Eigenes Produkt

Elyvite

Der Elyvite-Rechercheraum: Chat mit Konsens-Antwort und Konsens-Übersicht mit Balken je Aussage

Ein KI-Recherche-Ökosystem für Gesundheitsprofis: von der Rohquelle bis zum veröffentlichten Artikel, alles in einem System.

Rolle
Gründer, AI Product Designer, Full-Stack-Entwicklung
Zeitraum
September 2025 bis heute
Team
Nur ich, dazu ein KI-Agenten-Team, das ich mir dafür entwickelt habe
Status
Offene Beta seit Juni 2026
24.789durchsuchbare Wissenspassagen
465strukturierte Expertenprofile
8spezialisierte Recherche-Assistenten
Kapitel 02 · Das Problem

Gute Quellen gibt's genug. Nur nicht an einem Ort.

Gesundheitswissen liegt verstreut in Podcasts, Videos, Studien und Datenbanken. Wer sauber recherchieren will, vergleicht stundenlang Quellen und steht am Ende trotzdem vor widersprüchlichen Expertenmeinungen. Elyvite zeigt, wo sich Experten einig sind und wo nicht, mit Quellen zu jeder Aussage.

01

Elyvite Pipeline

macOS-App. Die Datenmaschine, die aus Rohmaterial durchsuchbares Wissen macht.

02

Elyvite Plattform

Der Arbeitsplatz, an dem Nutzer den Konsens der Experten ermitteln und belegen.

03

Elyvite Website

Mehrsprachige Marketing-Website mit eigenem KI-Verkaufsassistenten.

Die Elyvite-Website mit dem KI-Assistenten
Die Website mit eigenem KI-Verkaufsassistenten.
Die dunkle Pipeline-Oberfläche mit Expertenprofilen
Die Datenpipeline mit 465 Expertenprofilen.
Kapitel 03 · Im Produkt

Konsens sichtbar machen, Widersprüche inklusive.

Jede Aussage trägt ihre Quelle. Die Antwort zeigt die Übereinstimmung in Prozent und daneben die Punkte, an denen sich Experten widersprechen. Videoquellen lassen sich direkt öffnen und in Kategorien abspeichern. Dazu der Delta-Check zwischen Expertenmeinung, Studienlage und Webquellen.

15Experten in dieser einen Antwort
20ausgewertete Quellen
3Ebenen: Experten, Studien und Web
Konsens-Antwort mit Bewertungsmatrix je Experte
Die Bewertung je Quelle: Wer stützt eine Aussage, wer widerspricht.
Studien-Auswertung mit Evidenzanalyse
Der Studien-Weg: Evidenz getrennt von Meinung.
Vertrauen wird kalibriert, nicht vorgetäuscht.
Kapitel 04 · Redaktion

Aus Expertenwissen werden täglich Inhalte.

Aus demselben Wissensbestand entstehen News und Studien für den Tag, Expert Briefings zu einzelnen Fachleuten und längere Themenartikel pro Rubrik. Drei Pipelines laufen automatisiert, die Freigabe bleibt bei mir. Ein Produkt, das täglich frischen Inhalt braucht, kann sich keine Handarbeit leisten.

  1. 01

    Quellen einsammeln

    Studien, Preprints, Fachnews und Expertengespräche kommen täglich rein und werden nach Rubrik sortiert.

  2. 02

    Briefings aufteilen

    Aus den Aussagen der Experten entstehen Briefings, in Abschnitte geschnitten und thematisch getaggt.

  3. 03

    Artikel bauen

    Pro Rubrik zieht ein Agent die passenden Abschnitte zusammen und schreibt daraus einen Themenartikel mit Quellenliste.

  4. 04

    Prüfen und freigeben

    Kein Artikel wird ohne Kontrolle veröffentlicht.

  5. 05

    Ausspielen

    Mit der Freigabe geht der Artikel in sechs Sprachen live.

Themenartikel mit Quellenliste und KI-Hinweis
Themenartikel mit Quellenliste und KI-Hinweis.
Kapitel 05 · Die Maschine dahinter

Elyvite Pipeline.

Quellen kommen rein, werden übersetzt, verarbeitet und indexiert. Jeder Lauf ist nachvollziehbar: Transcript, Übersetzung, Aufbereitung, Datenbank, Gedächtnis. Alles läuft lokal auf dem Mac.

Die Pipeline-App mit Verarbeitungsläufen je Kanal
Pipeline-Läufe je Kanal: fünf Verarbeitungsschritte, jeder mit eigenem Status.
Kapitel 06 · Ergebnis

Kein Prototyp. Ein laufendes Produkt.

Drei Produkte, die einzeln laufen und zusammen ein System ergeben. Dazu Nutzerverwaltung mit Pflicht-2FA, Abos und Credits, Analytics, Billing über Lemon Squeezy und drei automatisierte Redaktions-Pipelines.

6.061verarbeitete Expertendokumente
24.789durchsuchbare Wissenspassagen
465strukturierte Expertenprofile
8spezialisierte Recherche-Assistenten
6Sprachen in UI und Inhalten
~200API-Endpunkte zwischen SaaS und Agenten
Worauf ich stolz bin

Es ist kein Prototyp geblieben. Allein gebaut, mit einem strukturierten Multi-Agenten-Workflow im Rücken: Produktstrategie, UX, Retrieval-Architektur, Full-Stack-Entwicklung und Betrieb greifen ineinander, statt nebeneinanderher zu laufen.

Rahmen

Sensibler Gesundheitskontext, Nachvollziehbarkeit jeder Quelle, DSGVO und Transparenzpflichten nach EU AI Act, Schutz vor Prompt Injection, schwankende Quellen- und Modellqualität, kleines Budget.

Stack

Figma · Tauri · Rust · Next.js · React · TypeScript · Python · FastAPI · Pydantic AI · Supabase · PostgreSQL · pgvector · SQLite · Zep · OpenRouter · Sanity · Lemon Squeezy · Docker · Vercel · Render · Playwright · Vitest · pytest

Von der Produktstrategie über UX und Agenten-Orchestrierung bis zu Betrieb und Sicherheit hängt hier alles zusammen und läuft in Produktion.

Klingt nach Ihrem Projekt? Sagen Sie Hallo. 30 Minuten, danach wissen Sie, ob es passt.