Das Problem
Meine Arbeit verteilt sich auf Code-Repos, Notizen, Kundendokumente, Content, Zahlen und Recherche. Jedes System kennt seinen Ausschnitt. Keines kennt den Zusammenhang. Die Frage “wie steht es gerade um X” kostete jedes Mal zehn Minuten Suchen, und die Antwort war oft: das habe ich vergessen.
Was gebaut wurde
AETHER führt diese Welten in einer Oberfläche zusammen und legt eine Schicht darüber, die selbst arbeitet.
- Scanner lesen GitHub, das Dateisystem, Obsidian, Notion, YouTube und vergangene Gespräche ein und legen sie durchsuchbar ab.
- Ein Pantheon spezialisierter Agenten arbeitet auf diesem Bestand, delegiert untereinander und legt Ergebnisse als Vorschlag vor, nie als vollendete Tatsache.
- ARGOS verfolgt, woran ich tatsächlich arbeite, und stupst an, wenn ich abdrifte. Ein Anstupser nennt immer eine Zahl, einen Bezug und den kleinsten nächsten Schritt: nicht “du bist abgelenkt”, sondern “22 Minuten X.com. Im Sprint steht Rechnung 20260803. Vier Minuten.”
Die interessanteste Entscheidung
Schwere Denkarbeit läuft nicht über eine Modell-API, sondern über einen Agenten auf meinem eigenen Rechner, der ein vorhandenes Abo nutzt. Günstige Routinearbeit bleibt auf dem Server. Das halbiert die laufenden Kosten, ohne bei der Qualität zu sparen, und war die Voraussetzung dafür, dass das System überhaupt dauerhaft laufen kann.
Was ich daraus gelernt habe
Ein System, das nur berichtet, wird nicht benutzt. Der Unterschied zwischen einem Dashboard und einem Begleiter ist nicht die Menge der Daten, sondern ob am Ende ein konkreter nächster Schritt steht, der klein genug ist, um sofort getan zu werden.