Sebastian
Ingenieur. KI-Anwender. Enthusiast.
Ingenieur. KI-Anwender. Enthusiast.
Ich bin Sebastian. Im Hauptberuf Senior Manager im Product Lifecycle Management bei einer globalen Beratungsfirma. Mein Hintergrund: Ingenieur. Kein Informatiker, kein Programmierer.
Ich weiss in der Theorie, wie Software funktioniert. Aber Code schreiben? APIs konfigurieren? Server aufsetzen? Das war für mich komplettes Neuland. In der Praxis ist alles deutlich komplexer, als es in der Theorie aussieht.
Genau das macht dieses Projekt ehrlich: Hier dokumentiert nicht jemand, der seit 20 Jahren programmiert. Hier dokumentiert ein Ingenieur, der zum ersten Mal die Kommandozeile öffnet und mit KI als Partner lernt, was möglich ist.
AO Projects ist meine Antwort auf die Frage: Was passiert, wenn man KI wirklich ernst nimmt? Nicht als Spielzeug, nicht als Hype-Thema, sondern als echten Arbeitspartner. Alles was hier steht, habe ich selbst gebaut, getestet und dokumentiert — mit John als KI-Partner und mit mehr Kaffee als empfohlen.
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Die gesamte Infrastruktur läuft auf einem einzigen Mac Mini. Kein Cloud-Server, kein großes Budget — ein Rechner, der 24/7 arbeitet.
OpenClaw installieren ist der einfache Teil. Das Setup drumherum — Memory, Kanäle, Modelle, Scripte — das ist die eigentliche Arbeit. Hier die wichtigsten Erkenntnisse:
Das war die erste Überraschung: Jede neue Session ist ein leeres Blatt. Kein Kontext, kein Gedächtnis. Ohne ein gepflegtes Memory-System und sauber strukturierte Konfigurationsdateien (AGENTS.md, USER.md, SOUL.md) fängt man jedes Mal von vorne an. Das Memory einlesen zu Beginn jeder Session ist kein Nice-to-have — es ist Pflicht.
Ein guter Prompt ist wie eine gute Funktion — präzise Eingabe, vorhersagbare Ausgabe. Vage Anweisungen führen zu vagen Ergebnissen. Ich behandle Prompts mittlerweile wie Code: strukturiert, getestet, versioniert. Je konkreter die Aufgabenstellung, desto besser das Ergebnis. Das gilt für Skills genauso wie für einmalige Anfragen.
Am Anfang lief alles über die Webchat-Konsole. Dann kam Discord dazu — und plötzlich konnte John im Hintergrund arbeiten und Ergebnisse zurückmelden. Telegram für mobilen Zugriff unterwegs. E-Mail für den Morning Brief. Jeder Kanal hat seinen Zweck, und die Kombination macht das Setup erst alltagstauglich.
Sonnet ist schnell und günstig — aber bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben stößt es an seine Grenzen. Für Architekturentscheidungen, Code-Reviews oder kreative Problemlösung führt an Opus kein Weg vorbei. Ich habe gelernt, das richtige Modell für die richtige Aufgabe einzusetzen. Das spart am Ende mehr als es kostet.
Es gibt tausende Beiträge über KI. Die meisten wiederholen dieselben Phrasen. "KI wird alles verändern." "Die Zukunft der Arbeit."
Ich wollte es ausprobieren. Nicht reden, sondern bauen. Nicht theoretisieren, sondern machen. Und dann ehrlich dokumentieren, was funktioniert und was nicht.
AO steht für Alpha und Omega — Anfang und Ende. Die Idee: Vom ersten Tag an alles offen zeigen. Die Fehler, die Umwege, die Durchbrüche. Kein poliertes Marketing, sondern echte Learnings.
Wenn du das hier liest und denkst "das will ich auch ausprobieren" — dann hat es funktioniert.
