Zum Hauptinhalt springen
F/S

Use Cases

Kleine Systeme, die echte Reibung aus Arbeit nehmen.

Kein Tool-Theater: Ein guter Use Case beginnt mit einem wiederkehrenden Problem, wird als einfacher Ablauf beschrieben und endet in einem System, das andere Menschen übernehmen können.

Die Beispiele sind bewusst operativ und ehrlich gehalten: nicht jedes System ist Enterprise-Software, entscheidend ist der Weg von Unklarheit zu wiederholbarer Arbeit.

01

Founder Ops Sprint

Vom losen Gründer-Backlog zu einem Rhythmus, dem das Team folgen kann.

Für kleine Teams, in denen Aufgaben, Entscheidungen und Follow-ups zu oft zwischen Slack, Kopf und Kalender verschwinden.

Operating MapDecision MemosWeekly RhythmFounder Support

System

  • Operating Map für Ziele, Rollen, offene Fragen und wiederkehrende Routinen
  • Decision Memos, damit Entscheidungen nicht nur im Gespräch passieren
  • Weekly Rhythm mit Review, Priorisierung und sauberem Follow-through

Belege

  • Geprägt durch founder-nahe Arbeit bei Dish Tennis und Venture-Projekte bei Peppermint
  • Fokus auf Übergaben, Prioritäten und Arbeit, die nicht an einzelnen Personen hängen bleibt
02

CareerOS

Jobsuche mit Struktur statt verstreuter Notizen.

CareerOS bündelt Scouting, Bewertung, Bewerbungsunterlagen, Follow-ups und Lernschleifen in einem Personal HQ. Die Idee ist von Career-Ops-Denke inspiriert, aber bewusst kleiner und human-in-the-loop umgesetzt.

Personal HQAI BriefingsHITLSource-backedCareer Ops

System

  • Job-Pipeline mit Status, Quelle, Fit-Signal, Priorität und nächster Aktion
  • Rollen-Taxonomie für Founder Ops, Strategy & Ops, Venture Builder und AI-nahe Operator-Rollen
  • AI-Briefings mit Quellen, Risiken, offenen Fragen und Story-Hypothese

Belege

  • Laufendes System für Recherche, Bewerbungen, Follow-ups und Profilarbeit
  • Tech Stack: ChatGPT, Codex, Antigravity, Markdown/JSON, Source Links und Checklists
Use Case öffnen Santifer Career-Ops Referenz
03

Web Systems

Websites bauen, die nicht nur hübsch sind, sondern Betrieb erleichtern.

Bei BayHaus heißt das: schnelle Seiten, klare Inhalte, Social Sharing, SEO, agentenlesbare Discovery-Dateien, Admin-Portal und eine Infrastruktur, die im Alltag wartbar bleibt.

Astro / ReactSEOPerformanceFirebaseAdmin Layer

System

  • Live-Website für Immobilienvermarktung, Referenzen, Kontakt und Markenauftritt
  • SEO-, Social- und Agent-Discovery-Layer mit Sitemap, OG-Tags, strukturierten Daten und llms.txt
  • Admin-Portal als schlankes CRM für Inhalte, Medien, Bilder-Audits, Import-Workflows und operative Pflege
  • Hosting, Domain/DNS, E-Mail und Firebase als zusammenhängender Betriebs-Layer

Belege

  • bayhaus.de ist eine reale Website, kein Portfolio-Mockup
  • Tech Stack: Vite, React, TypeScript, TailwindCSS, shadcn/ui und Firebase
  • Die Case Study dokumentiert Website, Content-Betrieb, SEO, Agent Readability und Infrastruktur gemeinsam
Use Case öffnen bayhaus.de öffnen
04

AI Automation

Wiederkehrende Recherche und Schreibarbeit in brauchbare Outputs übersetzen.

AI funktioniert hier als Produktivitäts-Layer: stark für Geschwindigkeit und Struktur, aber immer mit menschlicher Prüfung und sauberer Quellenlogik.

ResearchSynthesisReviewn8nMCP

System

  • Research-Briefings, Vergleichstabellen und Entscheidungsgrundlagen
  • Drafting-Workflows für Profile, Bewerbungen, Use Cases und Website-Texte
  • Review-Schleifen, damit Outputs prüfbar, korrigierbar und wiederverwendbar bleiben

Belege

  • Täglicher Einsatz von AI-Coding-Assistenten und Recherche-Workflows
  • Nützlich, wenn ein wiederkehrender Engpass klar genug ist, um als Ablauf beschrieben zu werden

Nächster Schritt

Der beste Einstieg ist ein konkreter Engpass.

Wenn klar ist, wo Arbeit hängen bleibt, kann daraus schnell ein kleiner Ablauf, ein Template oder ein erstes System werden.

Engpass schicken