Der Bot liest alle meine Substack-Artikel automatisch über den RSS Feed ein und speichert sie als durchsuchbare Wissensbasis (RAG). Wenn du eine Frage stellst, arbeiten vier spezialisierte Agenten zusammen (CrewAI): Einer sucht die relevanten Stellen, einer analysiert den Makro-Kontext, einer ordnet es für die Schweiz ein, und einer formuliert die finale Antwort. Das Ganze läuft auf Python mit GPT-4o-mini als Sprachmodell und wird über die Telegram Bot API ausgeliefert. So kannst du (oder andere) Fragen zu meinen eigenen Analysen stellen — und bekommst Antworten, die auf meinen echten Texten basieren.

Der Bot lernt aus meinen Daten und antwortet auch so. Ich kann ihn fragen, was ich vor Monaten über Liquidität geschrieben habe — und er findet es. Andere können ihn fragen, wie ich zu einem Thema stehe. Er ist wie ein Suchassistent für meine eigenen Texte.

✅ Status: Live & funktionsfähig

Ein AI-powered Resume Scanner, der kostenlos auf Hugging Face läuft und sofort professionelles Feedback zum Lebenslauf liefert — inklusive ATS-Fokus und praxisnahen Rewrite-Vorschlägen.

Open Source: Der Space ist public — der Code ist für alle einsehbar. Das schafft Vertrauen, weil Nutzer nachvollziehen können, was passiert.

Datenschutz (kurz): In der App werden Inhalte nicht dauerhaft gespeichert, sondern nur für die Analyse verarbeitet. Für regulatorische Details gelten zusätzlich die Privacy Policies der genutzten Anbieter (z. B. Hugging Face & Groq).

✅ Status: Live auf Hugging Face

Ich recherchiere selbst, gleiche Quellen ab und nutze mein Verständnis von Makro und Marktzyklen, um Zusammenhänge sichtbar zu machen. Wo es Sinn ergibt, verknüpfe ich Themen wie Liquidität, Energie, Wechselkurse oder Kreditmärkte — immer mit dem Ziel, Leserinnen und Lesern eine nachvollziehbare Argumentationslinie zu geben.

Die Artikel sind keine Anlageberatung, sondern dokumentierte Denkprozesse: Ich formuliere Thesen bewusst offenlegbar — damit man nachvollziehen kann, wie ich von Beobachtung zu Schlussfolgerung komme. Regelmässige Updates, Fokus auf Substanz statt Clickbait.

Die Seite zeigt bewusst nur die App-Features: kein Marketing-Fokus, sondern das operative Tool für Lead- und Deal-Management mit täglicher Nutzbarkeit im Sales-Alltag.

Emotion Cam verbindet eine Browser-Kamera mit einem FastAPI-Backend und erkennt Emotionen in Echtzeit. Das Gesicht wird aus dem Videostream erfasst, an die Analyse-API gesendet und das Ergebnis direkt als Overlay eingeblendet.

✅ Status: Live & funktionsfähig

Dieses Projekt war meine Einführung in die Welt des quantitativen Tradings. Ich habe gelernt, Handelsstrategien in PineScript zu entwickeln und mathematisch fundierte Markt-Edges zu identifizieren.

Dabei habe ich mich intensiv mit Backtesting-Methoden auseinandergesetzt — inklusive Vermeidung von Overfitting und Monte-Carlo-Simulationen zur Robustheitsprüfung. Die Signal-Weiterleitung erfolgte über TradingView-Alerts und einen selbst gehosteten Server.