Diese Website ist die Demo
Der Stack, den ich verkaufe — Sie stehen gerade darin.
Die meisten Referenzen sind Screenshots von Projekten, die Sie nie selbst bedienen. Diese hier nicht: Die Website, auf der Sie gerade lesen, läuft auf genau dem Stack, den ich für Kundenprojekte baue. Kein Demo-Mockup, kein Schaufenster — Produktivbetrieb.
Was Sie hier live sehen können
Der KI-Assistent unten rechts
Ein RAG-gestützter Chat, der aus den Inhalten dieser Website antwortet — nicht aus dem Allgemeinwissen eines Sprachmodells. Stellen Sie ihm eine Frage zu meinem Stack; die Antwort kommt aus genau den Seiten, die Sie hier sehen.
Streaming-Antworten in Echtzeit
Die Antworten erscheinen Token für Token, während sie entstehen — kein Warten auf den vollständigen Block. Das Streaming läuft direkt durch TYPO3, ohne separaten Dienst daneben.
Das Memory-Flyout
Ein Flyout zeigt Ihnen transparent, was die Website aus Ihrem Besuch mitgenommen hat — welche Themen Sie interessiert haben und woraus der Assistent seine Antworten zieht. Tracking, das Sie einsehen können, statt es zu verstecken.
Was darunter läuft
TYPO3 als Headless-Backend liefert die Inhalte, Next.js rendert das Frontend, eine PSR-15-Middleware hält den Chat-Stream, und die RAG-Pipeline sucht über native MariaDB-Vektoren in genau diesem Content. Vektoren und Inhaltsdaten liegen in derselben Datenbank — keine separate Vektor-DB.
Die ganze Architektur — vier Layer, Datenfluss, Provider-Anbindung — habe ich auf der KI-Architektur-Seite aufgeschlüsselt.
Womit das gebaut wurde
Gebaut habe ich diese Website mit KI-Werkzeugen, die ich selbst entwickelt habe — darunter t3gen, ein Lifecycle-Assistent für TYPO3-Projekte: Setup, Content-Elemente, Upgrades und Code-Qualität lassen sich über eine MCP-Schnittstelle direkt aus der Entwicklungsumgebung steuern. t3gen läuft in meinen Projekten produktiv und treibt einen Großteil der Arbeit, die Sie hier sehen.
Das ist der Unterschied zwischen „setzt KI ein“ und „baut die Werkzeuge dazu selbst“.
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