Fundstücke #6 – Alte Websites, lokale KI-Hardware und Werkzeuge auf Zeit
Von Oliver Schmalzl
24.10.2026
Was zuletzt in meinem Sammel-Postfach gelandet ist. Diesmal vor allem Beiträge, die ich erst jetzt vollständig lesen konnte. Kurz eingeordnet, ohne Test und ohne Empfehlung.
Eine alte Website mit vier Agenten erneuern
Ein Instagram-Beitrag beschreibt, wie man eine alte Website ohne Angst modernisiert. Zuerst auf einer Kopie arbeiten, nie direkt am Original. Vorher jede Seite abfotografieren. Diese Bilder sind später der Maßstab. Dann die Arbeit auf vier Agenten aufteilen: einer prüft den alten Code, einer ersetzt veraltete Bibliotheken, einer zieht Formulare und Daten um, einer testet. Wichtig laut Beitrag: Wer eine Seite repariert, prüft sie nicht selbst. Und nicht alles auf einmal umziehen, sondern Seite für Seite.
Erst das Modell, dann der Aufwand
Ein LinkedIn-Beitrag erklärt die zwei Regler in Claude. Zuerst wählt man das Modell nach der Aufgabe: Haiku für Routine in großer Menge, Sonnet für einfachere Texte, Opus für komplexe Arbeit, Fable für die schwierigsten Analysen. Erst danach stellt man den Aufwand ein. Laut Beitrag hat er fünf Stufen. Mehr Aufwand bringt nicht automatisch eine bessere Antwort.
Lokale KI: Speicher zählt mehr als Tempo
Gleich drei Beiträge drehten sich um Hardware für lokale Sprachmodelle. Einer stellt die Intel Arc Pro B70 vor. Sie hat 32 GB Grafikspeicher, laut Beitrag zu einem empfohlenen Preis von 949 US-Dollar. Der Punkt dabei: Ein Modell muss in den Speicher passen, sonst hilft die schnellste Karte wenig. Ein zweiter Beitrag zweifelt, ob sich teure GPUs (Grafikprozessoren) überhaupt noch lohnen. Kleinere, sparsamere Modelle laufen immer besser auch auf normalen Prozessoren. Und wer vor dem Kauf ein Gefühl für die Geschwindigkeit will, kann llmspeed ausprobieren. Man wählt Hardware und Modell und sieht, wie schnell der Text erscheinen würde.
Werkzeuge auf Zeit
Ein Berater schreibt auf LinkedIn, dass er seinen letzten von über 200 n8n-Abläufen archiviert hat. Ersetzt haben sie rund 30 selbst gebaute Agenten. Vor zwei Jahren war das Werkzeug laut Beitrag die richtige Wahl. Heute nicht mehr. Seine Folgerung: Eine Toolentscheidung ist eine Entscheidung auf Zeit. Passend dazu eine Diskussion unter einem anderen Beitrag: Auch ein lokal betriebenes n8n meldet sich ab Werk bei seinen Servern. Wer das nicht will, muss es eigens abschalten.
Kurz notiert
- CodeGraph baut einen Index des eigenen Codes und hält ihn aktuell. Coding-Agenten finden so schneller den passenden Zusammenhang und brauchen weniger Tokens.
- OpenRig macht aus mehreren Sitzungen von Claude Code oder Codex ein festes Team mit Rollen und gemeinsamem Kontext.
- OpenCode ist ein quelloffener Coding-Agent für Terminal und Desktop. Laut Beitrag ist gerade Version 2.0 erschienen.
- Mehrere Beiträge zeigen, wie KI-Agenten Smart-TVs und Beamer von Werbung befreien. Einer hat so einen werbefreien Startbildschirm samt eigenen Kacheln für seine Konsolen eingerichtet.