Steve Baka · Blog
Klartext zu KI im Alltag
Ausführliche, recherchierte Praxisartikel für Dienstleister, Agenturen und Beratungen — echte Umsetzung statt KI-Showcase.
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38 veröffentlichte Artikel
Ordner statt Code: Warum ICM das größte KI-Problem löst
Die Interpretable Context Methodology (ICM) orchestriert KI-Agenten über Ordnerstruktur und Markdown statt über Framework-Code — Layered Context gegen „Lost in the Middle“, Human-in-the-loop by default.
Inference-Unit-Economics: Was KI-Berater wissen müssen
Utilization, COGS und Konsolidierung — warum GPU-Umsatz täuschen kann und wie ihr Kunden realistisch beratet.
Product Hunt organisch: 51 Votes und was Agenturen lernen
Case Study ohne Paid Hunt — DMs, Featuring, Metriken und Runbook für schmale Launches.
Docs-Markt voll — trotzdem Lücken: Positionierung für Agenturen
Was ein „noch ein Docs-Produkt“-Memo über Segmentierung, Agent-Interfaces und enge Agentur-Thesen verrät.
Docs-Automation-Tools 2026: neutrale Agentur-Übersicht
Acht Optionen von ReadMe bis Sphinx — Bewertungskriterien und Entscheidungshilfe ohne Vendor-Bias.
Doc-Generatoren: Was nach sieben Jahren Experiment endlich trägt
Change-getriebene Architektur, Merge-Logik und 80/20-Regeln — für Agenturen, die Auto-Docs beim Kunden einführen.
Sechs Monate KI-Docs: Was funktioniert — und was nicht
Ehrliche Grenzen der KI-Dokumentation für Agenturen: Diataxis, Arbeitsteilung und Review-Regeln aus der Praxis.
Docs-as-Code 2026: Standard für Agentur-Delivery
Warum versionierte, automatisierte Dokumentation Pflicht für Dienstleister ist — und wie ihr es beim Kunden durchsetzt.
Remote MCP Server für SaaS: Von Stdio bis tokenlosem OAuth
Deployment-Modelle, Build-Reihenfolge und OAuth-Discovery für gehostetes MCP — damit Agent-Clients ohne Integrations-Reibung anbinden.
Warum MCP trotz CLI wichtig bleibt — Distribution für Agenten
Ein CLI löst Terminal-Workflows, MCP löst Client-Kompatibilität und Onboarding — warum Beratungsteams beides brauchen können.
MCP-Server für Dokumentation: Protokoll, Nutzen und Risiken
Wie MCP Docs-Kontext strukturiert bereitstellt, sich von Scraping unterscheidet und welche Sicherheitsfallen Beratungsteams kennen müssen.
skill.md: Offener Standard für Agent Skills neben llms.txt und MCP
Wie skill.md Agenten Produktwissen gibt, Discovery über /.well-known/agent-skills/ funktioniert und Skills sich von MCP unterscheiden.
llms.txt Beispiele: Muster für API-Docs, Help Center und Developer Docs
Drei bewährte llms.txt-Strukturen für unterschiedliche Docs-Oberflächen — mit typischen Fehlern und einem klaren Editorial-Test.
Was ist llms.txt? Praxisleitfaden für SaaS-Docs und Agent-Readiness
llms.txt kuratiert Docs-Einstiege für KI-Agenten — was rein gehört, wie es sich von der Sitemap unterscheidet und wo die Grenzen liegen.
llms.txt reicht nicht — Content Negotiation für Agenten
Warum Discovery allein nicht reicht und Accept: text/markdown Token-Kosten drastisch senkt.
Landing Page für KI-Agenten lesbar machen
Warum Marketing-Seiten Teil der Agenten-API sind — und wie du HTML und Markdown ohne Drift verbindest.
Documentation Rot stoppen — Automation die hält
Drift messen, Referenz in CI ableiten, Coverage und Stale-Checks — Playbook für Agentur-Mandate.
Veraltete Dokumentation vermeiden — Living Docs
Warum Docs bereits beim Lesen falsch sind — und wie Pipeline, Kontrolle und Hybrid-Modelle das für Agentur-Kunden ändern.
Warum die meiste Developer-Dokumentation scheitert
Vier Failure-Modes, konkrete Gegenmittel und eine Checkliste — für Agenturen, die Docs reparieren statt verschönern.
install.md vs. Getting-Started — was Agenturen wissen sollten
Warum ein zweites KI-Install-Format meist Redundanz ist — und was stattdessen hält.
Man-Pages für agent-freundliche CLIs
Zweite Doc-Schicht im CLI-Paket — damit Coding-Agenten Workflows nicht aus --help heraus erraten.
Benchmark für KI-lesbare Dokumentation
Vier Buckets, vendor-neutral und inspectierbar — wie Agenturen Docs messen, bevor Agenten scheitern.
Dokumentation KI-lesbar machen — Praxisleitfaden
Markdown, llms.txt und Struktur für Agenten: wie DACH-Agenturen Docs so aufbauen, dass Coding-Assistenten sie zuverlässig nutzen.
Agenten-Architektur für CRM- und E-Mail-Integration
Idempotenz, Queues, Datenmapping und Runbooks — so integrieren Agenten CRM und E-Mail ohne Chaos.
Hybrid-Routing für LLMs nach Qualität und Kosten
Routing-Regeln, Eval-Schwellen, Fallbacks und A/B-Tests — so wird Hybrid-Routing betriebssicher.
OpenAI vs Open Source: Kostenmodell für KMU
Realistischer TCO-Vergleich zwischen API und self-hosted KI — mit Rework, Ops und Entscheidungsmatrix für KMU.
KI-Stack mit EU-Hosting und DSGVO-Fokus
Architekturbausteine, Datenflüsse und Betriebsgrenzen für einen pragmatischen, nachweisbaren EU-KI-Stack.
KI-Governance-Rollenkonzept für KMU
Welches Rollenmodell KI-Governance in KMU trägt — mit Entscheidungsrechten, Policy-Zyklus und Incident-Handling.
AVV und TIA im LLM-Betrieb erklärt
AVV und TIA sind Pflichtbausteine für LLM-Betrieb mit Drittlandbezug — mit klarer Schrittfolge und Vendor-Prüfung.
EU AI Act für Agenturen praktisch erklärt
Der AI Act gilt stufenweise. Agenturen brauchen eine umsetzbare Deployer-Perspektive — mit Timeline, Rollen und Evidenz.
DSGVO-LLM-Checkliste 2026 für Dienstleister
LLM-Betrieb bleibt DSGVO-pflichtig. Diese Checkliste trennt Mindestanforderungen von Nice-to-have — mit 30-Tage-Umsetzungsplan.
KI-Use-Case-Priorisierung für Agenturen
Die beste KI-Idee ist nicht die spannendste, sondern die mit schneller, messbarer Wirkung bei vertretbarem Risiko — mit transparentem Scoring.
Workflow-Agent mit Human-in-the-Loop: So wird Automatisierung verantwortbar
Human-in-the-Loop ist kein Bremser, sondern ein Qualitätsmechanismus für produktive Agenten — risikobasiert, mit Audit-Trail und Review-Zyklen.
KI-Inbound-Triage für Agenturen: Weniger Reibung, schnellere Reaktion
Inbound-Triage ist ein idealer erster Agenten-Use-Case für Agenturen mit hohem Anfragevolumen — mit klaren KPI und CRM-Mapping.
KI-Audit und 90-Tage-Roadmap für Dienstleister
Ein KI-Audit ist nur dann wertvoll, wenn daraus in 90 Tagen konkrete Produktivwirkung entsteht — mit KPI, Owner und belastbarem Pilot.
Warum dein erster Agent kein Chatbot sein sollte
Der erste Agent sollte in 90 Prozent der Fälle ein interner Workflow-Agent sein. So entsteht messbarer ROI in Wochen statt nur sichtbarer Demo-Effekt im Frontend.
DSGVO und LLMs: Was 2026 wirklich gilt
AI Act und DSGVO laufen parallel. Für Dienstleister zählen 2026 vor allem belastbare Rechtsgrundlagen, klare Verantwortlichkeiten und ein auditierbarer LLM-Betrieb.
OpenAI vs. Open Source: Wann was
Die richtige Wahl ist keine Ideologiefrage. Entscheidend sind Time-to-Value, Compliance-Risiko, Ergebnisqualität und vollständige Betriebskosten über den gesamten Lebenszyklus.