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Beyond the first paragraph this page is still in German. A full translation is on its way.

Built to solve my own distribution problem: who are the right people to talk to, what about them can be backed by a source, and how does that become a message that is not a mail merge. Four runtimes share one database: a PWA, two Chrome extensions and fifteen Edge Functions, plus eight GitHub Actions workflows. Three agents with 31 function-calling tools research, check claims against sources and draft messages. The core is not the AI but the boundary around it: the agents may prepare everything and send nothing, every message to a real person needs a release in the interface, and every generated claim gets a second, independent check before it is stored.

Gebaut, um das eigene Distributionsproblem zu lösen: Wer sind die passenden Ansprechpartner, was ist über sie belegbar, und wie kommt daraus eine Nachricht, die keine Serienmail ist.

Vier Laufzeitumgebungen teilen sich eine Datenbank: eine PWA, zwei Chrome-Extensions und fünfzehn Edge Functions, dazu acht Workflows in GitHub Actions. Drei Agenten mit insgesamt 31 Function-Calling-Tools recherchieren, prüfen Aussagen gegen Quellen und schreiben Entwürfe; einer davon streamt über SSE durch einen zweifach authentifizierten Bedrock-Proxy. Die Ansprache auf LinkedIn läuft manuell und in menschlichem Tempo; die Agenten bereiten vor, ein Mensch gibt jede Nachricht frei.

Der Kern ist nicht die KI, sondern die Grenze um sie herum: Die Agenten dürfen alles vorbereiten und nichts absenden. Jede Nachricht an einen echten Menschen braucht eine Freigabe in der Oberfläche, jede erzeugte Behauptung einen zweiten, unabhängigen Prüfschritt, bevor sie gespeichert wird. Ein Sprachmodell erzeugt Plausibles, nicht Wahres, und die Prüfung gehört deshalb nicht in denselben Aufruf.