KI-/AI-INTEGRATOR / LLM APPLICATION DEVELOPER / 003
AI-NATIVE
ENTWICKLUNG.
3+ JAHRE / GPT-BASIERTE UMSETZUNG
Über 3 Jahre kontinuierliche GPT-basierte Softwareumsetzung. Ich nutze KI als Implementierungsebene innerhalb eines strukturierten Entwicklungsprozesses: Anforderungen → Implementierung → manuelle Validierung → Regressionsanalyse → korrigierende Spezifikation → neue Iteration → Deployment → Release-Abnahme.
Seit 2023 arbeite ich systematisch mit GPT-basierten Entwicklungsworkflows und integriere neue Generationen von KI-Systemen in zunehmend komplexe Produktumsetzungen. Mein Scope geht heute deutlich über AI-assisted Coding hinaus: praktische LLM-Integration, Runtime-Konfiguration lokaler Modelle, Retrieval-/FAQ-Systeme, mehrsprachiges Assistentenverhalten, Daten- und Feedback-Layer, externe APIs und Automatisierung realer Support-Workflows.
Praktischer KI-/AI-Integrator- und LLM-Application-Developer-Scope über AI-assisted Coding hinaus.
Praktischer Start, Runtime-Konfiguration und Tuning lokaler LLM-Umgebungen einschließlich Qwen-basierter Modelle.
Aufbau und Tuning dokumentationsbasierter Knowledge-Flows mit steuerbaren Retrieval-, Kontext- und Generierungsparametern statt eines einzelnen statischen Prompts.
Entwicklung von Charakter und Persona des Assistenten: Systemanweisungen, Tonalität, Antwortgrenzen, Kontextregeln und konsistentes Verhalten der virtuellen Figur.
Integration von LLM-Funktionen in reale Produkt- und Support-Workflows mit anschließender praktischer QA, Iteration und Release-Abnahme.
Konkrete Engineering-Fakten aus dem analysierten Snapshot des KI-Assistenten.
Vier strukturierte Workflows — Ban/Appeal, technische Probleme, Spieler-Reports und Käufe — mit Intent-Erkennung, Feldextraktion, Multi-Turn-State und Ticketerstellung über das bestehende Discord-Supportmodul.
Erkennung von Russisch, Ukrainisch und Englisch, explizite Durchsetzung der Zielsprache sowie korrigierende Regeneration bei fehlerhafter Modellausgabe.
SQLite für Serverkonfiguration/static FAQ und MySQL für dynamische FAQ- und Antwort-Feedbackdaten, inklusive automatischer Schema-/Indexerstellung, Nutzungszählern, reaktionsbasierter Promotion und Eskalationsflags für manuelle Prüfung.
Konfigurierbare Retrieval-Schwellen, Top-K-/Kontextlimits, Chunking von Wissenstexten, Source-Tags und Groundedness-Scoring mit Prüfung referenzierter Source-IDs und lexikalischer Überlappung.
Steam-Profilabfrage, SteamID64- und Vanity-URL-Auflösung, Nutzerbestätigung des Profils und strukturierte Identity-Daten für Support-/Report-Routing vor der Ticketerstellung.
Serverbezogene Konfiguration von Channel, Trainer-Rolle, System Prompt und MySQL; CRUD/Reset für static FAQ; Datenbank-Verbindungstest, Connection Pooling, Cache-Invalidierung und Runtime-Status.
Produktdefinition, kontrollierte AI-Implementierung und Release-Qualität bleiben in direkter persönlicher Verantwortung.
Geschäftslogik, Workflow, Priorität und erwartetes Ergebnis.
Detaillierte Umsetzungsbeschreibungen, Grenzfälle, Einschränkungen und Abnahmekriterien.
Kontextaufbereitung, Implementierungsaufgaben, Patch-Iterationen, Debugging und kontrollierte Verfeinerung.
Informationshierarchie, Workflows, Interface-Verhalten und Abnahme des visuellen Ergebnisses.
Persönliche praktische Tests jeder wesentlichen Funktion und jedes Patches.
Prüfung, dass Änderungen bestehendes Verhalten erhalten und Modellausgaben Sprach-, Grounding-, Policy- und Workflow-Grenzen einhalten.
Installation, Umgebungsprüfungen, Rollback-Bereitschaft und finale Abnahme.
AI-Output gilt nicht automatisch als korrekt. Vor der Auslieferung validiere ich Funktionsverhalten, Grenzfälle, Regressionen, Abnahmekriterien, Sprach-/Grounding-Grenzen, Integrationen sowie Deployment- und Rollback-Bereitschaft.