Ich auditieren und rette deine gestoppte ai- oder llm-Codebasis und bringe sie in die Produktion

Die meisten AI-Projekte scheitern nicht am Modell. Sie scheitern an Daten, Umfang und einer Codebasis, die niemand besitzen möchte.

Ich habe Shispare 2012 gegründet und wir haben über 100 Projekte umgesetzt. Ich prüfe AI- und LLM-Entwicklungen, die ins Stocken geraten sind, und sage dir offen, was es wert ist, beibehalten zu werden.

Was du bekommst:

- Eine Durchsicht des tatsächlichen Repos: Architektur, Datenpipeline, Prompt- und Retrieval-Design, Evaluation, Kosten pro Aufruf, Sicherheit.

- Ein Risikoregister, priorisiert nach dem, was in der Produktion zuerst kaputt geht.

- Ein Urteil über Salvage oder Rebuild mit Begründung, kein Verkaufsgespräch.

- Einen kostenkalkulierten Fahrplan zu einer funktionierenden Version.

Ich bin als Produktmanager aufgewachsen, nicht als Entwickler, daher ist die erste Frage, wo das Geld in deinem Workflow verloren geht, nicht welches Modell du gewählt hast. Oft ist die ehrliche Antwort, dass AI nicht das richtige Werkzeug für den Job ist, und ich werde das sagen, bevor du mehr ausgibst.

Typische Kunden: ein Proof of Concept, das echten Nutzern nicht standhält, eine Agenturübergabe, die du nicht verstehst, eine RAG-Pipeline, die selbstbewusst Unsinn zurückgibt, oder eine AI-Funktion, die pro Aufruf mehr kostet, als sie einbringt.

Schreib mir mit der Repo-Größe, dem Stack und was schief läuft. Wenn ich nicht die richtige Person bin, sage ich dir das auch.