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Unser Tech Stack

Bewährte Plattformen, AI-native Workflows und saubere Architektur für Produkte, die in Bewegung bleiben.

Wir kombinieren modernes AI-Tooling mit Jahren praktischer Produktentwicklung. Jedes Projekt startet mit passender Architektur, Entwicklungsworkflow und Integrationsstrategie, damit wir schnell iterieren können, ohne Kontrolle zu verlieren.

Typische Stack-Layer

Laravel Livewire Vue Tailwind Quasar OpenAI Postgres SQLite APIs

AI-native

Agentische Entwicklung, MCP-fähige Workflows und sinnvolle AI-Funktionen von Anfang an.

Pragmatisch

Bewährte Frameworks zuerst, eigene Architektur nur dort, wo Komplexität sie wirklich braucht.

Skalierbar

Einfache Infrastruktur zu Beginn, klare Struktur für langfristige Produktentwicklung.

Backend-Fundament

PHP mit Laravel

Laravel ist unser bevorzugtes Backend-Framework für viele webbasierte Produkte, weil es breit einsetzbar ist, ein reifes Ökosystem hat und eine verlässliche Basis für komplexe Anwendungen bietet.

Stark für APIs, Admin-Bereiche, Business-Workflows und robuste Produkt-Backends.
Vertikale Skalierung hält Infrastruktur in frühen und mittleren Produktphasen lange einfach.
Queues, Jobs und Hintergrundprozesse unterstützen Automatisierung, AI-Workflows und Datenverarbeitung.
First-Party-Bewegung rund um Agents, MCP und modernes Tooling macht Laravel für AI-Anwendungen immer relevanter.

Interaktive Oberflächen

Livewire und Vue

Wir nutzen Livewire und Vue je nachdem, wie viel Client-Interaktion, Komponenten-Wiederverwendung und App-Feeling ein Produkt braucht.

Livewire hält dynamische Interfaces nah an Laravel und beschleunigt Produktentwicklung.
Vue passt zu stärkerer Client-Interaktion, wiederverwendbaren Frontend-Systemen und reicheren App-Flows.
Beide helfen, responsive User Experiences ohne unnötigen technischen Ballast zu bauen.

Schnelle Produkt-UI

Tailwind, daisyUI und Nexus Admin

Für MVPs, Dashboards und interne Tools bringt uns dieser UI-Stack schnell vom Konzept zur nutzbaren Oberfläche.

Klare Layouts, wiederverwendbare Muster und funktionale Admin-Bereiche ohne langsame UI-Grundarbeit.
Schnelle Iteration, während die Produktausrichtung noch validiert wird.
Eine praktische Basis zum Testen, Anpassen und Verbessern echter Workflows.

Mobile Reichweite

Quasar mit Capacitor

Für iOS-, Android- und Web-Apps erlaubt Quasar mit Capacitor die Wiederverwendung zentraler Logik und weiterhin Zugriff auf native Gerätefunktionen.

Eine Codebase für mehrere Plattformen, wenn separate native Teams den Start verlangsamen würden.
Zugriff auf Push Notifications, Kamera, lokalen Speicher und gerätespezifische Funktionen.
Nützlich für MVPs und Multi-Plattform-Produkte, die vor nativer Spezialisierung Tempo brauchen.

Messung

Plausible, Fathom und Matomo

Wir bevorzugen datenarme Analytics, die konkrete Produktfragen beantworten, ohne unnötige Nutzerdaten zu sammeln.

Klare Einblicke in Conversion-Punkte, User Flows und Feature-Nutzung.
Datenschutzbewusste Setups, die leichtgewichtig und einfacher wartbar bleiben.
Analytics entlang echter Entscheidungen statt Dashboards um ihrer selbst willen.

AI-Layer

OpenAI, OpenRouter, Azure und lokale LLMs

AI-Provider wählen wir nach Use Case, Datensensibilität, Kostenstruktur, Performance-Anforderungen und Deployment-Grenzen.

Cloud-Modelle für hohe Leistungsfähigkeit, lokale Modelle bei stärkerem Bedarf an Datenschutz und Kontrolle.
AI dort, wo echter Wert entsteht: Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, Content, Interpretation und Workflow-Beschleunigung.
Provider-Flexibilität hält Produkte anpassbar, wenn sich Modellqualität, Preise und Infrastruktur ändern.

Kontext für AI

Embeddings und Vektor-Datenbanken

Embeddings und Vektorsuche verbinden AI-Modelle mit projektspezifischem Wissen, damit generierte Ergebnisse geerdet und nützlich werden.

Vektorfähigkeiten in Postgres oder SQLite je nach Produktgröße und Infrastruktur.
Semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation, Wissensdatenbanken, interne Assistenten und kontextbewusste Automatisierung.
AI, die mit echten Projektdaten arbeitet statt mit generischen Antworten.

Nachvollziehbarkeit

Event Sourcing

Für Systeme mit Bedarf an Traceability und langfristiger Integrität speichert Event Sourcing die Abfolge von Änderungen statt nur den aktuellen Zustand.

Nützlich für Geschäftsprozesse, Finanzlogik, Workflow-Systeme und audit-lastige Produkte.
Macht sichtbar, was genau passiert ist und wann.
Vergangene Events können erneut abgespielt, analysiert oder für neue Projektionen genutzt werden, wenn Anforderungen sich ändern.

Optimierung

CP-SAT Solver

Für Planung, Scheduling, Zuordnung und Optimierung bringen Solver mathematisch verlässliche Constraint-Verarbeitung in AI-getriebene Workflows.

AI hilft bei Unsicherheit, Interpretation und flexiblem Denken.
Solver lösen exakte Optimierung, wenn viele Variablen, Regeln und Einschränkungen eingehalten werden müssen.
Stark für harte operative Probleme, bei denen zuverlässige Antworten zählen.

Datenerfassung

Crawler, Scraper und Parser

Reale Daten liegen oft in Websites, PDFs, Dokumenten, Tabellen, Exporten oder Legacy-Systemen. Wir machen sie strukturiert und nutzbar.

Erfassung, Bereinigung und Normalisierung für Anwendungen, Dashboards, Datenbanken und AI-Workflows.
Parser für fragmentierte oder uneinheitliche Quellen, die direkt nicht nutzbar sind.
Ein Weg von unordentlicher Information zu operativen Daten.

Vernetzte Produkte

APIs und Workflow-Integrationen

Moderne Produkte müssen in bestehende Tools, Plattformen und Geschäftsprozesse passen, statt Teams zu Workarounds um Software herum zu zwingen.

Bestehende APIs, wo möglich; eigene APIs, wo Genauigkeit und Ownership wichtig sind.
Integrationen mit CRMs, internen Tools, Automatisierungsplattformen, Payments, Analytics, Kommunikationssystemen und AI-Services.
Software, die bestehende Arbeitsweisen unterstützt und gleichzeitig Tempo und Kontrolle verbessert.