Projekte

Projekte und Nachweise

Entdecken Sie Kundenprojekte, KI-Arbeitsabläufe und die Engineering-Erfahrung hinter Devmojos. Jede Darstellung benennt die Arbeit, ihren aktuellen Stand und den jeweiligen Beitrag.

Frühere Projekterfahrung entdecken

Kundenprojekte

Veröffentlichtes Kundenprojekt

Tribeca Festival Lisboa (SIC)

Website & Inhaltsplattform

Eine Festival-Website mit Inhaltsplattform, die redaktionelle Arbeit, Programm und Tickets miteinander verbindet.

Rolle — Filipe Contente — Architekt und Leiter der KI-gestützten Umsetzung

KI-Programmieragenten erstellten den Implementierungscode unter Filipes Leitung. Architektur, Entscheidungen, Prüfung und Verantwortung für die Veröffentlichung blieben in menschlicher Hand.

Engagement — September–Oktober 2026

Der abschließende Zeitraum von der Umsetzung bis zum Produktivstart beschreibt eine einzelne Phase, nicht den gesamten Auftrag oder ein allgemeines Versprechen zur Lieferzeit.

tribecalisboa.sic.pt (öffnet in einem neuen Tab)

Über eine Website oder Inhaltsplattform sprechen

Ansichten der öffentlichen Website von Tribeca Festival Lisboa: Startseite, Programm und Tickets auf Desktop und Mobilgerät.

Produkte & Werkzeuge

KI-Werkzeuge für praktische Aufgaben

Entdecken Sie spezialisierte KI-Werkzeuge für Redaktionsteams und Immobilienmakler. Wir besprechen, wie ihre Funktionen zu Ihrem Prozess passen und was ein sinnvoller nächster Schritt umfasst.

Beginnen Sie mit Ihrem Arbeitsablauf. Wir besprechen die Eignung, den nötigen Integrationsaufwand und einen passenden Umfang für Pilotprojekt oder Umsetzung.

Farbige Quellenkarten sind durch einen dunklen Rahmen mit einem Fächer limettengrüner, cyanfarbener und violetter Blätter verbunden.
Für aktive Publikationen im Einsatz

AI Editorial Desk

Quellenanalyse und gekennzeichnete KI-verfasste Artikel.

Quellenanalyse und Artikelentwürfe mit Quellenangaben, eindeutiger KI-Kennzeichnung und konfigurierbaren redaktionellen Kontrollen.

Für Ihren Arbeitsablauf

Für
Teams, die quellenbasierte Analysen und eigene Artikel erstellen
Status
Für aktive Publikationen im Einsatz, darunter Devmojos News & Stories. Quellenmaterial, Veröffentlichungsprozess, Integrationen und redaktionelle Verantwortlichkeiten vereinbaren wir anhand der Anforderungen jeder Publikation.

Rolle & Nachweise

Rolle — Produktausrichtung und Architektur

Jede Publikation hat eigene Quellen, eine eigene Sprache und ein eigenes redaktionelles Profil. Englisch und europäisches Portugiesisch sind derzeit im Einsatz. Quellenlinks und Hinweise auf KI-Autorschaft bleiben beim Inhalt. Die automatische Anzeige ist je Publikation konfigurierbar und standardmäßig ausgeschaltet.

Status — Für aktive Publikationen im Einsatz; genutzt für Devmojos News & Stories. Besprechen Sie mit uns, wie die Lösung zu Ihrem redaktionellen Prozess passen könnte.

Über Ihren redaktionellen Arbeitsablauf sprechen

AI Editorial Desk: produktive News-API, die Devmojos News & Stories nutzt. Die hier gezeigten Beispiele für Redaktionsabläufe und Beiträge stammen aus der Entwicklungsumgebung.

Bei Maklerbüros im Testeinsatz

Brief to Shortlist

Immobiliensuche für Immobilienmakler

Aus den Anforderungen eines Kunden entsteht eine Auswahlliste, die ein Immobilienmakler prüft – mit Belegen aus den Inseraten und noch zu bestätigenden Angaben.

Für Ihren Arbeitsablauf

Für
Immobilienmakler und -agenturen, die Kundenanforderungen in eine Auswahlliste überführen
Status
Funktionsfähiges System, bei Maklerbüros im Testeinsatz; kein Produktivdienst. Wir besprechen, wie es zu den Such- und Prüfabläufen Ihrer Agentur passt.

Rolle & Nachweise

Rolle — Produktverantwortung und Architektur

Die KI fragt bei unklaren Anforderungen nach, und der Immobilienmakler bestätigt die Kriterien vor der Suche auf sechs portugiesischen Immobilienportalen. Sie liest die Texte infrage kommender Inserate und prüft gezielt Fotos der beibehaltenen Ergebnisse. Erfüllte, nicht erfüllte und unbestätigte Kriterien bleiben für die Entscheidung des Maklers sichtbar.

Status — Funktionsfähiges System, bei Maklerbüros im Testeinsatz; kein Produktivdienst.

Über Ihren Auswahlprozess sprechen

Brief to Shortlist: Anforderungseingabe, bestätigte Suchkriterien und Portalaktivität. Ansichten aus dem Testeinsatz bei Maklerbüros mit Entwicklungsdaten.

Engineering-Praxis & Forschung

Aktuelle interne Praxis, frühere Forschung und ein abgeschlossenes Simulationslabor sind gesondert gekennzeichnet.

Interne Engineering-Praxis

Agentenbasierter Harness & Devbus

Definierte Aufgaben, dokumentierte Übergaben und Prüfung

KI-Agenten arbeiten mit definierten Verantwortlichkeiten, gemeinsamem Kontext und unabhängigen Prüfungen. Dokumentierte Übergaben machen die Entwicklungsarbeit sichtbar und überprüfbar.

Rolle — Filipe Contente — Architekt und Produktverantwortlicher

KI-Operator-Agenten organisieren definierte Aufgaben und koordinieren Programmieragenten. Die menschliche Projektleitung bleibt für Architektur und Release-Entscheidungen verantwortlich. Devbus verbindet benannte KI-Agenten und dokumentiert ihre Nachrichten und ihren Bearbeitungsstatus. Four-Eyes Delivery ist ein eigenständiges Forschungs- und Entwicklungsprojekt von Mai–September 2026.

Status — Eine interne Engineering-Praxis zur Koordination von KI-Arbeit und zur Unterstützung menschlicher Entscheidungen bei der Umsetzung.

Über den Entwicklungsprozess Ihres Teams sprechen

Interne Engineering-Methode und Devbus-Demonstration. Beispielhafte Benutzeroberfläche mit fiktiven Daten.

Im täglichen Einsatz

Aufgabengerechte Modellbereitstellung

Modellbereitstellung für Programmieragenten und Geschäftsanwendungen

Sprachmodelle mit offenen Modellgewichten laufen auf Filipes eigener Hardware. Jede Konfiguration wird auf ihre Aufgabe abgestimmt und dafür getestet.

Rolle — Filipe Contente — Architekt und Produktverantwortlicher

Zwei NVIDIA RTX 5090 GPUs verarbeiten sehr lange Eingaben von Programmieragenten; zwei NVIDIA DGX Spark Rechner betreiben ein Mixture-of-Experts-Modell als eine gemeinsame Engine für Filipes Geschäftsanwendungen. Wesentliche Änderungen werden mit bewerteten Programmieraufgaben und verdeckten Tests unter den tatsächlichen Sampling-Einstellungen der Anwendungen geprüft. KI-Agenten erstellten die Konfiguration unter Filipes Leitung.

Status — Juli 2026–heute. Im täglichen Einsatz. Eine Beschleunigung, die echte Ausgaben verfälschte, wurde zurückgenommen.

Über Ihre Modellbereitstellung sprechen

Beispielhaftes Diagramm zur Modellbereitstellung mit fiktiven Daten. Täglicher interner Einsatz.

Forschungslabor · Mai–September 2026

Four-Eyes Delivery

Ein deterministischer Harness für KI-Programmieragenten

Ein von Filipe konzipiertes Kommandozeilenwerkzeug, bei dem festgelegter Code den Ablauf steuert: Spezifikation, Planung, Umsetzung, unabhängige Prüfung und Aufgabenabgleich.

Rolle — Filipe Contente — Architekt und Produktverantwortlicher

Filipe definierte die Agentenrollen und die Regeln zwischen ihnen. Ein beendeter Durchlauf ist keine Freigabe: Der Abschluss erfordert ein ausdrückliches Prüferurteil, und keine Rolle genehmigt ihre eigene Arbeit. Eine Bearbeitung zählt erst, wenn sich eine echte Datei ändert. KI-Agenten schrieben den Code unter Filipes Leitung.

Status — Forschungs- und Entwicklungslabor für Filipes aktuellen Harness, Mai–September 2026; ein anderer Ansatz.

Über den Entwicklungsprozess Ihres Teams sprechen

Diagramm zu Four-Eyes Delivery: Ein fiktiver beendeter Durchlauf wird abgelehnt, korrigiert und erst nach Freigabe durch den Prüfer abgeschlossen. Forschungslabor, Mai–September 2026.

Abgeschlossenes Labor · Nur Simulation

AI Trading Evidence Lab

Strategietests und Prognosevergleiche

Ein Forschungslabor mit simuliertem Handel, das regelbasierte Strategien testete und KI-Prognosen gesondert mit Marktpreisen verglich.

Rolle — Filipe Contente — Architekt und Produktverantwortlicher

Die Strategien wurden mit Gebühren anhand historischer Daten getestet und anschließend in Echtzeit mit simulierten Transaktionen ausgeführt. KI-Modelle prognostizierten dieselben Fragen von Prognosemärkten anhand derselben eingefrorenen Datengrundlage in isolierten Umgebungen, einschließlich eines Blindtests ohne Marktpreise. Die Studien wurden vorab registriert, und ein unabhängiges Modell prüfte das Messdesign. KI-Agenten schrieben den Code unter Filipes Leitung.

Status — September–Oktober 2026. Nur Simulation. Keine Strategie erfüllte die Kriterien für den Einsatz echten Geldes, und kein Modell übertraf in den beobachteten Tests den Marktpreis. Daher wurde das Labor beendet.

Über Ihren KI-Bewertungsprozess sprechen

Fiktive Illustration des Forschungsablaufs im AI Trading Evidence Lab. Nur Simulation; nichts erfüllte die Kriterien für den Einsatz echten Geldes.

Frühere Projekte & Kundenerfahrung

Das Geschäft, die Nutzer und die Systeme eines Kunden zu verstehen, bleibt zentral, auch wenn sich unsere Arbeitsweise weiterentwickelt. Devmojos setzt KI im Rahmen seines Softwarestudio-Ansatzes ein: Anforderungen, Gestaltung, Architektur, Umsetzung, Tests und Betrieb im vereinbarten Umfang. Diese Methode baut auf Umsetzungserfahrung im Gesundheitswesen, im Energiesektor und mit vernetzten Systemen auf.

  • Doktor.de (2021–2025) — Architektur und Gestaltung digitaler Gesundheitslösungen sowie technische und Teamleitung.
  • Coneva Energy Buddy (2020–2021) — Backend-Integration von Anbieterdaten und Community-APIs; federführender Backend-Beitrag.
  • Fibersail (2022–2023) — Analyse von Windturbinen-Messdaten und Cloud-Bereitstellung; federführendes Engineering/DevOps im Rahmen gemeinsamer Teamarbeit.
  • DEHNrisk (2022) — Spezifikation und Analyse des Blitzschlagrisikos sowie wiederverwendbare Domänenlogik; technische Leitung der Spezifikation.
  • DEHNvironment / DEHNdetect (2024–2025) — zwei Backend-Dienste für Telemetrie und Kunden-APIs, mit gemeinsamer Architektur und Umsetzung.
  • ELIA / 50Hertz (2023) — Identitätsdemonstrator für Energieverträge, Anlagen und Flexibilität; technische Leitung.
  • BABEL (2019) — native Bilderkennungsintegration für eine mobile OutSystems-Anwendung; vertraglicher Integrationsbeitrag.
  • GIS / MapStore2 — Anpassung einer Geodatenplattform sowie Backend-/Frontend-Integration; technische Leitung.
  • L’Oréal Paris Portugal (2014–2020 persönlicher Auftrag) — Websites, Kampagnen und Kundenwege; Webmarketing-Beratung und Entwicklung.
  • ClicInvest (2015–2019) — Online-Kreditvergabe, Betriebsabläufe und Finanzintegration; CTO im Rahmen der Plattformentwicklung durch Team und Unternehmen.
  • ICN 2017 Porto (Auftrag 2016–2017) — Konferenz-Website und mobile Anwendung; Beitrag zur Umsetzung durch Unternehmen und Team.
  • Abbott Digital Passport (2015–2017) — mobile Berichte aus dem Vertriebsaußendienst; Beitrag zur Softwareentwicklung.
  • Central de Cervejas e Bebidas (2014–2016) — mobile Bewertung und Berichterstattung am Verkaufsort; Beitrag zur Softwareentwicklung.

Arbeit bei Devmojos, im Rahmen von Partneraufträgen sowie aus Filipes früherer Unternehmens- und persönlicher Tätigkeit. Rollen und gemeinsame Beiträge unterscheiden sich; die Daten beziehen sich auf die einzelnen Aufträge.