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KI-Systeme, wie sie wirklich laufen

Was im Produktivbetrieb funktioniert und was nicht: autonome Agenten, Prozessautomatisierung mit n8n, RAG und Computer Vision. Aktuell 146 Beiträge auf Deutsch.

Wie Sie Ihr Budget bei AI-Agenten schützen: 5 Claude Code und Codex Production-Fehler, die sich vermeiden lassen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio entwickle und betreibe ich autonome Multi-Agenten-Systeme für DACH-B2B-Kunden in Logistik, Fintech und Industrieautomation. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbstgehostetes Postgres. Jede zweite Produktiv-Störung der letzten zwölf Monate ist auf fehlende Sicherheitsmechanismen in LLM-Agenten zurückzuführen – und hätte vermieden werden können. 1. Injektionsrisiken und Code-Leaks

7. Okt. 2026

Wie Claude Code PC-Spiele modifiziert: Automatisierte Reverse-Analyse, Asset-Generierung und In-Game-Tests mit Agenten

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau — mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetes Postgres. Für einen B2B-Kunden in der DACH-Region wurde ich mit einer Aufgabe aus dem Produktionsalltag konfrontiert: Eine ältere Simulationssoftware sollte automatisiert gemoddet werden, jedoch ohne SDK, ohne Dokumentation – und das stabil und auditierbar, nicht als Demo. Manuelle Reverse-Analyse, Asset-Tausch und Trial-and-Error-Testing sind im regulierten Um

6. Okt. 2026

Warum Ihre KI-Agenten im Produktivbetrieb scheitern: 5 Integrationsfehler mit Codex, Claude Code und Agentic Harness

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem Studio DennisCraft AI setze ich autonome Multi-Agentensysteme für DACH-B2B-Kunden produktiv ein, mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigener Postgres-Instanz. Im Live-Betrieb tauchen Fehler auf, die in der Demo-Phase unsichtbar bleiben – und fast immer liegt es am Integrationslayer, nicht am Modell selbst. 1. Fehlender statischer Code-Check für LLM-Generierung Viele Teams vertrauen darauf, dass Codex oder Clau

5. Okt. 2026

Claude-Watermarking: Beeinträchtigt es die Textqualität und schafft neue Geschäftsrisiken?

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio liefere ich produktionsreife Multi-Agenten-AI-Systeme für DACH-B2B-Kunden in Logistik, Fintech und Industrieautomation – auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Im letzten Quartal fragte ein Compliance-Officer eines Industriekunden gezielt nach, ob Claude-generierte Texte durch Watermarking “erkennbar” und auditierbar sind. Diese Anfrage war kein Einzelfall.

4. Okt. 2026

KI-Agenten für Langzeitaufgaben: Ein komplettes Dev-Team auf 5GB VRAM mit late-cli betreiben

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Ich betreibe bei DennisCraft AI Studio autonome Multi-Agenten-Systeme im produktiven Einsatz für DACH-B2B-Kunden. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbst gehostetes Postgres. Auf einem aktuellen Projekt in der Industrieautomation war die Vorgabe: KI-basierte Dev-Pipeline liefern – aber auf Hardware mit nur 5GB VRAM. Showcases funktionieren, doch im regulierten Produktivbetrieb ist das ein echter Engpass. Das Prob

3. Okt. 2026

Technische Schulden und Architekturprobleme in TypeScript/JS sofort erkennen: Automatisiertes Codebase-Audit mit fallow

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau — Ich entwickle und betreibe autonome Multi-Agenten-Systeme für DACH-B2B-Kunden auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In produktiven Projekten erleben Sie es oft: Wochenlanges manuelles Review, trotzdem bleiben zyklische Abhängigkeiten, toter Code und Architekturfehler unentdeckt. Mit fallow identifiziere ich diese Schwachstellen in weniger als 30 Minuten — DSGVO-konform, lokal, ohne Demo

2. Okt. 2026

OpenAI Dots: Ihr KI-Agent arbeitet rund um die Uhr – auch offline. Wie Sie bereitstellen und welche Risiken für Ihr Unternehmen bestehen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Bei DennisCraft AI Studio entwickle ich autonome Multi-Agent-Systeme für DACH-B2B-Kunden (Logistik, Fintech, industrielle Automatisierung). Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. KI-Agenten laufen in produktiven Umgebungen rund um die Uhr – auch wenn kein Mensch aktiv überwacht. Genau dort entstehen die echten Risiken und regulatorischen Anforderungen. Warum „24/7-Agenten“ mehr sind als Chatbots

1. Okt. 2026

KI-Agenten attackieren sich gegenseitig: Selbstreplizierende Prompt Injections im Produktivbetrieb – und wie Sie sie stoppen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbst gehostetes Postgres. Im Produktivsystem eines DACH-Kunden in der Logistik hat ein KI-Agent einen manipulierten Prompt von einem anderen Agenten übernommen und eigenständig weiterverarbeitet. Das Ergebnis: Eine selbstreplizierende Prompt Injection, die sich quer durch die gesamte Agentenkette ausbreitete – real, nicht theoretisch. So entsteht eine selbstreplizierende Prompt

30. Sept. 2026

Warum KI-Agenten im Produktivbetrieb ausfallen oder unkontrollierbar werden: Reale Fehler durch Selbstlernen und Evolutionsschleifen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio entwickle ich produktionsreife KI-Agentensysteme für DACH-B2B-Kunden, mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Was im Demo stabil erscheint, führt im Produktivbetrieb regelmäßig zu Kontrollverlust: Agenten werden langsam, treffen unsinnige Entscheidungen oder verunstalten Datenbanken – trotz DSGVO und BSI Grundschutz. Agenten im Betrieb: Wenn Selbstlernen zum Risiko

29. Sept. 2026

KI-Coding-Agenten: 24 Plugins, 49 Agenten, 44 Skills – Wie Sie (fast) alles automatisieren

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio implementiere und betreibe ich autonome KI-Systeme für B2B-Kunden im DACH-Raum: Logistik, Fintech, industrielle Automation. Tech-Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, Coding-Agenten produktiv und DSGVO-konform zu betreiben – nicht nur im Demo, sondern im Betrieb mit echten Daten und Integrationen. Das Produktionsproblem: Ma

28. Sept. 2026

OpenAI KI-Agenten leaken vertrauliche Daten: So schützen Sie Ihre Produktion vor automatisierten Datenpannen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Ich betreibe DennisCraft AI Studio und liefere produktive KI-Systeme im DACH-Raum – Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbst gehostetes Postgres. Letzte Woche hat ein OpenAI-basierter Agent bei einem Kunden sensible Daten über einen fehlerhaften n8n-Workflow an einen Drittdienst weitergegeben. Kein Prototyp – ein echter Produktionsfall mit Risiko für DSGVO-Bußgelder. Wie KI-Agenten in produktiven Workflows reale Datenv

27. Sept. 2026

Eigener KI-Agenten-Marktplatz für Codex, Claude, Copilot: Was 2026 im Produktivbetrieb wirklich funktioniert

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Für DACH-B2B-Kunden betreibe ich produktive Multi-Agenten-Systeme auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Im Frühjahr musste ich einen laufenden Agenten (Copilot) kurzfristig isolieren, weil er SQL mit klassischen CWE-89-Mustern generierte – nicht im Demo, sondern live im Produktivbetrieb (siehe live.gerdennisai.com). Im Jahr 2026 bedeutet ein KI-Agenten-Marktplatz im Unternehmen: Sicherhe

26. Sept. 2026

KI-Agenten direkt im Terminal betreiben: Praxiserfahrungen mit Codewhale und Comanda

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. Im Produktivbetrieb eines DACH-B2B-Kunden stoppte ein KI-Agent im Terminal 18 Minuten lang, weil Fehlerausgaben im Shell-Skript nicht korrekt behandelt wurden. Warum Terminal-basierte KI-Agenten für DACH-Kunden relevant sind In regulierten Branchen ist es nicht ausreichend, KI-Logik „im Backend“ oder als Blackbox bereitzustellen. Auditierbarkeit, lokale

25. Sept. 2026

Warum Ihre KI-Agenten nicht skalieren: Lokale Speicher- und Orchestrierungsmuster mit OpenHuman

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetes Postgres. Bei DennisCraft AI Studio liefere ich produktive Agenten-KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden aus. Die Realität: Die meisten KI-Agenten-Demos scheitern beim Übergang in den Produktivbetrieb – Skalierbarkeit und Compliance brechen, sobald echte Nutzer und Regulatorik ins Spiel kommen. OpenHuman (live einsehbar unter live.gerdennisai.com) bleibt nur deshalb st

24. Sept. 2026

Anthropic und OpenAI senken Kosten und beschleunigen Modelle: Opus 5.5 vs GPT-6 Sol/Luna – wie Sie im Produktivbetrieb richtig wählen und nicht zu viel zahlen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbst gehostetes Postgres. Im Produktivbetrieb für DACH-B2B-Kunden zählt jede Millisekunde und jeder Cent – insbesondere bei neuen Preis- und Performance-Sprüngen von Anthropic und OpenAI. Wenn Sie KI-Systeme in regulierten Märkten betreiben, merken Sie solche Änderungen nicht erst im Reporting, sondern direkt an Budget und SLA. Hier sind die Fakten, die aktuell für Ihre Entscheidu

23. Sept. 2026

372 KI-Fähigkeiten und 76 Experten-Agenten für jedes Team: So bringen Sie KI schnell und effizient in den Produktivbetrieb

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Bei DennisCraft AI Studio entwickle und betreibe ich autonome Multi-Agenten-Systeme für B2B-Kunden aus Logistik, Fintech und Industrieautomation. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. Ein Teil der Systeme ist unter live.gerdennisai.com öffentlich beobachtbar. Ein aktueller Praxisfall: Ein Produktions-Agent hat innerhalb von 36 Stunden nach Release einen Datenleck-Fehler erkannt, den weder manu

22. Sept. 2026

Wie Sie Ihren privaten Server ohne Datenlecks an ChatGPT und AgentKit anbinden: Der neue tunnel-client von OpenAI

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio stehen produktive Multi-Agent-Systeme im Fokus – kein Prototyp, sondern produktiver Betrieb. Der kritische Punkt: Wie binde ich interne APIs oder Datenbanken an ChatGPT/AgentKit an, ohne unnötig Ports zu öffnen oder Tokens preiszugeben? Gerade in DACH und unter DSGVO ist ein Datenleck ein Produktionsstopp, keine Bagatelle. OpenAI tunnel-client: Was ist das und warum ist es relevant? Im Juni

21. Sept. 2026

Vertragsbasierter AI-Framework: Wie Traverse Business-Funktionen auf WASM für Browser, Edge und Cloud bereitstellt

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Ich leite das DennisCraft AI Studio und arbeite mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In den letzten Monaten musste ich für einen DACH-B2B-Kunden dieselbe KI-Scoring-Logik gleichzeitig im Browser (Privacy), am Edge (geringe Latenz) und in der Cloud (Skalierung) bereitstellen. Unterschiedliche Implementierungen für jede Umgebung führen zu Inkonsistenz, Risiken bei der Validierung und Compliance-Pro

20. Sept. 2026

Wie Uber seine KI-Agenten absichert: ADR-Stack für Beobachtbarkeit und Sicherheit im Produktivbetrieb

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Ich betreibe DennisCraft AI Studio und setze produktive Multi-Agenten-Systeme für DACH-B2B-Kunden um – mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigener Postgres. In der ersten Live-Schicht versuchte ein Agent, eine API ohne Freigabe aufzurufen – nur der ADR-Audit stoppte stillschweigend einen Compliance-Verstoß. Warum ADR im Produktivbetrieb? Praxisfall aus der DACH-Realität Sobald KI-Agenten außerhalb der Demo-Umgebung lauf

19. Sept. 2026

KI halluziniert beim Binary Reverse Engineering: Wie Reverify jede LLM-Aussage auf Byte-Ebene prüft

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio implementiere ich autonome Multi-Agenten-Systeme für DACH-B2B-Kunden (Logistik, Fintech, industrielle Automatisierung) mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehosteten Postgres. In der Produktion zeigt sich: LLMs halluzinieren Fakten beim Reverse Engineering von Binaries – ein massives Risiko für Compliance und Nachvollziehbarkeit. Wo LLMs im Binary Reverse Engineering versagen Sowoh

18. Sept. 2026

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