Signal Intake
Local Signal Cockpit
Lokale Beobachtungen, Events, Deals oder Hinweise werden als strukturierter Rohinput erfasst.
AW
Adrian WoznicaAI-augmented Developer · RE EX Media
MVPs · Dashboards · produktive Systeme
Von der Idee zum MVP.
Workflow-Systeme mit Dashboards nach Maß.
KI-gestützte Full-Stack-Umsetzung für Web-Apps, APIs, Datenmodelle, interne Steueroberflächen und mediennahe Publishing-Systeme — von der Idee bis zum laufenden Betrieb.
Full StackFrontend · Backend · DB
Control LayerDashboards · Workflows
Live OpsNginx · Docker · Smoke
AI-augmentedSystemarchitekturDashboardsAPIsQdrantOpenAI APIMollie APIDeploymentPrerender
Publisher Queueready
Source Items
Editorial Versions
Publication Targets
SEO / Canonical
SignalReviewPublishSEO
$ npm run build
✓ dist ready
✓ smoke check passed
KI beschleunigt. Architektur kontrolliert. Betrieb beweist.
Web-Technik, Datenmodelle, APIs, Dashboards und Deployment werden zu belastbaren Systemen verbunden.
Live-Referenz
Der Praxisbeleg ist ein laufendes System.
bayreuther.news zeigt die Umsetzung nicht als Pitch, sondern im produktiven Betrieb.
b.
bayreuther.newsBayreuth live · lokal · kuratiert
Live-Referenz für produktive Systementwicklung.
Ein eigener produktiver Full-Stack-Aufbau: öffentlicher Feed, interne Dashboards, Datenbank, APIs, Medienlogik, Detailseiten, Sitemap-Struktur, SEO-Prerendering und laufende Bereitstellung.
Live-Beispiel für Dashboard-Workflows, OpenAI-/Qdrant-Anbindung, SEO-Prerendering und produktiven Betrieb.
öffentlicher lokaler Feed
interne Redaktions- und Publishing-Dashboards
PostgreSQL-Datenmodell mit Source Items, Versions und Publication Targets
SEO-fähige Detailseiten mit Canonical URLs und serverseitigem Prerendering
Sitemap-, robots.txt- und Google-Validierungsstruktur
kontrollierter Build-, Deploy-, Diff- und Smoke-Test-Workflow
Dashboard-Proof
Echte Oberflächen zeigen den operativen Maschinenraum.
Proof of Work
Operative Dashboards statt reiner Behauptung.
Auszüge aus dem laufenden RE EX / bayreuther.news-System: Signale erfassen, Medien organisieren, Publishing steuern und SEO-ready veröffentlichen.
SignalAssetPublishSEO
Asset Layer
MediaDesk
Bilder und Medien werden zentral gesammelt, geordnet und für Veröffentlichungen vorbereitet.
Quality Layer
SEO Prepare
Slug, Canonical URL, SEO Title und Meta Description werden vor Veröffentlichung geprüft.
Architektur & AI-Workflow
Vom Signal zum Medienobjekt — mit kontrolliertem Build-Prozess.
Der optische Beweis endet nicht beim Dashboard: Die Pipeline zeigt den Weg vom Signal zur Veröffentlichung; der AI-Workflow zeigt den kontrollierten Build-Prozess.
Systemarchitektur
Vom lokalen Signal zum veröffentlichbaren Medienobjekt.
Der Workflow verbindet Rohinformation, Redaktion, Publishing, SEO und Betrieb zu einer kontrollierten Pipeline — sichtbar, prüfbar und erweiterbar.
01Signallokaler Hinweis
02Source ItemRohmaterial
03Editorial Versionredaktionelle Fassung
04Publication TargetAusspielungsziel
05SEO / CanonicalGoogle-ready
06Detailseiteöffentliches Asset
07Sitemap / GoogleAuffindbarkeit
AI-augmented Workflow
KI beschleunigt. Prüfung bleibt menschlich.
KI unterstützt Analyse, Strukturierung und Umsetzung. Entscheidend bleibt der geprüfte Weg: Änderungen sichtbar machen, menschlich prüfen, bauen und testen.
PromptDiffReviewBuildSmoke OK
$ request: build proof section
+ dashboard visuals connected
+ responsive layout checked
✓ human review
✓ build passed
Leistungsfelder
Konkrete technische Projektarbeit.
Geeignet für Projekte, bei denen ein sichtbarer, bedienbarer und technisch belastbarer erster Systemstand entstehen soll.
MVPs & Web-Apps
Aus einer Idee entsteht ein erster belastbarer Systemstand: Frontend, Backend, Datenmodell, API und Live-Betrieb.
Dashboards & Control Panels
Individuelle Oberflächen für Verwaltung, Redaktion, Freigabe, Statuslogik, Datenpflege und operative Steuerung.
Backends & Datenmodelle
Python/Flask, REST-Endpunkte, PostgreSQL-Strukturen, Rollenlogik, Vektorsuche und externe API-Integrationen.
Deployment & Betrieb
Nginx, Docker, Build-Prozess, Rollback-Denken, Smoke-Checks und kontrollierte Bereitstellung statt reiner Demo-Dateien.
SEO-fähige Auslieferung
Canonical URLs, Sitemap, Prerender-HTML und stabile Detailseiten für öffentlich sichtbare Inhalte und Medienobjekte.
AI/RAG-nahe Infrastruktur
Qdrant/Vektorsuche, OpenAI-Anbindung und KI-gestützte Workflows werden als Systembausteine nutzbar gemacht.
Arbeitsmodell
Erst Systembeweis, dann Einsatzmodell.
Projektpotenzial prüfen
Ziel, Daten, Workflows, Systemumfang und sinnvoller erster Umsetzungsschritt werden strukturiert geklärt.
Systemtag
Für fokussierte B2B-Systemarbeit: MVP-Architektur, Dashboards, APIs, Qdrant/OpenAI-Anbindung, Deployment, Debugging und produktiver Fortschritt am laufenden System.
Projektpaket
Für klar umrissene MVPs, Dashboard-Systeme oder Workflow-Bausteine mit definiertem Ergebnis. Preis nach Umfang und Systemtiefe — nicht nach reiner Entwicklungszeit. Erste lauffähige MVP-Systemstände ab ca. 21 Tagen — mit Ausbau bis zum produktiven Betrieb je nach Umfang.
Builder Context
Technische Grundlage, Produktblick und verantwortete Umsetzung.
Ich arbeite dort, wo mehrere technische Ebenen zusammenkommen: Frontend, Backend, Datenmodell, Dashboards, Deployment, SEO-Auslieferung und laufender Betrieb.
KI beschleunigt Analyse, Variantenbildung und Codearbeit. Der entscheidende Wert liegt in Architektur, Prüfung, Integration und Verantwortung. Qdrant/Vektorsuche, OpenAI-API und Mollie-Integration sind als Systembausteine im Gesamtstack angelegt.
Full-Stack in einem System
Frontend, Backend, Datenbank, API, Deployment und Betrieb werden zusammen gedacht.
Produktionsnähe
Lauffähige Systeme mit Nginx, Docker, Smoke-Checks, Rollback-Logik und klarer Betriebsprüfung.
AI-Beschleunigung
KI verkürzt Analyse, Variantenbildung und Umsetzung; Architektur und Prüfung bleiben menschlich geführt.
Medien- & Publishing-Logik
Contentflows, Rollen, Zielstrukturen, SEO und Veröffentlichung werden als Prozess abgebildet.
Geeignete Projekte
Wenn Systemdenken wichtiger ist als nur Umsetzung.
MVPs
Wenn aus einer Idee ein live nutzbarer erster Systemstand entstehen soll.
Dashboards
Wenn Daten, Inhalte oder Abläufe sichtbar gesteuert werden müssen.
Workflow-Systeme
Wenn Informationen durch einen klaren Prozess geführt werden sollen.
Publishing & Content
Wenn Inhalte als Feeds, Cards, Detailseiten und SEO-fähige Medienobjekte nutzbar werden sollen.
Datenbankgestützte Web-Apps
Wenn strukturierte Daten, Rollen, APIs, Frontend und Betrieb zusammenkommen.
Technische Projektklärung
Wenn Anforderungen, MVP-Struktur und erster Umsetzungsschritt geschärft werden müssen.
Anfrage
Technisches Projekt mit realem Umsetzungsbedarf?
Der beste Einstieg ist eine kurze Prüfung des Projektpotenzials: Was soll entstehen, welche Daten oder Workflows sind betroffen, welche technische Struktur ist sinnvoll und welcher erste belastbare Umsetzungsschritt bietet den größten Nutzen?