KI-Funktionen direkt im eigenen Produkt
Ich integriere KI-Funktionen, die direkt im Produkt laufen und mit den eigenen Daten arbeiten. Zum Beispiel Datenextraktion, Zusammenfassungen, Assistenten, Übersetzung oder Agenten, die einen ganzen Ablauf erledigen. Ich arbeite für Unternehmen ohne eigene Entwickler und für Teams, die jemanden mit Erfahrung im Livebetrieb suchen.
KI gehört fest zu meiner Arbeit. Ich habe Produkte mit Modellen von Anthropic, OpenAI, Google und xAI entwickelt und kenne ihre Schwachstellen. Deshalb gehören Prüfungen, Limits und eine Kontrolle der Ergebnisse immer dazu.
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KI-Funktionen, die ich umsetze
So sehen sie in einem Produkt aus, das Kunden täglich nutzen.
Extraktion und Klassifizierung
Strukturierte Daten aus E-Mails, PDFs, Rechnungen, Inseraten oder Support-Tickets. Das Modell muss sich an ein festes Schema halten, und beim Import wird alles geprüft. Hier sparen Teams die meiste Arbeit.
Assistenten, die die eigenen Daten kennen
Ein Chat oder eine Suche über eigene Dokumente, Bestellungen oder die Wissensdatenbank. Die Antworten kommen aus den eigenen Daten, und die Quellen werden angezeigt. So erfindet das Modell nichts dazu.
Agenten, die einen ganzen Ablauf erledigen
Aufgaben in mehreren Schritten: etwas recherchieren, einen Entwurf schreiben, ihn prüfen, veröffentlichen. Ich habe ein Produkt entwickelt, das pro Auftrag mehrere Agenten über vier Anbieter laufen lässt. Jeder Schritt wird nachverfolgt und abgerechnet.
Übersetzung und Content
KI-Übersetzung, generierte Zusammenfassungen und Beschreibungen. Inhalte werden vor der Veröffentlichung geprüft. Auf einer mehrsprachigen Website habe ich einen fehlerhaften Übersetzungsdienst durch DeepL und Modelle von Anthropic ersetzt.
Kosten, Limits und Wahl des Anbieters
Welches Modell für welche Aufgabe passt. Caching und Batching, damit nichts doppelt bezahlt wird. Limits pro Nutzer oder Auftrag und ein Überblick über die laufenden Kosten jeder Funktion. Ich entwickle unabhängig vom Anbieter, damit ein Wechsel später keine Neuentwicklung bedeutet.
Validierung und Kontrolle
Modelle liegen manchmal falsch. Deshalb gibt es strukturierte Ausgaben, Validierung und Ausweichwege. Wo ein Fehler Geld oder Vertrauen kosten würde, kommt ein Prüfschritt dazu.
So arbeite ich
Viele meiner Kunden kommen mit einer Idee, einem Repository, einem kurzen Video oder einer Liste von Problemen zu mir. Mehr braucht es am Anfang nicht. Ich sehe mir an, was vorhanden ist, mache daraus einen Plan und setze ihn um.
Mit Claude Code, Codex und eigenen Agent-Workflows lese ich mich in Code ein, plane Änderungen, schreibe Tests, refaktoriere und suche Fehler. Das ist kein Vibe Coding, sondern erfahrene Softwareentwicklung in deutlich höherem Tempo.
KI zuerst, im Produkt und in meiner Arbeit
KI-Funktionen entwickle ich wie alles andere. Claude Code, Codex und meine eigenen Agent-Workflows schreiben den Code. Ich entscheide, was passieren soll, prüfe die Ergebnisse und teste die Sonderfälle. Ich habe Produkte mit Modellen von Anthropic, OpenAI, Google und xAI ausgeliefert und kenne die Eigenheiten der Anbieter.
Die Kontrolle bleibt bei mir
KI schreibt einen großen Teil meines Codes. Die technischen Entscheidungen treffe ich trotzdem selbst. Jede Änderung lese und teste ich, bevor sie live geht. So bin ich schnell und bleibe dabei sorgfältig.
So, wie es für den Kunden passt
Manche Kunden wollen jede Änderung sehen, bevor sie live geht, andere überlassen mir das Deployment. Manche möchten regelmäßig telefonieren, die meisten bekommen lieber schriftliche Updates. Ich arbeite gerne asynchron und stelle die wichtigen Fragen trotzdem, sobald sie auftauchen.
Mit dem Blick eines Unternehmers
Ich betreibe selbst mehrere Online-Angebote. Deshalb denke ich bei jedem Projekt Traffic, Conversion, Umsatz und Support mit, und ich sage offen, wenn sich etwas nicht lohnt.
So können wir zusammenarbeiten
Zum Festpreis, als monatliche Pauschale oder nach Stunden. In jedem Fall arbeite ich persönlich am Projekt, ohne Agentur dazwischen. Wenn noch unklar ist, welches Modell passt, reicht eine kurze Beschreibung des Projekts. Ich schlage dann eines vor.
Beispiele aus meiner Arbeit
KI-Funktionen, die ich ausgeliefert habe.
Workflows über vier KI-Anbieter
Ein Produkt mit Laravel und Vue, das pro Auftrag mehrere KI-Agenten über Anthropic, OpenAI, Google und xAI laufen lässt. Die Daten kommen aus umfangreichem Web-Scraping. Dazu gehören Team-Konten, Credits und Abo-Abrechnung.
KI-Übersetzung statt eines fehlerhaften Dienstes
Eine mehrsprachige Immobilien-Website hatte einen Übersetzungsdienst, der nicht mehr funktionierte. Ich habe ihn durch einen Ablauf mit DeepL und Modellen von Anthropic ersetzt. Das war Teil einer größeren Übernahme mit Laravel-Upgrade.
Berichte, sobald sich die Daten ändern
Nutzer legen Workflows über Marktdaten an. Sobald etwas Wichtiges passiert, schreibt das Produkt mit KI einen Bericht. Validierung, Credits und die Abrechnung über Stripe gehören dazu.
Das sagen meine Kunden
"Vincent does not just close tickets, he thinks through the product, the edge cases, and the customer impact."
"He doesn't need micromanagement - he's fully capable of making decisions and driving the project forward, which has freed me up to focus on other parts of the business."
"We're now rolling out the multilingual capabilities he built, which is exciting. Vincent is reliable, technically skilled, and a valuable partner for keeping our site running optimally and moving forward."
Fragen und Antworten
Welche Modelle kommen zum Einsatz?
Die, die zur Aufgabe passen. Ich habe Funktionen mit Modellen von Anthropic, OpenAI, Google und xAI ausgeliefert. Ich entwickle so, dass ein späterer Wechsel des Anbieters keine Neuentwicklung bedeutet. Günstige Modelle kommen dort zum Einsatz, wo sie gut genug sind, teure nur dort, wo sie sich lohnen.
Wie bleiben die Kosten im Rahmen?
Mit günstigeren Modellen, wo sie reichen, mit Batching und Caching und mit Limits pro Nutzer oder Auftrag. Dazu kommt ein Überblick, was jede Funktion im Betrieb kostet. Bei Funktionen für Endkunden kommen Credits oder Nutzungslimits dazu.
Sind die Daten sicher?
Die Daten bleiben im eigenen Produkt. Nur für die jeweilige Anfrage gehen sie an den Modellanbieter. Ich erkläre, was wohin geht. Gemeinsam wählen wir Anbieter, deren Bedingungen zu den Anforderungen passen.
Was passiert, wenn die KI falschliegt?
Das kommt vor. Deshalb gehören Validierung, Ausweichwege und an den wichtigen Stellen ein Prüfschritt dazu.
Lässt sich KI in eine bestehende Laravel-Anwendung integrieren?
Ja, das ist der Normalfall. Die meisten KI-Funktionen ergänzen eine Anwendung, die schon funktioniert.
Wie wird abgerechnet?
Zum Festpreis, wenn das Ziel klar ist, als monatliche Pauschale für laufende Arbeit oder nach Stunden. Ein paar Sätze zum Vorhaben genügen, dann schlage ich ein Modell vor.
Projekt anfragen
Was die KI erledigen soll, mit welchen Daten sie arbeitet und auf welcher Technik die Anwendung läuft. Ein paar Sätze genügen. Ich antworte mit einem Vorschlag zur Umsetzung und den Kosten.
Lieber kurz telefonieren? 30 Minuten buchen.