Fachinformatik Anwendungsentwicklung

Ein Projekt für Anwendungsentwicklung, nicht nur eine Idee.

Mich interessiert an Software nicht nur die Oberfläche, sondern die Frage, wie aus einem realen Problem eine durchdachte Anwendung wird: mit klarer Architektur, sauberem Datenmodell, verständlichen Schnittstellen und einer Logik, die auch dann stabil bleibt, wenn Eingaben unvollständig oder fehlerhaft sind.

React

UI & State

TypeScript

Typsicherheit

Fastify

API Layer

PostgreSQL

Relationale Daten

ankommen/app-overview.yaml
frontend: React / Next.js
backend: Node.js + TypeScript + Fastify
database: PostgreSQL
cache: Redis
storage: S3-kompatibel
ocr: Tesseract oder Cloud Vision
llm-layer: Klassifikation, Extraktion, Erklärung
ziel: eine saubere Anwendung mit nachvollziehbarer Logik

Was mich an Anwendungsentwicklung reizt

Gute Software ist für mich nicht laut. Sie ist klar. Sie nimmt ein unordentliches Problem, zerlegt es in verlässliche Bausteine und setzt daraus etwas zusammen, das für den Nutzer ruhig, logisch und nützlich wirkt. Genau deshalb ist dieses Projekt für mich interessant: Es verbindet Benutzeroberfläche, Backend-Logik, Datenhaltung, Textverarbeitung und KI-gestützte Analyse zu einer Anwendung, die mehr sein muss als nur "schön" — sie muss verständlich funktionieren.

Technologie-Stack

Die eingesetzten Technologien und ihr konkreter Nutzen in der Anwendung.

Klicke auf eine Karte, um weitere technische Details zu sehen.

Frontend

React / Next.js

UI
  • Komponentenbasierte Oberfläche für Upload, Dashboard, Fallansicht und Ergebnisdarstellung
  • Geeignet für klare Trennung zwischen Layout, Logik und wiederverwendbaren UI-Bausteinen
  • Besonders nützlich für formularlastige und statusabhängige Anwendungen

Backend

Node.js + TypeScript

API
  • Typsichere Services für Dokumentanalyse, Fallverwaltung und Aktionslogik
  • TypeScript reduziert Fehler an Schnittstellen und verbessert Wartbarkeit
  • Gut geeignet für JSON-APIs, Worker-Prozesse und modulare Service-Schichten

Application Server

Fastify

HTTP
  • Schlankes und schnelles Framework für strukturierte REST-Endpunkte
  • Sehr gut für Validierung, Middleware und saubere Trennung von Request-Handling und Business-Logik
  • Hilfreich, wenn man performante APIs mit klaren Contracts bauen möchte

Persistenz

PostgreSQL

DB
  • Relationale Speicherung für Benutzer, Fälle, Dokumente, Aktionen und extrahierte Daten
  • Transaktionen und Constraints für stabile Datenkonsistenz
  • Gut skalierbar, breit dokumentiert, bewährt in produktiven Anwendungen

Ergänzende Infrastruktur

Technologien, die im echten Betrieb fast immer wichtig werden.

  • Redis für Caching, Background Jobs und kurzlebige Zustände
  • S3-kompatibler Objektspeicher für PDF- und Bilddateien
  • Docker für reproduzierbare Entwicklung und saubere Deployments
  • GitHub Actions für Build, Tests und automatische Bereitstellung

Textverarbeitung und KI

Warum OCR und LLM hier keine Spielerei, sondern Teil der Fachlogik sind.

  • OCR extrahiert den Rohtext aus gescannten Schreiben oder Fotos
  • Ein LLM übernimmt danach Klassifikation, Extraktion und sprachliche Vereinfachung
  • Die Trennung dieser Schritte macht das System nachvollziehbarer und testbarer

Mich interessiert an Software die Verbindung aus Technik, Klarheit und Wirkung.

Genau deshalb wollte ich diese Version nicht wie eine trockene Dokumentation schreiben. Sie soll zeigen, dass technisches Denken präzise sein kann, ohne langweilig zu werden — und dass gute Anwendungsentwicklung nicht nur aus Funktionen besteht, sondern aus Struktur, Lesbarkeit und ruhiger Logik.