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KI-gestützter Content-Generator
Eine Chrome-Erweiterung, die jede Seite zu Rohmaterial macht.
Eine Browser-Erweiterung, die die geöffnete Seite liest und daraus eigenständige Texte erzeugt: Produkttexte, Blogentwürfe, Social-Posts. Zwei Dinge machen daraus mehr als eine Hülle: ein Scraper in zwei Modi, der auf clientseitige Extraktion wechselt, sobald die serverseitige Anfrage blockiert wird, und eine Evaluationsplattform, die KI-Architekturen mit einem zweiten Modell als unparteiischem Schiedsrichter vergleicht.
- Python
- Flask
- RAG
- PostgreSQL
- Vanilla JS
- Chrome Extension
Passender Text, sofort
Jede besuchte Seite wird zur Materialgrundlage. Die Erweiterung liest, was auf dem Bildschirm steht, und erzeugt in Sekunden einen gut strukturierten eigenen Text, aus einem dichten Artikel ebenso wie aus einer unübersichtlichen Produktseite. Der langsame Teil des Schreibens beginnt damit nicht mehr beim leeren Blatt.
Ein Scraper, der Blockaden übersteht
Moderne Websites wehren sich aktiv gegen automatisiertes Lesen. Die Erweiterung fragt zuerst serverseitig an und wechselt, wenn diese Anfrage abgelehnt wird, unbemerkt zur clientseitigen Extraktion aus der Seite, die der Nutzer ohnehin offen hat. Gleiches Ergebnis, keine Sackgassen, und der Unterschied fällt niemandem auf.
Kein bloßes Werkzeug, sondern eine Evaluationsplattform
Ist eine RAG-Pipeline wirklich besser als ein einfacher Prompt oder wirkt sie nur anspruchsvoller? Ich habe die Erweiterung als A/B-Prüfstand über Dutzende Szenarien benutzt und die Ergebnisse mit einem LLM-as-a-Judge-Aufbau bewertet, einem zweiten Modell als Schiedsrichter. Das Ergebnis war nicht das erwartete: Es gibt keinen einzelnen Gewinner. Die richtige Architektur hängt von der Aufgabe ab, und die Daten sagen, welche es ist.
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