ICH MACHE

Tools, Automatisierungen, Deploys, Interfaces, KI-Workflows und das Debugging, das darauf folgt.

Python / Flask / Automation / Linux / Docker / Kubernetes / Terraform / Ansible / GitHub Actions / KI-Workflows

Entwicklung

Mostly Python, mostly useful.

Entwicklung

Python: Automatisierung, interne Tools, kaputte Skripte, Flask-Apps, kreative Workarounds und die Aufräumarbeit, damit es nutzbar wird.

Der Großteil meiner Entwicklung ist Python: Tools bauen, alte reparieren, manuelle Arbeit automatisieren und pragmatische Wege um sperrige Systeme herum finden. Ich habe an internen Flask-Plattformen, Build-Skripten, Lab-Tooling und kleinen Interfaces gearbeitet, die von Leuten genutzt werden, die einfach wollen, dass es funktioniert. Neben der Arbeit habe ich persönliche Android-Apps gebaut und mit JavaScript experimentiert, wenn das Projekt danach verlangte.

Python Flask Automation Internal Tools JavaScript Android Scripting Debugging

Infrastruktur

"It works" is not enough.

Infrastruktur

CI/CD, Linux-Dienste, Docker, Kubernetes, IaC, Hardening, Monitoring und die Arbeit, die Software außerhalb einer glücklichen Maschine reproduzierbar macht.

Ich arbeite an Build-Umgebungen, Deployment-Pfaden, Service-Konfiguration und dem operativen Durcheinander drumherum. In meinen eigenen Projekten nutze ich Terraform, Ansible, Docker, GitHub Actions, Linux-Server, Monitoring und ein kubeadm-Homelab. Build-Systeme, Dienste, Berechtigungen, Netzwerke, Deploy-Skripte — du nennst es, ich habe es wahrscheinlich irgendwann kaputt gemacht und dann einfacher zu debuggen oder wieder aufzubauen gemacht.

CI/CD Linux Docker Kubernetes Networking Terraform Ansible Grafana

KI-Engineering

Throwing code at Claude is not a strategy.

KI-Engineering

Ich wähle das Modell, forme den Harness, setze den Kontext, bestimme die Tools, prüfe die Ausgabe und halte die Rechnung niedrig.

Ich nutze KI so wie andere Entwicklungswerkzeuge: auswählen, was zur Aufgabe passt, in den Workflow einbinden und prüfen, was herauskommt. Ich achte auf den Harness um das Modell herum: Kontext, Tools, Skills, Subagents, Cache-Nutzung, Berechtigungen und Logs. Dort wird meistens der Unterschied gemacht. So hole ich nützliche Arbeit aus günstigeren Modellen, hebe stärkere Modelle für die schwierigen Teile auf, kann der Team das Setup erklären und fange Probleme wie unsichere Tool-Zugriffe, geleakte Secrets oder außer Kontrolle geratene Nutzung ab.

Model Selection Harness Design Context Tool Scope Skills Subagents Cache Use Cost Control

Design

Useful can still look good (I hope).

Design

Ich bin kein reiner Designer, aber mir ist das Interface wichtig: Zugänglichkeit, Layout, Hierarchie, responsives Verhalten und Werkzeuge klar genug zu machen, dass sie ohne Handbuch nutzbar sind.

Ich versuche, Interfaces zu bauen, die funktional, zugänglich und visuell durchdacht sind. Das bedeutet klare Hierarchie, lesbare Abstände, sinnvolle Zustände, responsive Layouts und insgesamt der Versuch, den „Verbrechen gegen die UI"-Ingenieursstil hinter sich zu lassen. Ich habe einen Hintergrund mit Adobe-Tools, etwas Figma-Erfahrung und genug UI/UX-Gespür, um die Software, die ich anfasse, zu verbessern. Diese Seite ist Teil dieser Behauptung: Custom CSS, kein Template und viele kleine Entscheidungen darüber, wie die Seite sich lesen und verhalten soll.

UI/UX Adobe Suite Figma Custom CSS Responsive Design Accessibility Typography
Terraform Droplet, DNS, firewall. One apply.
Ansible nginx, certbot, SSH. Locked myself out previously.
Hugo Markdown in, HTML out. simple as.
rsync Files land on a $6 droplet.
nginx If you can read this, it works.

Infrastructure as Code

I built the site to deploy the site.

Ein persönliche Seite ist mein Lebenstraum seit 2024, also reicht eine einfache Seite natürlich nicht. Das Setup musste auch die langweiligen Teile abdecken: DNS, Firewall-Regeln, Server-Hardening, TLS, nginx, Branch-basierte Deploys und einen Weg, Dinge zu reparieren, wenn etwas kaputt geht.

  • Terraform für die Server-Einzelteile: Droplet, DNS und Firewall-Regeln leben in Code.
  • Ansible für das Server-Setup: Benutzer, Pakete, nginx, Hardening und Deploy-Pfade sind aufgeschrieben und wiederholbar.
  • Eine kleine VPS: Ein 6-USD/Monat-Droplet reicht für den Job und hält das ganze Setup sichtbar.
  • Produktion und Beta auf einer Maschine: Zwei Web-Roots, ein nginx-Setup, ein Zertifikatspfad — simple as.
  • GitHub Actions für Deploys: Main geht auf Produktion. Andere Branches gehen auf Beta. Manueller Deploy ist da, wenn die Pipeline einen Schubs braucht.
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Der Papierkram

Derselbe Satz an Fähigkeiten, einfacher herunterzuladen.

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