OpenClaw-Produktionskonfigurationen mit Plugins und Skills
Wie reale OpenClaw-Systeme tatsächlich strukturiert sind
OpenClaw wirkt in Demos einfach. In der Produktion wird es zu einem System.
Wie reale OpenClaw-Systeme tatsächlich strukturiert sind
OpenClaw wirkt in Demos einfach. In der Produktion wird es zu einem System.
Eine Datenbank oder eine echte Such-Stack-Lösung
Das eigentliche Argument ist nicht, ob PostgreSQL Text suchen kann oder ob Elasticsearch Dokumente speichern kann. Beides können sie. Die interessante Frage lautet, wo die Suchkomplexität verortet werden sollte.
Alerting ist ein Reaktionssystem, kein Lärm-System.
Alerting wird viel zu oft als ein Überwachungsfunktion beschrieben. Diese Einordnung ist bequem, verschleiert aber das eigentliche Problem.
Slack ist eine Workflow-Oberfläche und eine Schicht für die Alert-Lieferung.
Slack-Integrationen täuschen oft durch ihre Einfachheit, da Sie eine Nachricht mit einer einzigen HTTP-Anfrage senden können. Der interessante Teil beginnt, wenn Sie Slack interaktiv und zuverlässig machen möchten.
Verwandeln Sie Discord in einen sicheren, interaktiven Alert-Bus.
Discord wird zu einer ernsthaften Integrationsfläche, wenn man es so behandelt: ein Ort, an dem Systeme Ereignisse veröffentlichen, Menschen Entscheidungen treffen und die Automatisierung den Workflow fortsetzt.
Chat-Plattformen als Control Planes für Systeme
Chat-Plattformen haben sich weit über reine Messaging-Tools hinaus entwickelt. In modernen Systemen fungieren sie als Schnittstellen zwischen automatisierten Prozessen und menschlichen Entscheidungsfindungen.
Muster für Integrationen, Code-Struktur und Datenzugriff.
Die meisten Ratschläge zur App-Architektur sind entweder zu abstrakt, um angewendet zu werden, oder zu eng gefasst, um skalierbar zu sein. Hier finden Sie praktische Abwägungen für Produktionssysteme in den Bereichen Integration, Code-Struktur und Datenzugriff.
Claude-Abos versorgen Agenten nicht länger
Die ruhige Lücke, die eine Welle an Experimenten mit Agenten antrieb, ist nun geschlossen.
Selbst gehostete KI-Suche mit lokalen LLMs
Vane ist einer der pragmatischeren Einträge im Bereich „KI-Suche mit Quellenangaben": eine selbst gehostete Antwortmaschine, die live abrufbare Websuche mit lokalen oder Cloud-LLMs kombiniert, während der gesamte Stack unter Ihrer Kontrolle bleibt.
Agentic Coding, jetzt mit lokalen Modell-Backends.
Claude Code ist nicht einfach nur Autovervollständigung mit besserem Marketing. Es ist ein agentenbasiertes Coding-Tool: Es liest Ihre Codebasis, editiert Dateien, führt Befehle aus und integriert sich in Ihre Entwicklungstools.
Hermes Agent: Installation und Quickstart für Entwickler
Hermes Agent ist ein selbst gehosteter, modellunabhängiger KI-Assistent, der auf einem lokalen Rechner oder einem kostengünstigen VPS läuft, über Terminal- und Messaging-Schnittstellen arbeitet und sich im Laufe der Zeit verbessert, indem er wiederkehrende Aufgaben in wiederverwendbare Fähigkeiten umwandelt.
Installiere TGI, schieß schnell ab, debugge noch schneller.
Text Generation Inference (TGI) hat eine sehr spezifische Energie. Es ist nicht das neueste Kind auf der Inferenz-Straße, aber es ist dasjenige, das bereits gelernt hat, wie Produktion funktioniert –
Token-Geschwindigkeit von llama.cpp bei 16 GB VRAM (Tabellen).
Hier vergleiche ich die Geschwindigkeit verschiedener LLMs, die auf einer GPU mit 16 GB VRAM laufen, und wähle den besten für den Eigenbetrieb aus.
Die RTX 5090 ist in Australien knapp und überhöht im Preis.
Australien verfügt über RTX 5090-Lagerbestände. Kaum. Und wenn Sie eine finden, zahlen Sie einen Aufpreis, der sich von der Realität zu lösen scheint.
Remote-Zugriff auf Ollama ohne öffentliche Ports
Ollama ist am glücklichsten, wenn es wie ein lokaler Daemon behandelt wird: Die CLI und Ihre Apps kommunizieren mit einer Loopback-HTTP-API, und der Rest des Netzwerks erfährt nie von ihrer Existenz.
Abfragbare JSON-Logs, die mit Traces verknüpft sind.
Logs sind eine Debugging-Schnittstelle, die Sie noch verwenden können, wenn das System im Brand ist. Das Problem ist, dass reine Text-Logs schlecht altern: Sobald Sie Filterung, Aggregation und Alarmierung benötigen, beginnen Sie, Sätze zu parsen.
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