Von Vibe Coding zur eigenen Website: Wie ralph-photo.ch entstanden ist
Als Data Scientist wollte ich privat austesten, wie weit man mit Agents kommt – ohne selbst eine Zeile Code zu schreiben. Das Ergebnis ist genau diese Website.
Als Data Scientist im Spital arbeite ich täglich mit KI – aber reglementiert, mit klaren Guardrails und Verantwortung für sensible Daten. In meiner Freizeit wollte ich wissen, wie weit man mit Agents kommt, wenn man einfach mal loslegt: privat, ohne Bezug zum Spitalkontext.
Mein Testfeld war meine Fotografie 📷 – ein Hobby, das im Job praktisch nie vorkommt.
Mehr als eine Website
Entstanden ist diese Plattform hier: keine simple Portfolio-Seite, sondern eine komplette Workflow-Applikation.
- Eine lokale Ingestion-Pipeline nimmt meine entwickelten JPEGs entgegen und konvertiert sie automatisch ins passende Web-Format.
- Tagging, Titel und SEO-Metadaten werden automatisch generiert.
- Die Bilder werden direkt auf die Website hochgeladen.
- Dazu kommen Filterlogik, ein Kontaktformular mit Spam-Schutz und Deployment via GitHub Actions auf Infomaniak.
Und: Ich habe dabei keine einzige Zeile Code selbst geschrieben – ganz im Sinne von Vibe Coding.
Die eigentliche Herausforderung: Kosteneffizienz
Meine grösste Challenge war nicht “welches Modell ist am stärksten”, sondern wie kosteneffizient sich das umsetzen lässt. Meine Strategie: Guardrails, Projektbeschreibung und Architektur habe ich bewusst mit Frontier-Modellen erarbeitet – dort zählt Qualität am meisten. Für die eigentliche Coding-Arbeit habe ich danach durchgehend auf kleinere, günstigere Modelle gesetzt.
Das Resultat: Die komplette Website inklusive Bild- und SEO-Pipeline hat mich rund CHF 10 an Modellkosten gekostet.
Kontrolle bleibt beim Menschen
Vibe Coding heisst nicht, die Kontrolle abzugeben. Meine frühere Erfahrung im Web-Development hat stark geholfen, kritische Stellen zu erkennen. Ein Beispiel: Das LLM wollte Secrets direkt im Code hinterlegen. Das habe ich manuell gestoppt und die Secrets korrekt in separate, nicht versionierte Files ausgelagert. Ohne dieses Grundwissen wäre das ein reales Sicherheitsrisiko gewesen.
Fazit
Der Flaschenhals bei Agentic-Workflows ist selten die Modellstärke – sondern wie klar man Aufgaben, Kontext und Architektur vorab denkt, und wo man als Mensch bewusst eingreifen muss.
Jetzt, wo die Grundlage steht, freue ich mich darauf, den Fokus wieder auf die Fotografie selbst zu legen – und diese Seite langsam, Bild für Bild und Geschichte für Geschichte weiter zu füllen. Diesmal ohne jede KI.