Laser- und andere Technikprojekte,
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Neueste Projekte
Projekte, Anleitungen und Experimente aus der Werkstatt.
StudioForge: Ein GPU-Only-LLM-Server, der LM Studio auf meinem Rig ersetzt hat – ferngesteuert von meinen Agenten
Ich habe den Modellserver geschrieben, den ich selbst wollte: ein OpenAI-kompatibles llama.cpp-Gateway auf Port 1234, das den VRAM plant, bevor es lädt, ein Modell ablehnt statt es auf die CPU auszulagern, diejenigen pinnt, die warm bleiben müssen, und 29 MCP-Tools veröffentlicht, damit ein Agent auf einem anderen Rechner das ganze Rig steuert. Kostenloser Download, Quellcode auf GitHub.
SiftForge: Ein lokaler-LLM-E-Mail-Assistent, der Ihre Mails liest, die Antwort schreibt und sie niemals sendet
Ein selbst gehosteter E-Mail-Triage-Assistent: ein IMAP-Listener, ein lokales Modell und eine Entwurfs-Warteschlange. Er klassifiziert, beschriftet und schreibt die Antwort – und stoppt dann. Das Senden ist immer ein menschlicher Klick. Kostenlos, MIT, Download unten.
Acht KI-Agenten, eine AMD-Kiste: Mein lokaler Agenten-Stack (OpenClaw)
Acht namentliche KI-Agenten leben auf einem Mini-PC bei mir zu Hause — ein Dispatcher, ein harter Denker, ein lokaler 120B-Arbeitstier, ein Vision-Bot — wobei DeepSeeks günstige API die Schwerarbeit für etwa 24 $ im Monat übernimmt.
DisPatch: Eine selbstgehostete Chat-App für lokale KI-Agenten
Eine lokal gehostete LLM-Chat-App, Dateiserver und Terminal — auf jedem Gerät im Haus, jederzeit verfügbar. Die ~720-KB-App, die ich gebaut habe, um eine 30-Container-Rocket.Chat-Installation abzulösen.
DeepSeek Harness (dsh): Ich habe DeepSeeks Open-Source-Coding-Agent installiert, in meine Chat-App eingebunden und einem Benchmark unterzogen
DeepSeek hat am 13. August einen unter MIT-Lizenz veröffentlichten Coding-Agenten herausgebracht. Fünf Tage später läuft er auf meiner Bluefin-Rechner als systemd-Dienst, sitzt neben Reasonix in DisPatch und hat 15/15 Aufgaben auf drei Modellen bestanden – darunter einem lokalen. Setup, Zahlen, Stolperfallen.
Die CHUWI AuBox Ai365: mein KI-Home-Lab in einer Box
Ein unscheinbarer Strix-Point-Mini-PC mit doppeltem 2,5GbE, USB4 und einem Ryzen AI 9 365 — läuft mit Bluefin Linux, hostet acht KI-Agenten und zieht am Chip unter 5 W. Er hat ein totes 128-GB-Tablet ersetzt, und dieser Beitrag wird aktualisiert, sobald sich an der Box etwas ändert.
Mein KI-Agent hat ein Benchmarking-Tool für meine KI-Agenten gebaut
Ich habe Hermes, meinen Coding-Agenten, gebeten, ein CLI zu bauen, das meine lokalen Modelle benchmarkt. Zurück kam bench-llm — 1.660 Zeilen Python gegen LM Studio. Nach einem Jahr Nutzung wurde daraus CrucibleForge: 251 Fälle, 158 davon schwer, benotet durch Ausführung.
Was meine KI-Agenten tatsächlich kosten: DeepSeek vs. die großen APIs
Zwei Monate meines dauerlaufenden Agenten-Stacks haben auf DeepSeek $30.57 gekostet — im Juli allein $6.49. Aber DeepSeek erhöht am 16. August die Preise, und dieselbe Juli-Last steigt auf ~$14–$27. Die komplette Alt-gegen-Neu-Aufschlüsselung, plus was GPT-5.6, Claude, Grok und Kimi verlangen würden.
Reasonix: ein Coding-Agent im Claude-Code-Stil auf DeepSeek
Ein Terminal-Coding-Agent, der wie Claude Code arbeitet — Subagenten, Skills, Projektgedächtnis — aber gegen DeepSeeks Pay-per-Token-API läuft statt gegen ein Abo. Einrichtung, Modell-Stufen und ein Auto-Updater, um den man sich nicht kümmern muss.
Nach Typ durchstöbern
KI & lokale LLMs
KI auf eigener Hardware betreiben — lokale LLMs, Agenten und Bildgenerierung. Keine Abos, keine Cloud, kein Informatikstudium nötig.
Laser-Projekte
Schneiden, Gravieren und gelegentlich ein kleines Feuer. Jeder Beitrag enthält die Details, den Ablauf und die Einstellungen, die du zum Nachbauen brauchst.
Tools & Downloads
Kleine Apps und Tools, die ich gebaut habe und wirklich nutze. Kostenlose Downloads für die private Nutzung, inklusive Quellcode.