Lukas
Oberbichler
Software für deinen Arbeitsalltag.
Ich entwickle praktische KI-Werkzeuge und Software für Arbeitsabläufe — vom ersten Gespräch bis zur Umsetzung.
Remote, mit gelegentlicher, vereinbarter Zusammenarbeit vor Ort auf Wunsch
Letter
Vom Bedarf zur Software zum Ausprobieren.
Mit Letter entwickle ich einen Zugang zu Software, der bei der tatsächlichen Arbeit von Unternehmen und ihren Mitarbeitenden beginnt. Beschreibe einen Ablauf, probiere ein Beispiel aus und besprich, was sich ändern soll.
Letter ausprobieren
Echte Screenshots aus der öffentlichen Letter-Demo. Die Geschäftsdaten in den Beispielen sind erfunden.
Architektur entdecken
Für agentengestützte Verbesserung
Ich orientiere mich am Konzept des AI Engineering Loop von Langfuse und anderen. So entstehen Anwendungen, deren Verhalten Agenten untersuchen und bewerten können, um mit Änderungen zu experimentieren und Verbesserungen zu entwickeln. Menschliches Feedback hilft zu bestimmen, was besser bedeutet.
- Ein klarer Auftrag
Problem, gewünschtes Ergebnis und Abnahmekriterien werden gemeinsam festgehalten.
- Eine isolierte Umsetzung
Ein Agent arbeitet an einem Kandidaten, ohne die nutzbare Version zu ersetzen.
- Unabhängige Prüfung
Ein separater Reviewer prüft genau diesen Kandidaten und meldet Befunde.
- Belegte Freigabe
Die Prüfung verknüpft Quellstand, Checks und das beobachtete Ergebnis nach dem Deployment.
Bereits umgesetzte Bausteine
- Beobachtbares Verhalten
- Trace-Export, Scores und authentifizierter Rücklesezugriff liefern prüfbare Daten für Menschen und Agenten.
- Klare Änderungsgrenzen
- Versionierte Aufträge, isolierte Kandidaten und begrenzte Prüf- und Korrekturschleifen halten Änderungen nachvollziehbar.
- Prüfung am Ergebnis
- Die Freigabeprüfung verknüpft den Quellstand mit Browser-Checks und passenden Beobachtungen. Inkompatible Änderungen können zur Prüfung zurückgehalten werden.
Der AI Engineering Loop
Die tatsächliche Nutzung zeigt, was verbessert werden muss. In der Entwicklung werden daraus getestete Änderungen. Mit der Bereitstellung beginnt der nächste Durchlauf.
- TracingOnline
Das Verhalten der Anwendung im echten Einsatz erfassen.
- MonitoringOnline
Muster und Probleme erkennen; menschliches Feedback ergänzen.
- Datensätze aufbauenOffline
Aus hilfreichen Beispielen wiederholbare Testfälle machen.
- ExperimentierenOffline
Änderungen an Prompts, Modellen und Code erproben.
- EvaluierenOffline
Ergebnisse anhand festgelegter Qualitätskriterien vergleichen.
Das sind bereits umgesetzte Bausteine. Der umfassendere Ablauf für Datensätze, Experimente und Evaluation wird weiterentwickelt.
Langfuses AnsatzTechnik und Menschen
Ich entwickle gern aus einem Gespräch eine Lösung, die Menschen tatsächlich nutzen können. Meine Arbeit reicht von eingebetteter Fahrzeugsoftware über Museumsinstallationen und Bauwerkzeuge bis zu KI-Anwendungen. Direkter Kundenkontakt — auch durch jahrelange IT-Hilfe für ältere Menschen — hat mich gelehrt, genau zuzuhören und technische Entscheidungen verständlich zu erklären.
Frühere Arbeit
- Bosch
- ECU-Software in C und Matlab/Simulink, getestet in Prototypfahrzeugen und an Hardware-in-the-Loop-Simulatoren.
- Inomedia
- Museumssoftware mit Ruby on Rails und Linux-Videokioske, von übernommenem Code bis zu Installation und Übergabe.
- Build Informed
- Revit-Erweiterungen in C# und F# für die Bauplanung, Modernisierung von Bestandssoftware und Automatisierung.
- Tribe
- Mitgründung eines Finanzierungsprodukts für Kreative und Mitarbeit an einem Musiklizenz-Prototyp, präsentiert bei Red Bull in London.
Bericht des Veranstalters lesen
Woran wir arbeiten können
- Wiederkehrende Arbeitsabläufe automatisieren
- Ein KI-Werkzeug oder eine Produktfunktion entwickeln
- Eine bestehende Anwendung oder Integration verbessern
Zusammenarbeiten
Suchst du Verstärkung für dein Team oder jemanden, der ein Projekt vom Problem bis zur Umsetzung begleitet? Ich freue mich auf beide Gespräche.
15 Minuten buchenlukas@Remote, mit gelegentlicher, vereinbarter Zusammenarbeit vor Ort auf Wunsch