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Ich habe meine eigene Landing Page in meinen KI-Strategie-Agenten gefüttert und sie in 24 Stunden neu aufgebaut – Conversion-Messaging transformiert durch Dogfooding des Produkts, das ich verkaufe.
Ich habe in 75 Tagen eine 9-Agenten-Marketing-Plattform gebaut, die aus jedem Gespräch lernt – erzähl einem Agenten von deinem Unternehmen, und alle neun werden gemeinsam smarter.
Ich habe 24 Stunden damit verbracht zu debuggen, warum meine React-App weiterhin HTTP-Anfragen von HTTPS-Seiten machte – obwohl mein Code sie konvertierte. Der Schuldige hat mich schockiert.
Ich habe in 4 Wochen 3 KI-Marketing-Agenten mit Multi-Tenant-Architektur gebaut – das entspricht dem, was ich in einem Monat beim Aufbau meines vorherigen Produkts erreicht habe, das 7 Monate bis zum Launch brauchte.
Ich hätte beinahe einen wichtigen TTS-Engine-Tausch einfach mit "Daumen drücken" geshippt – bis meine KI-Assistenten die Risiken aufgezeigt und mir geholfen haben, stattdessen eine kugelsichere Feature-Flag-Strategie zu entwickeln.
Ich habe eine 3-minütige Signup-Verzögerung aufgespürt, die sich als Schrödingers Nutzer herausstellte – gleichzeitig existierend und nicht existierend aufgrund von Datenbankreplikationsverzögerungen zwischen Schreibvorgängen und Lesevorgängen.
Ich habe mein KI-Tool neu gebaut, nachdem ich beobachtet hatte, wie es zuversichtlich falsche Informationen über mein eigenes Fachgebiet verbreitete – hier ist der 4-Schritte-Workflow, der dich statt die KI in Kontrolle bringt.
Ich dachte, meine Cloud Run-Migration war makellos, bis ein einziger KI-Parameter – Temperature auf 0,7 statt 0 gesetzt – 30 % fehlgeschlagene API-Aufrufe verursachte und mich 54 Dollar/Monat in verschwendeten Tokens kostete.
Ich habe von AWS zu GCP migriert und eine 92%ige Kostenreduzierung mit 10-fach schnellerer Leistung erreicht – hier ist, was ich beim Verwerfen von „Best Practices" für eine pragmatische Architektur gelernt habe, die wirklich funktioniert.
Ich habe einen KI-Podcast-Generator gebaut, mit dem du die Inhalte gestalten kannst, bevor sie erstellt werden – weil ich es leid war, dass mir KI während meines Pendlerwegs Wikipedia vorliest.
Nach 5.000 Stunden mit KI-Modellen schlägt Gemini 2.5 Pro Claude und ChatGPT beim Coding – hier ist, warum es mein Standardtool für den Aufbau komplexer Anwendungen geworden ist.
Nach 10 Tagen, in denen ich KI-generierte Podcasts mit CrewAI erstellt habe, habe ich gelernt: Das Framework ist bemerkenswert einfach zu bedienen – qualitativ hochwertige Inhalte erfordern aber nach wie vor echten menschlichen Einsatz.