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5 contributions to The Node AI
Welches KI-Tool würdest du nicht mehr hergeben?
Mich interessiert weniger, was ihr mal getestet habt, sondern was bei euch wirklich im Alltag hängengeblieben ist. Also die Tools, die täglich offen sind. Zwei Fragen an euch: 1. Welches KI-Tool möchtest du nicht mehr missen und warum? Gern konkret: Was macht es besser als die Alternativen, die du vorher hattest? 2. Wer von euch arbeitet mit Obsidian? Welche Plugins, Addons oder Workflows nutzt ihr dort, besonders wenn KI mit im Spiel ist? Schreibt gern kurz dazu, wofür genau ihr es einsetzt. Bin gespannt, was zusammenkommt.
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@Patrick Tlauka speziell zu der Entwicklung der eigenen Tools. Ich habe da selber ein Projekt mit vielen persönlichen Fotos, woraus ich ein ansehnliches Video machen möchte mit Livebilder Integration und schönen Übergängen. Wenn du Erfahrung auf dem Bereich hast, was würdest du sagen, wie lange so ein Tool in der Erstellung braucht und ob es wirklich zielführend ist oder doch irgendwas gekauftes zu nehmen?
0 likes • 3d
@Patrick Tlauka Mac reicht dafür, die meisten Daten sind auf einer Nas. Ja ähnlich wie ein Rückblick, mit etwas mehr Variabilität und halt mit gemischten Daten aus verschiedenen Quellen. Ich probiere mich mal aus und schaue was Claude so vorschlägt und was das Arbeitspensum ist
QMD Search
Wie nutzt ihr die QMD Search Funktion? Innerhalb von Obsidian, selbst gebaute Anwendung? Ich habe für meinen Workflow nicht so das richtige gefunden und bin im Verlauf mit Claude auf eine App Lösung gekommen. Überall mit shortcut die QMD Search öffnen und suchen 🔍 Listenübersicht nach Name, Kurzinfo, Datum letzter Bearbeitung und Dateipfad. Noch nicht alles ist perfekt aber es läuft ☺️ Wie habt ihr es für euch gelöst?
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@Michael Kuby Hallo, gerne – kurz zu deinen beiden Fragen. Zugriff: die CLI, nicht MCP und nicht das SDK. Konkret zwei Aufrufe: qmd query "vec: <begriff>" -n 8 -c <collection> --index <index> --format json --no-rerank qmd vsearch "<begriff>" -n 8 -c <collection> --index <index> --format json Der erste ist der Normalfall. Eine getippte vec:-Zeile überspringt qmds LLM-Query-Expansion – das ist der entscheidende Unterschied: vsearch braucht für einen frischen Begriff 6–12 s, die vec:-Variante 1,4 s. Hinter einem globalen Hotkey ist alles über zwei Sekunden gefühlt kaputt. Der langsame, gründliche Modus liegt als letzter Eintrag in der Trefferliste und wird auf Wunsch nachgeschoben. Für die CLI statt MCP spricht, dass kein Prozess dauerhaft laufen muss und --format json ein stabiler Vertrag ist. Bei eurer Graph-App mit eigener Oberfläche würde ich das anders bewerten – da lohnt der MCP-Server oder direkter SDK-Zugriff vermutlich schon. Index-Aktualisierung: nicht durch uns. Kein eigener Datei-Watcher. Bei uns hält das Obsidian-Plugin „QMD Semantic Search" den Index per 15-Minuten-Timer frisch, ansonsten manuell qmd update. Wichtig ist die Behandlung des Zwischenzustands: Wenn ein Treffer auf eine Datei zeigt, die seit dem Indizieren umbenannt wurde, fällt das Werkzeug auf obsidian://search zurück und meldet, dass qmd update fällig ist. Stilles Danebengreifen wäre schlimmer als die Wartezeit. Zu deinen Ergänzungen: „In Obsidian öffnen" ist der Kern – die Auswahl öffnet direkt per obsidian://open. Relevanz zeigen wir als Prozentwert, mit einem Haken: in der schnellen Variante ist er auf den besten Treffer normiert (Platz 1 immer 100 %), im gründlichen Modus absolut. Die Kopfzeile erklärt deshalb je nach Modus etwas anderes. Ein Stolperstein, der euch auch treffen wird: qmd normalisiert Pfade. Aus 01 📚 Projekte/Alte Notizen/ wird 01-1f4da-Projekte/Alte-Notizen/ – Leerzeichen, Punkte und Unterstriche werden alle zu Bindestrichen, Emoji zu Hex-Codepoints. Das ist nicht umkehrbar, und auch die SQLite-Datei speichert nur die normalisierte Form. Zum Öffnen braucht man aber den echten Pfad. Wir bauen qmds handelize() aus dist/store.js exakt nach, scannen den Vault einmal (unter 50 ms bei einigen hundert Dateien) und bauen eine Nachschlagetabelle. Null Kollisionen.
2 likes • 5d
@Michael Kuby @Michael Kuby Danke euch beiden — eure zwei Abnahmekriterien haben wir direkt umgesetzt, und dabei kam etwas Unerwartetes heraus: Die Prozentanzeige war schlimmer als vermutet. qmd liefert im schnellen Modus (--no-rerank) als Score schlicht 1/Rang: Platz 1 = 1,0, Platz 2 = 0,5, Platz 3 = 0,33 … Eine Testanfrage „Quallenzucht Antarktis Hovercraft" bekam so 100 % auf Platz 1 angezeigt. Die Lösung steckt in qmd selbst: mit --explain liegt unter vectorScores die echte Kosinus-Ähnlichkeit, Mehrkosten praktisch null (0,8 s vs. 1,3 s — Messrauschen). Jetzt zeigen beide Modi absolute Werte auf derselben Grundlage. Schwelle kalibriert statt geraten: Passende Anfragen landen bei uns bei 0,52–0,73, vault-fremde bei 0,16–0,29 — dazwischen eine saubere Lücke. Schwelle 0,35, konfigurierbar. Treffer darunter werden ausgegraut; liegt alles darunter, sagt die Kopfzeile „Kein belastbarer Treffer" statt einer Liste mit Scheinprozenten. Nebenbefund: Der gründliche Modus (vsearch mit Reranker) liefert bei Unsinn schlicht eine leere Liste — der filtert selbst. Indexlücke: exakte Zahl statt Zeitstempel. Unser Resolver läuft für die Pfadauflösung ohnehin über alle Vault-Dateien; der Abgleich mit den indizierten Pfaden ist eine einzige SQLite-Abfrage (~1 ms). Die Fußzeile zeigt jetzt „⚠️ 3 Dateien noch nicht im Index" statt „Index zuletzt vor X Stunden". @Michael Kuby , eine Entwarnung zu den 20 Minuten: qmd embed arbeitet inkrementell — verarbeitet werden nur Hashes ohne Embedding. Bei unverändertem Bestand 0,2 s, nach ein paar geänderten Notizen Sekunden. Die 20 Minuten sind der Kaltstart. Ein update && embed nach Dateiänderungen ist also deutlich billiger, als es aussieht — das entschärft eure Watcher-Abwägung. Danke für den Anstoß, ohne den Hinweis auf die „künstliche Sicherheit" hätten wir der 100-%-Anzeige vermutlich noch lange geglaubt.
Eigenes Tool erstellt zur Shorts Erstellung
UPDATE: V1.2.0 --> Neu: Transkript per Doppelklick auf das Wort bearbeiten, falls etwas falsch transkribiert wurde. Hi zusammen, ich habe ein eigenes Tool zur Shorts-Erstellung gebaut. Anbei das Video. Ich habe dazu im Classroom einen Kurs angelegt (Paywall). Für alle bisher in der Community angemeldeten Mitglieder ist der Inhalt komplett kostenfrei und ich stelle diesen bei Interesse separat komplett zur Verfügung. Schreibt mir bitte dazu oder kommentiert unter diesen Post "Interesse" oder irgendwas anderes, dass ihr das Tool haben möchtet. Ich stelle das per GoogleDrive Link zur Verfügung. Anbei das öffentliche Video dazu:
1 like • 8d
Interesse
Das Tutorial Zweites Gehirn 2.0
Hi zusammen, wer wissen will, wie das Zweite Gehirn 2.0 aufgebaut ist und wie es genau funktioniert. In diesem Video erkläre ich alles im Detail :) Startdokument zum Download findet ihr unter: Classroom - Wissensmanagement - Unter dem Tutorial video ist das PDF. Viel Spass.
1 like • 10d
Danke nochmal für den geilen Input. Direkt Frage zum qmd search, es aktualisiert sich nicht automatisch, macht es nicht Sinn die Aktualisierung in einer Art Onboarding zu verankern, oder besser noch beim Schreiben der Daily notes? Gerne Rückmeldung ob ich das ganze so richtig durchschaut habe
KI-Praxis #1 🎁 Was darf deine KI eigentlich wissen? Mein praktisches Daten-Stufen-Modell für die KI-Nutzung
1️⃣ Das Problem Jeder, der KI ernsthaft nutzt, kennt den Moment: Du willst einen Servicefall, eine Kundenmail oder eine Kalkulation von der KI aufbereiten lassen — und zögerst. Darf das in die Cloud? Die meisten entscheiden das aus dem Bauch, jedes Mal neu. Das Ergebnis: mal zu leichtsinnig, mal zu ängstlich — und nie nachvollziehbar. 2️⃣ Die Idee dahinter Ich hab für meinen Handwerksbetrieb ein 5-Stufen-Modell gebaut, das jede Information einordnet, bevor sie irgendwohin geht. Wichtig: Das ist meine interne Arbeitsregel, keine rechtliche Datenschutzprüfung — Cloud-Dienste, Kontotypen und Verträge unterscheiden sich. Die Freigaben unten gelten für mein Arbeitsmodell: Stufe 0 – öffentlich: Datenblätter und allgemeines Fachwissen → Cloud-KI: ja · Offline-KI: ja Stufe 1 – intern, aber unkritisch: Checklisten und Erfahrungswissen ohne Kundenbezug → Cloud-KI: nach meinen Regeln ja · Offline-KI: ja Stufe 2 – zuordenbare Kunden- oder Firmendaten: Namen, Kontaktdaten, Gerätekennungen, konkrete Servicefälle → Cloud-KI: nur ausreichend anonymisiert · Offline-KI: im kontrollierten lokalen System Stufe 3 – vertraulich: Kalkulationen, Konditionen, Personaldaten → Cloud-KI: nein · Offline-KI: im kontrollierten lokalen System Stufe 4 – Zugangsdaten: Passwörter und API-Schlüssel → Keine KI. Ausschließlich Passwortmanager. Dazu drei Grundsätze, die das Modell alltagstauglich machen: Im Zweifel eine Stufe höher. Ungeprüft = wird wie Stufe 3 behandelt. (Neues ist erst mal gesperrt, nicht erst mal frei!) Stufe 4 darf nicht mal in die Offline-KI — eine lokale Wissensdatenbank kann kopiert, gesynct oder versehentlich hochgeladen werden. Lokale KI ersetzt keinen Passwortmanager. Für Stufe 2 gibt's feste Anonymisierungsregeln (Kunde → „Kunde A", Gerätekennung raus, Adresse → nur Region). Merksatz: Nach der Anonymisierung darf ein Außenstehender weder Kunde noch Gerät noch Konditionen zuordnen können. 3️⃣ So sieht's bei mir aus Das Modell ist bei mir eine Wiki-Seite im Obsidian-Vault, die meine KI (Claude Code) bei jeder Arbeit mitliest. Praktischer Effekt: Wenn ich einen Servicefall verarbeiten lasse, schlägt die KI von selbst die Anonymisierung vor, statt dass ich dran denken muss. Und — kleiner Realitätsbeweis: Dieser Post hier ist selbst durch die Prüfung gelaufen. Meine konkreten Lieferanten-Sonderregeln und echten Beispielfälle stehen deshalb nicht drin — die sind Stufe 2–3. 😉 Das Modell prüft seine eigene Veröffentlichung.
 KI-Praxis #1 🎁 Was darf deine KI eigentlich wissen? Mein praktisches Daten-Stufen-Modell für die KI-Nutzung
1 like • 10d
Danke fürs teilen! Ich tauche gerade richtig ab und versuche mein ganzes Modell und Nutzung in Frage zu stellen! Ist deine Anonymisierung nicht eher ein Ablassbrief für geteilte Informationen. Wenn du wirklich Datenkonform anonym arbeiten willst, braucht man dann nicht geteilte Datenströme für Nutzerdaten Mustermann = ABC und ABC hat folgende Daten die später wieder in einem lesbaren Dokument zusammengeführt werden? Wie löst man sowas?
1-5 of 5
Sven Keuler
2
3 points to level up
@sven-k-8471
🚀 Ready to start!

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Joined Jul 24, 2026
📍Frankfurt am Main
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