KI-Eskalation – Artie, die KI-Weiterbildungsdatenbank

Vor einiger Zeit wollte ich mir aktuelle KI-Weiterbildungen anschauen. Kriterien: kostenlos, von renommierten Anbietern — Anthropic, OpenAI Academy, solche Player.

Was als simple Google-Suche begann, eskalierte.

Ich mag den englischen Satz dafür: „I got carried away."

Das Ziel war klar. Aber als AI-Aficionado weigere ich mich, wie ein Neuland-Neandertaler mit Google anzufangen und dann selbst zu klicken, wer was hat, für wieviel, in welcher Dauer. Das muss doch eleganter gehen.

What could have been a Google search wurde eine Freizeitbeschäftigung. Immer mal eine halbe Stunde hier, eine Stunde da, unterbrochen durch Token-Limits, Gesundheitsrückschläge und das normale Leben drumherum.

Was ist passiert?

Ich wollte schon immer mal den Master-AI und seine Slave-AIs testen. Also habe ich mit Claude Code angefangen, das Projekt zu besprechen. Mein Master ist Leon (weil Claude so französisch daherkommt, Jean Reno ein bekannter französischer Schauspieler ist, der die Rolle des Auftragskillers… ach vergesst es, ist hier eh nicht relevant). Ich bin kein Programmierer, kein Softwareentwickler, kein Python-Coder, habe quasi kaum Vorkenntnisse. Das sollte Leon berücksichtigen. Spoiler: hat er. Und für alle notwendigen Schritte sehr detaillierte, DAU-freundliche Anleitungen geschrieben und mir helfend über die Schulter geschaut, der Zugriff auf meinen Browser war gegeben. Leon hat also seine Servants gerufen. Ein ganzes Team. Und diese Rollen vergeben:

• Maya – Data Architect
• Max – Crawler Engineer
• Finn – Backend Developer
• Sophie – Frontend & UX
• Kai – Content Curator

Also gingen wir los.

Als erstes besprachen wir die Parameter und das Vorgehen, definierten Meilensteine, den Technologiestack, Datenströme und legten einen gemeinsamen Projektordner an, auf dem Claude lokalen Zugriff hat und nach Belieben rumwerkeln kann. Schließlich teilten wir das Projekt in entsprechende Schritte, die jeweils ein Quality Gate durchlaufen sollten. Es stand ein Plan im Raum. Die Ordnerübersicht sah dann so aus:

KI-Weiterbildungsdatenbank/
├── PROJEKT.md     ← Projektübersicht, Teamrollen, Etappen
├── docs/          ← Dokumentation, Entscheidungen
├── database/      ← Datenbankschema, SQL-Dateien
├── frontend/      ← HTML, CSS, JavaScript der Webseite
├── crawler/       ← Python-Skripte für automatische Updates
└── data/          ← Kursdaten, CSV/JSON-Exporte

Wir bauten die Technologie dafür. Die Crawler, die regelmäßig im Internet nach KI-Kursen Ausschau halten sollten, packten wir in Github. (Kein aggressives Scraping, alles im zulässigen Rahmen.) Die Datenbank, in die die Crawler alles schreiben sollen, lagern wir in die Cloud aus und haben uns (Vorschlag von Leon) für die kostenfreie Supabase-Datenbank entschieden. Das Frontend wollte ich auf meinem all-inkl. Account laufen lassen und eine eigene Website bauen lassen.

Nachdem das Technologiegerippe stand, haben wir die Datenbank mit Seed-Einträgen gefüllt und alles getestet. Die Crawler gebaut und alles eingerichtet, die Website gebaut, Frontend mit Such- und Filterfunktionen, alles getestet.

Wir haben die Demo-Phase nun verlassen und mit Live-Daten füllen lassen. Die ersten Einträge waren in der Datenbank.

Mein MVP lief. Mein Proof-of-Concept hatte ich nun.

Ich wollte aber mehr. Mehr Eskalation. Was wäre, wenn andere User die Datenbank füllen möchten? Also haben wir ein manuelles Formular gebaut, um Kurseinträge vornehmen zu können. Damit da aber kein Müll reinkommt, muss es ein Freigabeprozess geben (durch mich, nicht durch Leon). Also haben wir weiter eskaliert und einen kompletten Admin-Bereich im Hintergrund aufgebaut. Mit administrativen Prozessen wie Hinzufügen, Ändern, Freigeben, etc. Über den Adminbereich habe ich einige Einträge geprüft, vervollständigt oder komplett eigene Kurseinträge verfasst, die nicht über die Crawler kamen. Ergebnis Stand heute und nach nur drei vollständigen Runs meiner Crawler: >250 Einträge.

Problem aktuell: meine Crawler überschreiben manuell geänderte Einträge, einiges an manueller Arbeit (zum Beispiel zu den Preisen) war für die Tonne. Ist gefixt, aber das Problem liegt auf der Hand: der Aufbau ist erfolgt, es braucht nun Pflege und Weiterentwicklung.

Und jetzt?

Mein eigentliches Ziel ist längst erfüllt. Ich habe zwei passende Weiterbildungen gefunden.

Aber die Website läuft – unter ask-artie.com. Erste echte User waren drauf, ohne eine einzige Marketing-Maßnahme meinerseits. Gleichzeitig kommen die ersten Bots, und mein Postfach füllt sich mit Webdesignern und SEO-Spezis aus aller Welt. (Herzlich willkommen, nein danke.)

Was meint Ihr? Wie soll es weitergehen? Gibt es Anmerkungen, Wünsche an mich?

Fazit

Ich habe mit KI gespielt, habe mich unterhalten und was aufgebaut, das mir geholfen hat.

War es übertrieben? Ja.
War es notwendig? Nein.
War es notwendig, das öffentlich zu stellen? Auch nein.
Kann daraus Nutzen für andere entstehen? Vielleicht?

Kann man weiter eskalieren? Ohja, ganz sicher. Wie wäre es mit einem Skill-Match zu einer persönlichen Empfehlung? Bis hin zu einem ganzen Karriere-Coach ist alles denkbar. Will ich das? Ich weiß es noch nicht, ich glaube, das mache ich abhängig davon, wie ich den aktuellen Stand von Artie pflege und wieviel Aufwand das bedeutet. Und ob das überhaupt gewollt wird.