Wie es lief
Dieselbe Geschichte liegt auch auf Englisch hier.
Die Recherche (rund zwei Monate)
Bevor überhaupt eine Zeile Code stand, habe ich rund zwei Monate lang recherchiert: die öffentliche Rufzeichen-Liste der Bundesnetzagentur verstehen, PLZ-Strukturen, Vornamens- und Suffix-Muster, was sich seriös auswerten lässt und was nicht (Stichwort: keine Namen, keine Adressen).
Der lange Weg zur produktiven KI-Nutzung
Die eigentlich größte Arbeit war aber nicht die Recherche selbst, sondern herauszufinden, wie ich KI überhaupt sinnvoll einsetze. Am Anfang habe ich mir mit ChatGPT einzelne Quellcode-Schnipsel erzeugen lassen, diese von Hand in einem Texteditor zusammengebaut, gespeichert und manuell auf meinen Strato-Server hochgeladen — kein Editor-Tool, keine Versionsverwaltung, jeder Schritt einzeln. Das war zäh und fehleranfällig.
Version 1: Mac + Cursor
Als nächstes habe ich auf meinem Mac mit Cursor gebaut — klassisch lokal entwickelt, dann händisch hochgeladen. Schon besser, aber irgendwann trotzdem mühsam, vor allem sobald mehr Seiten und mehr Daten dazukamen.
Umstieg: Claude statt Cursor
Inzwischen arbeite ich hier direkt mit Claude weiter — Code schreiben, Statistiken bauen, Texte abstimmen, alles im Gespräch statt im Editor. Dazu kam die Einrichtung von SFTP auf Strato mit SSH-Key-Login, damit Dateien direkt aufs Hosting gehen, ohne dass irgendwo ein Passwort rumliegt. Und inzwischen habe ich eine echte Quellcode-Verwaltung mit Meilensteinen statt loser Dateien — das war für mich die eigentlich größte Herausforderung im ganzen Projekt, und ich bin stolz, dass ich das jetzt so stabil hinbekommen habe.
Die Deploy-Probleme
Das lief nicht reibungslos. Mein Projektordner liegt in iCloud, und macOS hat Dateien zwischendurch als "nur in der Cloud" markiert — inklusive dem SSH-Key und der Deploy-Steuerdatei. Ergebnis: Uploads, die scheinbar liefen, aber nichts taten, oder Skripte, die auf einmal wieder ihren alten Stand hatten. Wir haben das über mehrere Anläufe gelöst: mal mit erzwungenem Neu-Hochladen, mal mit einem direkten SFTP-Push als Umweg um das kaputte Automatik-Skript, während kurze Zeitfenster offen waren, in denen der Schlüssel lesbar war. Nicht elegant, aber es hat funktioniert.
Feedback aus der Funker-Community
Ich habe die Auswertung in einer großen Facebook-Funkergruppe geteilt — viele Rückmeldungen waren positiv und interessiert. Es gab aber auch einige unsachliche, teils herablassende Kommentare, bei denen ich mich sachlich zur Wehr setzen musste und wollte, statt sie einfach stehen zu lassen. Das gehört für mich genauso zur Geschichte dieses Projekts wie die technischen Hürden — nur eben auf der menschlichen statt der Deploy-Seite.
Wo es jetzt steht
Aktuell habe ich hier eine stabile Arbeitsumgebung — das ist für mich schon die eigentliche Errungenschaft, nicht irgendeine einzelne Funktion auf der Seite. Dazu kommt ein Claude-Pro-Account für rund 20 Euro im Monat, mit dem sich das alles ohne großes Budget stemmen lässt.
Technik dahinter
- Sprache/Backend: reines PHP, ohne Framework, ohne CMS
- Hosting: Strato, Zugriff per SFTP mit SSH-Key (kein Passwort)
- Datenquelle Rufzeichen: öffentliche Liste der Bundesnetzagentur
- Editor/Werkzeug v1: Cursor, lokal auf dem Mac
- Werkzeug heute: Claude (Pro-Abo, ca. 20 €/Monat), direkt im Gespräch
- Datenschutz-Prinzip: nie Namen oder Adressen veröffentlichen — nur Aggregate und blanke Rufzeichen
Ich bin hauptberuflich Chef-Analyst und CMO eines ziemlich großen Online-Shops (Details siehe Über mich) — dazu kommt der größte Einzelaccount bei eBay weltweit (Umsatz), wo ich als Analyst tätig und für das eBay-Marketing verantwortlich bin. Dieses Projekt hier ist mein privates Bastel- und Recherche-Steckenpferd nebenbei, kein Produktivsystem mit Anspruch auf Perfektion. Wenn mal was nicht ganz rund läuft: siehe oben. Das Wissen, das ich mir hier über Daten, Auswertungen und den Umgang mit KI erarbeite, fließt aber durchaus auch in meine berufliche Arbeit zurück.