Josepha Cerbe hatte fast zehn Jahre lang die Idee eines digitalen Kleiderschranks im Kopf – bis ihr Bruder sie an Ostern ermutigte, mit KI einfach loszulegen. Mit Lovable baute sie ohne Coding-Erfahrung an einem Wochenende einen am Handy testbaren Prototypen, der Kleidungsstücke aus Fotos freistellt und kategorisiert. Kurz darauf pitchte sie die Idee spontan bei einem Hackathon in Köln, stellte ein vierköpfiges Team zusammen und gehörte am Ende zu den Gewinnerteams. In dieser Episode erzählt sie, warum der erste Prototyp heute zwar greifbar ist, der Weg zum tragfähigen Produkt aber gerade erst beginnt.

WAS WIR LERNEN

- Wie Josepha mit Lovable ohne Programmiererfahrung innerhalb weniger Tage einen funktionierenden Prototypen für einen digitalen Kleiderschrank gebaut hat

- Warum ein klarer Fokus auf wenige Kernfeatures wichtiger ist als eine App, die von Anfang an alles können soll

- Wie frühes Testen mit Freunden, Familie und externen Nutzern blinde Flecken in der Bedienung sichtbar macht

- Welche Grenzen beim Vibe Coding bleiben – von Tokenkosten und Codequalität bis zu Datenschutz und Skalierbarkeit

- Warum eine Idee erst durch Umsetzung, Feedback und echte Nutzerresonanz zu einem Produkt oder Unternehmen wird

Tools & Links:

- Lovable (Vibe-Coding-Tool): https://lovable.dev

- Claude (KI-Assistent): https://claude.ai

Kapitel:

00:00 Eine Idee, die zehn Jahre in der Schublade lag

01:00 Der Anstoß am Ostertisch

03:34 Lovable und der Vibe-Coding-Sog

05:30 Der digitale Kleiderschrank entsteht

07:46 Was ein Prototyp wirklich leisten kann

09:12 Zwei Kernfeatures, aber erst 50 Prozent fertig

10:27 Tokenkosten und die Grenze bei 300 Kleidungsstücken

12:54 Erste Nutzertests und wertvolles Feedback

14:47 Warum Josepha zum Hackathon ging

16:13 Der spontane Pitch vor über 100 Menschen

18:42 Ein vierköpfiges Team entsteht

19:20 In zwei Tagen zum Hackathon-Prototyp

20:00 Das Team gehört zu den Gewinnern

23:10 Eine Idee ist noch kein Produkt

28:22 KI als Werkzeug für die Umsetzung

30:57 Codequalität, Datenschutz und fachliche Unterstützung

36:00 Claude als täglicher Sparringspartner

40:00 Josephas Rat: Einfach ausprobieren

41:39 25 Euro im Monat für einen Prototypen

43:30 Abschluss und Ausblick

KI Garage:

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Andreas Spannagel entwickelt als KI-Berater und Softwareentwickler agentische Systeme. In dieser Folge zeigt er Pi-Hydra: Mehrere spezialisierte Review-Heads prüfen den Code schon während des Codings auf Qualität, Sicherheit und Dokumentation. Wir sprechen darüber, warum geteilte Kontexte und Prompt Caching den Ansatz bezahlbar machen, weshalb Pi als offener Coding-Agent für solche Erweiterungen geeignet ist und warum Unternehmen heute in KI-Experimente investieren sollten – auch wenn der erste Use Case bald vom nächsten Modell überholt wird.

WAS WIR LERNEN

- Wie Pi-Hydra das Vier-Augen-Prinzip des Pair Programming auf mehrere KI-Agenten überträgt

- Warum frühes Feedback besser funktioniert als ein großes Code Review am Ende

- Wie Forking und Prompt Caching den gemeinsamen Kontext und die Kosten beeinflussen

- Warum Modellwahl nicht nur von Benchmarks, sondern auch von Kosten und Wartbarkeit abhängt

- Weshalb Unternehmen Skills für generalistische Coding Agents bauen und heute schon experimentieren sollten

MEIN GAST

Andreas Spannagel -- https://spannagel.dev / https://www.linkedin.com/in/andreas-spannagel/

TOOLS & LINKS

- Pi-Hydra (Andreas’ Open-Source-Erweiterung für parallele Review-Heads beim Programmieren): https://github.com/pandysp/pi-hydra

- Pi (minimalistischer und erweiterbarer Open-Source-Coding-Agent): https://github.com/badlogic/pi-mono

- OpenCode (modellunabhängiger Open-Source-Coding-Agent mit Plan Mode, Subagents und Slash Commands): https://opencode.ai

- CursorBench (Vergleich von Erfolgsquote und durchschnittlichen Kosten verschiedener Modelle und Thinking Levels): https://cursorbench.com

- OpenClaw-One-Click-Deployment (Andreas’ Setup für eine OpenClaw-Instanz bei Hetzner): https://github.com/pandysp/openclaw-infra

KAPITEL

00:00 Intro und Vorstellung von Andreas

03:12 Vom Pair Programming zur Pi-Hydra

05:30 Review-Heads für Qualität, Security und Dokumentation

09:46 Forking, Prompt Caching und frühes Feedback

11:35 Pi im Vergleich zu geschlossenen Coding-Agents

14:24 Coding-Modelle, Benchmarks und reale Wartbarkeit

19:00 Das richtige Modell und Thinking Level auswählen

20:00 Kosten pro Task mit CursorBench vergleichen

23:48 OpenCode als Alternative zu Pi

24:44 Pi-Hydra als Open-Source-Projekt

28:47 Open Source, Reputation und neue Aufträge

33:40 Skills statt isolierter Agenten bauen

36:42 Agenten als „Tool Calling in a Loop“

40:25 Datenschutz, Cloudmodelle und der deutsche Mittelstand

46:40 Warum sich das technologische Delta vergrößert

51:14 Andreas’ Technologieradar

54:13 Beratung, Workshops und Kontakt

KI GARAGE

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In dieser Episode erzählt Christian, wie er mit einem Custom GPT Hunderten von Bürgerinnen und Bürgern geholfen hat, sich an einem lokalen Bauprojekt zu beteiligen – obwohl viele von ihnen vorher noch nie ein Behördenschreiben verfasst hatten. Was als simples Informationstool für ein Bauvorhaben startete, wurde schnell zu einem echten Beteiligungswerkzeug: Die KI half den Menschen, ihre Bedenken zu formulieren und einzureichen. Nebenbei hat Christian sich mit einem Raspberry Pi, einem Infrarot-Lesegerät und Claude ein eigenes Strom-Dashboard gebaut – obwohl er sich selbst nie als Hardware-Typ gesehen hat.

WAS WIR LERNEN

- Wie ein einzelnes Custom GPT echte Bürgerbeteiligung ermöglicht hat – und warum das Feedback nicht nur positiv war

- Warum Christian mit dem Ziel anfängt statt mit dem Setup und wie sein iterativer Produktmanagement-Ansatz auch beim Prompting funktioniert

- Wie er Claude als eine Art Physiklehrer nutzt, um sich Schritt für Schritt in die Hardware-Welt vorzuarbeiten

- Sein Blick auf die Zukunft von SaaS: Warum Single-Use-Case-Apps kein sinnvolles Business mehr sein werden

- Wie er KI als Spiegel für seine eigene Führungsentwicklung nutzt – inklusive Gesprächsanalyse und Pattern-Erkennung

- Sein Prinzip: Befähigen statt ersetzen – und warum das nicht nur ein Buzzword ist, sondern sich durch alle seine Projekte zieht

Gast: Christian Fahl — https://www.linkedin.com/in/christianfahl/

Tools & Links:

- Fahl Consulting (Christians Sparring-Angebot): https://fahlconsulting.de

- Felder-GPT (Christians Custom GPT für Bürgerbeteiligung bei einem lokalen Bauprojekt)

- ChatGPT (OpenAI): https://chat.openai.com

- Claude (Anthropic): https://claude.ai

- Raspberry Pi: https://www.raspberrypi.com

- Claude Interaction Analysis (Claudes Funktion zur Analyse des eigenen Nutzungsverhaltens über alle Chats hinweg)

Kapitel:

00:00 Intro & Vorstellung

03:22 Erste Berührungspunkte mit KI

05:42 Jeden Morgen ein neues Werkzeug – wie Christian den Überblick behält

08:03 Das Raspberry-Pi-Projekt: Hardware trotz Berührungsangst

11:24 Befähigen statt ersetzen – Christians KI-Philosophie

14:26 Wie das Projekt gestartet ist: Ziel zuerst, dann iterieren

16:36 Was Claude über Christians Prompting-Muster verrät

19:00 Feature Creep und der Learning Loop

22:30 Der Felder-GPT: Bürgerbeteiligung per Custom GPT

25:48 Kritische Stimmen und die Frage nach KI-generierten Eingaben

28:00 Demokratisierung vs. Enablement

30:00 Schlaftracker in zehn Minuten – und was das für SaaS bedeutet

33:30 Wann ist ein digitales Produkt noch ein echtes Business?

37:30 Blick in die Zukunft: Plateau, Hockeystick oder beides?

42:20 Tipps für KI-Einsteiger: Einfach anfangen

45:50 Leadership Journey mit KI als Sparring-Partner

49:00 Der Mensch im Mittelpunkt – Christians Klammer um alles

50:30 Wo man Christian findet & Outro

KI Garage:

- Alle Episoden: https://josua.ai/ki-garage

- Instagram: https://www.instagram.com/ki.garage.podcast

- YouTube: https://www.youtube.com/@ki.garage.podcast

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