Ich baue Systeme, die sich selbst orchestrieren — und sichere sie mit Angreifer-Blick.
Ein orchestrierter Verbund aus Spezialisten-Agenten, lokalen LLMs, selbst-lernendem Gedächtnis,
eigenen MCP-Servern, einem Offensive-Arsenal und reproduzierbaren Pipelines — auf eigenem, gehärtetem Server.

System  ·  Orchestrierung  ·  Arsenal  ·  Autonomer Betrieb  ·  MCP  ·  Setup  ·  Memory  ·  Pipelines  ·  Skills  ·  Abgrenzung  ·  Projekte

Ich betreibe keine Sammlung von Skripten, sondern eine durchgehend orchestrierte KI-/Security-Plattform auf eigenem, gehärtetem Server — entworfen für ein Prinzip: überprüfbare, belastbare Ergebnisse statt Black-Box-Automatik. Nichts gilt als „fertig", bevor es ein unabhängiger Prüfer gegengecheckt und ein echter Lauf es bestätigt hat.

Was auf dem Server tatsächlich steht — gezählt, nicht geschätzt:

Modell-Disziplin: schweres Denken, Bauen und Suchen laufen auf passend gewählten Modellen — Opus denkt · Sonnet baut · Haiku sucht — statt alles teuer über ein Modell zu jagen.

Der Kern ist nicht ein Agent, sondern ein Dirigent über vielen Spezialisten. Jede nicht-triviale Aufgabe durchläuft denselben Vier-Phasen-Loop — Zerlegen → Zuweisen → Parallel → Härten — und erst danach kommt Live-Verify und das Gedächtnis. Kein Agent ruft von sich aus den nächsten; die Verkettung führt der Showrunner anhand maschinen-lesbarer Übergaben.

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Das entscheidende Detail — maker ≠ checker: Wer etwas baut, darf es nie selbst abnehmen. Ein unabhängiges QC-Gate (skeptical-validator, cold-witness, video-qc-pruefer) prüft nur fremde Arbeit und versucht aktiv, das Ergebnis zu widerlegen. Das tötet die teuerste Fehlerklasse: das zu früh geglaubte „passt schon".

Autorisierte offensive und defensive Fähigkeiten, in echte Werkzeuge und reproduzierbare Verfahren gegossen — nicht als Tool-Liste, sondern als geführte Playbooks. Alle offensiven Aktivitäten laufen read-only-first, gegen autorisierte Ziele, mit Safety-Gates vor jedem eingreifenden Schritt.

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• Recon & Web-AppSec — nmap_max, nuclei, ffuf/gobuster/feroxbuster, caido (eigene MCP-Bridge), subfinder/amass/httpx, plus Tier-1–4-Arsenal-Installer für reproduzierbare Toolchains.
• Exploit & Chain — 20 vuln-*-Skills (IDOR, SQLi, SSRF, SSTI, RCE, XXE, JWT, XSS, Mass-Assignment, Path-Traversal, NoSQL, File-Upload, Open-Redirect, Subdomain-Takeover, WebSocket …), gefolgt von chaining und variant-hunt (eine Lücke → dieselbe Klasse überall sonst suchen).
• AD & Lateral (Kali-advanced) — Kerberoast / AS-REP, DCSync, BloodHound-Pfadanalyse, Certipy ESC1-16, Coerce→Relay→ADCS, impacket/NetExec, dsniff-AD-Relay-Rezepte.
• Cloud, Mobile-RE, Purple — IAM-Privesc-Graph & SSRF→IMDS; apktool/frida/ghidra/re_triage; Detection-Gap-Mapping (Sigma/Falco/Sysmon) im eigenen Offsec-Lab.
• AI / LLM Red-Team — garak, PyRIT, vulnhuntr, Prompt-Injection-Psychologie, RAG-Bleed & MCP-/Tool-Calling-Abuse: die frische, schnell wachsende Angriffsfläche.

Das System läuft ohne Aufsicht weiter — und bleibt dabei an der kurzen Leine. Jeder Tool-Aufruf passiert zuerst ein Netz aus Safety-Hooks; autonome Radars scannen rund um die Uhr; relevante Ereignisse landen über einen self-hosted ntfy-Dienst in Sekunden auf dem Handy — inklusive Action-Buttons, die serverseitig etwas auslösen.

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• Safety-Hooks (11, über 16 Lifecycle-Events) — injection_scanner und prompt_prefilter fangen Prompt-Injection ab, scope_authz_gate hält Aktionen im autorisierten Scope, kill_switch und loop_detection stoppen Ausreißer, safe_hook verhindert Selbst-Aussperrung.
• ntfy, self-hosted (:8936) — Tailscale-only + Token, Topics bb-urgent / radar / health; Gegenstück ntfy-webhook (:8939) nimmt Knopfdrücke vom Handy entgegen und löst serverseitig aus.
• Autonome Radars & Health — target-radar, trend-radar, asset-monitor und hacktivity-stream laufen dauerhaft; ein Health-Heartbeat mit OnFailure-Netz heilt Dienste selbst.
• Rückkopplung — jedes Ereignis fließt über session-reflect zurück ins 523-Datei-Gedächtnis: der Betrieb selbst ist eine Lernquelle.

MCP-Server sind die Werkzeug-Schnittstellen am selben Steuerpult — jeder ein scharfes Spezialwerkzeug, alle einheitlich aus der Orchestrierung ansprechbar.

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Alles ist Datei — versioniert, lesbar, reproduzierbar. Keine verborgene Magie, keine Cloud-Abhängigkeit für die Steuerung. Die gesamte Intelligenz liegt als Text auf der Platte und lässt sich auditieren:

~/.claude/
├── agents/        57 Spezialisten + 3 Professoren  ·  gemeinsame Charta (_elite-charter, _scope-guard)
│                  und ein Schaltplan (_orchestration.md) als Quelle der Wahrheit für Auswahl & Verkettung
├── skills/        104 modulare Verfahren  ·  je ein SKILL.md, bei Bedarf in den Kontext geladen
├── commands/      22 Slash-Commands  ·  /submit-gate /new-target /tailscale + Memory-Werkzeugfamilie
├── scripts/
│   ├── hooks/     11 Safety-Hooks  ·  injection_scanner · scope_authz_gate · kill_switch · safe_hook …
│   └── memory/    ~40 Skripte  ·  Reflektion, Verdichtung, semantischer Abruf (bge-m3)
├── projects/      Self-Learning Memory  ·  523 Markdown-Fakten in git, tiered index + HybridRAG
├── output-styles/ Antwort-Modi  ·  z. B. „Lern-Modus" (Erklär-Layer über jeder Antwort)
└── workflows/     reproduzierbare pipeline/parallel-Abläufe (garantierter Fan-out)

~/automation/      autonomer Betrieb  ·  ntfy-server · ntfy-webhook · target/trend-radar · health · self-audit

Warum Datei-basiert gewinnt: Ein Agent, ein Skill, eine Hook, eine Lektion ist jeweils eine versionierte Datei. Man sieht im git log, wann eine Fähigkeit dazukam und warum — und kann jede Änderung zurückrollen. Das ist der Unterschied zwischen einem auditierbaren System und einem Prompt-Haufen.

Der eigentliche Burggraben. Die meisten KI-Setups starten jede Sitzung bei null. Dieses nicht: Am Ende jeder Session wird die Lektion extrahiert und als versionierte Markdown-Datei abgelegt. Beim nächsten Start steht sie wieder zur Verfügung — gezielt abgerufen über semantische Suche (bge-m3) plus Keyword.

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523 Fakten, sortiert nach Typ (user / feedback / project / reference), in git versioniert, über einen schlanken Index warm/cold gestaffelt. Das Ergebnis in einem Satz:

Ein Fehler wird einmal gemacht — nicht zweimal. Jede Korrektur wird zur dauerhaften Regel.

Pipelines sind kein Diagramm an der Wand, sondern laufender Code. Beispiel Video-Studio: 13 Spezialisten greifen wie Zahnräder ineinander — vom Drehbuch über datengetriebene Motion-Grafik (Remotion), Offline- Lippensync (Rhubarb) und Audio-Mastering nach Broadcast-Norm bis zur unabhängigen Qualitätskontrolle. Alles lokal, reproduzierbar, ohne externe Render-Cloud.

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Dieselbe Mechanik erzeugt Marken-Videos, Erklär-Clips, Motion-Grafiken und Diagramme — jede Grafik auf dieser Seite ist damit gebaut. Daneben laufen Security-Wellen nach demselben Prinzip (/master-welle: breit fächern, eng führen, adversarial härten) und Recon-/OSINT-Automationen.

104 Skills als wiederverwendbare Verfahren — geladen nur, wenn die Aufgabe sie braucht:

22 Slash-Commands — u. a. /submit-gate, /new-target, /tailscale, /arsenal-refresh, /skill-doctor, /slop-check plus eine ganze Memory-Werkzeugfamilie (search · review · synthesize · quiz · status · link · citation-check), die das Gedächtnis pflegt und prüft.

Der rote Faden: Prüfbarkeit vor Bequemlichkeit. Das System ist langsamer als blindes Auto-Pilot — und genau deshalb belastbar.

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