14. Juli 2026

Hallo Lab: Wie ich mit einer KI an meiner Karriere arbeite — und dabei diese Seite entstand

Willkommen im Lab — dem Bereich dieser Seite, in dem ich zeige, woran ich abseits des Jobs tüftle: AI-Experimente, IoT und Smart Home, Infrastruktur-Basteleien und alles, was sonst noch auf der Werkbank liegt.

Der erste Beitrag hier sollte ursprünglich nur erklären, warum diese Seite kein WordPress ist. Aber das wäre die halbe Wahrheit. Denn diese Website ist gar nicht das eigentliche Projekt — sie ist das Nebenprodukt eines viel größeren: Ich arbeite seit einiger Zeit gemeinsam mit einer KI systematisch an meiner eigenen Karriere. Das Projekt heißt bei mir intern schlicht MyFuture, mein Sparringspartner dabei ist Claude. Und weil dieser Prozess mindestens so lehrreich ist wie jedes Technik-Thema, erzähle ich hier beides: das Was und das Wie.

Das eigentliche Projekt: Inventur nach 19 Jahren

Nach rund 19 Jahren Berufsleben sammelt sich einiges an: Arbeitszeugnisse, Feedback-Gespräche, Projektdokumente, Zertifikate, alte Lebensläufe in fünf Versionen. Verstreut über Ordner, Mail-Postfächer und Schubladen. Und es entsteht ein Problem, das viele kennen dürften: Der Titel auf dem Papier erzählt längst nicht mehr, was man tatsächlich getan hat. Wer nur meinen Vertragstitel liest, erfährt nichts von Plattform-Aufbau, Produktverantwortung oder Teamführung — das steht alles woanders, in Dokumenten, die niemand je nebeneinanderlegt.

Genau das war die Kernintention von MyFuture: einmal komplett Inventur machen — evidenzbasiert statt aus dem Gedächtnis. Konkret hieß das:

1. Alles digitalisieren und analysieren. Ich habe sämtliche Karriereunterlagen — über 40 Dokumente — gesammelt und mit Claude systematisch ausgewertet: Was steht wirklich drin? Welche Aussagen, Zahlen und Zitate belegen welche Fähigkeit?
2. Ein konsolidiertes Karrierebild bauen. Aus den Einzelanalysen entstand ein zentrales Kontext-Dokument: Werdegang, Rollen, belegbare Erfolge, wörtliche Zitate aus Zeugnissen und Feedbacks. Eine einzige, geprüfte Quelle der Wahrheit über mich selbst.
3. Eine Positionierung ableiten. Erst auf dieser Faktenbasis kam die Strategiearbeit: Wofür stehe ich? Welche Rollen passen? Wie erzähle ich meinen Weg so, dass er für Recruiter und Techniker funktioniert?
4. Die Werkzeuge bauen. Und erst dann fiel die Entscheidung für diese Website als Herzstück — als Ort, an dem die Kurzfassung und die Tiefe nebeneinander existieren können, anders als in einem zweiseitigen PDF-Lebenslauf.

Wer genau hinschaut, erkennt das Muster: Es ist derselbe Ansatz wie bei meinem IT Product Selector — erst Evidenz sammeln, dann strukturiert bewerten, erst ganz am Ende entscheiden. Offenbar mein Lieblingsmuster, ob es um Software-Produkte geht oder um die eigene Laufbahn.

Wie die Zusammenarbeit mit Claude konkret aussieht

„Mit KI arbeiten” klingt schnell nach Magie oder nach Faulheit — es ist beides nicht. In der Praxis sieht eine typische MyFuture-Session so aus:

Ich bringe das Material und die Entscheidungen, Claude bringt Struktur und Ausdauer. Die KI hat jedes meiner Zeugnisse gelesen und kann in Sekunden sagen, welches Zitat welche Kompetenz belegt. Aber ob ein Zitat öffentlich verwendet wird, ob eine Formulierung zu mir passt, welche Projekte Leuchttürme sind — das entscheide ich. Jedes Dokument, jeder Text auf dieser Seite ist durch meine Freigabe gegangen, die meisten durch mehrere Runden.

Struktur vor Text. Bevor auch nur eine Zeile finaler Inhalt entsteht, gibt es einen Gliederungsvorschlag zur Freigabe. Das klingt bürokratisch, spart aber enorm: Ein schöner Text in der falschen Struktur ist wertlos, und Strukturen diskutieren sich zehnmal schneller als Fließtext.

Brainstorming als Dialog. Die wertvollsten Sessions waren nicht die, in denen Claude etwas produziert hat, sondern die, in denen es die richtigen Rückfragen gestellt hat: Welche Zahlen fehlen dir für diese Behauptung? Warum lässt du diese Station im Lebenslauf weg — die Lücke fällt beim Screening auf. Eine KI, die aus über 40 Dokumenten heraus Ungereimtheiten anmerkt, ist ein unbequemer und genau deshalb nützlicher Sparringspartner.

Persistenter Kontext statt Groundhog Day. Damit nicht jede Session bei null anfängt, pflegen wir gemeinsame Arbeitsstände: das konsolidierte Karriere-Dokument, Konzeptpapiere, offene Fragenlisten. Claude legt sich zusätzlich eigene Notizen an — zum Beispiel die Regel, nie direkt auf dem Haupt-Branch zu arbeiten. Dazu gleich mehr.

Warum die Seite trotzdem kein WordPress ist

Die Technik-Entscheidung fiel übrigens genauso: als bewusste Abwägung im Dialog, nicht aus Gewohnheit. Das Ergebnis in Kürze:

• Astro statt CMS: Jeder Beitrag ist eine Markdown-Datei in einem Git-Repo. Kein Admin-Panel, keine Datenbank, keine Plugin-Updates — git push, fertig. Und: Eine KI kann mit einem Git-Repo voller Textdateien hervorragend arbeiten; mit einem WordPress-Admin-Panel eher nicht.
• Eine Quelle, mehrere Outputs: Meine Vita liegt als strukturierte Daten im Repo. Daraus entstehen die Projekt-Timeline auf dieser Seite, (bald) das CV-PDF per CI-Pipeline und der Kontext für einen Chatbot.
• DSGVO by Design: Keine externen CDNs, keine Cookies, keine Tracker — deshalb auch kein Cookie-Banner. Es geht, wenn man es von Anfang an so baut.

Was ich dabei gut mache — und was ehrlich gesagt nicht

Das hier ist der Teil, der mir am wichtigsten ist, weil er übertragbar ist. Nach etlichen Sessions mit Claude kann ich ziemlich klar sagen, was funktioniert und was ich auf die harte Tour gelernt habe.

Was sich bewährt hat:

• Echtes Material statt Halluzinationsfläche. Ich lasse die KI nie über mich fantasieren — sie arbeitet ausschließlich mit meinen echten Dokumenten. Der Unterschied in der Qualität ist dramatisch: Aus „kommunikationsstark und teamfähig” wird ein belegbares Zitat aus einem echten Feedback-Gespräch.
• Klare Leitplanken vorab. Keine Klarnamen Dritter, keine Arbeitgeber-Interna, keine Secrets ins Repo, Datenschutz mitdenken — solche Regeln formuliere ich vor der Arbeit, nicht hinterher beim Aufräumen. Die KI hält sich daran erstaunlich zuverlässig, wenn man sie ausspricht.
• Verifizieren lassen statt selbst klicken. Claude testet seine eigenen Änderungen: startet den Dev-Server, füllt das Kontaktformular aus, prüft ob der Build durchläuft, checkt nach dem Deployment die Live-URLs. Ich schaue auf Ergebnisse, nicht auf jeden Zwischenschritt.
• Entscheidungen behalten, Fleißarbeit abgeben. Die Arbeitsteilung ist immer gleich: Recherche, Entwürfe, Konsistenzprüfung, Wiederholbares → KI. Bewertung, Geschmack, Freigabe, alles mit meinem Namen drauf → ich.

Was ich lernen musste (und teils noch lerne):

• Zu lange direkt auf main gearbeitet. Diese Seite deployt bei jedem Push automatisch. Was herrlich bequem ist — bis eine übrig gebliebene Test-Überschrift samt privater Grußzeile mit veröffentlicht wird und tagelang öffentlich im Netz steht. Genau das ist mit der ersten Version dieses Artikels passiert. Die Lektion: Feature-Branches und Pull Requests, auch beim Ein-Personen-Projekt. Claude hat sich die Regel inzwischen selbst in seine Notizen geschrieben und legt jetzt ungefragt Branches an.
• Diktierte Prompts sind ein Stille-Post-Spiel. Ich spreche viele Anweisungen per Spracherkennung ein — da wird aus „Astro” schon mal „Astronom” und aus „Brainstorming” etwas sehr Kreatives. Claude errät fast immer, was gemeint war. Aber fast immer heißt: Ab und zu läuft eine Runde in die falsche Richtung, die eine präzisere Anfrage gespart hätte.
• Zu viele Themen in einem Auftrag. Meine Anfragen bündeln gern mal vier Anliegen in einem Absatz: das Formular anbinden, eine neue Mail-Adresse, eine Datenschutz-Sorge und eine Hosting-Frage. Es funktioniert — aber sauber getrennte Aufträge werden schneller und gründlicher erledigt. Die Disziplin dafür muss von mir kommen, nicht von der KI.
• Das „Warum” mitfragen, nicht nur das „Was”. Als das Kontaktformular in der Cloud-Umgebung plötzlich nicht funktionierte, lag es an einem Konzept, das ich nicht auf dem Schirm hatte: getrennte Umgebungsvariablen für Preview- und Production-Deployments. Die KI hätte es mir beim Einrichten erklärt — wenn ich gefragt hätte. Seitdem frage ich öfter „erklär mir kurz, warum” mit. Das kostet zwei Minuten und erspart die Fehlersuche danach.

Wenn ich es auf einen Satz eindampfen müsste: Die KI ersetzt nicht das Denken, sie bestraft das Nicht-Denken schneller. Unklare Anweisungen, fehlende Leitplanken, übersprungene Prozesse — all das fällt einem mit KI-Geschwindigkeit auf die Füße. Mit klarem Material, klaren Regeln und klaren Entscheidungen ist sie dafür der ausdauerndste Kollege, den ich je hatte.

Was als Nächstes kommt

Der Plan fürs Lab: der Aufbau der CV-Pipeline (Lebenslauf als Code, PDF aus der CI), ein „Frag meinen Lebenslauf”-Chatbot mit einem EU-gehosteten Modell — und irgendwann ein kleiner Kubernetes-Cluster als Spielwiese. Alles Nebenprodukte desselben Projekts: MyFuture, gemeinsam gebaut mit einer KI, entschieden von einem Menschen.

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