Überblick
Site Mechanic ist eine vollständige Plattform für Website-Diagnostik: Man gibt eine beliebige URL ein, und sie führt einen koordinierten Scan über SEO, Performance, Barrierefreiheit, Sicherheit und Typografie durch und verdichtet die Ergebnisse zu einem einzigen gewichteten Score mit priorisierten Korrekturen. Es ist das produktionsgehärtetste Projekt in meinem KI-Portfolio — rund neun Monate kontinuierlicher Entwicklung, vom ersten Commit bis zum live geschalteten, monetarisierten Produkt.
Funktionsweise
Die Scanning-Engine koordiniert zehn spezialisierte Analyzer — Schriftenerkennung, Lighthouse-Audits für Desktop und Mobile mit Core Web Vitals, Best Practices, WCAG-Barrierefreiheit, Schriftlizenzierung, Cross-Browser-Prüfungen, Real User Monitoring und Wettbewerbs-Benchmarking — aufgebaut auf Puppeteer, Playwright und Lighthouse. Der Scan-Fortschritt wird in Echtzeit über Socket.IO in den Browser gestreamt, fertige Reports lassen sich als PDF exportieren.
Die KI-Schicht
Eine für Pro-Nutzer freigeschaltete Empfehlungsfunktion sendet die Scan-Ergebnisse an Anthropics Claude, das strategische, verständlich formulierte Ratschläge liefert, zugeschnitten auf die schwächsten Bereiche der Website. Claude treibt auch die Schriftpaarungs-Analyse an. Die KI-Schicht ist per Feature-Flag steuerbar und funktioniert ohne API-Schlüssel mit sanfter Degradierung; ein Admin-Panel verfolgt die KI-Ausgaben pro Modell mit konfigurierbarer Modellauswahl (Haiku für Kosteneffizienz, Sonnet als Standard, Opus für Tiefe).
Technische Highlights
- Serverseitiges Entitlements-System, das Funktionen nach Tarif freischaltet, gestützt auf Stripe-Abonnements, Tagespässe und Einzelreport-Käufe
- SQLite-zu-PostgreSQL-Migration im laufenden Betrieb, mit parallelen Test-Suites für beide Engines
- Kubernetes-Deployment-Manifeste mit Autoscaling und Network Policies, Prometheus-Metriken und CI/CD mit GitHub Actions
- Eigene i18n-Schicht über acht Locales ganz ohne Frontend-Framework — schnelles, abhängigkeitsarmes Vanilla JS
Ergebnis
Eine live geschaltete, umsatzbereite SaaS mit über 190 Commits kontinuierlicher Iteration — der Beleg dafür, ein KI-gestütztes Produkt von der Idee über Architektur und Härtung bis in den Betrieb zu führen.