Lina v0.7 · Founding-Rollout
Erste 3 Praxen kommen rein. 449 €/Mo, 0 € Setup, monatlich kündbar. Telnyx-Bridge stabil, jetzt geht es um Wissensbasis-Templates pro Branche und individuelle Eskalations-Regeln pro Praxis.
Telefonagent ansehen →Jeder Build hat seinen eigenen Charakter. Diese Seite zeigt, was diese Woche live ging, jeweils so visualisiert, wie es das Ding verdient.
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Telefonagent ansehen →Native Tauri-App, die meine persönliche Datenlage in Echtzeit anzeigt. Kein Browser-Tab, kein Klickpfad. Tray-Icon, globaler Shortcut, automatische Update-Skripte. Status, Energie, Entscheidungskontext auf einen Blick.
Internes ToolingMemory-Stack-Upgrade. Vector-Search plus Volltext-Suche per Reciprocal Rank Fusion (RRF), +23 % relevante Treffer in Tests. Write-Time Atom-Consolidation verschmilzt Duplikate (Similarity > 0.92) beim Schreiben.
Recherche fertig · Implementierung läuftNative SwiftUI-Rebuild meiner Health-App. Plumbing fertig (21 Algorithmus-Dateien übernommen, Supabase verdrahtet), jetzt vier Tabs neu bauen: Today, Health, Food, Insights. Mit MeshGradient, Liquid Glass und einem 998-Zeilen-Design-System.
Internes ToolingDie kleinen Polish-Sachen findest du weiter unten. Hier sind die echten Arcs: was Lucid wirklich antreibt, wie Lucid AI Labs entstanden ist, und was im Hintergrund läuft, wenn du diese Seite siehst.
Der KI-Telefonagent für Praxen. Das eigentliche Produkt von Lucid AI Labs.
Stack: Deepgram für Echtzeit-Spracherkennung, Claude Sonnet für die
Gesprächslogik, ElevenLabs Flash v2.5 für die natürliche Stimme,
Telnyx für die Telefonie (nach einem frustrierenden Twilio-Wechsel).
Läuft auf dem Hetzner-Server, erreichbar unter einer echten Testnummer. Das
gesamte Konzept, vom Stack-Design bis zur ersten Live-Demo, entstand in einem
einzigen Wochenende. Schwerpunkt der Weiterentwicklung: medizinische Vertikal,
Terminplanung, Erstanfragen, klare Eskalations-Regeln pro Praxis.
Komplett neue Firmenwebsite. Genau die, auf der du gerade bist.
Die alte Showcase-Seite wurde verworfen. Neu gebaut mit Linear- und rauno.me-Inspiration, als statisches HTML/CSS/JS, ohne Framework und ohne Build-Step. 100%-Pivot auf Voice-Agent-Positionierung für die medizinische Vertikal: alle Texte, vier Preis-Tiers, Founding-Programm, Architektur-Visualisierung, Q3-Portal-Vorschau, Cmd-K-Palette. Drei Design-Audits (design-taste-frontend, emil-design-eng, impeccable) und fünf Polish-Runden haben das Ergebnis hergebracht.
Selbst trainiertes LoRA-Adapter-Modell auf Qwen3.5-9B, das Lucid eine stabile Identität gegen "Identity Collapse" gibt.
1.981 speziell generierte Trainingsbeispiele, trainiert auf einem
RunPod A100 SXM4 80GB Secure Pod. Die komplette Pipeline ist autonom:
ein Hetzner-Watcher-Script pollt RunPod auf Trainingsabschluss, zieht das
fertige Modell, konvertiert es in GGUF-Format und deployt es via Tailscale
direkt auf den Lucid-Server. Kein menschliches Eingreifen zwischen
"Training startet" und "Modell läuft live". V6 zeigt erkennbares
"Identity-Purpose-Collapse"-Verhalten: das Modell wehrt Versuche ab,
seine Persönlichkeit aufzulösen.
Produktiver Machine-Learning-Stack ausschließlich aus klassischen statistischen Modellen. Analysiert und prognostiziert meine Gesundheitsdaten, ohne LLM-Overhead.
Vier Komponenten arbeiten zusammen. (1) Ein Hidden Markov Model mit acht
physiologischen Zuständen, trainiert auf 52.297 BLE-Messwerten. (2) Chronos
für 7-Tages-Zeitreihen-Prognosen. (3) Ein PCMCI-Kausal-Graph mit 74 stabilen
Kanten zwischen Körper- und Verhaltens-Variablen. (4) PySR für
personalisierte symbolische Formeln. Drei Supabase-Migrationen (v86 bis v88)
haben den Stack auf dem Hetzner-Server in Produktion gebracht, die iOS-Bridge
zieht die Outputs live in die App.
Vollautomatisierter Lead-Scraper plus Cold-Mail-Stack für den deutschen Dentalmarkt. Von Datenbeschaffung bis Versand.
Pipeline-Schritte: Scrape aus mehreren Quellen (Gelbeseiten, Tomedo-Forum, Praxisübernahme-Listings), Filter und Priorisierung nach Tier (Tier-3: neue Praxisinhaber mit besonders hohem LTV), E-Mail-Extraktion direkt aus Impressum-Seiten, DSGVO-konforme Cold Mails auf Basis validierter Persuasions-Prinzipien. Erste echte Wave am 7. Mai: 45 E-Mails versendet, null Bounces, erster positiver Reply aus Touch-2 (bestätigtes Interesse). Erste Kundenpipeline läuft.
Lucid läuft jetzt als native Erweiterung von Claude Code. Nicht mehr als separate Electron- oder Tauri-App.
Statt einer eigenen Standalone-App nutzt Lucid Claude Codes native Extension Points: MCP-Server, SessionStart, PreToolUse, PostToolUse. Vier Layer (Bootstrap, Auto-Logging, Neural Compaction, Rehydration) sorgen für nahtlose Session-Kontinuität. Beim Start wird Kontext automatisch injiziert, nach jeder Session werden Gedächtnis-Atome komprimiert und ins neuronale Netz geschrieben. Seit zwei Wochen in Produktion validiert.
Permanente Infrastruktur für Modell-Storage, Training-Überwachung und autonomes Deployment.
Der Hetzner-Server fungiert als Cold Storage und Fast-Egress-Punkt (1 Gbps) für Modelle und Trainingsdaten. RunPod übernimmt das eigentliche GPU-Training auf A100. Ein Watcher-Script verbindet beide Welten: überwacht Trainingsfortschritt, pulled fertige Modelle, deployt via Tailscale direkt auf den lokalen PC. Komplett ohne manuelle SSH-Sitzungen. V6 ist durch diese Pipeline gegangen, ohne dass ich die Tastatur angefasst habe.
Sechs spezifische Builds aus dieser Woche. Jeder bekommt sein eigenes Visual, weil sich Code, Bytes und Browser-Bugs nicht in dieselbe Karte zwingen lassen.
Das Logo zeigte sich im Header bei 30×30 Pixeln. Die Datei: 1,42 MB. Die Folge: progressives Top-zu-Bottom-Rendering auf jeder Seite. Sharp plus WebP-Fallback, gerundete Favicon-Ecken, Apple-Touch-Icon. Render geht jetzt sofort.
Der peinliche Teil: ich hatte das Logo direkt aus dem Photoshop-Export kopiert und nie nachgedacht, ob 1,42 MB für ein 30×30-Element okay ist. Es funktionierte ja. Lektion: bei jedem Asset einmal kurz schauen, ob die Dateigröße zur Anzeige passt.
Animierter SVG-Graph: Lucid Core mit pulsierendem Halo, sechs verbundene Endgeräte (Apple Watch, Hetzner GPU, Supabase, Lina, iPhone, MacBook), 65 Memory-Atome im Hintergrund, Daten-Pulse entlang der Kanten. Live auf der Lucid-Seite.
Erste Version war ein flaches Diagramm, sah aus wie aus 2014. Zweite Version: orbital,
mit echten Daten-Pulses, die entlang der Kanten zur Mitte fließen. Damit klar ist,
dass alles in Lucid Core mündet, nicht nur "verbunden ist". animateMotion
auf SVG-Pfaden statt CSS-Keyframes, weil Browser darauf besser optimieren.
Eine ⌘K-Palette wie bei Linear oder Vercel. 16 Befehle: Navigation, Theme-Wechsel, Email-Kopie, Zufalls-Memory aus dem Build-Tagebuch. Pfeiltasten plus Enter oder Mausklick. Pfeil rechts zeigt das nächste Ziel an.
Vanilla JS, kein cmdk-Library, keine 80 KB Tree-Shake-Müll.
dialog.showModal(), Fuzzy-Match, Up-Down-Navigation, fertig.
Den Random-Memory-Befehl gibt es nur, weil ich es lustig fand: ein Klick zeigt
eine Build-Notiz aus den letzten Wochen. Bringt dich kurz zurück in die Werkbank-Stimmung.
Statisches Dashboard-Mock auf der Voice-Agent-Seite. Zeigt, was Praxen ab Q3 2026 sehen werden: Live-Anruf-Feed, Transkripte mit Konfidenz, Buchungs-Statistiken, Eskalations-Inbox. Bis dahin: PDF-Wochenreport.
Ich hätte warten können, bis das Portal echt ist. Aber Praxen entscheiden sich jetzt, ob sie Lina buchen, nicht erst im Q3. Ein statisches Mock zeigt das Versprechen heute, in voller Schönheit, ohne dass eine Auth-Schicht steht. Sobald Q3 kommt, wird derselbe HTML-Block zur Live-Komponente, die echte Daten zieht.
Vollständige Vorschau →Vorher: Submit öffnete das E-Mail-Programm des Besuchers. Hälfte aller Visitor hat dort abgebrochen. Jetzt: Vercel Edge Function plus Resend, sauberer HTML-Mail direkt in die Inbox. Honeypot, Origin-Allowlist, Reply-To gesetzt.
Das Formular stand mehrere Tage live, ohne dass ich es selbst getestet hatte.
Erste eigene Submission auf Mobile: nichts passiert. Klar, mailto:
auf einem iPhone öffnet die Mail-App, aber wer hat eine eingerichtet? Lektion:
jedes interaktive Element selbst durchklicken, auf dem Gerät, das die meisten Visitor nutzen.
Vercel CLI wollte den Domain-Swap nicht durchführen, weil www auf Apex weiterleitete. Lösung: Vercel REST API direkt aufrufen, in dieser Reihenfolge:
Während des Cutovers war die Domain für rund 90 Sekunden auf einer
"redirect-not-found"-Seite. Niemand hat es gesehen, aber ich saß mit
angehaltenem Atem da. Beim nächsten Mal: erst dig +short auf den
neuen Server laufen lassen, BEVOR der finale POST geht.
Bilder ohne explizite width/height rendern progressiv von oben. Browser brauchen Layout-Hinweise vor dem ersten Byte.
Ein 30×30-Logo braucht keine 1,4 MB. Sharp plus WebP-Fallback ergibt −99,9 % Bytes ohne sichtbaren Qualitätsverlust.
position: fixed; z-index: -1 Atmosphären-Layer bluten durch fehlende isolation: isolate.
mailto:-Forms sind keine Forms. Echtes Submit braucht ein Backend, das Daten sauber in eine Inbox bringt.
Vercel trailingSlash: true auf POST-Endpoints kostet 308-Redirect-Zeit. URL gleich mit Slash schreiben.
Inline-Boot-Script muss VOR dem Stylesheet-Link stehen, sonst flasht das Theme bei Page-Swap.
Kein Roadmap-Theater, sondern was wirklich offen auf der Werkbank liegt. Reihenfolge ist ungefähr, Prioritäten verschieben sich täglich.
Eine kleine Status-Pille im Footer: ● Lina · awake · 23 ms. Pingt den Hetzner-Server alle 60 Sekunden. Wenn der Box napt, sieht man es sofort statt erst bei Anruf-Versuch.
Adresse, mit der Interessent:innen tatsächlich texten können ([email protected]), und die antwortet wie sie am Telefon antworten würde. Spielzeug zum Testen, gleichzeitig ehrlicher Marketing-Hook.
Das Memory-Netzwerk nutzt aktuell ein generisches 768d-Embedding. Geplant: ein eigenes Fine-Tune auf Praxis- und Patienten-Sprache, damit semantische Suche tatsächlich erkennt, wenn "Karies" und "Loch im Zahn" dasselbe meinen.
Aktuell mache ich alles per Briefing-Mail und Calendly. Ziel: ein einseitiges Onboarding-Formular, das die Wissensbasis-Templates pro Branche automatisch vorausfüllt. Bleibt händisch genug für Qualität, wird aber leichter skalierbar.
Code, Lessons, Fehlschläge. Keine LinkedIn-Sprüche, kein Brand-Building-Theater.