Wenn du wie ich mit KI baust, kennst du das Problem. Du liest täglich englischen Content (Karpathys Tweets, Anthropics-Blog, Latent Space, Simon Willison, Hamel Husain, Lenny Rachitsky, ein Dutzend Substack-Newsletter, Hacker News, Reddit r/LocalLLaMA und r/MachineLearning, gelegentlich ein Arxiv-Paper das dir jemand zeigt), und du hast trotzdem das Gefühl, etwas zu verpassen. Es ist zu viel. Es ist zu fragmentiert. Niemand sagt dir auf Deutsch und in einem Satz, was diese Woche in KI wirklich passiert ist und warum es für dein Bau-Projekt relevant ist.
Genau das fehlt mir. Also baue ich es.
Was kaschnai ist
kaschnai ist ein Synthese-Hub. Eine deutschsprachige Quelle, die das Welt-weite KI-Geschehen aggregiert, einordnet und in zwei Tiefen anbietet: kurz und klar, wenn es Awareness braucht, und tief recherchiert mit Multi-Source-Synthese, wenn ein Topic es wert ist.
Konkret fünf Sorten von Stücken:
Briefings kommen wöchentlich (und spontan bei grossen Releases). Was passierte, einfach erklärt, mit Bedeutung. Drei bis fünf Sachen, je in einem Absatz.
Deep Dives kommen monatlich, zwei oder drei davon. Ein Topic systematisch durchgearbeitet: Multi-Agent-Patterns die wirklich tragen, MCP-Ökosystem Stand jetzt, lokale LLMs für Power-User, Context-Engineering vs Chain-of-Thought. Jeder Deep Dive zitiert zehn oder mehr Original-Quellen und macht eigene Einordnung.
Konzepte sind Erklär-Stücke. Was ist RAG genau, wie funktioniert MCP, was bedeutet Reasoning-Model konkret, wie hängen Tokens und Context-Window zusammen. Gestaffelte Tiefe: in einem Satz, in drei Absätzen, dann tief wenn du willst.
Voices ist Curator-Modus. Was sagen Karpathy, Sutton, das Anthropic-Team, was läuft auf LessWrong, was ist der Reddit-Konsens diese Woche zu Topic X. Mit prominenten Source-Links, eigener Einordnung in zwei oder drei Sätzen.
Tool-Radar trackt was released wurde. Neue KI-Tools, Framework-Updates, API-Changes, Pricing-Bewegungen. Klassifiziert in mainstream, indie, experimental.
Was kaschnai nicht ist
Kein Listicle-Hub. “Die 12 besten KI-Tools 2026” gibt es hier nicht. Indie-Builder brauchen das nicht.
Kein Hype-FOMO-Kanal. “Anthropic released etwas und die Welt ändert sich” auch nicht. Wenn etwas passiert, ordnen wir es ein. Wenn es nur Marketing ist, sagen wir das.
Kein Re-Post-Service. Wenn Karpathy einen klugen Tweet schreibt, linken wir drauf und schreiben einen Satz dazu was es für uns bedeutet. Wir tun nicht so, als wäre die Originalerkenntnis unsere.
Kein Brutal-Ehrlich-Reviewer-Brand. Ich teste nicht primär. Ich synthetisiere. Der Brutal-Ehrlich-Aspekt kommt zurück, aber als Filter auf Quellen: wenn eine Substack-Story Hype ist, sagen wir das. Wenn ein Anbieter-Marketing-Claim demonstrierbar falsch ist, sagen wir das. Aber wir sind nicht die Originalprüfer.
Wie das produziert wird
Eine spezialisierte Recherche-Pipeline scannt täglich die wichtigsten Quellen. Arxiv-Crawler, GitHub-Trending, Hacker News, Reddit-Subs (LocalLLaMA, MachineLearning, singularity, ChatGPT, Claude), AI-Newsletter, die offiziellen Blogs von Anthropic, OpenAI, Google, plus eine kuratierte Liste von KI-Influencern auf X. Die Pipeline produziert Drafts und filtert sie durch harte Quality-Gates: Source-Diversity (mindestens drei unabhängige Quellen), Citation-Density (eine Quelle pro 200 Wörter), Frische (maximal sieben Tage für Briefings), Multi-Voice-Pluralität, Re-Post-Detection, Halluzinations-Check via Gemini.
Was alle Gates grün durchläuft wird publiziert. Was im Yellow-Bereich landet, kommt in meine Review-Queue für Stichproben-Editing. Was rot ist, wird verworfen.
Das ist Pipeline-First-Editorial. Bewusst gewählt, weil ich nicht 40 Stücke pro Monat selbst schreiben kann, aber ich kann eine Pipeline bauen, die das tut. Meine Hand kommt rein bei Stichproben, bei Deep-Dives als Editor, und gelegentlich für ein persönliches Stück über mein eigenes Bau-Projekt.
Jedes Stück trägt einen Editorial-Stempel: “Curated 2026-XX-XX” für Pipeline-produziert mit grünen Gates, “Synthese editiert” für Pipeline-Draft plus meine Hand, “Ich habe gebaut” für eigene Projekte mit eigener Erfahrung. Drei klar getrennte Modi. Du siehst sofort, welche Sorte du liest.
Warum auf Deutsch
Weil die deutsche Lücke real ist. Englischsprachiger KI-Content ist im Überfluss da, aber er ist global, U.S.-zentriert, oft auf englischsprachige Communities ausgerichtet. Wer im DACH-Raum als Indie-Builder mit KI arbeitet, wechselt täglich zwischen Sprachen, und es fehlt eine Quelle, die in der eigenen Sprache vorkuratiert ankommt. Plus: deutsch hat eigene Communities (z.B. der deutsche KI-Twitter, deutsche LinkedIn-AI-Newsletter, einige DACH-spezifische Substacks), die im englischen Aggregator-Strom untergehen.
Was als nächstes kommt
In den nächsten Tagen geht die Pipeline live. Erstes wöchentliches Briefing kommt am Wochenende. Erste Deep Dives sind in Recherche: vermutlich MCP-Ökosystem Stand jetzt, Multi-Agent-Patterns die in Produktion tragen, lokale LLM-Setups für Indie-Builder. Konzept-Stücke und Voices laufen parallel an.
Wenn du Themen vermisst, schreib an kontakt@kaschnai.ch. Wenn du ein eigenes Bau-Projekt hast, das du teilen willst, auch. Und wenn dir das Konzept gefällt: bookmark und komm wieder, in einer Woche steht hier mehr.
Bis dahin.