KI-Labor
Hier zeige ich, woran ich gerade arbeite — echte KI-Projekte aus der Praxis: Technologie, konkreter Nutzen, Ablauf und Ergebnis. Kein Hype, sondern KI-Engineering, das in Produktion geht. Aus dem Rhein-Main-Gebiet.
Diese n8n-Automatisierung produziert und verteilt jede Woche fertige KI-Videos — komplett ohne menschlichen Handgriff
Fünf n8n-Workflows produzieren und verteilen jede Woche fertige Kurzvideos — ohne dass ein Mensch eingreift. Der Ablauf pro Video: RSS-Feed oder Themen-Tabelle liefert den Rohstoff, ein KI-Agent wählt die Top-Themen, Perplexity recherchiert Fakten nach, GPT-4.1 schreibt vier Szenen-Prompts, Googles VEO3 generiert die Clips, eine ffmpeg-API schneidet sie zusammen, Branding und Outro kommen automatisch dazu — dann verteilt Blotato das fertige 9:16-Video auf YouTube, TikTok, Instagram, Facebook und LinkedIn, mit einer eigenen KI-Caption je Plattform. Das System ist bei Kunden im Einsatz, jeweils an deren Formate und Freigabe-Prozesse angepasst — aus Vertraulichkeitsgründen zeige ich es hier am eigenen Produktivsystem.
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KI-Kursgeneratoren 2026: Wer erstellt Kurse automatisch — und was die Werkzeuge nicht lösen
KI-Werkzeuge erzeugen aus vorhandenen Dokumenten inzwischen komplette Online-Kurse — mit Gliederung, Quiz, Lernkarten und Avatar-Videos, exportierbar ins Lernmanagementsystem. Die Preise reichen von rund 1.400 US-Dollar im Jahr für ein Autorentool bis zu 47.000 US-Dollar für eine Plattform mit Mindestabnahme. Was dabei entsteht, ist Form: Struktur, Didaktik, Oberfläche. Die fachliche Substanz und ihre Aktualität stellt weiterhin ein Mensch — die Anbieter selbst schreiben eine menschliche Kontrolle in ihre Dokumentation. Für geförderte Weiterbildung kommt eine harte Grenze dazu: Zugelassen wird nach AZAV immer der Träger und seine Maßnahme, niemals das Werkzeug.
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Claude Code Fast Mode: mit /fast bis zu 2,5x schneller — plus 4 weitere Speed-Hebel
Ein größeres Claude-Abo macht Claude Code nicht schneller: Max 20x kauft Kontingent und Priorität, nicht Modell-Tempo. Geschwindigkeit kommt aus fünf Hebeln: Fast Mode (/fast) beschleunigt Opus-Antworten laut Anthropic-Dokumentation um bis zu 2,5x bei identischer Qualität — abgerechnet über Usage Credits, außerhalb der Abo-Limits. Dazu kommen ein niedrigerer Effort-Level für Routineaufgaben, das passende Modell je Aufgabe, parallele Sessions mit Subagenten für echten Mehrdurchsatz und der API-Split für Batch-Lasten. Wer die Hebel kombiniert, arbeitet spürbar schneller, ohne die Abo-Kontingente zu leeren — die Wartefenster nach erreichtem Limit entfallen gleich mit.
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Open Source vs. Closed: Llama, DeepSeek & Mistral gegen GPT, Claude & Gemini — was der Unterschied wirklich bedeutet
„Open Source“ heißt bei Sprachmodellen: Die Modell-Gewichte sind frei verfügbar — Llama, DeepSeek, Qwen, Kimi oder Mistral kannst du herunterladen und selbst betreiben. „Closed“ heißt: GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) und Grok (xAI) nutzt du nur über die API des Anbieters — das Modell selbst bekommst du nie. Zwei Mythen vorweg: Offen heißt nicht gratis (die Gewichte kosten nichts, der Betrieb schon), und geschlossen heißt nicht automatisch besser (viele Coding- und Agent-Benchmarks sind gleichauf). Geopolitisch bemerkenswert: Die US-Spitze ist geschlossen, die chinesische Spitze offen — und Europas Champion Mistral setzt auf offene Gewichte. Faustregel: Datenschutz + Kontrolle → offen; Komfort + Reasoning-Spitze → geschlossen; in der Praxis oft hybrid.
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Claude nutzt Brave, ChatGPT nutzt Bing — warum deine Website je nach KI-Engine völlig anders sichtbar ist
Deine Website taucht bei ChatGPT auf, bei Claude aber kaum? Das liegt nicht an dir, sondern daran, dass KI-Engines aus verschiedenen Such-Indizes ziehen. ChatGPT nutzt Bing, Claude nutzt Brave Search — zwei getrennte Suchmaschinen. Bing nimmt IndexNow-Meldungen an (schnelle Indexierung), Brave betreibt einen eigenen Crawler und ignoriert IndexNow. Am echten Beispiel heiner.io: Bing hat rund 10 Seiten indexiert, Brave nur die Startseite — deshalb nennt ChatGPT die Marke rund viermal so oft wie Claude. Die Hebel für Brave/Claude sind kein Knopf, sondern Signale: interne Verlinkung, Backlinks, Zeit. Kernaussage: GEO ist nicht ein Index, sondern mehrere.
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Aus einem frontalen Avatar-Clip seitliche, sprechende Cutaways — per KI, ohne neu zu drehen
Du hast ein frontales KI-Avatar-Video und brauchst eine Seitenperspektive (Nachrichten-/Webinar-Look)? Neu drehen ist nicht nötig. Aus einem einzigen Frame lässt sich ein seitliches, sprechendes Schnittbild generieren. Der Schlüssel sind drei Dinge: ein sauberer Frame, mehrere echte Referenzbilder als Identitäts-Anker (Multi-Referenz, bis 7 Bilder) und ein Prompt, der Kamera und Sprechbewegung steuert. Ich habe zwei Werkzeuge gegeneinander getestet — Kling AI Omni und Higgsfield Seedance. Ergebnis: nicht das teurere Tool entscheidet, sondern die Kombination aus Modell, Referenzbildern und Prompt. Kling rendert schneller, Higgsfield liefert ohne Wasserzeichen.
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KI-Agenten für Unternehmen — Software, die plant, Werkzeuge nutzt und handelt (kein Chatbot)
Ein KI-Agent ist kein Chatbot. Ein Chatbot antwortet — ein Agent handelt: Er plant ein Ziel, ruft selbstständig Werkzeuge auf (APIs, Dateien, Datenbanken, andere Programme), prüft Ergebnisse und korrigiert sich, bis die Aufgabe erledigt ist. Konkret heißt das: ein Agent liest eingehende Rechnungen und bucht sie, oder baut aus rohem Videomaterial eine komplette Kampagne. Bei mir laufen solche Agenten produktiv — Claude Code orchestriert, Werkzeuge über MCP, Teilaufgaben an Sub-Agenten. Diese Seite zeigt, was ein KI-Agent ist, was er für dein Unternehmen erledigt und wo die Grenzen sind. Ehrlich, aus der Praxis.
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MCP vs. API — wann nimmt man das Model Context Protocol, wann eine normale API? Das Entscheidungs-Framework aus der Praxis
Kurz gesagt: Nimm eine API, wenn DU vorab entscheidest, was passiert — ein deterministischer, wiederholbarer Ablauf, etwa jeden Tag dasselbe Video rendern. Nimm MCP (Model Context Protocol), wenn ein KI-Agent zur Laufzeit selbst entscheiden soll, welches Werkzeug oder Modell er nutzt. MCP ist der offene Standard, über den Claude und andere Assistenten Werkzeuge zur Laufzeit entdecken und aufrufen — quasi der USB-Anschluss für KI-Kontext. In der Praxis mischt man beides: Higgsfield hängt bei mir per MCP am Agenten, weil er das passende Modell selbst wählt; HeyGen und Notion laufen per API als fester, reproduzierbarer Ablauf; n8n kann beides. Diese Seite zeigt das Entscheidungs-Framework an fünf real angebundenen Tools — kein Hype, sondern Erfahrung.
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HeyGen per REST-API statt MCP: warum ein Avatar-Renderer ein deterministischer Batch ist — und die teuerste Lehre (Format-Match)
Kurz gesagt: HeyGen hängt bei mir bewusst per REST-API am System, nicht per MCP. Grund: Ein Avatar-Renderer ist ein deterministischer, wiederholbarer Batch — der Avatar ist fest, die Stimme ist fest, und die Bild-Dimension kommt hart aus dem Zielformat. Hier soll nichts ein Agent zur Laufzeit entscheiden, sondern jedes Video gleich und reproduzierbar herauskommen. Die teuerste Lehre dabei: Das Avatar-Format muss zum Ziel-Format passen — ein 16:9-Avatar in einem 9:16-Canvas ergibt schwarze Balken (Letterbox). Deshalb steht das Format als Code-Regel im Client, nicht im Ermessen eines Agenten. Neu 2026: HeyGens Video Agent v3 erzeugt aus einem Prompt ganze Multi-Szenen-Videos mit Auto-B-Roll — und ist per API scriptbar.
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KI-Entwickler & AI Engineer im Rhein-Main-Gebiet: KI-Projekte real umgesetzt — Claude Code, AI-Agenten, MCP
André Heiner ist AI Engineer und KI-Entwickler im Rhein-Main-Gebiet (Wiesbaden, Frankfurt, Mainz). Statt Demos und Folien liefert er KI-Projekte, die am nächsten Morgen in Produktion laufen: KI-Agenten mit Claude Code, MCP-Anbindungen, RAG-Pipelines, Workflow-Automatisierung mit n8n und LLM-Integration. Jedes Projekt ist real umgesetzt, dokumentiert und übergebbar — keine Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter. Der Ablauf: kostenloses Erstgespräch, ein klar umrissener Pilot mit gedeckeltem Aufwand, dann schrittweiser Ausbau, auf Wunsch mit Vor-Ort-Termin im Rhein-Main. Verfügbar für Projekte direkt oder über Personalvermittler und Staffing-Partner. Die Fälle im KI-Labor sind die Beweise — echte Systeme, datiert und live nachprüfbar.
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Vom Rohvideo zur fertigen Präsenz: Ein KI-Agent baut Landingpage, PDF-Bericht und gebrandete E-Mail — vollautomatisch, am realen Projekt
Am realen Projekt: Aus rohem Drohnen- und Handy-Videomaterial entsteht an einem Tag eine komplette Online-Präsenz — vollautomatisch orchestriert von einem KI-Agenten. Claude Code (ein KI-Assistent, der direkt im Terminal arbeitet) steuert die ganze Kette: Videos werden gelesen und kategorisiert, die besten Szenen ausgewählt, auf Cloudflare R2 gespeichert, daraus eine Landingpage mit Auto-Play-Vorschauen gebaut, ein mehrseitiges PDF im Corporate Design erzeugt und eine gebrandete E-Mail terminiert versendet. Der Agent lädt bei Bedarf spezialisierte Skills, fächert Teilaufgaben an Sub-Agenten aus und bindet externe Werkzeuge über MCP-Server an. Die eigentliche Arbeit erledigen Node.js-Skripte (ffmpeg, R2, Puppeteer, Brevo) — der KI-Agent ist der Dirigent. Genau diese Pipeline setze ich für Unternehmen im Rhein-Main/DACH um — verfügbar für Projekte.
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Videos automatisch lesen und kategorisieren: KI-Vision zieht Keyframes, erkennt Motive und wählt die besten Szenen — am realen Projekt
Am realen Projekt: Stundenlanges Rohvideo wird in Minuten lesbar. Aus jedem Clip zieht ffmpeg automatisch Keyframes (Standbilder aus dem Video-Stream); eine KI-Vision (Claude bzw. ein austauschbares Bildmodell) erkennt darauf Motiv, Tag oder Nacht, Jahreszeit, Lichtstimmung, ob Personen im Bild sind und welcher Szenentyp vorliegt (Übersicht, Action, Detail). Der KI-Agent sortiert die Clips, wählt die besten Szenen aus und legt alles auf Cloudflare R2 ab — das Original als Master plus eine web-optimierte Vorschau und ein Vorschaubild. So wird ungenutztes Material auf der Festplatte zu durchsuchbarem, sofort verwertbarem Content. Gesteuert wird das von Claude Code über Node.js-Skripte. Diese Aufbereitung mache ich für Unternehmen mit eigenem Footage-Bestand — verfügbar für Projekte.
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Gebrandete Berichte und E-Mails per KI: PDF im Corporate Design, Brevo-Versand und E-Mail-Routing — am realen Projekt
Am realen Projekt: Ein KI-Agent erzeugt aus Inhalten ein gebrandetes PDF und eine gebrandete E-Mail — komplett im Corporate Design des Kunden. Das PDF entsteht per Puppeteer aus HTML mit Design-System, Kopf-Banner, Seitenzahlen und QR-Code; die E-Mail trägt Header-Banner, Signatur mit Foto und Footer mit Impressum/Datenschutz und wird über die Brevo-API zu einem festen Termin versendet. Wichtig dabei: ein sauberes Reply-To-Routing sorgt dafür, dass Antworten im richtigen Postfach landen, und eine Archiv-Kopie geht automatisch mit. So entstehen professionelle, markenkonforme Dokumente und Mailings auf Knopfdruck — gesteuert von Claude Code über Node.js-Skripte. Genau diese Dokument- und E-Mail-Automatisierung richte ich für Unternehmen ein und übergebe sie — verfügbar für Projekte.
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Backup, Secrets & Disaster Recovery: deinen KI-/Automatisierungs-Stack ausfallsicher machen
Disaster Recovery für einen KI-/Automatisierungs-Stack heißt: Code, Konfiguration und Secrets sind so gesichert, dass ein Festplatten-Crash oder Rechnerwechsel keine Arbeitsfähigkeit kostet. Das gelingt mit drei entkoppelten Schichten — der Code in privaten Git-Repos, die Secrets (.env, API-Keys, Tokens) age-verschlüsselt in einem separaten Vault-Repo, und die Betriebs-Credentials im Credential-Store der Plattform (z. B. n8n-Cloud, also gar nicht lokal). Entscheidend: Secrets gehören nie im Klartext ins Git; ein einziger Schlüssel im Passwort-Manager plus Offline-Kopie entschlüsselt das Backup. Ein neuer Rechner ist so in Minuten wieder voll arbeitsfähig.
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Rechnungen automatisch an DATEV: Beleg-Workflow mit n8n, KI-Agent und Google Drive — am realen Beispiel
Am realen Projekt: Eingehende Rechnungen landen automatisch in der Buchhaltung — ohne Handarbeit. Ein KI-Agent liest jede PDF-Rechnung aus dem E-Mail-Postfach, erkennt Rechnungsnummer, Betrag und Zahlungsart und entscheidet, ob es eine Kreditkarten-Zahlung oder eine Überweisung ist. Die Automatisierung (gebaut mit n8n) leitet den Beleg an das passende DATEV-Upload-Postfach weiter und legt das Original parallel in Google Drive ab. Ein Testmodus (Dry-Run) sendet zunächst nur an eine Test-Adresse, nicht lesbare Belege lösen eine Hinweis-Mail aus statt den Lauf zu stoppen. Im ersten Testlauf wurden 7 von 7 Rechnungen korrekt erkannt und einsortiert (2 Kreditkarte, 5 Überweisung).
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KI- & Prozessautomatisierung in Wiesbaden & Rhein-Main: Aufgaben automatisieren statt abarbeiten
André Heiner automatisiert wiederkehrende Geschäftsprozesse für kleine und mittlere Unternehmen in Wiesbaden und im Rhein-Main-Gebiet: vom Rechnungseingang über die Angebotserstellung bis zur E-Mail-Bearbeitung. Statt teurer SaaS-Abos oder anonymer Agentur arbeitet ein benannter Ansprechpartner mit n8n (self-hosted, DSGVO-konform) und KI-Modellen wie Claude — die Daten bleiben in der EU bzw. auf dem eigenen Server. Der Ablauf: kostenloses Erstgespräch, Analyse der größten Zeitfresser, ein erster automatisierter Prozess als Pilot, dann schrittweiser Ausbau. Auf Wunsch mit Vor-Ort-Termin im Rhein-Main. Ziel: weniger Handarbeit, weniger Fehler, mehr Zeit fürs Kerngeschäft.
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Claude Code Skills: wiederkehrende Aufgaben einmal beibringen — überall nutzen
Ein Claude Code Skill ist eine wiederverwendbare, benannte Anleitung — eine Markdown-Datei (SKILL.md) mit kurzer Beschreibung und Schritt-für-Schritt-Vorgehen —, die einem KI-Assistenten wie Claude eine wiederkehrende Aufgabe als festes Muster beibringt. Sobald die Beschreibung zur Anfrage passt, lädt sich der Skill automatisch und arbeitet projektübergreifend immer gleich. Der Nutzen: konsistente Ergebnisse, deutlich weniger Zeit pro Aufgabe und konserviertes Wissen, das sich an Team oder Kunden weitergeben lässt — ganz ohne Programmierung. Skills liefern das Können, MCP-Connectoren die Werkzeuge.
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Digitaler Zwilling mit KI: dein Gesicht, deine Stimme — jederzeit einsatzbereit
Ein digitaler Zwilling ist ein KI-Modell der eigenen Person — trainiert auf Gesicht, Mimik und Stimme —, das dich in beliebigen Szenen darstellt, ohne dass du erneut vor die Kamera musst. Der Workflow: KI-Agenten (Claude mit Skills und MCP) orchestrieren die Tools, Higgsfield Soul erzeugt identitätstreue Bilder (dein Gesicht, dein Lächeln, deine Brille), ein Voice-Clone liefert deine Stimme, und HeyGen oder Synthesia animieren daraus lippensynchrone, sprechende Videos. Das Ergebnis ist deine gebrandete digitale Identität — jederzeit, in jeder Umgebung, passend zu jedem Anlass. Ideal für Thumbnails, Social-Videos und Corporate-Content.
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Workflow-Automatisierung mit n8n: Schluss mit Klickarbeit
n8n ist ein Workflow-Automatisierungs-Tool, das wiederkehrende Aufgaben übernimmt — vom Trigger (Webhook, Zeitplan, Formular) über Verarbeitungs- und KI-Schritte bis zur Aktion (CRM, E-Mail, Slack, Datenbank). Der entscheidende Vorteil gegenüber Make und Zapier: n8n ist self-hostable, die Daten bleiben in der EU bzw. auf deinem Server (DSGVO-konform), und es fallen keine Kosten pro Task an. KI-Nodes für Claude oder OpenAI sind nativ eingebaut — so werden aus stumpfer Klickarbeit verlässliche, automatisierte Abläufe.
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Cloudflare R2 als Media-CDN: Videos & Bilder günstig und schnell ausliefern
Cloudflare R2 ist S3-kompatibler Objektspeicher ohne Egress-Gebühren: Du zahlst für den Speicher, nicht für den ausgelieferten Traffic. Für Media auf einer Website — Videos, Bilder, KI-generierte Diagramme — ist das der entscheidende Vorteil gegenüber AWS S3 (Egress-Kosten) und Google Drive (kein echtes CDN). Über eine Custom Domain wie media.heiner.io liefert R2 die Dateien direkt über Cloudflares globales Edge-Netz aus: schnell, stabil, sauber einbettbar und vom Code-Repository entkoppelt.
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