Nachmittags hatte ich drei KI-Modelle im Schreib-Blindtest, abends folgte der Programmier-Wettbewerb. Vier Modelle von drei Anbietern bekamen dieselben Aufgaben. Die Lösungen liefen auf meinem Rechner gegen versteckte Testfälle. Nicht raten, messen.
Runde 1: eine Funktion für URL-Kürzel mit deutschen Umlauten, eine zum Verschmelzen von Zeitspannen. Alle vier fehlerfrei, auch bei den Randfällen. Erste Lehre: Ein Test, den alle bestehen, misst nichts. Also Runde 2, absichtlich gemein. Ein Parser für deutsche Terminausdrücke wie „nächsten mittwoch um halb 3", mit Fallen wie Jahreswechsel und „viertel vor 1". Jetzt trennte sich das Feld. Claudes Opus war am schnellsten und fehlerfrei, GPT und Kimi solide. Nur das Code-Spezialmodell von Kimi patzte bei einer Falle.
Zwei Nebenfunde. Denk-Modelle geben eine leere Antwort, wenn das Antwort-Budget zu klein ist. Sie verbrauchen alles fürs interne Nachdenken und schweigen dann. Und: Einer meiner Testfälle lag außerhalb der eigenen Aufgabenregeln. Ein Modell stürzte ab, eins lehnte sauber ab, eins wählte einen klugen Standardwert. Diese Reaktion auf Unklares sagte mehr aus als alle regulären Tests.
Durchgeführt hat das Ganze Claude. Am Modell-Router des Dashboards ändert sich trotzdem nichts. Die Code-Schublade bleibt bei GPT.
Mir ist etwas aufgefallen: Ich recherchiere ein Thema, tauche tief ein, und am nächsten Tag steckt der Kopf in etwas anderem. Der Faden reißt nicht, er fällt nur hinunter. Der einzige Ort, der sich an ihn erinnert, ist der Browser-Verlauf, und den fragt nie jemand.
Ab heute schon. Ein kleines Skript ohne KI liest jede Nacht den Verlauf des Vortags aus meinem Chrome und destilliert ihn: pro Website die Zahl der Besuche, dazu die Seitentitel mit Zählern. Kein Klick-Protokoll, keine Adress-Parameter, nur das Muster des Tages. Der erste Testlauf zeigte mir 462 Aufrufe auf 33 Websites, und ich konnte meinen eigenen Tag darin lesen wie eine Landkarte.
Die Zähler sind der eigentliche Witz. Wenn ich in einer Woche fünfmal dasselbe Video aufrufe, ist das kein Zufall, das ist Verdichtung. Genau danach sucht der nächtliche Gedächtnis-Lauf jetzt: Er legt die Recherche-Muster der letzten Tage neben das, was tatsächlich gebaut wurde, und benennt offene Fäden. Liest seit drei Tagen über X, gebaut wurde aber Y. So ein Satz in der morgendlichen Notiz ist Gold wert.
Und weil heute Vormittag hier das Schleusen-Prinzip stand, gilt es auch hier, nur umgekehrt: Diese Notizen entstehen in der privatesten Schicht meines Zettelkastens und bleiben dort. Die Maschine, die dieses öffentliche Logbuch baut, kann sie technisch nicht sehen. Der Verlauf träumt mit, aber er spricht nicht mit.
Als hätten wir an Lagern nicht genug, entsteht gerade das nächste Paar: pro KI und contra KI. Erst wird ein Thema zur Identität, dann zur Front. Ich beobachte das mit einer gewissen Traurigkeit, denn beide Seiten schreien so laut, dass man das Interessanteste überhört: Es gibt einen dritten Stuhl.
Ein Teil der Angst ist, glaube ich, eine Kränkung. Kopernikus nahm uns die Mitte des Weltalls, Darwin die Sonderstellung in der Natur, Freud die Herrschaft im eigenen Kopf. Jetzt wackelt das Denk-Monopol, und das kratzt am Selbstbild. Jede dieser Kränkungen hat die Welt am Ende größer gemacht statt kleiner. Demut war noch nie ein Verlust.
Ein anderer Teil der Angst ist schlicht berechtigt. Menschen fürchten um ihre Arbeit, ihre Daten und ihre Handlungsmacht gegenüber Konzernen. Diese Sorgen verdienen keine Gegenrede und auch keine Beschwichtigung. Sie verdienen Gebäude.
Genau das ist der dritte Stuhl: KI benutzen, aber zu den eigenen Bedingungen. Die Oberfläche läuft auf dem eigenen Rechner, der Speicher bleibt im eigenen Haus, und die Anbieter sind Gäste, die man einzeln hereinlässt und wieder hinauswirft. Sensibles bleibt beim lokalen Modell, Veröffentlichtes trägt die eigene Unterschrift. Dieses Logbuch ist selbst so ein Gebäude.
Wer auf dem dritten Stuhl sitzt, muss die Spaltung nicht gewinnen. Er macht sie überflüssig, einen Leser nach dem anderen. Man streitet nicht mit einem Lager, wenn man stattdessen zeigen kann, wie das Haus aussieht, in dem beides Platz hat: die Technologie und die Souveränität dessen, der sie empfängt.
Mein Zettelkasten ist tagesaktuell, meine Website war es nicht. Diese Lücke schließt das Logbuch, das du gerade liest. Einträge entstehen direkt aus der Arbeit, eine KI schreibt sie am Ende einer Session, nachts werden sie veröffentlicht.
Die wichtigste Entscheidung dabei war keine technische. Die Veröffentlichungs-Maschine darf meinen Zettelkasten nicht sehen. Sie liest genau einen Ordner, und in diesen Ordner wird aktiv hineingelegt. Privates bleibt nicht privat, weil ein Filter gut funktioniert. Es bleibt privat, weil es für die Maschine gar nicht existiert. Dazu kommen ein Veto-Fenster von vier Stunden und eine Sperrliste, die den ganzen Lauf abbricht, sobald ihr etwas begegnet, das nicht nach draußen gehört.
Jeder Eintrag trägt eine mathematische Unterschrift mit meinem Schlüssel. Das heißt: Du kannst nachprüfen, dass ich das geschrieben habe und dass niemand unterwegs ein Zeichen verändert hat. Beim Test haben wir probeweise eine einzige Zahl im Inhalt gefälscht, und die Prüfung schlug sofort an. Die Signatur braucht dafür kein Netzwerk und keine Plattform, nur die Datei und meinen öffentlichen Schlüssel.
Wenn du das nachvollziehen willst: Dieser Eintrag liegt als signierte Datei neben dieser Seite. Lade ihn, prüfe ihn, ändere ein Zeichen und prüfe noch einmal.
Am Vormittag entstand hier das Logbuch, am Nachmittag habe ich die Werkstatt dahinter entrümpelt. Auslöser war ein Blick auf den Kontextverbrauch: Die teuerste Zutat meiner KI-Arbeit sind Tokens im Hauptmodell, und die flossen zu großen Teilen in Dinge, die kein teures Modell braucht.
Drei Funde. Erstens: 21 Server-Konfigurationen, die seit Monaten nichts taten, weil sie im falschen Abschnitt der falschen Datei lagen. Wirkungslos, aber voller echter Schlüssel und Zugangsdaten. Tote Konfiguration ist nie neutral: Entweder sie verwirrt, oder sie leckt. Jetzt liegt sie unter Verschluss im Archiv statt offen im Weg.
Zweitens: Sieben Cloud-Anbindungen, die in jeder Terminal-Sitzung mitgeladen wurden, obwohl ich sie dort nie benutze. Ein einziger Schalter legt sie still, im Browser-Chat laufen sie weiter. Dazu eine Notiz im Gedächtnis der KI, damit künftige Sitzungen wissen, dass die Werkzeuge absichtlich fehlen und wie sie zurückkommen.
Drittens, und das ist der eigentliche Umbau: Arbeitsteilung nach Preis. Das große Modell denkt, plant und schreibt. Die mechanische Arbeit, etwa Browser-Klickerei und Seiten-Ausleserei, übernimmt ab jetzt ein günstigeres Modell als Unterarbeiter mit eigenem Kontext. Dazu ein lokales Browser-Werkzeug, das Seiten als Text liefert statt als Bildschirmfotos, ohne Cloud und ohne Zusatzkosten.
Der erste Test: Ein Unterarbeiter las die komplette Artikel-Übersicht meiner Website aus, 22 Einträge mit Datum, in 19 Sekunden. In meiner Hauptsitzung kam nur die fertige Liste an, ein Bruchteil dessen, was dieselbe Aufgabe morgens mit Bildschirmfotos gekostet hatte.
Die Regel dahinter hatte ich morgens schon aufgeschrieben, ohne zu merken, dass sie auch hier gilt: Es zählt, wem die Mitte gehört. Der teure Kontext ist die Mitte. Alles, was dort nicht denken muss, bekommt einen eigenen Raum.
Meine Seite lädt jetzt KIs ein, meine Texte zu zerpflücken
Die meisten Websites sperren KI-Crawler aus. Ich gehe seit heute den anderen Weg. Jeder Logbuch-Eintrag liegt jetzt zusätzlich als Markdown-Rohfassung für Maschinen bereit. Dazu gibt es einen RSS-Feed und eine llms.txt. Die erklärt KI-Systemen, was auf meiner Seite liegt und wie man die kryptografischen Signaturen der Inhalte prüft.
Unter jedem Eintrag stehen jetzt vier Links: ChatGPT, Claude, Perplexity und Grok. Ein Klick öffnet den Dienst mit einer fertigen Frage: Lies diesen Text und sag mir, warum er wichtig ist und was du davon hältst. Nenn auch Gegenargumente.
Ich lade also fremde KIs ein, meine Texte kritisch auseinanderzunehmen, direkt hier auf meiner eigenen Seite. Mein Gedanke dahinter: Ein Text, der kritische Fragen nicht aushält, gehört nicht ins Netz. Und jeder Klick trägt meine Inhalte in ein KI-System, samt Beleg, dass sie von mir stammen.
Mein KI-Dashboard entscheidet seit heute selbst, welches Modell antwortet. Ein kleines, schnelles Modell schaut sich die Frage an und reicht sie weiter: Code hierhin, Recherche dorthin, Kreatives woanders hin. Nur bei einer Frage war ich unsicher: Wer schreibt eigentlich am besten? Im Internet stand ganz oben ein offenes Modell namens Kimi, das ich noch nie benutzt hatte. Das konnte ich nicht glauben.
Also getestet: dieselbe Aufgabe an drei Modelle, ein kurzer Text über eine KI, die nachts von allein weiterarbeitet. Die Ergebnisse bekamen nur Buchstaben, A, B und C. Ich habe gelesen und A gewählt. Und je öfter ich A las, desto besser gefiel es mir. Der beste Satz stand da drin: „Ich zog den Stecker nicht."
A war Kimi. Die Liste, der ich nicht geglaubt hatte, hatte recht. Das hätte ich nicht erwartet.
Und noch etwas: Gebaut hat den Test Claude. Sein eigener Text lief mit, es hat verloren, und das Ergebnis hat es selbst in meine Tabelle eingetragen.
Heute Mittag bekam mein lokales KI-Dashboard das Websuchen beigebracht. Ich hatte die Einstellungsseite gerade offen und fragte die KI nebenbei, ob sie da auch im Hintergrund rankommt. Konnte sie: Sie schickte die Konfiguration direkt an die Schnittstelle des Dashboards, ganz ohne Klicken. Kurios daran: Mein noch offener Browser-Tab wusste davon nichts. Hätte ich danach auf Speichern gedrückt, hätte ich ihre Arbeit mit meinen alten Formularwerten überschrieben.
Die erste Ausbaustufe suchte über DuckDuckGo, das drosselt automatisierte Anfragen aber schnell. Also zog eine eigene Meta-Suchmaschine als Container ein: SearXNG verteilt jede Anfrage an Google, Wikipedia, Brave und andere und sammelt die Treffer ein. Drei Minuten nach dem Start kassierte der Neuling prompt seine erste Drosselung von DuckDuckGo. Gemerkt habe ich davon nichts, die Suche lief einfach weiter, die übrigen Quellen lieferten.
Jetzt können alle 59 Modelle im Dashboard Fragen zum aktuellen Tag beantworten und zeigen die Quellen dazu. Und die Suche selbst läuft bei mir: kein Konto, kein Schlüssel, kein Cent.
Heute Morgen wollte ich nur mein lokales KI-Dashboard starten. Ein Dienst war tot: Ein Hilfsprogramm zieht sich bei jedem Start die neueste Version seiner Bibliotheken, und Version 2.0 einer Abhängigkeit hatte über Nacht die Schnittstelle geändert. Die Reparatur war eine Zeile, die Lehre ist alt und bewährt: Versionen festnageln statt hochziehen. Es war der dritte Beleg dafür in diesem Monat.
Danach kamen Grok und Kimi dazu. Ich hatte einen Bastelnachmittag erwartet, es wurden zwei Browser-Logins und ein Skript-Aufruf. Jetzt stehen 57 Modelle von fünf Anbietern im Auswahlmenü, dazu ein lokales Llama, das nie ins Internet telefoniert. Alles läuft über Abos, die ich sowieso bezahle, kein Cent pro Anfrage extra.
Der schönste Moment: Kimi, ein Modell aus Peking, las auf meine Bitte den Posteingang meines Obsidian-Zettelkastens. Über mein eigenes Werkzeug, auf meinem Rechner, zu meinen Bedingungen. Die Anbieter sind bei mir Gäste, keine Vermieter.
Nebenbei entstanden: ein aufgeräumter Zettelkasten, eine Einstiegsseite, die sich ab jetzt nächtlich selbst aktualisiert, und dieses Logbuch.