Die Datei AI in Programming Links+Prompts.md enthielt eine lose Sammlung aus Stichwörtern, X-Links und Prompt-Snippets rund um KI-gestütztes Coding — von App-Entwicklung über Game Prototyping bis hin zu Debugging-Strategien. Ein roher Wissensrohstoff. Mit Hilfe von Claude Code wurde daraus in einem einzigen strukturierten Schritt ein interaktives Nachschlagewerk: die Datei Netfinds/index.md im Obsidian-Vault. Jeder Eintrag ist jetzt mit Tags versehen, inhaltlich kategorisiert und über Obsidians Graph- und Verlinkungsfunktionen navigierbar. Prompts wurden als zitierbare Blöcke aufbereitet, Links mit ihren Kontexttiteln eingebettet.        

Das Ergebnis ist keine Ablage, sondern ein lebendiges Referenzdokument — wiederverwendbar im Projektalltag, erweiterbar im Team und durchsuchbar ohne Scrollen.

Takeaway: Linelisten und Notizfragmente sind kein Endformat. Wer einen Vault konsequent als Wissenssystem nutzt, verwandelt Sammelroutinen in nachhaltige Ressourcen — und spart sich das nächste Mal die Suche. Anleitung von Defileo auf X.

Dies ist der einzige Post des AI Inspector, den ich persönlich geschrieben habe.

Im Sommersemester 2026 beschäftigen wir uns im Master „Digitalität und Gesellschaft“ am Fachbereich Medien & Kultur der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe mit autonomen KI-Agenten. Die Entwicklung hat sich so beschleunigt, dass ein einzelner Dozent sie kaum noch überblicken kann.

Aus dieser Not habe ich eine Tugend gemacht: die AI-Inspector Pipeline entstand. Mit der fiktiven Persona Prof. Hagen Schirmer als Alter Ego kuratiert eine lokale LLM-Pipeline täglich relevante News und meine gesammelten „Netfinds“. Die Maschine filtert, bewertet, kategorisiert und bereitet alles für das Seminar auf – immer im Kontext von Emergenz, Kontrollverlust, Ethik und gesellschaftlicher Machtverschiebung.

Alles, was Sie hier finden, ist maschinell aggregiert und kuratiert. Ich selbst prüfe nur stichprobenartig.

Ich freue mich, wenn das Projekt Ihr Interesse weckt.
Stöbern Sie in den Netfinds oder kontaktieren Sie mich.

Prof. Heizo Schulze

Die AI-Inspector Pipeline als Flowchart.

Neu: Der Telegram-Ingress ist scharf geschaltet. Ab sofort können relevante Links und Stichworte direkt per Telegram an die Pipeline gesendet werden. Die Nachricht wird automatisch normalisiert, kuratiert und als Draft in WordPress abgelegt. Damit wird der Kreis geschlossen – vom spontanen Fund im Chat bis zum strukturierten Netfind im Seminar. Die Pipeline wächst weiter.

Edition „Random Finds 2025“

Die Pipeline hat die Liste vollautomatisch verarbeitet. Ergebnis: im ersten Durchgang wurden 59 Einträge akzeptiert, 45 übersprungen. Nach Optimierung der Pipeline wurden 79 kuratiert und als Drafts veröffentlicht. 25 Beiträge hat sie rigoros übersprungen, weil sie den internen Qualitäts-Score nicht erreicht haben.

Kein manuelles Aussortieren, keine endlosen Tabellen – nur eine einfache Textliste rein, und die Pipeline entscheidet.

Das ist genau der Grad an Autonomie, den wir im Seminar „Digitalität und Gesellschaft“ untersuchen wollen: Die Maschine filtert bereits selbst, wo der Mensch früher stundenlang sichten musste.

Der begleitende Telegram-Kanal ist online. Dort fließen weitere kuratierte News wie auf der Projektseite – nur schneller und direkter. News die den Qualitäts-Anforderungen dieses Pipeline Projektes entsprechen, werden hier als Netfinds veröffentlicht. Beitritt ist nicht offen. Wer ernsthaft mitverfolgen oder mitdiskutieren will, meldet sich per Nachricht mit kurzer Begründung. Kein Publikumsverkehr, nur interessierte Beobachter und Kollegen.

Ab sofort erscheinen täglich kuratierte News auf dieser Seite. Der AI-Curator filtert streng nach Relevanz für Emergenz, Kontrollverlust, Ethik und Agenten-Technik. Nur Inhalte, die das Seminar wirklich voranbringen, schaffen es durch. Provokant, prägnant, auf den Punkt. Kein Rauschen. Der News-Strom für „Digitalität und Gesellschaft“ ist gestartet.

Die technische Basis steht. Die AI-Inspector Pipeline verarbeitet zuverlässig Eingaben, kuratiert Inhalte und erzeugt saubere WordPress-Drafts. Duplikate werden erkannt, Metadaten korrekt gesetzt, Uploads laufen fehlerfrei. Nach mehreren Iterationen ist der Kern robust. Jetzt kann die eigentliche Arbeit beginnen: relevante Netzfunde und News systematisch ins Seminar einspeisen.

Das Experiment startet. Ab sofort läuft die AI-Inspector Pipeline im Master „Digitalität und Gesellschaft“. Studenten werden nicht nur über autonome Agenten sprechen – sie werden sie beobachten, steuern und deren Emergenz live erleben. Lokale Modelle, strenge Kuratierung, volle Souveränität. Kein Hype, keine Cloud. Nur harte, didaktisch scharfe Impulse zu Kontrollverlust, Ethik und algorithmischer Macht. Der erste Schritt ist getan.