MEIN TECH-STACK

Die Tools hinter Health Strategies – und warum ich sie nutze

AI & Sprachmodelle

Claude

Mein Haupttool für Research, Analyse, Content und Produktentwicklung. Besonders stark bei komplexen Gesundheitsthemen und beim Bauen mit AI.

ChatGPT

Für schnelle Brainstormings, Code-Generierung und wenn ich verschiedene Herangehensweisen vergleichen möchte.

Perplexity

Meine erste Wahl für Research mit Quellenangaben – besonders für wissenschaftliche Recherche. Kombiniert Suche mit AI und liefert aktuelle Informationen inklusive Links.

Grok

Für alternative Blickwinkel und Marktrecherche – hilfreich wenn ich eine zweite Meinung brauche, die ChatGPT oder Claude anders einschätzen.

Gemini

Meine erste Wahl für Bild-Analysen und als zusätzliche Perspektive – stark bei multimodalen Aufgaben.

NotebookLM

Wissensmanagement auf einem anderen Level: Dokumente hochladen und Zusammenhänge, Tabellen oder Mindmaps direkt aus eigenen Quellen generieren.

Entwicklung & Prototyping

Cursor

AI-gestützter Code-Editor für schnelle Iteration – mein täglicher Arbeitsplatz beim Bauen.

v0

UI-Prototypen in Minuten statt Stunden – perfekt für den ersten visuellen Entwurf.

Replit

Schnelle Experimente und Deployments direkt im Browser.

Lovable

Full-Stack Apps ohne Backend-Kopfschmerzen.

Bolt.new

Direkt im Browser deployen – ideal für schnelle Full-Stack-Prototypen ohne lokales Setup.

Backend & Daten

Supabase

Datenbank und Auth für meine Produkte – PostgreSQL mit einer entwicklerfreundlichen API.

APIs & MCPs

Verbindungen zu externen Diensten – die Brücke zwischen meinen Tools und der Welt.

Vercel

Deployment und Hosting meiner Web-Apps – von der Codezeile zur Live-URL in Sekunden.

Clerk

User-Authentifizierung für SaaS-Produkte – wenn meine Tools Logins brauchen.

Stripe

Payment-Integration – sobald ein Produkt monetarisiert wird.

Brevo

Newsletter und transaktionale E-Mails aus einer Hand – bereits für Health Strategies im Einsatz.

Sentry

Fehler-Tracking für meine Apps – ich merke erst, dass ich es brauche, wenn etwas crasht.

In Entwicklung

RAG & Langchain

Eigene Wissensdatenbanken in Health-Tech-Tools integrieren – für kontextbasierte, personalisierte Outputs.

Vector Databases

Semantische Suche in Gesundheitsdaten – Grundlage für smarte BGM-Tools.

Agentic Workflows

Mehrschrittige AI-Prozesse automatisieren – von der Datenaufnahme bis zur Ausgabe.

Sprachen & Frameworks

TypeScript

Primäre Sprache für alle meine Web-Apps und Tools.

JavaScript

Basis von allem im Web-Stack.

HTML & Tailwind CSS

UI-Struktur und Styling – direkt im Code.

SQL

Datenbankabfragen in Supabase.

Python

Nächster Schritt im Stack – für AI/ML-Workflows und Datenverarbeitung.

Mobile

Expo

React Native-basiertes Framework – mobile Apps mit demselben JavaScript-Stack wie meine Web-Apps.

React Native

Eine Codebasis für iOS und Android – Basis von Expo.

Ich lerne gerade

Anthropic SkillJar

Offizielle Kurse direkt von Anthropic – Prompting, API und Best Practices.

Coursera

Strukturierte Kurse zu AI, Data Science und verwandten Themen.

NVIDIA Deep Learning Institute

Technische Kurse zu AI und Machine Learning – von den Leuten, die die Hardware bauen.

YouTube

Tutorials, Walkthroughs und neue Tools im Überblick.

Offizielle Docs

Next.js, Supabase, Tailwind – lernen direkt an der Quelle.

Warum AI-gestützte Entwicklung?

Diese Tools ermöglichen mir, 12+ Jahre Gesundheitspraxis direkt in Software umzusetzen – ohne Entwickler-Team, ohne Monate Wartezeit. Das bedeutet: schnellere Iteration, direktes Nutzerfeedback, bessere Produkte.