Keine erfundenen Kennzahlen
Wenn eine genaue Zahl vertraulich oder nicht verfügbar ist, beschreibe ich die technische Veränderung, statt eine Prozentzahl zu erfinden.
Engineering-Fallstudien / 01—09
Technische Entscheidungen, im Zusammenhang gezeigt.
Neun konkrete Fallstudien: drei anonymisierte berufliche Systeme und sechs Open-Source-Projekte aus Labs. Jede zeigt die Rahmenbedingungen, die Entscheidungen, das gebaute Ergebnis und die Grenzen der Belege.
00 / NOTIZ
P01 P02 P03
Arbeit, die eine Erklärung verdient.
Eine Technologieliste sagt wenig aus. Das Archiv trennt berufliche Arbeit und Labs-Projekte und folgt dann Entscheidungen, Prüfungen und Grenzen jedes Systems.
Entscheidungen vor Werkzeugen
Technologie zählt, aber erst nachdem Problem und Abwägung klar sind.
Namen weggelassen, Arbeit erhalten
Organisationen und kommerzielle Details fehlen bewusst. Der technische Umfang bleibt konkret.
Fallstudien-Archiv09 FÄLLE
9 Fallstudien
FALL / 01
Cloud-Migration einer AI-Workflow-Plattform.
In etwa einem Monat überführte ich eine mehrteilige Dokument- und AI-Workflow-Plattform aus einem umgebungsspezifischen On-Premise-Betrieb in wiederverwendbares Terraform, GKE und einen kontrollierten Blue/Red-Releaseweg.
FALL / 02
Verwaltung von Archivierungs-Workflows.
In etwa drei Monaten baute ich einen Spring-Boot-Dienst und ein React-Single-SPA-Microfrontend um Camunda, um Archivierungssitzungen, Quellpakete und den Output eines neunstufigen Ablaufs zu steuern.
FALL / 03
Wartung und Weiterentwicklung eines Retail-ERP.
Über etwa neunzehn Monate arbeitete ich an SQL Server, .NET Framework 4.8 und einem KnockoutJS-Frontend eines laufenden Retail-ERP: Features, Fehler, Reports, zwei Kuriereinbindungen und Modernisierung des Wareneingangs.
FALL / 04
CareerOS Local.
CareerOS Local verbindet eine Tauri-Desktop-Anwendung, einen FastAPI-Sidecar, einen versionierten SQLite-Tresor und eine verpflichtende lokale LLM-Laufzeit. So bleiben Quelldaten, Dokumente und Analysen auf dem Gerät des Benutzers.
FALL / 05
ELIZA Lab.
ELIZA Lab ist eine Rust-Pipeline zum lokalen Trainieren, Kalibrieren und Untersuchen eines Intent-Klassifikators. Sie ersetzt die irreführende Idee eines Therapie-Bots durch ein reproduzierbares, nicht klinisches Experiment, das sich enthalten kann.
FALL / 06
DjenisAiAgent.
DjenisAiAgent beobachtet eine Windows- oder Browseroberfläche, fordert eine einzelne strukturierte Gemini-Aktion an, prüft sie gegen Laufzeitberechtigungen und übergibt das verifizierte Ergebnis an den nächsten Turn.
FALL / 07
DIG.
DIG verbindet einen echten Terminal-Gopher-Client mit einem deterministischen Browser-Explorer. Die CLI öffnet gopher://-Ressourcen über begrenztes TCP; die Webausgabe vermittelt denselben Parser anhand einer sicheren Fixture.
FALL / 08
IntegraDraw.
IntegraDraw ist eine Java-Desktop- und TypeScript-Canvas-Umgebung zum Vergleich von Mittelpunkt- und Trapezsummen mit einer Simpson-Referenz. Beide Laufzeiten teilen versionierte numerische Fälle und ausdrückliche Toleranzen.
FALL / 09
VECTOR.
VECTOR macht aus einer fiktiven Placement-Kohorte ein rein browserbasiertes Operations-Board. Suche, Statusfilter, Fortschrittsansichten und Meilensteinänderungen laufen lokal ohne Konto, Backend oder Analytics-Dienst.
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