Seit Februar baue ich an meinem persönlichen KI-Assistenten mit 🦞 OpenClaw – und ich bin jeden Tag mehr davon begeistert.
Von Anfang an war mein Ziel, einen professionellen Personal AI Assistant zu etablieren, der mir als Berater viel abnimmt – Mail Management, Organisation von Terminen, Dokumentenmanagement mit direktem Zugriff auf die Nextcloud, öffentliche Ausschreibungen scannen und bewerten. Die Lernkurve war steil – aber genau das hat Spaß gemacht.
Eine meiner wichtigsten Erkenntnisse war, dass Struktur Intelligenz schlägt! Klare Skill-Regeln, die dem Agenten sagen, wie er denken soll, hierarchische Memory-Dateien, die Kontext über Sessions hinaus erhalten, Cookbooks für Python, shared libs und Skills für wiederkehrende Workflows – und ein massiver Einsatz von Python für Cron-Jobs, die alles am Laufen halten.
Das Herzstück ist OpenClaw auf einem Mac Mini M4 Pro mit 64 GB Unified Memory. Lokal laufen über Ollama mehrere Sprachmodelle gleichzeitig – von kleinen, schlanken Modellen für einfache Aufgaben bis zu 30B-Modellen für komplexe Klassifikation. Eine weitere Erkenntnis war, dass es auf begrenztem RAM einen eigenen Koordinationsmechanismus für den Modellwechsel braucht. Den habe ich als Lease Hub selbst gebaut – seither läuft alles reibungslos, denn die Workflows wechseln automatisch das zu nutzende und für den Workflow passende Modell.
Eine Auswahl meiner Workflows:
🧾 Rechnungseingang – Eingehende E-Mails werden nachts automatisch verarbeitet, Rechnungen KI-klassifiziert, als PDF in Nextcloud abgelegt und ich bekomme eine strukturierte Zusammenfassung per Telegram.
📰 Morning News – Jeden Morgen um 6 Uhr aggregiert ein RSS-Collector Artikel aus zehn Quellen, ein lokales LLM schreibt Kurzzusammenfassungen dazu und der Digest landet direkt auf meinem Telegramkanal.
📅 Terminmanagement – Kalendereinladungen per Mail werden automatisch erkannt, in meinen Nextcloud-Kalender importiert und ich werde rechtzeitig mit Anfahrtszeit und Kontext erinnert. Alles über CalDAV, vollständig lokal.
⚡ Teleseo Zählerstand – Jeden Monat liest ein Playwright-Skript automatisch die aktuellen Stromzählerdaten aus der FRITZ!Box aus und übermittelt sie direkt ans Portal. Läuft einfach gut.
🏛️ Ausschreibungsradar (UVgO & TED) – Jeden Morgen durchsucht mein System automatisch dutzende öffentliche Vergabeplattformen in Deutschland sowie die EU-weite TED-Datenbank nach relevanten Ausschreibungen. Was früher Stunden manueller Recherche waren, läuft jetzt vollautomatisch.
Nach drei Monaten mein Fazit:
Eine vollständig souveräne Plattform. Meine Daten bleiben lokal, meine Prozesse bleiben unter meiner Kontrolle. Und wenn ich die Power der großen amerikanischen Sprachmodelle brauche, binde ich sie per API ein – aber ich muss es nicht.
Digitale Souveränität muss kein Großprojekt sein. Man kann klein anfangen. Und es lohnt sich.
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