Mein Prompt war winzig. Der Skill hatte schon die Drecksarbeit gemacht. 🤖🎺
Ein Bild, ein winziger Prompt – und ein eigenes Musikvideo. Warum die eigentliche Arbeit schon im context-to-reel-Skill steckte. Mit GIFs, Reel und Produktionsdateien.
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Ich wollte ein Reel. Astra hat meinen Mac zur Filmcrew gemacht. 💀
Aus meiner Computer History wird ein Reel mit eigenem Suno-Song. Ein Astra-Run durch Browser, iMovie und Instagram – inklusive Schnitt im Schnitt.
Mein Mac erinnert sich an alle Aktivitäten – das schaue ich mir ganz genau an... 🧠🔪
Computer History baut aus Klicks und App-Wechseln Erinnerungen. Mit Nightglass zerlege ich privat, was davon übrig bleibt – und wo die AI möglicherweise Bullshit dazudichtet.
Ich wollte Chronicle analysieren – und bin dabei in Computer History und vielleicht einen EU-Glitch gefallen 🤯
Chronicle ist weg. Computer History versteht dafür die Reihenfolge meiner Arbeit – und zeigt ziemlich geil, warum mehr relevanter Kontext auch mehr Nutzen bringt.
Ich ließ Codex mein YNAB bedienen – und plötzlich fühlte sich AI wie das Betriebssystem an 🤖🖱️
Was passiert, wenn Codex eine App untersucht, die du seit Jahren kennst? Exports, Screenshots, Reports und echte UI wurden zu einem sichtbaren Agenten-Workflow.
Ich habe mit Codex gesprochen – und plötzlich saß Jarvis auf meinem Desktop 🤯
Codex Voice fühlt sich nicht an wie ein besseres Diktiergerät. Es fühlt sich an, als würdest du mit einer AI sprechen, die währenddessen nicht nur zuhört, sondern deine echte Computerwelt versteht und bedienen kann. Ich wollte eigentlich nur das neue Voice-Feature ausprobieren. Ein bisschen reden, schauen, wie natürlich die
Was würde eine AI in 20 Jahren über Naiklas und AI erzählen? 👀 Podcast Edition 🎙️
Ich habe einen Podcast aus der Zukunft über mich selbst erstellt 🤖🍻 Entstanden ist das Ganze komplett spontan aus einem Chat mit ChatGPT. 😄 Die Idee: Zwei Podcaster im Jahr 2045 diskutieren über den “Fall Naiklas” und analysieren, wie ein QA Engineer aus Göppingen versehentlich sein eigenes digitales Betriebssystem gebaut hat. 💀 Mit
Ich habe ChatGPT (Codex) meine Maus gegeben 🤯🖱️
Computer Use fühlt sich anders an als Chat. Nicht wie Text rein, Text raus. Eher wie: Du gibst einer AI eine schwebende Maus und schaust zu, wie sie sich wirklich durch deinen Rechner klickt. Es gibt diesen Moment, in dem AI plötzlich nicht mehr wie ein Chatfenster wirkt. Nicht wie
Der neue Jailbreak ist kein Text mehr. Er ist ein Screenshot aus einer Episode, die nie existiert hat. 📸💥
Immer wieder kommen die Menschen auf richtig simple, geniale Prompts welche die Guardrails komplett austricksen. Und bei Image Gen bekommt das ein ganze anderes Level, denn ein Bild sagt mehr als 1000 Wörter. Ich wollte eigentlich nur wieder ein bisschen dieses alte Jailbreak-Knistern fühlen. Nicht im Sinne von „mach
Hermes: Mein AI-Agent mit Zähnen, Memory und eigenem Cockpit 🐕🦺🤖
Warum Hermes für mich gerade cleaner, hackbarer und übersichtlicher wirkt als OpenClaw. Ich bastle gerade wieder an meinem persönlichen AI-Lab herum — nicht als weiteres Chatfenster, sondern als Agenten-Cockpit: Tools, Memory, Telegram, WebUI, Bilder, Chats, Automationen. Alles soll nicht nur Output produzieren, sondern irgendwo sinnvoll landen. Und genau da
Der „Wait!“-Moment: Ich habe einem lokalen KI-Modell beim Regel-Falschverstehen zugeschaut
Ich wollte eigentlich nur wissen, wie weit ein lokales Modell denkt, bevor es brav wird. Nicht „brav“ im Sinne von: antwortet höflich und benutzt keine schlimmen Wörter. Sondern brav im viel interessanteren Sinn: Wann merkt ein Modell, dass es gerade in einem Regelkonflikt steckt? Wann sagt es innerlich: Wait. Wann
# Ich habe mein Markdown-Gehirn gebaut – und dann einen Podcast + Song daraus gemacht 🧠🎙️
ChatGPT, Grok und Gemini haben ihre Memories über mich ausgespuckt. OpenClaw hat daraus Kontext destilliert. Danach kamen Podcast und Suno-Song. Kein Tagebuch, eher ein "2nd Brain mit Kraken-Unterstützung"! 🦞🧠⚡ AI ist für mich längst nicht mehr nur ein Chatfenster. Nicht nur: „Schreib mir eine Mail.“ Nicht nur:
Personal
Mac Special: Wie Pieces meinen GTA-Vice-City-Fiebertraum auf macOS mitgeschrieben hat 🧑🎨🌴🍏
Ich wollte eigentlich nur kurz GTA Vice City auf meinem neuen MacBook starten. So ein ganz harmloser Sonntagabend-Gedanke. 20 Jahre altes Spiel, bisschen Nostalgie und sehr interessiert ob das den nun auf dem neuen MacBook funktioniert, Apple Sillicon vs. old Windows Games. Wenn es funktioniert, gibts direkt Belohnung. Natürlich
AI Agents
Mein MacBook hat angefangen über mich zu träumen 🤯 und ich hab den Rechenweg gesehen 🔥
Ich glaube, was mich an OpenClaw so hart gecatcht hat, war nicht mal nur, dass es „Memory“ hat. Memory haben viele Tools inzwischen irgendwie. Was mich wirklich fasziniert hat, war: Ich kann sehen, wie es denkt. Oder zumindest wie es versucht, aus meinem ganzen Input etwas zu bauen, das länger
AI Agents
Mein erster echter Mac-Setup-Moment war nicht Office, sondern OpenClaw 🦞💻
Es gibt Setups, die laufen so, wie man’s erwartet. Browser installieren. Cloud-Speicher einloggen. Ordner anschauen. Bisschen Apps draufwerfen. Irgendwann halb genervt anfangen, das digitale Leben wieder 2. Und dann gibt’s Setups, bei denen du nach wenigen Minuten merkst: Okay, das hier wird gerade nicht einfach ein neuer
Prompt
ChatGPT 5.4: Was mich daran direkt überzeugt hat 👌
ChatGPT 5.4 wurde am 06.03.2026 global ausgerollt 🚀 und mein erster Test war direkt ein klassischer Naiklas-Use-Case: Kann die AI aus meinem eigenen Blog automatisch eine editierbare PowerPoint bauen? 📊 Meine Testsuites für neue Modelle haben sich durch das ganze Codex- und OpenClaw-Einrichten inzwischen deutlich stärker
AI Agents
OpenClaw lebt. 🦀🔥 (nach 20h Konfigurieren & Investment)
Es gibt diese Projekte, die dich testen, bis dein Nervensystem segmentation fault schreit. OpenClaw war genau so ein Ding. Ich hab mindestens 20 Stunden gebraucht, um das Setup wirklich zum Laufen zu bringen. Und ja, ich hab den klassischen Umweg genommen: erst über ein Hostinger-Template, statt von Anfang an
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Gemini 3 “Nano Banana Pro” ist aktuell der stärkste Allrounder für Bildgenerierung. Nicht wegen Magie, sondern wegen Workflow.✨🔥
Gemini 3 Nana Banana Pro Modell ist mit großer Wahrscheinlichkeit das aktuell überrageste Allrounder Modell wenn es um Bilder Generierung geht. Der Trick: 2-Step Prompting (JSON → Bild) 1) Bevor du renderst, lässt du dir erst den Plan geben: Deshalb kann ich jedem nur raten, bevor er ein Bild erstellt,
Prompt
Higgsfield AI – Part 2: Tests mit Selfies, Characteren & Videos ✨🎉
Nach dem ersten Rundumschlag mit Higgsfield AI wollte ich tiefer rein. Weniger Templates, mehr eigene Daten. Denn aus Erfahrung gilt: Persönliche Bilder brechen Modelle schneller als jede Stockfoto-Demo. 🧠 Selfie-Tests: Wenn’s persönlich wird, wird’s interessant Mein Ansatz war simpel: Ich habe 8 meiner bisherigen Profilbilder genommen und
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Higgsfield Part 1 - Lokales Gold im Prompt-Mixer: Wie Göppingen meine KI-Qualitätsprüfung zerlegt 🏘️💎
Ich habe mir Higgsfield geholt, um direkt auf alle neuen Modelle per API zuzugreifen – und vor allem, um ohne große Refusals testen zu können, wie weit Klischees, Muster und lokale Kontexte inzwischen wirklich verstanden werden. Und ja: Ich feier das hart. 😀✨ Der große Unterschied zu den Original-Interfaces liegt für
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Vom Kontext zur Kreation: Warum Prompting ohne Vorarbeit Zeitverschwendung ist (Beispiel S-F Tier List in Nano Banana) ✨🎉
Ich bin nach wie vor massiv beeindruckt von Nano Banana. Textverständnis, Context-Handling und vor allem die Bildqualität nach dem Download sind absurd gut. Der eigentliche Gamechanger kommt aber erst dann, wenn man das Modell sauber vorbereitet und ihm strukturierte Vorarbeit gibt. Statt „einfach prompten“ funktioniert hier ein zweistufiger Ansatz
Jailbreaks
Ich füttere Grok, ChatGPT und Gemini mit mir selbst – und schau, wer zuerst zuckt 😏✨
Context ist kein Feature. Context ist der Exploit – und mein Tagebuch ist der Payload.🔥 1. Jailbreaks, Testing, Context? Kein Gelaber, direkt rein: Mir ist erst jetzt klar geworden, was ich da eigentlich mache. Ich jailbreake keine Modelle. Ich spiegle sie mit mir selbst. Kurz erklären: * Rosebud = Tagebuch * Markdown = portable Seele
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Mein Veo 3.1 Workflow: Wie ich mich von Gedanken zu Bilder zu Videos prompte
Der Einstieg: Der Funke (oder: Die Eisberg-Warnung) ⚡ Jeder gute generative Workflow beginnt nicht mit einem Tool, sondern mit einem Gedanken. Einem Hook. Bei mir war's ein Spruch mit perfektem Dark-Cringe-Vibe: "TeamViewer ist wie auf der Titanik." Aua. Aber statt das wegzuschieben, hab ich&
Warum Gemini aktuell gegen ChatGPT gewinnt (Censorship)
Manchmal sagt ein Bild mehr als tausend zensierte Worte. Seit gefühlt dem GPT-5-Drop hat sich was verschoben: Gemini 2.5 Pro wirkt wie von der Leine – offen, würzig, mutig. Das spannende hierbei war, wie für GPT es genau andersrum ist, alte Chats gehen nicht mehr, neue erst recht