Umgesetzt
- Privater Linux-Host mit containerisierten Diensten
- Home-Assistant- und MQTT-Integration
- Adaptive Next.js-Dashboard-Basis
- LifeEvent-Datenmodell
- Routing zwischen lokaler und Cloud-AI
- Sicherer Zugriff über Tailscale
Funktionsfähiger Prototyp · In aktiver Entwicklung2026
RediON²⁶
Privates intelligentes System und persönliches Betriebssystem
Meine Rolle
Produktarchitektur · Full-stack · AI · IoT · Infrastruktur
01
Projektübersicht
RediON²⁶ verbindet Smart Home, persönliche AI, Gesundheit, Arbeit, Dokumente, Medien und vernetzte Geräte in einer privaten Umgebung.
Das System läuft auf eigener Infrastruktur und stellt eine adaptive Next.js-Oberfläche für Desktop, Fernseher, Tablet, Smartphone und kleine ESP32-Displays bereit.
Ein gemeinsames LifeEvent-Modell strukturiert Alltagsaktivitäten. Lokale AI erkennt Muster; Cloud-AI wird gezielt für ausgewählte Echtzeitaufgaben eingesetzt.
02
Reale Produkt-Screenshots
Hier werden ausschließlich reale Produkt-Screenshots ergänzt—keine Mockups oder Stockbilder.
01
Screenshot
Hier werden ausschließlich reale Produkt-Screenshots ergänzt—keine Mockups oder Stockbilder.
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Systemarchitektur
Sensoren · ESP32 · Kameras · Piano
Physische Eingaben und Geräte
Home Assistant · MQTT
Automatisierung und Ereignistransport
RediON²⁶ Kernserver
LifeEvents · Lokale AI · Cloud-AI-Router
Desktop · TV · Mobil · TFT
Eine adaptive Oberfläche
04
Projektstatus
In aktiver Entwicklung
- Erweiterte Gesundheits- und Routinenanalyse
- Dokumenten-Workflows
- Orchestrierung des PLUTO-Assistenten
- Tiefere Geräte- und Piano-Integration
Geplant
- Proaktive modulübergreifende Erkenntnisse
- Weitere ESP32-Oberflächen
- Intelligenz für Küche und Garten
- Erweiterte Sprach- und Vision-Automatisierung
05
Technische Entscheidungen
Warum selbst gehostet?
Persönliche Gesundheits-, Haus- und Aktivitätsdaten bleiben unter direkter Kontrolle; wichtige lokale Funktionen bleiben ohne öffentliche Cloud verfügbar.
Warum ein gemeinsames LifeEvent-Modell?
Eine gemeinsame Ereignissprache erlaubt Analysen über Gesundheit, Umgebung, Routinen und Geräte hinweg, ohne Module eng zu koppeln.
Warum lokale und Cloud-AI kombinieren?
Lokale AI schützt private Daten und übernimmt dauerhafte Analysen; Cloud-Modelle werden nur dort eingesetzt, wo sie einen klaren Mehrwert bieten.
06
Gelöste Herausforderungen
- 01Eine Oberfläche für Displays von 2,4 bis 70 Zoll
- 02Sicherer Zugriff ohne öffentliche Anwendungsports
- 03Normalisierung unabhängiger Geräteereignisse
- 04Klare Trennung lokaler und ausgewählter Cloud-Intelligenz
07
Technologien
Anwendung
- Next.js
- TypeScript
- React
- Prisma
- SQLite
AI
- Ollama
- OpenAI API
- Lokale Vision
IoT
- Home Assistant
- MQTT
- ESPHome
- Frigate
Infrastruktur
- Linux
- Docker
- Tailscale
08
Was es demonstriert
RediON²⁶ zeigt meine Fähigkeit, eine vollständige private Computerumgebung über Produktarchitektur, AI, Datenmodellierung, Infrastruktur, IoT und adaptive Oberflächen hinweg zu entwickeln.
Benötigen Sie ein ähnliches System?
Ich kann eine Lösung passend zu Ihren Abläufen, Ihrem Team und Ihren Geschäftszielen konzipieren und umsetzen.