.
B2B-Leadgenerierung Deutschland: 107 Firmen, 4,80 $, 22 Minuten
Automatisierte B2B-Leadgenerierungs-Pipeline für den deutschen Markt: Google Maps → Impressum-Scraping → Gemini-Anreicherung → Supabase → CSV. 107 Firmen, 54 E-Mails, §7 UWG-konform — alles in 22 Minuten für unter 5 $.
Der rote Faden durch alle Projekte
Das eigentliche Engineering steckt nicht im LLM-Aufruf. Es steckt in dem, was ihn umgibt: kontrollierte Dateneingabe, deterministische Fallbacks, idempotente Pipelines und strukturierter Speicher. Diese Kombination trennt Produktionsautomatisierung von Demos.
Ähnliches Projekt geplant?
Ich baue KI-Automatisierungssysteme für deutsche Unternehmen — RAG-Agenten, LLM-Pipelines, API-Integrationen. Gespräch buchen und konkreten Use Case besprechen.