Angewandte KI im Smart Home – kein Theorie-Talk, sondern echte Use Cases aus zwei Maker-Haushalten. Lukas (Hobbyblogging) und ich zeigen, wie wir mit KI-Agenten Automationen bauen, Fehler in unter einer Minute debuggen und ein Smart Home aufbauen, das sich selbst überwacht und heilt – inklusive ehrlicher Fails (Rollladen-Drama um Mitternacht 😅).

🎙️ Zu Gast: Lukas von Hobbyblogging

⏱️ Kapitel

00:00 Intro & Thema: KI im Smart Home, anwendungsorientiert

01:48 Lukas' Setup: OpenCode auf Proxmox, gesteuert per Telegram

02:20 „Zwischen Tür und Angel": Ideen mobil festhalten

03:52 Use Case Velux-Rollläden: intelligent beschatten statt nur „dunkel"

06:21 KI als Debugging-Partner – Blocker in unter 1 Minute gefunden

19:05 GitHub als Sicherheitsnetz: clone, commit, jederzeit zurück

22:35 Daniels Rollladen-Fail um Mitternacht (französischer Balkon!)

32:31 Monitoring & Self-Healing: Logs, Updates, Security-Audits

38:39 Use-Case-Health-Dashboard: 90 Use Cases im Blick

46:32 Die „Cloud Session": aus Findings werden Tasks

57:06 Fazit: Unterschätze nie deinen eigenen Use Case

https://the-smart-home-maker.com/de/das-selbst-heilende-smart-home-wie-ki-mein-haus-am-laufen-haelt-damit-ich-es-nicht-muss/

KI im Smart Home ist ein dickes Ding — aber was setzt man als Smart-Home-Builder wirklich ein? Lukas (hobbyblogging.de) und ich vergleichen unsere KI-Setups: was läuft lokal, was in der Cloud, wo bleibt n8n trotz LLMs unverzichtbar, und warum unsere Custom-UIs Schritt für Schritt vom Standard-Dashboard wegwachsen.

Themen u.a.:

• Wie wir AI-DevOps neben dem operativen Smart-Home-Betrieb trennen
• Claude Code/OpenCode + n8n als tägliche Werkzeuge — und warum sie nicht miteinander konkurrieren
• Lokale vs. Cloud-LLMs: was wir anonymisieren, was wir bewusst rausgeben
• Eigene UIs und APIs — der schleichende Abschied vom Standard-Dashboard
• KI als Verstärker, nicht Ersatz: warum die persönliche Handschrift wichtiger wird

Lukas' Blog: https://hobbyblogging.de

Mein Blog: https://the-smart-home-maker.com

KI im Smart Home: https://the-smart-home-maker.com/de/ki-smart-home/

Manche Tage sind laut, kurz und alle haben den Kopf voll – und du merkst erst beim Abendessen, dass die Bude komplett auf 180 lief. Genau dafür habe ich in Home Assistant den Family Stress Score gebaut: sechs Sensoren, fusioniert in eine einzige Zahl von 0 bis 100.

In dieser Folge erzähle ich, welche Signale ich kombiniere (Lautstärke, Lärm Spitzen, Bewegungsstress & mehr), wie die Werte gewichtet sind und warum eine einzige Zahl besser funktioniert als zehn Dashboards.

🎬 Den passenden Take dazu gibt's als Short auf YouTube:

https://www.youtube.com/shorts/e3Y9X6Qnrlc

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Ich sage jetzt etwas, das mich aus der Home Assistant Community werfen könnte: Das traditionelle Dashboard ist tot.

Jahrelang haben wir YAML gehackt, mit Grid-Layouts gekämpft und Mushroom Cards optimiert, nur damit unser Zuhause auf dem Bildschirm okay aussieht. Aber während wir tief im Lovelace-Code waren, hat sich die Welt verändert. KI-Coding-Agenten wie Cursor, Claude und Bolt sind da — und sie haben das Standard-Dashboard obsolet gemacht.

Home Assistant bleibt der Motor unter der Haube. Aber die Karosserie? Die baut bald jeder selbst — ohne wochenlangen CSS-Krieg. Das „Ende der Home Assistant Dashboards" ist kein Versagen der Plattform, es ist die Befreiung des Nutzers.

Mehr dazu, inklusive Screenshot meines Prototyps im Blog:

https://the-smart-home-maker.com/de/ist-das-das-ende-der-home-assistant-dashboards/

Bin ich zu radikal, oder ist das die Zukunft? Schreib mir deine Meinung — die YAML-Krieger und die UI-Träumer sind beide herzlich willkommen.

Ein Intel N100 Mini-PC, ein Google Coral TPU und Proxmox — mehr braucht es nicht für ein vollwertiges lokales NVR mit KI-Objekterkennung. In dieser Episode erläutere ich, wie ich Frigate auf einem 250€-Mini-PC zum Laufen gebracht habe: Von der Proxmox-Installation über die Coral-Durchreichung bis zur Gesichtserkennung mit InsightFace.

Blog-Post Link:

https://the-smart-home-maker.com/de/frigate-nvr-mit-gesichtserkennung-auf-intel-n100-komplettes-tutorial/

Hand aufs Herz: Wie viel Zeit verbringst du damit, in Kisten nach Bauteilen zu suchen, während du eigentlich mitten im Flow eines neuen Projekts sein willst? Ich hatte genug davon und habe meine KI-Assistentin Nova zur Lagerverwalterin befördert.

In dieser Folge erkläre ich dir mein neues KI-gestütztes Inventarsystem. Wir gehen tief in den technischen Prozess:

• Foto & Erkennung: Wie GPT-4o Vision Bauteile identifiziert.

• Automatisierung: Der n8n-Workflow, der das Teil katalogisiert und den Lagerort zuweist.

• Projekt-Verknüpfung: Warum Nova weiß, welches Bauteil für welches YouTube-Video oder Blog-Projekt reserviert ist.

• Dashboard & Voice: Wie ich per Telegram oder Sprachbefehl in Sekunden erfahre, ob ich noch genug Sensoren auf Lager habe.

Ob du nur Ordnung in deine Werkstatt bringen willst oder nach Inspiration für komplexe n8n-Workflows suchst – diese Folge ist für dich.

Den kompletten Deep Dive und alle Screenshots vom System findest du im Blog:👉 https://the-smart-home-maker.com/de/ki-gestuetztes-inventarsystem-wie-nova-jede-komponente-in-meinem-smart-home-verfolgt/

Stell dir vor, dein Haus reagiert nicht mehr nur auf Sensoren, sondern versteht den Kontext deiner Familie. In dieser Folge ziehe ich den Vorhang vor meiner neuesten Entwicklung hoch: Ich habe mein Smart Home mit einer eigenen KI-Architektur ausgestattet.

Ich erkläre dir die zwei Säulen, auf denen alles ruht:

1. AI DevOps: Wie ich Claude Code als meinen persönlichen Coding-Partner nutze, um n8n-Workflows und ESPHome-Configs zu schreiben.

2. AI Living: Meine Assistentin Nova, die uns im Alltag via Telegram und Voice begleitet – vom Morning-Briefing bis zum KI-gestützten Inventar-Management.

Das Highlight der Folge:Der „Heilige Gral“ des Smart Homes – maximale Intelligenz bei maximalem Datenschutz. Ich zeige dir, wie ich PII-Protection (Presidio) nutze, um persönliche Daten lokal zu anonymisieren, bevor sie überhaupt eine Cloud-KI erreichen.

Alle Details & Diagramme zum Nachlesen:Ich habe die gesamte Architektur interaktiv für dich aufbereitet. Schau dir das „Gehirn“ meines Hauses hier im Detail an:👉 https://the-smart-home-maker.com/ai-powered-smart-home-architecture-how-my-home-thinks-for-itself/

Zigbee, Z-Wave, Matter, Thread, WiFi – und dann noch Home Assistant, HomeKit, Alexa, Google Home? In dieser Episode nehme ich dich mit durch den Dschungel der Smart Home Protokolle und Plattformen. Was passt zu Einsteigern, was zu Fortgeschrittenen? Ich erkläre die wichtigsten Unterschiede, teile meine ehrlichen Empfehlungen und sage dir, worauf du wirklich achten solltest.

Und wenn du danach deine persönliche Empfehlung willst: Mein kostenloser Smart Home Berater stellt dir ein paar Fragen und gibt dir eine individuelle Auswertung mit Radar-Charts und Plattform-Vergleich.

👉 Smart Home Berater: https://the-smart-home-maker.com/de/smart-home-berater/

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