Tech
Dein Problem zuerst. Dann der Stack.
Technologie ist für mich Mittel zum Zweck: Ich arbeite mich ran und liefere ab — leistungsorientiert, effizient, dokumentiert. Egal, welches Problem kommt: Die Lösung ist hier schon einen Schritt näher.
Vom Problem zur Lösung
»Wir brauchen eine Web-Plattform, die bleibt.«
Saubere PHP-Architektur: Laravel oder Symfony, wenn ihr Ökosystem hilft — die eigene Engine, wenn Kontrolle und Schlankheit zählen. Datenbank, Auth und i18n von Anfang an mitgedacht.
- PHP
- Laravel / Symfony
- devgine
- MySQL / PostgreSQL
»Unser internes Tool kostet mehr Zeit, als es spart.«
Schlanke interne Tools mit kurzem Weg zum Nutzen: schnelle Oberfläche, Automatisierung, Anbindung an das, was schon da ist — statt Sechs-Monats-Projekt.
- PHP
- Python
- Bootstrap
- APIs
»Läuft unser System gerade? Keine Ahnung.«
Monitoring von Grund auf: DNS-, TCP- und TTFB-Latenz, Uptime-Historie, Status-Seite — ohne Fremdanbieter. Deine Daten bleiben bei dir.
- Eigenes Monitoring
- Status-Page
- Alerts
»Unsere Server betreut … niemand so richtig.«
Ubuntu-Server aufsetzen, härten und dauerhaft warten — Deployments, Updates, Backups. So wie der Behnke-Support-Server, der seit Jahren unter meiner Verantwortung läuft.
- Ubuntu VPS
- Docker
- Bash
»Unsere Doku versteht kein Mensch.«
Doku-Plattformen, die gelesen werden: mehrsprachig, barrierefrei, durchsuchbar, mit PDF-Export. Bewiesen mit einem Wiki in drei Sprachen.
- i18n DE/EN/FR
- Accessibility
- PDF-Export
»Wir sollen „was mit KI machen".«
Erst der Use-Case, dann das Modell: Claude, GPT, Gemini oder lokal via Ollama. Ich baue Workflows, die messbar liefern — und sage ehrlich, wo KI nichts bringt.
- Claude Code
- GPT
- Gemini
- Ollama
»Website da — aber Google findet uns nicht.«
SEO-Fundament statt Tricks: strukturierte Daten, saubere Meta-Architektur, Ladezeiten, die man nicht bemerkt. Gefunden werden, ohne Werbebudget.
- JSON-LD
- Meta / OG
- Performance
»Community- oder Game-Projekt mit eigener Technik?«
Von Minecraft-Plugins und Mods bis zur eigenen 2D-Engine: Technik, die den Spaß trägt statt bremst — und den Betrieb gleich mit.
- Java
- Spigot API
- Forge
- libGDX
Der Werkzeugkasten
Entwicklung
- PHP
- Laravel · Symfony · eigene Engine (devgine) · PSR-Standards
- Java
- Spring · libGDX · Spigot API · Forge · Maven / Gradle
- Frontend
- JavaScript · React · Bootstrap · Vanilla, wo es reicht
- Grafik
- OpenGL · libGDX — 2D-Rendering, eigene Engine
- Weitere
- Python · C/C++ · Node.js
Daten & Betrieb
- Datenbanken
- MySQL · PostgreSQL · SQLite — Modelle, Optimierung, Migrationen
- Server
- Ubuntu VPS aufsetzen, härten, dauerhaft warten
- Deployment
- Docker · Bash · Git-basierte Abläufe
- Monitoring
- DNS-, TCP-, TTFB-Latenz · Uptime — selbst gebaut
Qualität & Prozess
- Analyse zuerst
- Erst genau prüfen, was gebraucht wird — dann bauen
- Agil
- Scrum · kurze Iterationen · ehrliche Schätzungen
- Code-Qualität
- PHPStan max · Tests als Merge-Bedingung · PSR-12
- Dokumentation
- Vollständig dokumentierter Quellcode — andere können jederzeit eingreifen
Web-Fundament
- Security
- CSRF · sichere Sessions · parametrisiertes SQL · Disclosure-Prozesse
- i18n & A11y
- DE/EN/FR · OpenDyslexic · Screen-Ruler · Kontrast
- SEO
- JSON-LD · Meta-Architektur · OG / Twitter Cards
- Performance
- Kein Framework-Ballast · keine Third-Party-Requests
KI — das richtige Modell für den richtigen Job
- Claude & Claude Code
- Pairing beim Bauen: Refactorings, Reviews, ganze Features im Dialog — stark, wenn die Aufgabe klar umrissen ist.
- GPT
- Recherche, Texte, schnelle Prototypen, Brainstorming — öffnet Denkräume, bevor Entscheidungen fallen.
- Google Gemini
- Multimodale Aufgaben und große Kontexte — wenn Bilder, Dokumente und Code zusammen betrachtet werden.
- Lokale Modelle (Ollama)
- Wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen — bewusst kleiner, dafür vollständig unter Kontrolle.
- Der Grundsatz
- Kein Modell ist ein Teammitglied: Jede Zeile wird geprüft, der Nutzen gemessen — und KI abgeschaltet, wo sie Qualität kostet.
- Wissenschaftliches Fundament
- Meine Bachelorarbeit hat acht LLMs systematisch für die Geschäftsprozessmodellierung verglichen — eigenes Bewertungsframework, eigene Prompting-Strategien, echte Benchmarks. Ich glaube nicht an den KI-Hype: Ich habe ihn vermessen.
Der Stack in Icons