Stufe 3 · Bauen
Erster Agent in 30 Minuten, MCP-Server schreiben, Multi-Agent-Pipelines orchestrieren, lokale LLMs als Backend. Tiefe technische Tutorials mit lauffähigem Code — TypeScript, Python, Claude SDK.
Für Builder mit Code-Skills, die eigene Agents bauen, nicht nur nutzen wollen.
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RAG lokal einrichten: Deine Verträge, Handbücher und Firmendokumente mit einer lokalen KI durchsuchen — ohne Cloud, ohne Datenschutz-Risiko. Schritt-für-Schritt mit AnythingLLM und Ollama.
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GPU-VRAM, RAM, CPU, SSD — welche Hardware du wirklich brauchst, um LLMs lokal laufen zu lassen. Mit konkreten GPU-Empfehlungen nach Budget und VRAM-Tabelle für alle gängigen Modellgrößen.
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Ollama vs LM Studio — die zwei wichtigsten Tools für lokale LLMs im direkten Vergleich. Feature-Tabelle, Stärken, Schwächen und wann du welches Tool (oder beide) nutzen solltest.
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AMD-GPUs für lokale KI: RX 7900 XTX Setup mit ROCm und Vulkan, Performance-Vergleich mit NVIDIA, welche Modelle auf 24 GB VRAM laufen und typische Fallstricke bei Treibern und Kompatibilität.
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Vergleich der drei großen Open-Source-Modellfamilien: Meta Llama, Alibaba Qwen und Mistral AI. Modellgrößen, Quantisierung, Stärken/Schwächen und konkrete Empfehlungen nach Use Case und Hardware.
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LM Studio installieren und in 10 Minuten das erste lokale LLM starten: Download, Modellauswahl, GPU-Offloading, Chat-Interface und lokaler API-Server — Schritt für Schritt.
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Baue dein eigenes lokales ChatGPT: Von der Hardware über die Software bis zum ersten Chat. Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Ollama und LM Studio — kostenlos, offline, DSGVO-konform.
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Wie ich eine vollautomatische YouTube-Pipeline für KI-Erklärvideos gebaut habe. Mit echtem Code, allen Crashes und der Lösung über Replicate API.
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MCP Server bauen Schritt für Schritt: Pipeline mit Claude API, Astro-Dashboard, Auto-Deploy. Mit echtem Code, eigenen Bugs und allen Stolpersteinen.
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Wie du KI-Automatisierung als Solo-Selbstständiger angehst — ohne SaaS-Abos, ohne Vendor-Lock-in. Konkrete Pipeline-Architekturen mit Code-Beispielen.
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Ollama als lokales LLM-Backend für KI-Agents: Installation, Hardware-Anforderungen und Setup für DSGVO-konforme Agent-Pipelines mit Llama 3, Qwen und Mistral.
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Hardware-Guide für deinen eigenen KI-PC: Komponentenliste, Setup und Software-Stack für lokale LLM-Inference, MCP-Server-Entwicklung und privacy-first Agent-Pipelines.
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Komplettes Tutorial: KI-Agent mit Claude API, Tool-Use und Agent-Loop. Lauffähiger Code in TypeScript, getestet, mit Web-Search-Beispiel. In unter 60 Minuten.
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KI-Agent erstellen 2026 — drei Wege im Vergleich: ohne Code (Cowork, n8n), Low-Code (LangFlow) oder mit Anthropic SDK. Mit Stack, Kosten und Praxis-Stolpersteinen.
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Build-in-Public Teil 1: Die christianohle-Multi-Agent-Pipeline im Überblick. 15 spezialisierte KI-Agenten, ein Daily-Run, ein fertiges YouTube-Video. Mit Code aus dem Repo.
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Build-in-Public Teil 5: Wie der B-Roll-Agent mit Claude Haiku Narration analysiert, Cutaway-Momente identifiziert und Pexels-Clips per ffmpeg überlagert.
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Build-in-Public Teil 4: Wie der Visual-Orchestrator-Agent mit ThreadPoolExecutor 6 Sub-Agents koordiniert — parallel CPU/API, seriell GPU, mit Fallback-Ketten.
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Build-in-Public Teil 2: Wie der Topic-Ranker-Agent in 5 Sekunden 60 News-Headlines auf 5 Kriterien bewertet — mit Score 0–110 und transparentem Reasoning.
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Build-in-Public Teil 3: Wie der Script-Generator-Agent ein 14-20-Szenen-Video-Script gegen ein Pydantic-Schema validiert — mit Claude Opus und Hook-Phase-Constraints.
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Build-in-Public Teil 6: Wie zwei Agents zusammenarbeiten — Voice-Agent erzeugt MP3 mit ElevenLabs, Subtitle-Agent transkribiert mit Whisper auf Word-Level.
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Build-in-Public Teil 7: Wie der Assembly-Agent mit ffmpeg per-Szenen-Merge, FPS-Normalisierung und Sidechain-Ducking-BGM zu einem Master-MP4 zusammenfügt.
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Build-in-Public Teil 8: Vollständige TCO-Analyse der christianohle-Multi-Agent-Pipeline. Pro-Agent-Kosten, Skalierungs-Rechnung, was sich bei 100 Videos pro Tag ändert.
Themen-Übersicht
Claude API, Tool-Use, Agent-Loop — Schritt für Schritt zum lauffähigen Agent.
Eigene MCP-Server schreiben, Tools registrieren, in Agent-Pipelines integrieren.
Pipeline-Architektur, Kosten-Transparenz, Faceless-YouTube als Showcase.
Ollama als Agent-Backend, KI-PC für Agent-Development, DSGVO durch Eigenbetrieb.