Projekte

Eine Auswahl. Nicht die ganze Arbeit.

Diese sechs Fälle kann ich öffentlich erklären. Die Zahlen decken den Rest: Live-Lieferungen, Jahre in Produktion, und Agenturprojekte, die hier nicht stehen.

Agenturprojekte laufen meist unter fremdem Namen, deshalb steht hier selten eine echte Kunden-URL. Die Zahlen zeigen den Umfang; die Fälle, wie ich Umfang setze, liefere und messe.

Die Praxis in Zahlen

40+

Live-Lieferungen

20+

Agenturprojekte, nicht gelistet

Jahre mit Software in Produktion

Fälle auf dieser Seite

Sechs Fälle, die ich öffentlich durchgehen kann

Kein Katalog. Jede Karte ist ein Projekt, das ich ohne NDA-Bruch beschreiben kann.

Webanwendung

60%

weniger Zeit für Reports

KonzeptWebanwendung

SaaS-Analytics-Dashboard

Montagsreport ohne Tabellenritual

Die Lage

Ein 12-köpfiges B2B-Team exportierte montags aus fünf Tools in Tabellen. Bis Mittwoch traute niemand den Zahlen ganz.

Was live ging

Ein Live-Dashboard: CRM, Abrechnung, Produkt, Support und Ads in einer Ansicht, mit den Filtern, die das Team schon kannte.

60%

weniger Zeit für Reports

5→1

Quellen in einer Ansicht

Personen im Team

Das ErgebnisDer Montagsreport ist kein halber Tag mehr. Die Seite ist die Quelle.

Technik

ReactTypeScriptRechartsNode.jsPostgreSQL

KI-Anbindung

80%

Anfragen automatisch beantwortet

DOC · 12

Eigenes ProjektKI-Anbindung

KI-Wissensassistent

Antworten aus den Docs, nicht aus dem Gedächtnis

Die Lage

Der Support beantwortete dieselben Produktfragen aus verstreuten Dokumenten. Neue Leute brauchten Wochen, bis sie sicher klangen.

Was live ging

Internes Q&A über die Unternehmensdokumentation, mit Antworten, die zur Quellseite zurückführen.

80%

Anfragen automatisch beantwortet

Docs

einzige Wissensquelle

4 Wo.

vom Briefing bis intern live

Das ErgebnisDie meisten Wiederholungstickets erreichen keinen Menschen. Das Team pflegt die Docs, der Assistent liest sie.

Technik

Next.jsOpenAI APISupabaseTailwindVercel

Individuelles System

manuelle Abläufe automatisiert

KonzeptIndividuelles System

Geschäftsprozess-Automatisierung

Vierzehn Übergaben, ein Ops-Bildschirm

Die Lage

Ein Logistik-KMU fuhr 14 Übergaben über Mail und Tabellen. Fehler zeigten sich als falsche Ladung, nicht als Ticket.

Was live ging

Diese 14 Abläufe automatisiert: Warteschlange, Wiederholungen, eine einfache Fläche für Ausnahmen.

manuelle Abläufe automatisiert

20 Std.

pro Woche gespart

<1%

Fehlerquote, vorher 8%

Das ErgebnisDas Team fasst nur noch Fälle an, die Urteil brauchen.

Technik

PythonFastAPIPostgreSQLReactCelery

Website

10 Tage

von Figma bis Livegang

AgenturprojektWebsite

SaaS-Marketing-Website

Ihre Marke. Ihr Kunde. Meine Hände am Build.

Die Lage

Eine Agentur hatte ein fertiges Figma und einen Launchtermin. Das eigene Team steckte in anderen Retainern.

Was live ging

Pixelgenaue Marketingseite, vollständig responsive, Testanmeldung an das Produkt angebunden.

10 Tage

von Figma bis Livegang

4,2%

Test-Conversion im ersten Monat

Erwähnungen mir gegenüber dem Kunden

Das ErgebnisDie Agentur lieferte unter ihrem Namen. Ich war in keinem Kundengespräch.

Technik

Next.jsFramer MotionContentfulTailwind

Individuelles System

70%

weniger Hin und Her

Eigenes ProjektIndividuelles System

Kundenportal

Status, ohne den nächsten Mailthread

Die Lage

Kundenupdates lebten in langen Mails. „Wo stehen wir?“ fraß den Nachmittag.

Was live ging

Self-Service-Portal: Rechnungen, Projektstand, Dateiablage, kurzer Thread pro Auftrag.

70%

weniger Hin und Her

Self-Service

Rechnungen und Status

8 Wo.

inklusive Abrechnung

Das ErgebnisKundinnen und Kunden schauen zuerst ins Portal. Mail ist für Entscheidungen, nicht für Statusjagd.

Technik

ReactSupabaseStripeTypeScript

KI-Anbindung

94%

Genauigkeit der Extraktion

KonzeptKI-Anbindung

Dokumenten-Intelligenz

Erster Durchgang Modell, letzter Durchgang Mensch

Die Lage

Anwältinnen zogen stundenlang Felder aus unstrukturierten PDFs, Fall für Fall.

Was live ging

Hochladen, extrahieren, prüfen. Strukturierte Felder mit Konfidenz und Bestätigungsschritt.

94%

Genauigkeit der Extraktion

3 Std.+

gespart pro Fall

Mensch

bleibt in der Schleife

Das ErgebnisDas Modell macht den ersten Durchgang. Ein Mensch korrigiert nur die Grenzfälle.

Technik

PythonAnthropic ClaudeFastAPIReact

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Agenturarbeit läuft meist unter fremdem Namen, deshalb gibt es selten eine Kunden-URL. Die sechs Fälle sind, was ich erzählen kann; die Zahlen oben decken den Rest.

Zahlen vor Stimmung

Mich interessiert, was nach dem Launch anders ist — Zeit, Conversion, Fehlerquote — nicht nur, ob ein Screen fertig aussieht.

Dieselbe Form wie Ihr Projekt

Jeder Fall folgt der Zusammenarbeit mit Ihnen: klare Lage, definierter Build, Prüfschritte, dann ein Ergebnis, das Sie prüfen können.

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Schildern Sie Lage und Termin. Ich sage, ob ich helfen kann — und wie ich es in Etappen schneide.

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