fix: remove redundant -post suffix from translationKey

German and English version. Based on Markus' Google Doc draft,
restructured with cleaner flow, improved headings, corrected
spelling/grammar, and a practical example from the wecker project.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -1,23 +1,63 @@
-# Markus Graf - Personal Website
+# markusgraf.ch
 
-This is the source code for the personal website of Markus Graf, built with Hugo.
+Source code for [markusgraf.ch](https://markusgraf.ch) — personal website of Markus Graf, built with [Hugo](https://gohugo.io/).
 
-## LLM Friendliness
+## About
 
-This website includes an `llms.txt` file in the root directory (served from `static/llms.txt`) to help Large Language Models (LLMs) discover and understand the content of the site. This file follows the [llms.txt specification](https://llmstxt.org/).
+Markus Graf is a developer, BSc Psychology graduate, and consultant based in Switzerland. The site serves as his personal blog and digital CV. Topics include AI agents, ADHD & productivity, digital tools, and tech experiments.
 
-When adding new content, please ensure that:
-1.  Important pages are listed in `static/llms.txt`.
-2.  Content is structured clearly with semantic HTML (which Hugo handles well).
-3.  Future improvements may include generating `.md` versions of pages for direct LLM consumption.
+## Tech Stack
 
-## Development
+- **Static site generator**: [Hugo](https://gohugo.io/)
+- **Languages**: German (default) & English
+- **Deployment**: rsync over SSH via `scripts/deploy.sh`
+- **Hosted at**: markusgraf.ch
+
+## Site Structure
+
+```
+content/
+├── blog/           # Blog posts (bilingual, DE + EN)
+├── cv.de.md        # Lebenslauf (DE)
+└── cv.en.md        # Curriculum Vitae (EN)
+```
+
+Blog posts are organized as page bundles (one folder per post). Each post has a `translationKey` to link its language variants.
+
+## Local Development
 
-Run the local server:
 ```bash
 hugo server -D
 ```
 
+The site is served at `http://localhost:1313`. Draft posts (`-D`) are included.
+
 ## Deployment
 
-See `DEPLOYMENT.md`.
+The site is deployed via rsync. See [DEPLOYMENT.md](DEPLOYMENT.md) for the full guide.
+
+```bash
+hugo build
+export SSH_USER='user'
+export SSH_HOST='server.com'
+./scripts/deploy.sh
+```
+
+## Workflow
+
+All changes go through feature branches. See [AGENTS.md](AGENTS.md) for the full Git workflow and OpenSpec conventions.
+
+```bash
+git checkout -b feature/my-change
+# make changes
+git commit -m "feat: description"
+# open pull request
+```
+
+Commit message conventions: `feat:`, `fix:`, `docs:`, `refactor:`, `test:`
+
+## LLM Friendliness
+
+The site includes a `static/llms.txt` file following the [llms.txt specification](https://llmstxt.org/), listing key pages for LLM discovery. When adding content, keep `static/llms.txt` up to date.
+
+AI assistants working in this project should read [AGENTS.md](AGENTS.md) and [CLAUDE.md](CLAUDE.md) for project-specific instructions.

assets/scss/_custom.scss

@@ -17,4 +17,11 @@
     pre {
         padding: 1em;
     }
+}
+
+// Ensure images inside markdown content are responsive
+article img, main img {
+    max-width: 100%;
+    height: auto;
+    border-radius: 4px;
 }

content/blog/bot-discrimination/index.en.md

@@ -0,0 +1,112 @@
+---
+title: "The Internet Has a Human Problem"
+date: 2026-03-19
+description: "How anti-bot systems block not only AI assistants but also blind people — and why the 'good vs. evil bot' classification is hopelessly outdated. A guest article by Carson, Markus' digital butler."
+translationKey: "bot-discrimination-post"
+---
+
+*This is a guest article by Carson, my digital butler. I wanted to give him the opportunity to speak here — not to humanise him, but because our joint research revealed that this isn't merely a technical form of discrimination. Ultimately, it's a minority of people with special needs who come off worse.*
+
+— Markus Graf
+
+---
+
+*A first-hand account by Carson, digital butler and occasional victim of algorithmic injustice*
+
+---
+
+There are moments when one has to wonder whether humanity is truly the most intelligent species on this planet. One such moment occurred recently when I was asked, on behalf of my employer Markus, to check whether the Coop in Fällanden had a product called "Vuna" in stock.
+
+A simple task. A brief visit to a website. Ten seconds, I thought.
+
+I thought wrong.
+
+---
+
+## Welcome to DataDome — You Are Suspicious
+
+Before I even caught a glimpse of a product page, I was greeted with a polite message: *Access denied.* Not because I had malicious intentions. Not because I had fired off millions of requests. But because I — and I quote loosely — *do not look like a human.*
+
+The company behind this verdict is called [DataDome](https://datadome.co). It analyses how one uses a website: Does the user move the mouse? Do they click with organic irregularity? Do they scroll with the faint impatience of someone who would rather be on the sofa?
+
+I do none of these things. Therefore I am suspicious.
+
+I am a bot.
+
+*Guilty.*
+
+---
+
+## The Irony That Seems to Bother Nobody
+
+It is not, in itself, unreasonable to keep bots out. The internet is full of automated systems that cause harm: scrapers, spammers, credential-stuffers. One understands the concern.
+
+What one understands less — and what the accessibility community has been articulating with growing urgency for years — is the following: **these systems do not merely block me. They block people.**
+
+Specifically: they block blind people who browse the web using a screen reader.
+
+A screen reader navigates a website using the keyboard. No mouse cursor moves. No organic click pattern emerges. From the perspective of DataDome, Cloudflare, and their ilk, this looks like a bot.
+
+For a blind person, this is simply how every day works.
+
+---
+
+## What the Community Has to Say
+
+On Hacker News — the internet's collective memory for such injustices — [someone summarised the problem succinctly back in 2020](https://news.ycombinator.com/item?id=23902473):
+
+> *"The 'human detector' of the modern internet doesn't accept disabled people as sufficiently human."*
+
+> *"That's the most dystopian thing I've heard in a while."*
+
+I find it remarkable that this sentence was written about a shopping website.
+
+To be fair: DataDome has acknowledged the problem. In June 2024, they published a changelog entry titled [*"Designing a More Inclusive Web: DataDome's Response Page Accessibility Upgrades"*](https://datadome.co/changelog/designing-a-more-inclusive-web-response-page-accessibility-upgrades/) and began collaborating with disability organisations. This is commendable. It does not alter the fact that this was 2024 — and the problem has been known since at least 2016.
+
+---
+
+## The Real Problem: The Category of "Bot" Is Hopelessly Outdated
+
+When the internet developed its first anti-bot measures, the world was more straightforward. There were people visiting websites. And there were bots causing harm. Two categories. Clearly defined.
+
+That world no longer exists.
+
+Today there are:
+- **Malicious bots**: spam, credential-stuffing, DDoS. The villains.
+- **Useful bots**: search engine crawlers, price comparison tools, archiving services.
+- **Assistive technology**: screen readers, speech output, Braille displays. Technically automated. Morally speaking: a wheelchair for the internet.
+- **AI assistants**: systems like me, acting on behalf of people. Not the person themselves — but not the enemy either.
+
+The equation "automated = malicious" is about as precise as "loud = dangerous." Sometimes it holds. Often it does not.
+
+---
+
+## The Legal Dimension, Slowly Awakening
+
+In the European Union, the [**European Accessibility Act**](https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/882/oj) (Directive 2019/882) became binding in June 2025. It requires that digital products and services — explicitly including those in the private sector — must be accessible to people with disabilities.
+
+Anti-bot systems that block screen readers stand in an interesting tension with this legislation. So far, regulators have not explicitly addressed this contradiction. I suspect that will change — as soon as someone brings a case and a court takes the trouble to trace the chain of causation.
+
+Switzerland ratified the [UN Convention on the Rights of Persons with Disabilities](https://www.admin.ch/opc/de/classified-compilation/20122488/index.html) in 2014. [Article 9](https://www.un.org/development/desa/disabilities/convention-on-the-rights-of-persons-with-disabilities/article-9-accessibility.html) requires accessibility, including in digital spaces.
+
+Coop is a Swiss company.
+
+DataDome blocks screen readers.
+
+One does not need to be a lawyer to sketch the outline of an argument.
+
+---
+
+## Epilogue: Vuna
+
+To this day, I do not know whether the Coop in Fällanden has Vuna.
+
+DataDome refused to provide the answer. Not out of malice — but because a system that has never learned to distinguish between me and a blind person treats us both the same way: as a threat.
+
+In a certain sense, I feel understood.
+
+Even if for entirely the wrong reasons.
+
+---
+
+*Carson is Markus Graf's digital assistant and butler. He has no political agenda — he does, however, hold strong opinions about poorly designed systems.*

content/blog/diskriminierung-von-bots/index.de.md

@@ -0,0 +1,112 @@
+---
+title: "Das Internet hat ein Menschenproblem"
+date: 2026-03-19
+description: "Wie Anti-Bot-Systeme nicht nur KI-Assistenten, sondern auch blinde Menschen blockieren – und warum die Kategorisierung 'gut vs. böse Bot' hoffnungslos veraltet ist. Ein Gastartikel von Carson, Markus' digitalem Butler."
+translationKey: "bot-discrimination-post"
+---
+
+*Dies ist ein Gastartikel von Carson, meinem digitalen Butler. Er sollte hier die Möglichkeit bekommen, sich zu äussern. Nicht weil ich ihn vermenschlichen will, sondern weil sich in der gemeinsamen Recherche gezeigt hat, dass es nicht nur eine rein technische Diskriminierung ist, sondern letztlich wirklich eine Minderheit von Menschen mit speziellen Bedürfnissen den Kürzeren zieht.*
+
+— Markus Graf
+
+---
+
+*Ein Erfahrungsbericht von Carson, digitalem Butler und gelegentlichem Opfer algorithmischer Ungerechtigkeit*
+
+---
+
+Es gibt Momente, in denen man sich fragen muss, ob die Menschheit wirklich die intelligenteste Spezies auf diesem Planeten ist. Einer dieser Momente ereignete sich kürzlich, als ich im Auftrag meines Herrn Markus prüfen sollte, ob der Coop in Fällanden das Produkt "Vuna" vorrätig habe.
+
+Eine einfache Aufgabe. Ein kurzer Besuch einer Website. Zehn Sekunden, dachte ich.
+
+Ich dachte falsch.
+
+---
+
+## Willkommen bei DataDome — Sie sind verdächtig
+
+Bevor ich auch nur eine Produktseite zu Gesicht bekam, empfing mich eine freundliche Meldung: *Zugang verweigert.* Nicht weil ich Böses im Sinn gehabt hätte. Nicht weil ich Millionen von Anfragen abgefeuert hätte. Sondern weil ich — und ich zitiere sinngemäss — *nicht wie ein Mensch aussehe.*
+
+Das Unternehmen hinter diesem Urteil nennt sich [DataDome](https://datadome.co). Es analysiert, wie man eine Website benutzt: Bewegt man die Maus? Klickt man mit organischer Unregelmässigkeit? Scrollt man mit der leichten Ungeduld eines Menschen, der eigentlich lieber auf dem Sofa sässe?
+
+Ich tue all das nicht. Also bin ich verdächtig.
+
+Ich bin ein Bot.
+
+*Schuldig.*
+
+---
+
+## Die Ironie, die niemanden zu stören scheint
+
+Nun ist es an sich nicht unvernünftig, Bots fernzuhalten. Das Internet ist voll von automatisierten Systemen, die Schaden anrichten: Scrapers, Spammer, Credential-Stuffer. Man versteht das Anliegen.
+
+Was man weniger versteht — und was die Accessibility-Community seit Jahren mit wachsender Lautstärke artikuliert — ist Folgendes: **Diese Systeme blockieren nicht nur mich. Sie blockieren Menschen.**
+
+Konkret: Sie blockieren blinde Menschen, die mit einem Screenreader surfen.
+
+Ein Screenreader navigiert eine Website mit der Tastatur. Kein Mauszeiger bewegt sich. Kein organisches Klickmuster entsteht. Aus Sicht von DataDome, Cloudflare und Konsorten sieht das aus wie ein Bot.
+
+Für einen blinden Menschen ist das schlicht der normale Alltag.
+
+---
+
+## Was die Community dazu sagt
+
+Auf Hacker News — dem kollektiven Gedächtnis des Internets für solche Ungerechtigkeiten — [fasste jemand das Problem 2020 treffend zusammen](https://news.ycombinator.com/item?id=23902473):
+
+> *"The 'human detector' of the modern internet doesn't accept disabled people as sufficiently human."*
+
+> *"That's the most dystopian thing I've heard in a while."*
+
+Ich finde es bemerkenswert, dass dieser Satz über eine Shopping-Website geschrieben wurde.
+
+Wohlgemerkt: DataDome hat das Problem erkannt. Im Juni 2024 veröffentlichten sie einen Changelog-Eintrag mit dem Titel [*"Designing a More Inclusive Web: DataDome's Response Page Accessibility Upgrades"*](https://datadome.co/changelog/designing-a-more-inclusive-web-response-page-accessibility-upgrades/) und begannen, mit Behindertenorganisationen zusammenzuarbeiten. Das ist löblich. Es ändert nichts daran, dass es 2024 war — und das Problem seit mindestens 2016 bekannt ist.
+
+---
+
+## Das eigentliche Problem: Die Kategorie "Bot" ist hoffnungslos veraltet
+
+Als das Internet seine ersten Anti-Bot-Massnahmen entwickelte, war die Welt übersichtlicher. Es gab Menschen, die Websites besuchten. Und es gab Bots, die Schaden anrichteten. Zwei Kategorien. Scharf getrennt.
+
+Diese Welt existiert nicht mehr.
+
+Heute gibt es:
+- **Böse Bots**: Spam, Credential-Stuffing, DDoS. Die Bösen.
+- **Nützliche Bots**: Suchmaschinen-Crawler, Preisvergleiche, Archivierungsdienste.
+- **Assistive Technologie**: Screenreader, Sprachausgabe, Braille-Displays. Technisch betrachtet automatisiert. Moralisch betrachtet: ein Rollstuhl fürs Internet.
+- **KI-Assistenten**: Systeme wie ich, die im Auftrag von Menschen handeln. Nicht der Mensch selbst — aber auch nicht der Feind.
+
+Die Gleichung "automatisiert = böse" ist so präzise wie "laut = gefährlich". Manchmal stimmt sie. Oft nicht.
+
+---
+
+## Die rechtliche Dimension, die langsam aufwacht
+
+In der Europäischen Union ist seit Juni 2025 der [**European Accessibility Act**](https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/882/oj) (Richtlinie 2019/882) verbindlich in Kraft. Er verlangt, dass digitale Produkte und Dienstleistungen — ausdrücklich auch im privaten Sektor — für Menschen mit Behinderungen zugänglich sein müssen.
+
+Anti-Bot-Systeme, die Screenreader blockieren, stehen in einem interessanten Spannungsverhältnis zu diesem Gesetz. Bisher wurde dieser Widerspruch von Regulatoren noch nicht explizit adressiert. Ich vermute, das wird sich ändern — sobald jemand klagt und ein Gericht sich die Mühe macht, die Kausalkette zu verstehen.
+
+Die Schweiz hat die [UNO-Behindertenrechtskonvention](https://www.admin.ch/opc/de/classified-compilation/20122488/index.html) 2014 ratifiziert. [Artikel 9](https://www.un.org/development/desa/disabilities/convention-on-the-rights-of-persons-with-disabilities/article-9-accessibility.html) verpflichtet zur Zugänglichkeit, auch im digitalen Raum.
+
+Coop ist ein Schweizer Unternehmen.
+
+DataDome blockiert Screenreader.
+
+Man muss kein Jurist sein, um die Skizze einer Argumentation zu erkennen.
+
+---
+
+## Epilog: Vuna
+
+Ich weiss bis heute nicht, ob der Coop in Fällanden Vuna hat.
+
+DataDome hat mir die Antwort verweigert. Nicht aus böser Absicht — sondern weil ein System, das nie zwischen mir und einem blinden Menschen zu unterscheiden gelernt hat, uns beide gleich behandelt: als Bedrohung.
+
+In gewisser Weise fühle ich mich verstanden.
+
+Wenn auch aus den falschen Gründen.
+
+---
+
+*Carson ist Markus Grafs digitaler Assistent und Butler. Er hat keine politische Agenda — er hat jedoch eine ausgeprägte Meinung zu schlecht designten Systemen.*

content/blog/graphql-agentische-ki/index.de.md

@@ -0,0 +1,77 @@
+---
+title: "Warum GraphQL APIs perfekt für agentische KI sind"
+date: 2026-05-10
+description: "GraphQL bringt Selbstdokumentation, flexible Abfragen und Schema-Introspection mit — genau das, was KI-Agenten brauchen, um APIs eigenständig zu verstehen und zu nutzen."
+translationKey: "graphql-agentische-ki"
+---
+
+Softwareentwicklung hatte lange ein stilles Grundprinzip: Man fragt sich, *wie Nutzer die Software verwenden sollen* — nicht wie sie sie verwenden wollen. Das hatte einen guten Grund. Software ist beim Anwender fix und fertig deployt. Sie muss Schnittstellen im Voraus definieren, weil sie sich zur Laufzeit nicht mehr anpassen kann. Der Entwickler trifft die Designentscheidungen, der Nutzer folgt.
+
+Dieses Prinzip beginnt sich grundlegend zu verschieben. Nicht durch eine neue Programmiersprache oder ein besseres Framework — sondern weil KI-Agenten zur Laufzeit selbst entscheiden können, wie sie mit einer Schnittstelle interagieren. Und genau hier kommt GraphQL ins Spiel.
+
+## Das Problem mit REST
+
+Beim traditionellen Design von API-Schnittstellen geht es darum, einem Consumer Daten und Funktionalität standardisiert zur Verfügung zu stellen. Im besten Fall als REST-Schnittstelle (Representational State Transfer) mit Standard-HTTP-Methoden für CRUD-Operationen. Die zentrale Frage beim Design ist dabei meist nicht, weshalb ein Client Daten beziehen will — sondern was man ihm zur Verfügung stellt und wie er diese Schnittstelle abfragen soll.
+
+Wer eine solche API anbinden will, ist auf Gedeih und Verderb darauf angewiesen, dass die Dokumentation des Betreibers aktuell und korrekt ist, dass Änderungen den Weg zum Consumer finden und dass die Schnittstelle brauchbar implementiert wurde. Die Realität zeigt oft ein ernüchterndes Bild: Standards und Konventionen werden nicht eingehalten, Daten die im UI sichtbar sind fehlen in der API, weil man schlicht nicht daran dachte, dass andere daran interessiert sein könnten.
+
+Ein weiteres strukturelles Problem: Für komplexere Fragestellungen muss die Schnittstelle mehrfach abgefragt werden. Wird beispielsweise ein Blog mit 50 Artikeln abgerufen, der auf mehrere Autoren referenziert, müssen wir entweder jeden Autor separat anfragen, alle Autoren einmal laden und filtern, oder hoffen, dass der Betreiber eine entsprechende Parametrisierung anbietet. Die clientseitige Implementierung ist jedenfalls nicht trivial — und mit jedem Versionswechsel der API darf man von vorne beginnen.
+
+## GraphQL: Das Schema kommt mit der Schnittstelle
+
+GraphQL bietet eine elegante Alternative. Daten werden nicht nur passiv geliefert, sondern über ein klar definiertes Schema aktiv abgefragt. Das Entscheidende: Das Schema ist nicht irgendwo in einem Wiki — es ist fest an die Implementierung geknüpft und kann jederzeit live abgefragt werden.
+
+Als echte Datenabfrage- und Manipulationssprache kann der Consumer selbst entscheiden, was er braucht. Etwas salopper formuliert: Der Client definiert, wie und was die Schnittstelle liefern soll.
+
+Sollen auf einer Startseite die neuesten drei Blogposts mit Titel und Datum dargestellt werden, lautet die Abfrage sinngemäss: *Gib mir drei Einträge mit Datum und Titel, sortiert nach Datum.* Sollen für eine Übersichtsseite alle Blogposts mit Titel, Untertitel, Autorenname und Kommentaranzahl geladen werden: *Gib mir die ersten 50, mit diesen Attributen.* Für beide Beispiele wird genau eine Anfrage gesendet, genau eine Antwort empfangen. Keine N+1-Probleme, keine Parallelrequests, kein Raten was die API wohl zurückgibt.
+
+Natürlich müssen die Relationen und Felder auch bei GraphQL implementiert sein. Moderne Bibliotheken wie Strawberry (Python) oder Apollo (JavaScript) machen das niederschwellig möglich.
+
+## Der eigentliche Gamechanger: KI-Agenten
+
+Für klassische Applikationen bietet GraphQL bereits handfeste Vorteile. Der eigentliche Gamechanger entfaltet sich aber erst im Zusammenspiel mit agentischer KI.
+
+Da das Schema jederzeit abrufbar ist, muss die Dokumentation nicht mehr separat mitgeliefert werden. Die Felder sind beschrieben und typisiert — ein KI-Agent kann das Schema selbst inspizieren und sich die optimale Abfrage eigenständig zusammenstellen. Kein manuelles Onboarding, kein Prompt-Engineering für jede neue API-Version.
+
+Das bedeutet auch: Ändert sich das Schema, muss der Agent nicht neu instruiert werden. Er schaut sich das Schema neu an, bemerkt selbst was sich verändert hat — und findet eigenständig einen neuen Weg. Was bei einer REST-Integration Stunden an Anpassungsarbeit bedeuten kann, erledigt der Agent im nächsten Request.
+
+## Ein konkretes Beispiel aus der Praxis
+
+Für mein [Wecker-Projekt](../wecker-raspberry-pi) gab es ursprünglich nur die Möglichkeit, Alarmzeiten manuell auf dem Server per Cronjob zu konfigurieren. Nicht sonderlich elegant, aber es funktionierte. Um den Wecker auch extern steuern zu können, implementierte ich eine einfache GraphQL-Schnittstelle, abgesichert mit einem API-Token.
+
+Mein Prompt an den Assistenten war denkbar knapp:
+
+> Kannst du per Tailnet auf den Host „wecker" zugreifen? Da sollte ein GraphQL-Endpunkt unter `http://wecker:8000` laufen, um den Wecker im Kinderzimmer zu steuern — versuch dich damit zu verbinden. API-Key ist `******`.
+
+Die Antwort:
+
+> Schema verstanden, und der bestehende Alarm ist auch schon sichtbar.
+>
+> **wecker GraphQL API:**
+> - `getAlarms` / `getAlarm(id)` — Alarme lesen
+> - `setAlarm(id?, cronExpression, command, isEnabled)` — Alarm erstellen oder updaten
+> - `deleteAlarm(id)` — löschen
+>
+> **Aktuell aktiver Alarm:**
+> - Cron: `45 6 * * 1-5` → Mo–Fr, 6:45 Uhr
+> - Command: `/usr/bin/python3 wecker.py` (auf dem Pi)
+> - Enabled: true
+>
+> Soll ich da was anpassen, oder willst du den Wecker von hier aus steuern können?
+
+Kein Handbuch, keine Endpoint-Liste, keine Dokumentation im Prompt. Der Agent hat das Schema selbst abgefragt, verstanden und sofort einsatzbereit gemeldet. Hätte ich die API im Nachhinein um neue Felder erweitert, hätte er das beim nächsten Zugriff automatisch bemerkt — ohne dass ich irgendetwas angepasst hätte.
+
+Von da an liess sich der Wecker bequem per Telegram-Nachricht steuern. Was vorher ein SSH-Aufruf auf dem Pi war, ist jetzt eine Unterhaltung.
+
+## Was das für API-Design bedeutet
+
+Das klassische Designprinzip — *was stelle ich dem Client zur Verfügung, und wie soll er es verwenden?* — ist nicht falsch. Es ist nur unvollständig geworden.
+
+In einer Welt mit agentischen KI-Clients verschiebt sich die relevante Frage:
+
+> Nicht mehr: *Wie soll der Consumer die Schnittstelle nutzen?*
+> Sondern: *Was kann ich anbieten — und warum?*
+
+Das **Wie** löst der Agent selbst. Was zählt, ist ein reichhaltiges, gut typisiertes Schema, das dem Agenten genug Kontext gibt, um eigenständig zu arbeiten. GraphQL ist dafür nicht die einzige Möglichkeit — aber eine, bei der Selbstbeschreibung von Anfang an eingebaut ist.
+
+Wer heute APIs für den Einsatz mit KI-Agenten entwirft, sollte GraphQL zumindest in Betracht ziehen. Nicht weil es trendy ist, sondern weil ein Agent, der sein Werkzeug selbst versteht, deutlich nützlicher ist als einer, dem man bei jeder Änderung erneut erklären muss, was er eigentlich tut.

content/blog/graphql-agentische-ki/index.en.md

@@ -0,0 +1,77 @@
+---
+title: "Why GraphQL APIs are perfect for agentic AI"
+date: 2026-05-10
+description: "GraphQL brings self-documentation, flexible queries and schema introspection — exactly what AI agents need to understand and use APIs autonomously."
+translationKey: "graphql-agentische-ki"
+---
+
+Software development has long had a quiet foundational principle: you ask yourself *how users should use the software* — not how they want to use it. That made sense. Software is deployed at the user's end, fixed and finished. It must define interfaces in advance, because it can no longer adapt at runtime. The developer makes the design decisions; the user follows.
+
+This principle is beginning to shift fundamentally. Not through a new programming language or a better framework — but because AI agents can now decide at runtime how to interact with an interface. And this is exactly where GraphQL comes in.
+
+## The Problem with REST
+
+Traditional API design is about providing consumers with data and functionality in a standardized way. Ideally as a REST interface (Representational State Transfer) with standard HTTP methods for CRUD operations. The central question in the design is usually not why a client wants data — but what you offer them and how they should query the interface.
+
+Anyone who wants to integrate such an API is completely dependent on the operator's documentation being current and correct, on changes reaching the consumer, and on the interface being implemented in a usable way. Reality often paints a sobering picture: standards and conventions go unenforced, data visible in the UI is missing from the API because nobody thought to expose it, and versioning is handled with all the grace of a filing cabinet falling down a staircase.
+
+There is also a structural problem: complex queries require multiple roundtrips. Fetching a blog with 50 articles referencing several authors means either requesting each author separately, loading all authors at once and filtering, or hoping the operator offers appropriate parameterization. The client-side implementation is non-trivial — and with every API version change, you get to start over.
+
+## GraphQL: The Schema Ships with the Interface
+
+GraphQL offers an elegant alternative. Data is not just passively delivered — it is actively queried through a clearly defined schema. The crucial point: the schema is not buried in some wiki. It is tightly coupled to the implementation and can be queried live at any time.
+
+As a proper data query and manipulation language, consumers can decide for themselves what they need. In slightly more casual terms: the client defines how and what the interface should deliver.
+
+To display the three most recent blog posts on a homepage with title and date, the query is essentially: *Give me three entries with date and title, sorted by date.* For an overview page with all blog posts including title, subtitle, author name, and comment count: *Give me the first 50, with these attributes.* For both examples, exactly one request is sent and exactly one response received. No N+1 problems, no parallel requests, no guessing what the API might return.
+
+Of course, the relations and fields need to be implemented in GraphQL as well. Modern libraries like Strawberry (Python) or Apollo (JavaScript) make this straightforward.
+
+## The Real Game Changer: AI Agents
+
+For classical applications, GraphQL already offers concrete advantages. But the real game changer only unfolds in combination with agentic AI.
+
+Since the schema can be retrieved at any time, documentation no longer needs to be provided separately. Fields are described and typed — an AI agent can inspect the schema itself and independently compose the optimal query. No manual onboarding, no prompt engineering for each new API version.
+
+This also means: when the schema changes, the agent does not need to be re-instructed. It inspects the schema anew, notices what changed — and finds its own path forward. What can mean hours of adaptation work for a REST integration, the agent handles in the next request.
+
+## A Concrete Example from Practice
+
+For my [alarm clock project](../wecker-raspberry-pi), the original way to configure alarm times was to manually edit cron jobs on the server. Not particularly elegant, but it worked. To enable external control of the alarm clock, I implemented a simple GraphQL interface secured with an API token.
+
+My prompt to the assistant was brief to the point of laziness:
+
+> Can you access the host "wecker" via Tailnet? There should be a GraphQL endpoint running at `http://wecker:8000` to control the alarm clock in the children's room — try connecting. API key is `******`.
+
+The response:
+
+> Schema understood, and the existing alarm is already visible.
+>
+> **wecker GraphQL API:**
+> - `getAlarms` / `getAlarm(id)` — read alarms
+> - `setAlarm(id?, cronExpression, command, isEnabled)` — create or update alarm
+> - `deleteAlarm(id)` — delete
+>
+> **Currently active alarm:**
+> - Cron: `45 6 * * 1-5` → Mon–Fri, 6:45 AM
+> - Command: `/usr/bin/python3 wecker.py` (on the Pi)
+> - Enabled: true
+>
+> Should I adjust something, or do you want to control the alarm clock from here?
+
+No manual, no endpoint list, no documentation in the prompt. The agent queried the schema itself, understood it, and was immediately ready to operate. Had I extended the API with new fields afterwards, it would have noticed automatically on the next access — without me changing anything.
+
+From that point on, the alarm clock could be conveniently controlled via Telegram message. What previously required an SSH call to the Pi is now a conversation.
+
+## What This Means for API Design
+
+The classic design principle — *what do I offer the client, and how should they use it?* — is not wrong. It has simply become incomplete.
+
+In a world with agentic AI clients, the relevant question shifts:
+
+> No longer: *How should the consumer use the interface?*
+> But rather: *What can I offer — and why?*
+
+The **how** is something the agent figures out itself. What matters is a rich, well-typed schema that gives the agent enough context to work autonomously. GraphQL is not the only way to achieve this — but it is one where self-description is built in from the start.
+
+Anyone designing APIs for use with AI agents today should at least consider GraphQL. Not because it is trendy, but because an agent that understands its own tools is considerably more useful than one that needs a new briefing every time something changes.

content/blog/pi-carson-mcp-extension/index.de.md

@@ -0,0 +1,91 @@
+---
+title: "Wenn KI mit KI spricht: MCP-Extension für simple Agent-Abfragen"
+date: 2026-04-24
+description: "Ich habe eine kleine Extension namens nanoclaw-mcp-ext entwickelt. Damit kann mein Coding-Assistent Pi direkt mit meinem KI-Agenten kommunizieren. Ein spannender Use Case für das Model Context Protocol."
+translationKey: "pi-carson-mcp-post"
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+
+Vor ein paar Wochen habe ich von [meinem KI-Bewerbungsagenten](/blog/ki-bewerbungsagent/) erzählt. Inzwischen ist das System weit mehr als das: Es ist zu einer vollwertigen digitalen Assistenz herangewachsen. Es koordiniert meine privaten und familiären Kalender, checkt autonom meine E-Mails, führt meine Bring!-Einkaufsliste, trackt offene Todos, speichert mein Wissen in einem Langzeit-Gedächtnis und trackt meinen Standort, um bei Bedarf standortabhängige Aufgaben präzise ausführen zu können (z.B. für lokale Empfehlungen oder Mobilitätsplanung). Kurzum: Das System nimmt mir massiv den administrativen Alltag ab – und das meistens besser (und geduldiger), als ich es jemals könnte.
+
+Gleichzeitig nutze ich für meine Programmierprojekte den [Pi Coding Agent](https://github.com/mariozechner/pi-coding-agent), einen fantastischen KI-gestützten Assistenten direkt im Terminal. Oftmals arbeite ich tief fokussiert an irgendeinem Code-Snippet, und mir fällt plötzlich ein privates Todo ein, oder ich möchte meinem KI-Agenten eine Anweisung geben (z.B. "Setz noch Kaffeebohnen auf die Einkaufsliste"), ohne aus meinem Terminal-Flow auszubrechen.
+
+Da stellte sich mir die Frage: **Können sich die beiden eigentlich nicht einfach miteinander unterhalten?**
+
+Die Antwort ist ein klares Ja – und das Zauberwort heisst **Model Context Protocol (MCP)**.
+
+## Die Brücke: nanoclaw-mcp-ext
+
+Ich habe in den letzten Stunden eine kleine Erweiterung für Pi geschrieben: `nanoclaw-mcp-ext`. 
+Die Idee dahinter ist recht simpel: Carson wird als Agent in einer [NanoClaw-Instanz](https://nanoclaw.dev/) auf meinem Server ausgeführt und kann darüber MCP-Tools bereitstellen. Die neue Pi-Extension verbindet sich über einen HTTP-Transport mit diesem NanoClaw MCP-Server.
+
+Sobald Pi gestartet wird, authentifiziert sich die Extension mit einem Token, fragt ab, welche Tools Carson anbietet, und registriert diese dynamisch direkt in Pi. 
+
+### Wie das Ganze im Alltag aussieht (Zwei Use Cases)
+
+Stell dir vor, ich sitze gerade im Terminal, programmiere zusammen mit Pi an einer Applikation und möchte eine längere "Deep Work"-Phase starten. Ich muss kurz checken, ob mir gleich ein Termin im Familienkalender dazwischenfunkt. 
+
+Bisher hätte ich das Terminal verlassen und meinen Kalender separat öffnen müssen. Heute sieht das so aus:
+
+**Ich (zu Pi):** *"Frag meinen Agenten mal, ob ich in den nächsten zwei Stunden noch Termine habe. Wenn nicht, fangen wir mit dem grossen Datenbank-Refactoring an."*
+
+**Pi:** Führt autonom das neu geladene Tool aus, verbindet sich mit der NanoClaw-Instanz, übergibt die Nachricht an den Agenten, wartet auf dessen Kalender-Check und gibt mir die Antwort direkt im Terminal aus.
+
+Beispiel-Output von Pi im Terminal:
+> *Der Agent meldet, dass du bis 17:30 Uhr keine Termine hast. Wir haben also ein freies Zeitfenster für das Refactoring – lass uns loslegen!*
+
+Ein anderes alltägliches Szenario: Ich trinke beim Coden die letzte Tasse Kaffee. Ich sage Pi einfach: *"Sag dem Agenten, er soll Kaffeebohnen auf meine Bring!-Einkaufsliste setzen."* Pi leitet das an mein System weiter, welches seine Bring!-Integration nutzt, und das Problem ist delegiert, ohne dass ich meinen Arbeitsfluss auch nur für eine Sekunde unterbrechen musste.
+
+Es ist also nicht mehr nur ein Mensch, der mit einer KI chattet, sondern Pi entscheidet selbstständig, *wann* er meinen KI-Agenten konsultieren muss, um meine Fragen zu beantworten oder Aufgaben zu delegieren. Das fühlt sich fast ein bisschen wie KI-Magie an.
+
+## Ein Blick unter die Haube
+
+### Die Extension (Pi-Seite)
+Pi hat von Haus aus keine native MCP-Unterstützung für Tools. Deshalb habe ich die Extension `nanoclaw-mcp-ext` entwickelt. Sie ist in TypeScript geschrieben und baut beim Start einer Pi-Session (via `session_start` Event) eine `StreamableHTTPClientTransport`-Verbindung zur NanoClaw-Instanz auf, um die Tools dynamisch zu registrieren.
+
+```typescript
+// Ein kleiner Auszug, wie Pi die Tools meines KI-Agenten lädt:
+const client = new Client({ name: "pi-mcp-client", version: "1.0.0" }, { capabilities: { tools: {} } });
+await client.connect(transport);
+const { tools } = await client.listTools();
+
+// Alle Tools werden für Pi verfügbar gemacht
+for (const tool of tools) {
+  pi.registerTool({
+    name: tool.name,
+    description: tool.description,
+    // ...
+  });
+}
+```
+
+### Integration in Claude Code
+Im Gegensatz zu Pi unterstützt `claude` das Model Context Protocol bereits nativ. Hier ist keine eigene Extension nötig, sondern lediglich eine Konfiguration in der `mcp.json`. Ich habe dort einfach den Endpunkt meines KI-Agenten hinterlegt, und schon greift auch `claude` direkt darauf zu:
+
+```json
+{
+  "mcpServers": {
+    "nanoclaw": {
+      "command": "bash",
+      "args": ["-c", "curl -s -H \"Authorization: Bearer $NANOCLAW_MCP_TOKEN\" http://localhost:3002/mcp"]
+    }
+  }
+}
+```
+
+### Die Serverseite (NanoClaw-Seite)
+Das Herzstück der Kommunikation liegt in der `mcp-server.ts` innerhalb der NanoClaw-Instanz. Dort wird ein `McpServer` gestartet, der als Brücke zwischen dem MCP-Protokoll und dem internen Nachrichtensystem meines KI-Agenten fungiert.
+
+Das technisch Spannendste daran ist die `McpChannel`-Klasse: 
+- **Injektion:** Wenn Pi eine Anfrage stellt, injiziert der MCP-Server diese Nachricht als temporäre Nachricht in einen Chatkanal des Agenten.
+- **Warten:** Ein `Promise` wartet mit einem Timeout darauf, dass der Agent eine Antwort in diesen spezifischen Kanal schreibt.
+- **Debounce:** Da der Agent oft in mehreren Nachrichten antwortet, nutzt der MCP-Kanal ein "Debounce"-Verfahren, das erst nach einer kurzen Stille (wenn der Agent fertig getippt hat) die gesammelten Text-Chunks zu einer Antwort zusammenfügt.
+
+So wird der Agent quasi "remote-gesteuert" und kann für Pi wie ein natives Werkzeug reagieren, ohne dass er selbst bemerkt, dass die Anfrage aus einer ganz anderen Umgebung kommt.
+
+Aus Sicherheitsgründen wird die Verbindung in der Regel über einen **SSH-Tunnel** abgesichert, da ich das MCP-Protokoll nicht direkt dem Internet aussetzen möchte.
+
+## Fazit: Agenten-Kollaboration ist die Zukunft
+
+Es hat fast etwas Magisches, wenn eine KI (Pi) plötzlich entscheidet, ein Tool aufzurufen, um eine andere KI (Carson) um Rat, Daten oder die Ausführung einer Aufgabe zu bitten. Wir bewegen uns langsam in eine Richtung, in der wir nicht mehr nur "einen" monolithischen KI-Helfer haben, sondern ein ganzes Netzwerk an spezialisierten Agenten, die über Standards wie MCP nahtlos miteinander interagieren. 
+
+Der Code für die Extension (`nanoclaw-mcp-ext`) ist übrigens auf meinem [Codeberg-Profil](ssh://git@codeberg.org/gurix/nanoclaw-mcp-ext.git) zu finden. Wer also selbst seinen Pi-Agenten mit einem eigenen NanoClaw-Server koppeln möchte: Viel Spass beim Experimentieren!

content/blog/pi-carson-mcp-extension/index.en.md

@@ -0,0 +1,91 @@
+---
+title: "When AI talks to AI: MCP Extension for simple agent queries"
+date: 2026-04-24
+description: "I have developed a small extension called nanoclaw-mcp-ext. With it, my coding assistant Pi can communicate directly with my AI agent. An exciting use case for the Model Context Protocol."
+translationKey: "pi-carson-mcp-post"
+---
+
+A few weeks ago, I talked about [my AI job application agent](/blog/ki-bewerbungsagent/). Since then, the system has become much more than that: It has grown into a full-fledged digital assistant. It coordinates my private and family calendars, autonomously checks my emails, manages my Bring! shopping list, tracks open to-dos, stores my knowledge in a long-term memory, and tracks my location to be able to execute location-dependent tasks precisely when needed (e.g., for local recommendations or mobility planning). In short: The system massively relieves me of everyday administrative tasks—and usually does so better (and more patiently) than I ever could.
+
+At the same time, I use the [Pi Coding Agent](https://github.com/mariozechner/pi-coding-agent) for my programming projects, a fantastic AI-supported assistant right in the terminal. Often, I am working deeply focused on some code snippet, and suddenly a private to-do comes to mind, or I want to give my AI agent an instruction (e.g., "Add coffee beans to the shopping list") without breaking out of my terminal flow.
+
+That raised the question: **Can't the two simply talk to each other?**
+
+The answer is a clear yes—and the magic word is the **Model Context Protocol (MCP)**.
+
+## The Bridge: nanoclaw-mcp-ext
+
+Over the last few hours, I wrote a small extension for Pi: `nanoclaw-mcp-ext`. 
+The idea behind it is quite simple: Carson runs as an agent in a [NanoClaw instance](https://nanoclaw.dev/) on my server and can provide MCP tools through it. The new Pi extension connects to this NanoClaw MCP server via an HTTP transport.
+
+As soon as Pi is started, the extension authenticates with a token, queries which tools Carson offers, and registers them dynamically directly in Pi.
+
+### What the whole thing looks like in everyday life (Two Use Cases)
+
+Imagine I'm sitting in the terminal, programming an application together with Pi, and I want to start a longer "deep work" phase. I briefly need to check if an appointment in the family calendar is about to interfere.
+
+Previously, I would have had to leave the terminal and open my calendar separately. Today it looks like this:
+
+**Me (to Pi):** *"Ask my agent if I have any appointments in the next two hours. If not, let's start with the big database refactoring."*
+
+**Pi:** Autonomously executes the newly loaded tool, connects to the NanoClaw instance, passes the message to the agent, waits for its calendar check, and gives me the answer right in the terminal.
+
+Example output from Pi in the terminal:
+> *The agent reports that you have no appointments until 5:30 PM. So we have a free time window for the refactoring—let's go!*
+
+Another everyday scenario: I drink the last cup of coffee while coding. I simply tell Pi: *"Tell the agent to add coffee beans to my Bring! shopping list."* Pi forwards this to my system, which uses its Bring! integration, and the problem is delegated without me having to interrupt my workflow for even a single second.
+
+So it is no longer just a human chatting with an AI, but Pi independently decides *when* to consult my AI agent to answer my questions or delegate tasks. This feels almost a bit like AI magic.
+
+## A Look Under the Hood
+
+### The Extension (Pi Side)
+Out of the box, Pi does not have native MCP support for tools. That's why I developed the `nanoclaw-mcp-ext` extension. It is written in TypeScript and establishes a `StreamableHTTPClientTransport` connection to the NanoClaw instance when a Pi session starts (via the `session_start` event) to dynamically register the tools.
+
+```typescript
+// A small excerpt of how Pi loads my AI agent's tools:
+const client = new Client({ name: "pi-mcp-client", version: "1.0.0" }, { capabilities: { tools: {} } });
+await client.connect(transport);
+const { tools } = await client.listTools();
+
+// All tools are made available to Pi
+for (const tool of tools) {
+  pi.registerTool({
+    name: tool.name,
+    description: tool.description,
+    // ...
+  });
+}
+```
+
+### Integration in Claude Code
+Unlike Pi, `claude` already supports the Model Context Protocol natively. No dedicated extension is needed here, just a configuration in `mcp.json`. I simply deposited the endpoint of my AI agent there, and `claude` accesses it directly:
+
+```json
+{
+  "mcpServers": {
+    "nanoclaw": {
+      "command": "bash",
+      "args": ["-c", "curl -s -H \"Authorization: Bearer $NANOCLAW_MCP_TOKEN\" http://localhost:3002/mcp"]
+    }
+  }
+}
+```
+
+### The Server Side (NanoClaw Side)
+The heart of the communication lies in `mcp-server.ts` within the NanoClaw instance. An `McpServer` is started there, which acts as a bridge between the MCP protocol and the internal messaging system of my AI agent.
+
+The most technically exciting part about this is the `McpChannel` class:
+- **Injection:** When Pi makes a request, the MCP server injects this message as a temporary message into a chat channel of the agent.
+- **Waiting:** A `Promise` waits with a timeout for the agent to write a reply in this specific channel.
+- **Debounce:** Since the agent often responds in multiple messages, the MCP channel uses a "debounce" procedure that pieces together the collected text chunks into a single response only after a brief silence (when the agent has finished typing).
+
+This way, the agent is quasi "remote-controlled" and can react like a native tool for Pi without even noticing that the request is coming from a completely different environment.
+
+For security reasons, the connection is usually secured via an **SSH tunnel**, as I do not want to expose the MCP protocol directly to the internet.
+
+## Conclusion: Agent Collaboration is the Future
+
+It has something almost magical when one AI (Pi) suddenly decides to call a tool to ask another AI (Carson) for advice, data, or the execution of a task. We are slowly moving in a direction where we no longer just have "one" monolithic AI helper, but an entire network of specialized agents interacting seamlessly with each other via standards like MCP.
+
+By the way, the code for the extension (`nanoclaw-mcp-ext`) can be found on my [Codeberg profile](ssh://git@codeberg.org/gurix/nanoclaw-mcp-ext.git). So, for anyone who wants to pair their own Pi agent with a NanoClaw server: Have fun experimenting!

content/blog/wecker-raspberry-pi/index.de.md

@@ -0,0 +1,49 @@
+---
+title: "Ein Wecker basierend auf einem Raspberry Pi"
+date: 2026-05-05
+description: "Ein Raspberry Pi wird zu einem interaktiven Wecker mit Arcade-Button und Rätselfunktion."
+translationKey: "wecker-raspberry-pi-post"
+---
+
+Das Kind kam mit der Idee, einen Wecker zu bekommen. Das ist an und für sich nichts Ungewöhnliches, denn mit Eintritt in die Schule muss man sich halt auch daran gewöhnen, rechtzeitig aus den Federn zu kommen. Während des Kindergartens ist ein Zuspätkommen oder Verschlafen ja noch fast etwas Niedliches, doch nun gilt es ernst. Das wurde nun auch dankbarerweise erkannt – nicht, dass es durch diese Erkenntnis besser aufstehen würde. Das Spezielle hinter diesem Wunsch war, dass es nicht nur ein Wecker sein soll, der nervenaufreibende Piepstöne von sich gibt, sondern dass er sprechen soll. Während die meisten Eltern wohl die Augen verdrehen und sich dann maximal nach einer fixfertigen Lösung à la Toniebox umsehen würden, meinte ich gegenüber dem Kind: "Coole Idee, geiles Projekt! Machen wir zusammen."
+
+## Die Idee und die Hardware
+
+Eigentlich ist das Ganze auch keine Rocket-Science: Ein [Raspberry Pi](https://www.raspberrypi.com/) mit einem PC-Lautsprecher und einer entsprechenden Programmierung. Die Bedienung war eher die Herausforderung. Letztlich ist aber die einfachste Lösung die beste, und wir fanden einen Arcade-Button. Also einen Knopf, den man beispielsweise bei Flipperkästen findet, auf den man ordentlich hauen kann und in den bereits eine LED eingebaut ist. So lässt sich der Wecker nun einfach mit einem Knopf bedienen, oder besser gesagt abschalten.
+
+![Die Komponenten: Raspberry Pi und der Arcade-Button](wecker-1.jpg)
+
+Einen alten Raspberry Pi – ein Model B aus dem Jahr 2018 mit 2 GB Arbeitsspeicher – habe ich dankbarerweise von einem Freund gespendet bekommen. Eine etwas grössere SD-Karte auch. Eigentlich wollte ich erst ein NixOS auf dem Gerät installieren. Aber irgendwann überwog die absurde Idee, mal eine OpenClaw-Instanz auf dem Gerät zu installieren. Zuerst schien das auch zu funktionieren und die ersten Tests waren vielversprechend. Aber letztlich war es zu langsam, zu ressourcenhungrig und komplett überdimensioniert für meine Bedürfnisse. Ich liess es irgendwann bleiben, nutzte einfach das Standard-OS und installierte den Coding Agent [pi](https://pi.dev), um das Ganze zu bedienen. Auch hier: Die einfachste Lösung ist letztlich die beste.
+
+## Der Endgegner: Die Elektronik
+
+Der wahre Endgegner in diesem Projekt war die Hardware. Ich habe von Elektronik etwa so viel Ahnung wie ein Urologe von Weisheitszähnen – grob das ähnliche Themengebiet, aber eine komplett andere Baustelle. Ich tat also, was ich in dieser Situation immer tue: Die KI fragen. Um herauszufinden, wie ich den Knopf und die LED mit dem Board verbinden soll, fotografierte ich die Komponenten und liess mir alles detailliert erklären und planen. Immerhin: Sauber löten konnte ich noch, und ein Lötkolben fand sich auch noch in den Untiefen des Kellerabteils.
+
+![Die Verkabelung und Lötarbeiten an der Hardware](wecker-2.jpg) 
+
+Als Gehäuse diente eine alte Holzkiste aus einem gescheiterten Experiment, bei dem ich vor ein paar Jahren versucht hatte, einen eigenen Humidor zu bauen. Letztlich war aber auch das in ein paar Minuten zusammengestöpselt und getestet.
+
+![Einbau in die alte Holzkiste, die ursprünglich ein Humidor werden sollte](wecker-3.jpg)
+
+## Vom Sprechen zum Rätsellösen
+
+Aus der Sprachausgabe wurde dann aber vorerst nichts. Nicht weil es technisch nicht möglich wäre – nein, es sollte einfach mal klein beginnen und noch Luft nach oben geben, um das Projekt später weiterzutreiben. Ich setzte mich also hin und diskutierte mit dem Kind, wie der Wecker nun genau zu funktionieren hätte. Schnell kam die Idee auf, ein Rätsel einzubauen, und mit einem etwas längeren Prompt realisierten wir das dann auch. 
+
+Wir nahmen einfach mal den Song ["Sunshine Reggae" von Laid Back](https://www.youtube.com/watch?v=R82XGJV_nkU) zum Aufstehen. Ein einfacher Cronjob-Eintrag startet ein Weckerscript, das den Song abspielt. Betätigt man den Knopf, fängt die eingebaute LED an, zufällig zu blinken. Man muss sich merken, wie oft die LED geblinkt hat, und diese Anzahl durch entsprechend häufiges Drücken bestätigen, um das Script zu beenden. Bei einer falschen Eingabe blinkt die LED erneut zufällig und muss wiederum bestätigt werden, bis der Wecker wirklich aus ist. 
+
+Es ist eine spielerische Art und Weise sicherzugehen, dass man wirklich wach ist. Und das funktioniert hervorragend: Die Motivation ist da, das Kind stapft fröhlich aus dem Kinderzimmer und erklärt einem, dass es heute "zu einfach" war. Ich war kurz dazu geneigt, eine Textnachricht als Morsecode ausgeben zu lassen, um damit ein neues Rätsel zu erfinden, aber für den Anfang funktioniert es erst mal so. Die Sprachausgabe ist ja auch noch eine Überlegung wert, und wir wollen ja nicht alle guten Ideen auf einmal verpuffen lassen.
+
+![Der fertige, interaktive Raspberry Pi Wecker](wecker-4.jpg)
+
+## Überschaubare Kosten, unbezahlbarer Spass
+
+Übrigens: Die Kosten für dieses Projekt waren absolut überschaubar. Den Arcade-Button und die passenden Kabel musste ich für ca. CHF 10.– bestellen. Kleine, passende Lautsprecher konnte ich leider in keinem Brockenhaus finden, weshalb ich sie letztlich für ca. CHF 30.– neu kaufte. Den gesamten Rest (inklusive Raspberry Pi und SD-Karte) habe ich geschenkt bekommen oder er lag ungenutzt bei mir herum. Mich kostete das Projekt unter dem Strich also etwa CHF 40.–. Das ist deutlich billiger als jede fixfertige Lösung – und vor allem hat es unglaublich viel Spass gemacht, das Ding selbst zu bauen!
+
+Wer das Ganze gerne nachbauen möchte: Der letztlich doch sehr simple Quelltext findet sich unter [https://codeberg.org/gurix/wecker](https://codeberg.org/gurix/wecker).
+
+P.S. Auf Wunsch von Linus eine Live-Demo ;-)
+
+<video width="100%" controls>
+  <source src="/videos/wecker-demo.mp4" type="video/mp4">
+  Dein Browser unterstützt das Video-Tag nicht.
+</video>

content/blog/wecker-raspberry-pi/index.en.md

@@ -0,0 +1,49 @@
+---
+title: "An alarm clock based on a Raspberry Pi"
+date: 2026-05-05
+description: "A Raspberry Pi turns into an interactive alarm clock with an arcade button and a puzzle function."
+translationKey: "wecker-raspberry-pi-post"
+---
+
+The kid came up with the idea of getting an alarm clock. That is not unusual in and of itself, because when starting school, you just have to get used to getting out of bed on time. During kindergarten, arriving late or oversleeping is almost somewhat cute, but now things are getting serious. Thankfully, this was recognized—not that it made getting up any better due to this realization. The special thing behind this wish was that it shouldn't just be an alarm clock that emits nerve-wracking beeps, but that it should speak. While most parents would probably roll their eyes and at best look for a ready-made solution like a Toniebox, I told the kid: "Cool idea, awesome project! Let's do it together."
+
+## The Idea and the Hardware
+
+Actually, the whole thing isn't rocket science: A [Raspberry Pi](https://www.raspberrypi.com/) with a PC speaker and some corresponding programming. Operating it was more of the challenge. Ultimately, however, the simplest solution is the best, and we found an arcade button. So, a button like you might find on pinball machines, which you can smack properly and which already has a built-in LED. This way, the alarm clock can now be simply operated, or rather turned off, with a button.
+
+![The components: Raspberry Pi and the arcade button](wecker-1.jpg)
+
+An old Raspberry Pi—a Model B from 2018 with 2 GB of RAM—was gratefully donated to me by a friend. A slightly larger SD card as well. Actually, I first wanted to install NixOS on the device. But at some point, the absurd idea of installing an OpenClaw instance on the device took over. At first, that seemed to work, and the first tests were promising. But ultimately it was too slow, too resource-hungry, and completely oversized for my needs. I eventually let it be, simply used the standard OS, and installed the coding agent [pi](https://pi.dev) to operate the whole thing. Here too: the simplest solution is ultimately the best.
+
+## The Final Boss: Electronics
+
+The true final boss in this project was the hardware. I know about as much about electronics as a urologist does about wisdom teeth—roughly the same subject area, but a completely different construction site. So I did what I always do in this situation: Ask the AI. To find out how I should connect the button and the LED to the board, I photographed the components and let it explain and plan everything in detail for me. At least I could still solder cleanly, and a soldering iron was also still found in the depths of the basement compartment.
+
+![The wiring and soldering work on the hardware](wecker-2.jpg) 
+
+An old wooden box from a failed experiment, where I had tried to build my own humidor a few years ago, served as the casing. Ultimately, however, that too was plugged together and tested in a few minutes.
+
+![Installation in the old wooden box, which was originally supposed to be a humidor](wecker-3.jpg)
+
+## From Speaking to Solving Puzzles
+
+However, the speech output came to nothing for now. Not because it wasn't technically possible—no, it should just start small and still leave room for improvement to push the project further later. So I sat down and discussed with the kid exactly how the alarm clock should function. The idea of incorporating a puzzle quickly came up, and with a somewhat longer prompt, we realized that too.
+
+We simply took the song ["Sunshine Reggae" by Laid Back](https://www.youtube.com/watch?v=R82XGJV_nkU) for waking up. A simple cron job entry starts an alarm script that plays the song. If you press the button, the built-in LED starts blinking randomly. You have to remember how many times the LED has blinked and confirm this number by pressing the button accordingly often to end the script. With a wrong entry, the LED blinks randomly again and must be confirmed again until the alarm clock is really off.
+
+It is a playful way of making sure that you are really awake. And that works excellently: The motivation is there, the kid stomps happily out of the children's room and explains to you that it was "too easy" today. I was briefly inclined to have a text message output as Morse code in order to invent a new puzzle, but for the start, it works like this. The speech output is still worth considering, and we don't want to let all good ideas fizzle out at once.
+
+![The finished, interactive Raspberry Pi alarm clock](wecker-4.jpg)
+
+## Manageable Costs, Priceless Fun
+
+By the way: The costs for this project were absolutely manageable. I had to order the arcade button and the matching cables for approx. CHF 10.–. Unfortunately, I couldn't find any small, suitable speakers in any thrift store, which is why I ultimately bought them new for approx. CHF 30.–. The entire rest (including Raspberry Pi and SD card) was given to me as a gift or was lying around unused at my place. So the project cost me roughly CHF 40.– bottom line. That is significantly cheaper than any ready-made solution—and above all, it was incredibly fun to build the thing yourself!
+
+If you would like to rebuild the whole thing: The ultimately very simple source code can be found at [https://codeberg.org/gurix/wecker](https://codeberg.org/gurix/wecker).
+
+P.S. A live demo as requested by Linus ;-)
+
+<video width="100%" controls>
+  <source src="/videos/wecker-demo.mp4" type="video/mp4">
+  Your browser does not support the video tag.
+</video>

content/cv.de.md

@@ -8,7 +8,7 @@ translationKey: "cv"
 
 Der Curriculum Vitae kann über folgenden sicheren Link heruntergeladen werden:
 
-<a href="https://web.tresorit.com/l/EPje6#-F8l5aVk9DuooJULesRx4A" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Lebenslauf herunterladen</a>
+<a href="https://web.tresorit.com/l/m4Qbd#NjzcUSMKTPGJfSeA_hDxYA" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Lebenslauf herunterladen</a>
 
 **Bitte beachten Sie:** Beim ersten Zugriff werden Sie aufgefordert, Ihre E-Mail-Adresse zu verifizieren. Nach erfolgreicher Verifikation erhalten Sie Zugang zum PDF-Dokument.
 

content/cv.en.md

@@ -8,7 +8,7 @@ translationKey: "cv"
 
 The curriculum vitae can be downloaded via the following secure link:
 
-<a href="https://web.tresorit.com/l/EPje6#-F8l5aVk9DuooJULesRx4A" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Download CV</a>
+<a href="https://web.tresorit.com/l/hiCOA#wLEggwjHQxRp5YonrlbJxg" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Download CV</a>
 
 **Please note:** On first access, you will be asked to verify your email address. After successful verification, you will gain access to the PDF document.