Einmalkauf. Bau deine KI-Infrastruktur auf.
Produkt-Code schneller ausliefern.
Mit einem KI-Brain für Devs.
Für Entwickler, die ernsthafte Produktarbeit mit Claude machen — Prototyping, Backend, Frontend, Tests, Web/Mobile/Desktop/Browser-Erweiterungen. Eine autonome Yalla-Pipeline, Agenten-Teams für komplexe Features, sprachspezifische Prüfer und produktionserprobte Hooks. Kommt ab Tag eins mit dem MemoryOS-SQL-Backbone.
Bereit für über 100 Commits/Tag • Agenten-Teams aktiviert • Async-Support in 48 Stunden
Was, wenn deine KI
Features für dich ausliefern würde?
Dasselbe Claude Code. Derselbe Prompt. Der einzige Unterschied: ein Brain, abgestimmt auf Produktentwicklung.
"Füg eine Nutzer-Profilseite mit Avatar-Upload hinzu"
"Ich helfe dir, eine Nutzer-Profilseite hinzuzufügen. Lass mich zunächst nach deinem Tech-Stack, deinem bestehenden Auth-Setup und deinem bevorzugten Bild-Hosting fragen. Kannst du dein aktuelles Datenbankschema teilen?"
"Füg eine Nutzer-Profilseite mit Avatar-Upload hinzu"
"Führe /yalla aus... Plan: 4 Phasen (Schema, Upload-Endpoint, UI, Tests). Deine CLAUDE.md gelesen — Stack ist Next.js + Supabase + shadcn. Bestehende Auth-Middleware analysiert. Migration geschrieben, /api/avatar-upload mit 5MB-Limit und Vercel waitUntil, ProfilePage.tsx mit shadcn Form + Avatar. Tests: 6 Playwright-Specs bestehen. Review: 0 Blocker. PR #442 eröffnet."Planen, bauen, testen, prüfen, ausliefern — ein Befehl.
"Prüf meine jüngsten Änderungen"
"Ich prüfe gerne deinen Code. Bitte füge den Diff ein oder gib die Dateien an, die ich mir ansehen soll."
"Prüf meine jüngsten Änderungen"
"Führe /yalla-review auf Branch session/task-442 aus. 3 Prüfer liefen parallel: kieran-typescript (BESTANDEN), security-sentinel (DURCHGEFALLEN: dem Datei-Upload fehlt die MIME-Whitelist), performance-oracle (BESTANDEN). Fix: die Allowlist [image/jpeg, image/png, image/webp] in Zeile 23 von api/avatar-upload.ts hinzufügen. Blocker — Ausliefern erst nach dem Fix möglich."Adversariales Review fängt, was du übersiehst.
"Wie haben wir das Rate Limiting im anderen Projekt gelöst?"
"Ich habe keinen Einblick in deine anderen Repositories. Könntest du den relevanten Code teilen?"
"Wie haben wir das Rate Limiting im anderen Projekt gelöst?"
"Deine indexierten Repos durchsucht. In acme-api (letzten Monat committet) hast du Upstash Redis mit Sliding Window genutzt — 100 Req/Min pro IP, eigenes KV-Key-Muster. In consulting-app Token Bucket über next-rate-limit. Der acme-api-Ansatz passt besser zu deinem aktuellen Vercel-Stack. Hier ist das Middleware-Muster, bereit zum Anpassen."Dein Brain durchsucht jedes Repo, das du indexiert hast.
Was ist ein Second Brain?
Jede Claude-Sitzung beginnt bei null — es sei denn, du gestaltest den Kontext, den sie erhält. Ein Second Brain ist das System, das mit deinem Stack, deinen Review-Regeln und deiner bereits indexierten Codebasis startet.
Persistenter Kontext
Dein Stack, deine Review-Strenge, Architektur-Entscheidungen und indexierte Codebasen — in einer lokalen SQL-Datenbank gespeichert, damit Claude sie vor jeder Sitzung kennt.
Agenten-Teams
Planer + Implementierer + Tester + 3 Prüfer, parallel laufend. Adversariales Review fängt, was ein Solo-Lauf übersieht.
Yalla-Pipeline
/yalla führt planen → bauen → testen → prüfen → ausliefern in einem Befehl aus. /yalla-team fügt adversariales Multi-Agent-Review für komplexe Features hinzu.
Session-Hooks
branch-guard blockiert Edits auf main. Der Session-Lebenszyklus trackt automatisch jeden Commit zur aktiven Aufgabe. Produktionserprobte Hooks, keine Konfiguration.
Plus: Dev-Infrastruktur
Indexierte Codebasen
Jedes Repo, auf das du zeigst, wird geklont + semantisch indexiert. /recall durchsucht sie alle ab Tag eins.
Sprach-Prüfer
kieran-typescript, kieran-python, vercel:react-best-practices, security-sentinel. Auf deinen Haupt-Stack abgestimmt.
Pre-Deploy-Gates
/validate-build führt TS, Lint und Tests aus, bevor du auslieferst. Blockiert Regressionen an der Tür.
MemoryOS-SQL-Backbone
Jede Entscheidung, jedes Muster, jeder Test-Fehlschlag persistiert mit Decay-Scoring. Das Brain verdichtet sich, während du auslieferst.
Wie alles zusammenpasst
Du
sprichst mit Claude
Second Brain
strukturiert deinen Kontext
Claude
arbeitet mit vollem Kontext
Pipeline
planen → bauen → testen → prüfen → ausliefern
Besseres Ergebnis
jedes Mal
Das Ergebnis: Statt deinen Stack jede Sitzung neu zu erklären, weiß Claude es bereits. Es hat den Kontext deines letzten Features, deine Review-Strenge, dein Test-Framework — über jede Sitzung hinweg. Plus eine autonome Pipeline, die PRs ausliefert, während du dich auf die Architektur konzentrierst.
Statischer Kontext vs. konstruierter Kontext
Statischer Kontext
Konstruierter Kontext
Setup
Du kopierst einen System-Prompt
Die KI lernt deinen Stack aus einem Fragebogen + fügt deine CLAUDE.md ein
Gedächtnis
Merkt sich, was du aufgeschrieben hast — vergisst, was es gelernt hat
Erfasst Muster automatisch, erkennt Decay, verdichtet sich über Monate
Tools
Diffs in die KI rein und raus kopieren
Die KI liest dein Repo, PRs, CI-Status und indexierte Codebasen direkt
Qualität
Hoffen, dass der Code gut ist
Sprachspezifische Prüfer bewerten jeden PR + blockieren bei Durchgefallen
Wartung
Bricht, wenn das Framework aktualisiert wird
Vercel-/shadcn-/Turbopack-Skills aktualisieren sich selbst; Hooks bleiben deterministisch
Eigentum
Gefangen in der Plattform eines Anbieters
Deine Datenbank, deine Hooks, deine Regeln — alles in Code, den du kontrollierst
Genau deshalb stoßen ChatGPT Memory, Notion AI, Cowork und Eigenbau-Setups alle an dieselbe Wand.
Personalisiert
nicht aus der Vorlage
Verbunden
nicht isoliert
Gemessen
nicht geraten
Kumulierend
nicht statisch
Im Besitz
nicht gemietet
Gebaut für die Art, wie Devs wirklich ausliefern
Fünf Muster, die wir in jedem Produkt-Dev-Setup sehen. Welches bist du?
Der 100-Commits-pro-Tag-Shipper
Du pushst ständig Code mit Claude. Kleine PRs, schnelle Iteration. Der Flaschenhals ist nicht das Code-Schreiben — es ist, das Brain davon abzuhalten, gestrige Entscheidungen zu vergessen.
"Ich liefere in einer Woche mehr aus als mein altes Team in einem Sprint, aber nur, wenn die KI sich merkt, was ich ihr gesagt habe."
— Solo-Gründer, backend-lastig
Der Full-Stack-Prototyper
Web heute, Mobile morgen, eine Browser-Erweiterung nächste Woche. Du brauchst ein Brain, das sich an jeden Stack anpasst, ohne dass du ihm deine Muster neu beibringst.
"Ich prototype in React und portiere dann zu Swift. Mein Brain muss mithalten."
— Produkt-Dev, plattformübergreifend
Das Solo-Team
Du bist das gesamte Engineering-Team — Planer, Implementierer, Tester, Prüfer. Agenten-Teams lassen dich skalieren, ohne einzustellen.
"Ich lasse /yalla-team meinen eigenen Code prüfen. Es fängt, was ich um Mitternacht übersehen würde."
— Gründer-Ingenieur
Der test-getriebene Operator
Du lieferst nicht ohne Tests aus. Dein Brain schreibt sie, führt sie aus und behebt sie automatisch innerhalb der Pipeline — nicht als nachträglichen Gedanken.
"Jeder /yalla-Lauf enthält Tests. Nicht verhandelbar."
— Staff Engineer, jetzt Indie
Der architekturbewusste Bauer
Dir ist Struktur wichtig. Produktionserprobte Hooks, sauberer Session-Lebenszyklus, SQL-gestütztes Gedächtnis — das langweilige Gerüst, das eine Codebasis halten lässt.
"Die Hooks haben mich diese Woche dreimal davon abgehalten, nach main zu pushen."
— Senior-Dev, späte Karriere
54%
Nie ein Terminal geöffnet
58%
Nicht-technische Rollen
87%
Unorganisierte Dateien
8/8
Einrichtungsreibung = Blocker Nr. 1
Ich bin Iwo Szapar. In den letzten 14 Wochen habe ich mich mit 95 Profis zusammengesetzt – einzeln, jeweils 1-2 Stunden – und ihre Second Brains von Hand aufgebaut. Was ich eigentlich tat, war Context Engineering. Das war auch genau das, was es unmöglich skalierbar machte.
Ich war der Flaschenhals. Also baute ich Second Brain 2.0.
Ergebnisse, die 3 Stunden dauerten, sind jetzt in 15 Minuten fertig. Nicht, weil die KI sich mehr merkt. Sondern weil die KI validiert, bevor du prüfst.
Mitbegründer des AI Maturity Index mit Forschern aus Harvard (420.000 Datenpunkte, 2026 von ISG übernommen). Habe über 3.000 Unternehmen und über 25.000 Profis bei Microsoft, Walmart und Regierungen weltweit unterstützt.
Vertraut von
Wie es sich auf deinen Stack abstimmt
Im eigenen Tempo. Kein Call nötig. Fragebogen → personalisiertes Repo → erster ausgelieferter PR.
Der Fragebogen mappt primary_stack, Test-Framework, CI/CD, Review-Strenge, Deploy-Ziel.
Haupt-Stack (React/Next/Node/Python/Rails/Swift/Flutter/Browser-Erw.)
Test-Framework (Vitest/Jest/Playwright/Pytest)
Review-Strenge (streng adversarial / pragmatisch / solo)
Commit-Kadenz (mehrmals pro Tag / PR pro Feature / langer Branch)
Nach der Einrichtung
KI-Systeme verfallen. MemoryOS verhindert das.
Neue Kunden, neue Projekte, neue Vorlieben: Wenn die KI nichts davon lernt, fällt sie zurück. MemoryOS führt die Verfallserkennung auf deiner SQL-Datenbank aus, markiert Wissenselemente, die seit über 30 Tagen nicht abgerufen wurden, verfolgt Konfidenzwerte und überwacht den Kontextdruck über 38 Dimensionen.
Mehr als Chat — echte PRs
Nicht nur Chat.
Ausgelieferter Code.
Jeder Dev-Befehl kombiniert Planung, Implementierung, Testing und Review zu einer Aktion. Tippe einen Slash-Befehl — bekomm einen PR, keinen Vorschlag.
Ausliefern
Solo-Pipeline
/yallaPlanen → implementieren → testen → prüfen → ausliefern. Ein Befehl schreibt den Plan, codiert das Feature, fügt Tests hinzu, prüft mit einem sprachspezifischen Prüfer und eröffnet einen PR.
→ PR #442 eröffnet, 0 Blocker
Multi-Agent-Pipeline
/yalla-teamAdversariales Team: Planer + Implementierer + Tester + 3 Prüfer (Kieran-typescript, security-sentinel, performance-oracle). Läuft parallel. Fängt, was solo übersieht.
→ PR #443 eröffnet, 1 Blocker: MIME-Whitelist fehlt
Getrackte Session
/beginErstellt eine Aufgabe + Session-Branch + GitHub-Issue in einem Befehl. Hooks blockieren Edits auf main, sodass jede Änderung zu einer Session gehört.
→ session/task-3363-avatar-upload + issue #1122
PR oder Merge
/endPusht den Branch, eröffnet einen PR (oder mergt bei winzigen Änderungen), schließt das verknüpfte Issue, aktualisiert den Aufgabenstatus. Beendet Sessions sauber.
→ PR gemergt, issue #1122 geschlossen, Aufgabe erledigt
Intel
Branch per Reverse Engineering analysieren
/schematicZeig auf einen beliebigen Branch oder PR — die KI liest den Diff, verfolgt Ausführungspfade und schreibt die Spec, die diesen Code erzeugt hätte. Ideal fürs Einarbeiten in Altlasten.
→ specs/task-442-avatar-upload.md
Repo-übergreifende Semantiksuche
/recallDurchsucht jedes indexierte Repo + den MemoryOS-SQL-Backbone. Findet die Rate-Limit-Middleware, die du vor 6 Monaten in einem anderen Projekt geschrieben hast.
→ 3 Treffer: acme-api/middleware/rate-limit.ts + 2 Muster
API-Debug-Konsole
/debug-apiVerfolge Vercel-Logs, spiele fehlgeschlagene Webhooks erneut ab, inspiziere die letzten N Requests an einen Endpoint, vergleiche Staging- vs. Prod-Antworten. Alles aus Claude.
→ Letzte 50 Requests an /api/avatar-upload, 2 Fehlschläge zurückverfolgt
Ops
Sichere Migrationen
/migrate-databaseSchreibt reversible Supabase-Migrationen mit NOT-NULL-Backfills, Foreign-Key-Checks und Rollback-Plänen. Führt Advisor-Checks vor dem Anwenden aus.
→ migration 0042_add_avatar_url.sql + rollback.sql
Pre-Deploy-Gate
/validate-buildFührt TypeScript-Kompilierung, ESLint, Unit- + Integrationstests parallel aus. Blockiert /end, wenn etwas durchfällt. Hält main deploybar.
→ tsc ok, lint ok, 127/127 Tests bestehen
Sicherheits-Audit
/security-reviewsecurity-sentinel prüft Auth, Eingabevalidierung, Umgang mit Secrets, CSRF, CORS und die OWASP Top 10 über die jüngsten Diffs. Frischer Kontext, kein Bias.
→ BESTANDEN mit 1 Warnung: Rate Limit fehlt bei /api/login
12 Dev-Skills. Bau in Minuten deine eigenen.
Jeder Skill ist eine Markdown-Datei. Lies ihn, bearbeite ihn, dupliziere ihn oder verkette ihn zu deiner eigenen /yalla-Variante.
Deine Daten bleiben auf deinem Computer
Die Guide ist ein Remote-Plugin, das deine lokale Brain-Struktur liest, um Hilfestellung zu geben. Deine tatsächlichen Inhalte, Kundendaten und persönlichen Informationen verlassen deinen Computer nie. Wir sehen nur, welche Werkzeuge du aufrufst und wie oft, zur Produktverbesserung.
Die 5 Schichten des Context Engineering
Context Engineering ist nicht eine Sache, sondern ein Stack. Jede Schicht macht die KI klüger über dich und deine Arbeit.
Projektanweisungen (CLAUDE.md)
Eine Datei im Stammverzeichnis deines Arbeitsbereichs, die Claude bei jedem Gespräch liest. Deine Vorlieben, Regeln, dein Schreibstil und deine Werkzeugkonventionen, automatisch geladen, jedes Mal.
# CLAUDE.md ## Voice: Direct, no fluff. Never use "leverage" or "synergy." ## Clients: Enterprise SaaS, 50-200 employees ## When writing proposals: Use the 3-part framework from /templates
Persistentes Gedächtnis
Die KI lernt aus jedem Gespräch und speichert Muster, Kundendetails und Entscheidungen in einer lokalen SQL-Datenbank mit 12 abfragbaren Sammlungen und Konfidenzbewertung. Monat 1: Sie kennt deinen Namen. Monat 6: Sie kennt die Preiseinwände deines Kunden, wann die letzte Interaktion war und welche Angebote aktualisiert werden müssen.
Werkzeugverbindungen (MCP)
Das Model Context Protocol lässt Claude deine echten Dev-Tools lesen und darauf handeln — GitHub (Repos, PRs, Issues), Vercel (Deploys, Env-Variablen), Supabase (Migrationen, Logs), Chrome (Browser-Automatisierung fürs Testen). Statt deine Infra zu beschreiben, fragt Claude sie direkt ab.
Skills & Workflows
Wiederverwendbare Befehle wie /daily-briefing oder /draft-proposal, die mehrere Werkzeuge und Kontextquellen zu einer einzigen Aktion bündeln. Du tippst einen Befehl und erhältst ein komplettes Ergebnis, das manuell 30 Minuten gedauert hätte.
Hooks: deterministische Automatisierung
Hier wird Context Engineering richtig stark. Hooks sind Shell-Befehle, die an bestimmten Punkten automatisch ausgelöst werden: bevor ein Werkzeug läuft, nachdem eine Datei gespeichert wird, wenn eine Sitzung beginnt. Sie verlassen sich nicht auf das Urteil der KI. Sie laufen immer.
PreToolUse
Edit/Write auf dem main-Branch blockieren
branch-guard feuert vor jeder Code-Änderung — erzwingt einen Session-Branch
PostToolUse
Commit automatisch zur aktiven Aufgabe protokollieren
Nach erfolgreichem git commit den SHA mit der aktuellen /begin-Session verknüpfen
SessionStart
Aufgaben-Kontext + verwandte Muster laden
Wenn du Claude öffnest, die aktive Aufgabe + das abgerufene Gedächtnis injizieren
Stop
Learnings extrahieren, wenn die Queue voll ist
Wenn die Session mit über 8 Events in der Queue endet, /learn zum Verdichten ausführen
# Beispiel: Code-Edits auf main blockieren, Session-Branch erzwingen
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "Edit|Write|MultiEdit",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/branch-guard.sh"
}]
}]
}
}Das System konfiguriert deine Hooks automatisch. Du schreibst kein JSON, du sagst ihm, was erzwungen werden soll.
Die meisten „KI-Setups" nutzen nur Schicht 1.
Ein Second Brain nutzt alle 5 Schichten im Zusammenspiel. Deshalb ist die Ergebnisqualität grundlegend anders.
Was dir kein anderes KI-Werkzeug bietet
Deine Datenbank.
Deine Infrastruktur.
Deine Regeln.
Jeder KI-Wrapper speichert deine Daten auf seinen Servern. Kündige, und sie sind weg. Dein Second Brain läuft auf einer Infrastruktur, die dir gehört: Supabase + Vercel, beide im kostenlosen Tarif. Kündige bei uns und behalte alles.
Deine eigene Datenbank
PocketBase (lokales SQLite) oder Supabase (Cloud). Deine Muster, Entscheidungen, Test-Fehlschläge, indexierten Codebasen — alles in Tabellen, die du mit SQL abfragen kannst. Nicht in der API eines anderen gefangen.
Deine eigene Deploy-Pipeline
Vercel betreibt deine API-Endpoints, Webhooks, Cron-Jobs. CI läuft auf GitHub Actions. Alles auf deinem Konto — wir sehen deinen Code nie.
Deine eigenen Agenten
Yalla-Team, Prüfer, Implementierer, Tester — alle laufen lokal in deinem Claude Code. Dein Code, deine Muster und deine Testdaten verlassen nie dein Gerät.
Updates ohne Ausfallzeit
Skills und Agenten leben in der Datenbank, nicht in fixiertem Code. Wenn wir eine bessere /yalla-Variante ausliefern, bekommst du sie durch Aktualisieren einer Zeile — kein git pull, kein Deploy.
- Daten auf ihren Servern gespeichert
- Kündigen = alles verlieren
- Sie kontrollieren Preise, Funktionen, Zugang
- Dein KI-Kontext eingesperrt in ihrem Format
- Monatliche Miete für etwas, das dir gehören sollte
- Deine Supabase-Datenbank: Du hast das Passwort
- Kündige bei uns, behalte alles im Einsatz
- Open-Source-Formate: Markdown, JSON, SQL
- Über 95 API-Endpunkte laufen auf deinem Vercel
- Einmaliger Aufbau, 0-20 $/Monat im Betrieb
SaaS läuft ab. Infrastruktur wächst an.
Was Devs sagen
Wouter van den Bijgaart
KI-Entwickler
Hat DIY-Setup ersetzt
"Ich baute mein eigenes System und steckte 3 Stunden pro Woche in die Wartung. Das Second Brain erledigt die Wartung automatisch."
Gabe Marusca
Berater / Dev
Über 20 Std./Woche gespart
"Jetzt tippe ich /yalla und liefere Features aus, für die ich früher einen Tag gebraucht habe."
Damian
Produkt-Ingenieur
Grundlegend verändert
"Die normalen KI-Tools wirken jetzt wie Kinderkram. Das hat verändert, wie ich arbeite, von Grund auf."
Preise
Einmal zahlen. Für immer besitzen.
Kurze Rechnung
97 Profis betreiben gerade ihr Second Brain. Wenn es dir 5 Stunden pro Woche bei 200 $/Stunde spart, sind das 4000 $/Monat an zurückgewonnener Zeit. Der Kickstart rechnet sich in der ersten Woche. Ein Kauf. Keine Abos.
Für technische Nutzer, die volle Kontrolle wollen
DIY
Das komplette System. Du richtest es ein.
Vollständiges Repo: 55 Skills, 21 Agenten, 7 Integrationen
Einrichtungsanleitung + Health Check MCP
Community-Zugang
Selbstbedienung: Du konfigurierst in deinem Tempo
MemoryOS separat erhältlich (199 $/Jahr)
Kein Support enthalten
7 Tage Geld-zurück-Garantie.
Für Profis, die es noch heute am Laufen haben wollen
Kickstart
Die KI richtet es ein. Du läufst in Minuten.
Alles aus DIY
Der KI-Agent baut dein System aus deinen Antworten
Asynchroner Priority-Support in 48 Stunden
Erstes Jahr MemoryOS Pro inklusive (Wert: 349 $)
Asynchroner Support: keine Calls nötig
7 Tage Geld-zurück-Garantie.
Für Führungskräfte, die es für sich bauen lassen wollen
Done-With-You
2-stündiger Onboarding-Call + komplette Einrichtung.
Alles aus Kickstart
2-stündiger Onboarding-Call mit Iwo
Ich stelle deine Infrastruktur bereit (Vercel + Supabase)
Monatliche Second-Brain-Updates (neue Agenten, Skills, Werkzeuge)
12 Monate MemoryOS inklusive
2-stündiger Call + direkter Zugang zu Iwo
7 Tage Geld-zurück-Garantie.
Dein System bleibt aktuell. Automatisch.
Neue Werkzeuge und Skills kommen über MemoryOS. Updates erscheinen, ohne dass du etwas tust. Das Health-Monitoring erkennt, was Aufmerksamkeit braucht. Wöchentliche Empfehlungen sagen dir, was du beheben solltest. Enthalten in Kickstart und Done-With-You.
Was nach dem Kauf passiert
Repo erhalten
5 Min.
Sofortige E-Mail mit dem GitHub-Repo
Fragebogen
15 Min.
Beantworte Fragen zu Rolle und Workflows
Aufbau
~60 Min.
Das System wird generiert, für dich konfiguriert
Erster Erfolg
7 Min.
Führe /overview aus, die Prioritäten sind da
Infrastruktur bereitstellen
30 Min.
Vercel + Supabase mit einem Klick (optional)
FAQ
Aus dem Blog
Erfahre mehr über Context Engineering, MCP und den Aufbau besserer KI-Systeme.
Context Engineering mit MCP: ein Leitfaden aus der Praxis
Tiefer Einblick in das Model Context Protocol: was es ist, wie es funktioniert und warum es für den Aufbau von KI-Systemen zählt, die deine Arbeit wirklich kennen.
Dein Second Brain ist blind ohne MCP
Wie das Model Context Protocol KI-Gedächtnis in KI-Handeln verwandelt. So verbindest du dein Second Brain mit Gmail, Kalender, CRM und mehr.
Vom Prompt Engineer zum Context Architect
Die aufstrebende Rolle, auf die dich niemand vorbereitet hat. Warum Context Engineering 2026 die neue Hebelwirkung-Fähigkeit für Wissensarbeiter ist.
Claude Code Advanced Tips: 6 Monate Engineering-Einsatz
Produktionsmuster, Hook-Konfigurationen und Context-Engineering-Workflows aus 6 Monaten intensiver Nutzung beim Bau echter Systeme.
Erst mal anschauen?
Noch nicht bereit zu kaufen? Sieh dir an, wie es funktioniert, oder probiere eine kostenlose Ressource.
Sieh dir die Demo an
Sieh zu, wie ein Second Brain live aufgebaut wird. Komplette Durchführung.
Kostenloses Tutorial
Lerne die Grundlagen von Claude Code. Kein Kauf nötig.
CLAUDE.md-Verzeichnis
Kostenlose Vorlagen für 20 Berufe. Kopieren und einfügen.
Mach das Quiz
Finde heraus, welcher Second-Brain-Archetyp du bist.
Besseres System.
Besseres Ergebnis. Jedes Mal.
Hör auf, gegen generische KI zu kämpfen. Starte mit einem System, das dich kennt.
DIY
Kickstart — Am beliebtesten
Done-With-You