Willkommen zu allesnurgecloud.com – Ausgabe #190
Irgendwie hatte ich überlegt, regelmäßig neue KI Modelle hier vorzustellen. Aber diese Woche hat mir gezeigt, dass das vermutlich keinen Sinn macht. Die Releases der Modelle überschlagen sich ja tageweise, diese Woche die neuen Google Modelle und die 4er Versionen aus dem Hause Anthropic (Claude), dazu noch ein paar neue Player – das macht keinen Sinn.
Sind schon verrückte Zeiten, die wir hier erleben und wie sich das alles beschleunigt ist faszinierend und beängstigend zugleich.
Happy Bootstrapping Podcast
In der aktuellen Podcast Folge 122 spreche ich mit Alexander Peiniger von Walletguide.com – einem SaaS Tool für das „Personal Wealth“ Tracking. Alex hat zuvor Quintly über 12 Jahre gebootstrapped und am Ende verkauft – mit diesen Erfahrungen und AI Support baut er nun, wieder mit seinem Bruder, an Walletguide.com – hab wieder einiges gelernt – hier kannst du Folge 122 anhören.
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KI Datacenter: 7 Billionen Dollar und innovative Wärmerückgewinnung
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz stellt die globale IT-Infrastruktur vor beispiellose Herausforderungen. Während McKinsey in ihrer Studie „The cost of compute“ prognostiziert, dass bis 2030 fast 7 Billionen US-Dollar in Rechenzentren investiert werden müssen, zeigen nordische Länder bereits innovative Lösungsansätze für die Energieproblematik der Branche.
Die Dimensionen des KI-Booms
Laut Selina Grafs Bericht über die McKinsey-Studie wird sich die globale Rechenzentrumskapazität bis 2030 fast verdreifachen. 70% des Wachstums entfallen dabei auf KI-intensive Anwendungen. Die prognostizierte Kapazität von 156 Gigawatt entspricht einem gewaltigen Energiehunger – genug Leistung, um ganze Länder zu versorgen.
Nordische Innovation: Wenn Rechenzentren Wohnungen heizen
Lars Paulsson, Kari Lundgren und Kati Pohjanpalo berichten bei Bloomberg über einen faszinierenden Lösungsansatz: In Finnland und Schweden nutzen Rechenzentren ihre Abwärme für die Fernwärmeversorgung. Microsofts geplanter Campus bei Helsinki wird künftig 40% des Wärmebedarfs von Espoo decken – das entspricht etwa 100.000 Haushalten.
Technische Umsetzung der Wärmerückgewinnung:
- Lauwarm Wasser (25-35°C) wird aus Rechenzentren zu Wärmepumpen geleitet
- Heat Pumps erhitzen das Wasser auf 86°C, elektrische Boiler auf 115°C
- Integration in bestehende Fernwärmenetze reduziert CO2-Emissionen drastisch
Diese interessante Kollaboration zeigt, wie technologische Notwendigkeiten in nachhaltige Lösungen transformiert werden können. Während die Branche mit enormem Energieverbrauch kämpft, entstehen praktikable Ansätze für die Kreislaufwirtschaft – man muss halt nicht überall neue AKWs bauen, wird bis 2030 eh „arg knapp“.
Herausforderungen und Realitätsscheck
Dennoch bleiben kritische Punkte: Rechenzentren konkurrieren um knappe Stromressourcen, bieten aber wenige Arbeitsplätze. Politiker wie Norwegens Sofie Marhaug kritisieren die Branche als „schamlos“ beim Stromverbrauch. Deutschland führt ab 2026 Mindeststandards für Wärmerückgewinnung ein – ein wichtiger regulatorischer Schritt.
Vielleicht werden die Chinesen ja doch bald auch Datacenter bauen – oder uns ihren billigen erneuerbaren Strom mit Mikrowellen Satelliten schicken, wie damals in Sim City (oder war das Civilization?)
Die nächsten Jahre werden jedenfalls zeigen, ob solche innovative Ansätze wie die nordische Wärmerückgewinnung global skalierbar sind und ob die Effizienzgewinne mit dem exponentiellen KI-Wachstum Schritt halten können. Ich werde dann Gärtner oder Schreiner!
McKinsey: KI-Boom treibt Investitionsbedarf in Rechenzentren auf 7 Billionen Dollar
Gericht zu Cookie-Bannern: „Alles-Ablehnen“-Button ist Pflicht
Das Verwaltungsgericht Hannover hat mit einem Urteil vom 19. März 2025 ein wegweisendes Signal für die Gestaltung von Cookie-Bannern gesetzt. Der niedersächsische Datenschutzbeauftragte Denis Lehmkemper konnte einen wichtigen juristischen Sieg gegen ein niedersächsisches Medienhaus verbuchen.
Kernentscheidung des Gerichts
Webseitenbetreiber müssen bei Cookie-Einwilligungsabfragen eine gut sichtbare „Alles-ablehnen“-Schaltfläche auf der ersten Ebene im Einwilligungsbanner anbieten, wenn es auch einen „Alle akzeptieren“-Button gibt. Cookie-Banner dürfen nicht gezielt auf das Abklicken einer Einwilligung ausgerichtet sein und Nutzer nicht von einer Ablehnung der Cookies abhalten (siehe auch zm-online.de).
Das Gericht bemängelte mehrere Aspekte des strittigen Cookie-Banners:
- Das Ablehnen von Cookies war deutlich umständlicher als die Annahme
- Überschriften wie „optimales Nutzungserlebnis“ und Beschriftungen „akzeptieren und schließen“ waren irreführend
- Hinweise auf Widerrufsrecht und Datenverarbeitung in Drittstaaten waren erst nach Scrollen sichtbar
- Die Anzahl der eingebundenen Partner und Drittdienste war nicht ersichtlich
Konsequenzen für Webseitenbetreiber
Werden diese Regeln nicht eingehalten, verstoßen Betreiber gegen TDDDG sowie DSGVO – die eingeholten Einwilligungen sind dann unwirksam. Lehmkemper hofft auf eine Signalwirkung: „Diese Wahlmöglichkeit wird von vielen Webseitenbetreibern bisher jedoch nicht umgesetzt“. Das Urteil soll datenschutzkonforme Einwilligungslösungen fördern.
Irgendwie gut, manche Firmen sind ja dazu übergegangen, „Jetzt bezahlen“ oder „Alles akzeptieren“ anzubieten, ablehnen ist dann teilweise super umständlich, wenn es überhaupt möglich ist. Bin gespannt wie lange es dauert, bis das in der Praxis ankommt.
Alles-Ablehnen-Button auf Webseite ist Pflicht
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Von AWS zu Hetzner: everysize spart 80% Cloud-Kosten mit „We Manage“
Als everysize mit seiner Cloud-Infrastruktur an Grenzen stieß, fand das Unternehmen in We Manage den idealen Partner.
Das Ergebnis: 80% Kostenreduktion bei gleichzeitiger Leistungssteigerung.
„Der Profi-Sysadmin, den ich inhouse bräuchte, der aber bei mir zu wenig zu tun hätte,“ beschreibt Mitgründer Eugen Falkenstein treffend die Rolle von We Manage für sein Unternehmen.
Durch maßgeschneiderte IT-Operations, 24/7-Monitoring und Cloud-Migration befreite sich everysize vom teuren AWS-Vendor-Lock-in. Die Serverkosten sanken von 50.000 auf nur 10.000 Euro jährlich – bei höherer Zuverlässigkeit und Agilität.
Brauchst du Hilfe bei Cloud-Optimierung oder IT-Operations?
Lies die vollständige Case Study und erfahre, wie auch dein Unternehmen von We Manage profitieren kann – buch dir jetzt einen Termin zum Kennenlernen.
zur Case Study: Warum everysize die AWS Public Cloud hinter sich lässt
Remote: Funktioniert Mikromanagement oder Laissez-faire?
Der Artikel „The Goldilocks Guide to Leadership“ von Marissa Goldberg behandelt die zentrale Herausforderung moderner Führung in verteilten Teams. Das klassische Märchen-Framework liefert dabei überraschend präzise Erkenntnisse für die Tech-Branche.
Das Problem der falschen Extreme
Remote-Führungskräfte fallen häufig in zwei dysfunktionale Muster: Der Mikromanager bombardiert sein Team mit ständigen Check-ins, überflüssigen Meetings und Kontrollmechanismen. Am anderen Ende steht der „Hands-off“-Manager, der nach dem Motto „hire great people and get out of their way“ agiert, aber dabei Verwirrung und mangelnde Unterstützung schafft.
Multiplying Leadership: Der goldene Mittelweg
Die Lösung liegt im Konzept des „Multiplying Leadership“. Führungskräfte sollten als erste Verteidigungslinie fungieren und alles abwehren, was das Team von der eigentlichen Arbeit abhält. Konkret bedeutet das:
Praktische Umsetzung:
- Klare Erwartungen definieren und Erfolgskriterien kommunizieren
- Teams vor schlechten Meetings und Unterbrechungen schützen
- Autonomie fördern durch Vertrauen statt Kontrolle
- Alignment zwischen Teammitgliedern sicherstellen
- Blockaden bei Genehmigungen und Entscheidungen beseitigen
- Psychologische Sicherheit schaffen für offene Kommunikation
Technische Beobachtung
Das Framework erinnert an moderne DevOps-Prinzipien: Anstatt Entwickler zu überwachen oder völlig allein zu lassen, schaffen Platform-Teams die Infrastruktur und Tools, die Produktivität ermöglichen. Führungskräfte agieren ähnlich als „Platform-Enabler“ für ihre Teams.
In der schnelllebigen Tech-Branche wird oft übersehen, dass effektive Führung nicht binär ist. Wie bei gut designten APIs geht es um das richtige Interface zwischen Management und Execution-Layer.
Fazit für die Tech-Industrie
Remote-Leadership erfordert einen paradigmatischen Shift: Weg von Präsenz-basierter Kontrolle, hin zu ergebnis-orientierter Unterstützung. Wer als Multiplikator agiert und systematisch Hindernisse beseitigt, schafft die Voraussetzungen für High-Performance-Teams – das „Just Right“ der modernen Arbeitsorganisation.
Da frag ich mich bloß, wie man „Management by Wandering Around“ in Remote Umgebungen macht. Einfach so „random“ in Video Calls aufschlagen?
The Goldilocks Guide to Leadership
OpenAI skaliert PostgreSQL auf Millionen Abfragen pro Sekunde
Bohan Zhang von OpenAI’s Infrastructure-Team zeigt auf der PGConf.dev 2025 die beeindruckende PostgreSQL-Skalierung bei OpenAI. Überraschend: OpenAI nutzt eine klassische Primary-Replica-Architektur ohne Sharding und skaliert damit auf Millionen von Abfragen pro Sekunde – ein starkes Argument gegen die Notwendigkeit verteilter Datenbanken.
Technische Architektur
OpenAI setzt auf Azure Database for PostgreSQL mit einem Primary und dutzenden Replicas. Das Setup umfasst geografisch verteilte Read-Replicas für niedrige Latenz und bewältigt Millionen QPS (Read + Write) über das gesamte Cluster. PostgreSQL fungiert als kritische Infrastruktur – Ausfälle bedeuten direkt ChatGPT-Downtime.
Die größten Herausforderungen
Write-Performance bleibt der Hauptflaschenhals. PostgreSQL’s MVCC-Design bringt bekannte Probleme mit sich: Table-/Index-Bloat und komplexe Vacuum-Optimierung. Mit steigender Replica-Anzahl werden WAL-Replikation und Netzwerk-Bandbreite zu neuen Bottlenecks.
OpenAI’s Optimierungsstrategien
Load-Kontrolle: Aggressive Auslagerung von Write-Operationen, Lazy Writes zur Glättung von Spitzen, strikte Kontrolle bei Data-Backfilling und dedizierte Replicas für High-Priority-Requests.
Query-Optimierung: Timeouts auf Session-, Statement- und Client-Level, Optimierung komplexer Multi-Join-Queries und eine wichtige Warnung vor ORM-Ineffizienzen – ein kritischer Punkt für Entwickler.
Die Strategie zahlt sich aus: Nur ein PostgreSQL-bedingter SEV0-Incident in neun Monaten, erfolgreiche Skalierung auf geografisch verteilte Replicas ohne Latenz-Anstieg, und ausreichend Kapazitäten für künftiges Wachstum.
Feature-Wünsche an die PostgreSQL-Community gibt es auch:OpenAI wünscht sich praktische Verbesserungen: Index-Disable-Funktionalität für sicherere Wartung, bessere Observability mit P95/P99-Metriken, Schema-Change-Historie und optimierte Default-Parameter.
Viele der gewünschten Features existieren bereits im PostgreSQL-Ökosystem existieren – nur nicht in Azure’s Managed Service. Dies unterstreicht die Vorteile selbst-gehosteter Lösungen für anspruchsvolle Workloads und wirft Fragen zur Cloud-Provider-Abhängigkeit auf. Ob man hier auf Azure gezwungen wird, da Microsoft großer OpenAI Shareholder ist?
OpenAI: Scaling PostgreSQL to the Next Level
Valkey schlägt Redis 8.0 im Performance-Vergleich
Khawaja Shams von Momento hat in seinem ausführlichen Artikel eine beeindruckende Performance-Analyse veröffentlicht, die zeigt, wie der Community-Fork Valkey ein Jahr nach der Redis-Lizenzänderung das Original deutlich übertrifft.
Die Benchmark-Ergebnisse sprechen für sich
Der Performance-Vergleich zwischen Valkey 8.1.1 und Redis 8.0 auf AWS c8g.2xl Instanzen (8 vCPU) zeigt deutliche Unterschiede:
- SET-Operationen: Valkey erreichte 999,8K RPS gegenüber 729,4K RPS bei Redis (37% höher)
- GET-Operationen: Valkey 16% schneller als Redis
- Latenz-Verbesserungen: 30% bessere p99-Latenz bei SET, über 60% bei GET
Multi-Threading als Game-Changer
Beide Systeme profitieren massiv von I/O-Threading, wobei Valkey hier deutlich besser skaliert. Ohne I/O-Threads erreichte Valkey 239K RPS, mit 6 Threads sprang die Performance auf 678K RPS – fast eine Verdreifachung. Redis zeigte ähnliche Verbesserungen von 235K auf 563K RPS, blieb aber deutlich zurück.
System-Optimierung entscheidend: Durch CPU-Pinning der IRQ-Handler auf dedizierte Cores und Isolation der Valkey-Prozesse konnte die Performance von 832K auf fast 1 Million RPS gesteigert werden. Diese zusätzlichen 20% CPU-Nutzung durch bessere Core-Verteilung machten den entscheidenden Unterschied.
Einschätzung & Chancen
Diese Benchmark zeigt, wie Open-Source-Community-Projekte durch fokussierte Zusammenarbeit technische Durchbrüche erzielen können. Valkey hat nicht nur die ursprüngliche Redis-Vision am Leben gehalten, sondern sie sogar übertroffen – ein starkes Signal für die Kraft der Community-getriebenen Entwicklung.
Valkey Turns One: How the Community Fork Left Redis in the Dust
Databricks übernimmt Neon für 1 Milliarde Dollar
Ram Iyer berichtet bei TechCrunch über Databricks‘ neueste Großakquisition: Das Datenanalyse-Unternehmen übernimmt das Open-Source-Database-Startup Neon für etwa 1 Milliarde Dollar. Das 2021 von CEO Nikita Shamgunov und den Software-Ingenieuren Heikki Linnakangas und Stas Kelvich gegründete Unternehmen entwickelt eine Open-Source-Alternative zu AWS Aurora Postgres.
Technische Kernkompetenzen von Neon
- Serverless, cloud-basierte Datenbankplattform mit automatischer Skalierung
- Database-Cloning und Branching für Test- und Entwicklungsumgebungen
- Point-in-Time Recovery für Datenwiederherstellung
- Pay-as-you-go Preismodell mit kostenlosen und nutzungsbasierten Tarifen
Strategische Bedeutung für KI-Agents
Besonders interessant in diesem Fall: Laut Databricks werden 80% der Neon-Datenbanken automatisch von KI-Agenten erstellt, nicht von Menschen. Diese Geschwindigkeit und Automatisierung macht Neon ideal für AI-native Anwendungen, die schneller als menschliche Entwickler arbeiten, aber Überwachung zur Fehlerkontrolle benötigen.
Die Akquisition reiht sich in Databricks‘ aggressive Expansion ein – nach Tabular (2 Milliarden) und MosaicML (1,3 Milliarden). Mit einer Bewertung von 62 Milliarden Dollar und über 19 Milliarden Dollar angesammelter Finanzierung positioniert sich das Unternehmen als führende Plattform für AI-Modelle und -Agenten.
Databricks to buy open source database startup Neon for $1B
Railway’s Zero-Touch Bare Metal Provisioning
Railway beschreibt in ihrem detaillierten Blog-Artikel, wie sie eine vollautomatisierte Bare-Metal-Infrastruktur aufbauen, die mit einem Klick Linux-Server bereitstellt – ohne manuellen Eingriff.
Hardware-Mapping mit Redfish APIs
Das größte Problem beim Bare-Metal-Management: Wie ordnet man physische Hardware den Betriebssystem-Bezeichnungen zu? Railway löst dies über Redfish HTTP APIs der Board Management Controller (BMCs). Diese können Hardware auflisten, Seriennummern erfassen und physische Standorte identifizieren.
Der MetalCP-Workflow läuft vollautomatisch ab: Temporal-Worker importieren Server-Hardware, scrapen BMC-Daten via Redfish, erstellen Hardware-Inventare und generieren statische DHCP-Leases. Ein Import dauert unter einer Minute und erkennt automatisch defekte Hardware.
KI-gestützte OS-Installation
Besonders innovativ: Railway nutzt Claude AI für die Bildschirm-Erkennung während der Installation. Über Supermicros CaptureScreen API werden Screenshots des Server-Bildschirms gemacht, die Claude analysiert und als JSON-Status zurückliefert. So überwacht ein Temporal-Workflow automatisch den kompletten Installationsprozess.
Die Kosten? Unter einem Dollar für 50 Server-Provisionierungen – Claude analysiert minütlich Screenshots während der Installation.
BGP Unnumbered für skalierbare Netzwerke
Für das Datenplane-Netzwerk setzt Railway auf BGP Unnumbered mit IPv6 Link-Local-Adressen. Statt jede Point-to-Point-Verbindung einzeln zu konfigurieren, verwendet FRR automatisch generierte IPv6-Adressen als Next-Hops. Das macht die Netzwerk-Konfiguration einheitlich und skalierbar.
Railway demonstriert, wie moderne APIs und KI traditionelle Bare-Metal-Herausforderungen lösen können. Der Einsatz von Claude für Screen-Scraping ist unkonventionell, aber kostengünstig und effektiv – ein cleverer Ansatz für Infrastructure-as-Code.
Zero-Touch Bare Metal at Scale
Stevens: Persönlicher AI-Butler mit SQLite und Cron-Jobs
In seinem aktuellen Blogbeitrag stellt der Entwickler Geoffrey Litt einen simplen aber effektiven persönlichen AI-Assistenten namens „Stevens“ vor, der mit minimalistischer Architektur überzeugt.
Funktionsweise & Architektur
- Tägliches Briefing: „Stevens“ sendet jeden Morgen per Telegram eine Zusammenfassung mit Kalendereinträgen, Wettervorhersage, erwarteten Paketen und persönlichen Erinnerungen
- Technischer Aufbau: Eine einfache SQLite-Tabelle als „Gedächtnis“ und mehrere Cron-Jobs auf Val.town
- Datenquellen:
- Google Kalender-API (stündliche Abfrage)
- Wetter-API
- OCR von Postbenachrichtigungen
- Telegram-Nachrichten und E-Mails
Erkenntnisse
- AI-Tools profitieren enorm vom Zugriff auf kontextbezogene Informationen aus verschiedenen Quellen
- Der Einstieg in „AI-Gedächtnis“ kann einfach gestaltet werden, ohne komplexe RAG-Systeme
- Die Persönlichkeit des Assistenten (formeller Butler-Stil) erhöht den Spaßfaktor
Das Projekt ist öffentlich verfügbar und kann über den bereitgestellten Code für eigene Zwecke angepasst werden. Der Autor empfiehlt die Bearbeitung mit einem AI-Editor in Kombination mit der Val Town CLI.
Stevens: a hackable AI assistant using a single SQLite table and a handful of cron jobs
Puppet-Gründer Luke Kanies teilt Erfahrungen mit Vibe-Coding
Luke Kanies beschreibt seine Erfahrungen mit KI und Vibe Coding in einem aktuellen Blog Artikel. „AI ist wie ein unzuverlässiger Berater“, so seine Zusammenfassung. Der Gründer von Puppet teilt seine Erkenntnisse nach ersten Experimenten mit KI-gestützter Programmierung und kommt nach anfänglicher Skepsis und mehreren Monaten sporadischer Nutzung zu interessanten Schlüssen.
Kernerkenntnisse zum Umgang mit KI-Coding-Tools
- KI als unzuverlässiger Berater: Kanies betont, dass man KI wie einen externen Berater behandeln sollte, dem man nicht blind vertraut – am besten lässt man die KI nicht direkt Code schreiben
- Architektonische Schwächen: Das Tool schlug oft problematische Lösungsansätze vor, wie das unnötige Abfangen von Fehlern statt grundlegender Umstrukturierungen
- Domänen-Unterschiede: Bei Backend-Code fielen Kanies die Schwächen schnell auf, während er bei UI-Code (wo er weniger Erfahrung hat) die Probleme zunächst nicht erkannte
- Glänzende Fehlersuche: Der größte Mehrwert zeigte sich bei der Syntax-Fehlersuche, wo die KI „100-mal schneller“ war als manuelle Fehlersuche
Besonders interessant ist Kanies‘ Lernkurve: Nach anfänglicher Verwirrung beim Erlernen von Swift und SwiftUI mit KI-Unterstützung entwickelte er zunehmend ein Gefühl für die Technologie. Mittlerweile sieht er sich als „Senior Engineer“, der einen „Juniormitarbeiter mit Kurzzeitvertrag“ beaufsichtigt.
Welche Erfahrungen hast du mit Vibe Coding schon gemacht? Manche entwickeln damit ja komplette Games
AI Is Like a Crappy Consultant
Schmunzelecke
Ein ehemaliger Software Engineer in den USA muss in einen Trailer umziehen, da er nach seinem 150k Job bei Doordash nach über 800 Bewerbungen überall abgelehnt wurde – Spürt er die Auswirkung von AI?
Als Alternative könnte er hier checken, wie man für 432$ pro Monat in den USA leben kann. Muss man aber wollen 🙂
💡 Link Tipps aus der Open Source Welt
Tracetest: OpenTelemetry-basierte End-to-End Tests
Tracetest revolutioniert die Integration und End-to-End-Test-Erstellung durch den Einsatz von OpenTelemetry und Trace-basierten Tests. Das Open-Source-Tool verspricht 98% schnellere Testentwicklung – hm, 98%?
Kernfeatures:
- Assertions gegen Response- und Trace-Daten an jedem Punkt einer Request-Transaktion
- Timing-Validierung von Trace-Spans (z.B. Datenbankzugriffe unter 100ms)
- Wildcard-Assertions für häufige Aktivitäten (alle gRPC-Return-Codes = 0)
- Side-Effect-Testing für Message Queues, asynchrone API-Calls und externe Services
- Multiple Test-Trigger: HTTP/gRPC-Requests, Trace-IDs und mehr
- Integration mit bestehenden Distributed-Tracing-Lösungen
Das Tool arbeitet ohne Mocks oder Fakes direkt mit echten Daten. Tests können sowohl visuell über Web-UI als auch programmatisch via YAML definiert werden. Zusätzlich bietet Tracetest Qualitätsanalyse der OpenTelemetry-Instrumentierung und unterstützt Long-Running-Prozesse.
Interessante Alternative zu anderen Tools, hatte ich bisher nicht bekannt und nun zufällig entdeckt.
https://github.com/kubeshop/tracetest
BrowserBee: KI-gesteuerte Browser-Automatisierung als Chrome Extension
BrowserBee ist eine Open-Source Chrome Extension, die Browser-Steuerung über natürliche Sprache ermöglicht. Das Tool kombiniert LLM-basierte Instruktionsverarbeitung mit Playwright-Automatisierung für robuste Web-Interaktionen.
Kernfeatures:
- Unterstützt führende LLM-Provider (Anthropic, OpenAI, Gemini, Ollama)
- Umfassende Browser-Tools für Navigation, Interaktion und Beobachtung
- Token-Tracking mit Kostenübersicht
- Lokaler Memory-Speicher für effizientere Wiederverwendung
- Benutzer-Approval für kritische Aktionen (Käufe, Social Media Posts)
Privacy-First Ansatz: Da BrowserBee vollständig im Browser läuft, kann es sicher mit eingeloggten Websites interagieren, ohne Backend-Infrastruktur oder Sicherheitsrisiken.
Social Media Management, News-Kuration, E-Mail-Assistenz, Recherche-Unterstützung, Website-Zusammenfassungen und allgemeine Browser-Automatisierung.
Die Extension positioniert sich als „Cline für Web-Browsing“ und bietet eine interessante Alternative zu cloud-basierten Browser-Automatisierungstools, insbesondere für privacy-bewusste Nutzer.
https://github.com/parsaghaffari/browserbee
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