Ein Signal, vier Formen
Dieselben Partikel zeichnen sich beim Scrollen neu: das Agenten-Netz, eine Stimme, ein Röntgenbild der Lunge, Nordlichter. Vier Stationen, jede mit einer Zahl, die man nachprüfen kann.
01 · Agenten2026
Founding Engineer bei Kobe AI bis Oktober 2026: ein KI-Superconnector, der im eigenen Netzwerk den besten Weg zu einer Person sucht und erst nach Bestätigung sendet. Backend auf Cloudflare Workers, Electron-Client, MCP-Server erweitert.
~470 Commits in drei Wochen Vollzeit, Oktober 2026
02 · Stimme2026
Bei MitJulia arbeite ich an Julia, einer KI-Telefonistin, die Anrufe in Friseursalons annimmt, den Kalender prüft und bucht. Twilio, ElevenLabs, AWS Lambda, DynamoDB, TypeScript; ein Simulator mit LLM-Judge testet den Agenten systematisch.
100+ Salons mit dem Sprachagenten, November 2026
03 · Röntgen2024
PneuNet begann in der Schule: ein Convolutional Neural Network, von Grund auf in NumPy geschrieben, das Pneumonie auf Röntgenbildern erkennt; danach sieben Architekturen in PyTorch verglichen, Lungensegmentierung und Class Activation Maps.
>95 % Segmentierung auf dem eigenen Validierungssplit des Projekts
04 · Norden2026
Der Arctic Sprint: 17 Tage im Campervan von Berlin durchs Baltikum nach Rovaniemi und auf die Lofoten, unterwegs am Kobe-MVP gebaut, danach direkt zum START Hack nach St. Gallen.
17 Tage, neun Länder, ein MVP
Signal / Zahlen
Wo ich war
Accelerator 
Wettkämpfe 
Hackathon 01 — Ausgewählte Arbeiten
Findet über dein eigenes Netzwerk den wärmsten Weg zu der Person, die du brauchst.
rund 470 Commits in 3 Wochen · Okt. 20262
Ask Kobe
Your personal Superconnector
Talk to a payments lead at a European fintech
Introduce me to someone who leads payments at a European fintech. We want feedback on our checkout API before the pilot.
I found three warm paths to payments leaders. Lena is your strongest: she led Finlo’s seed round and you talk to her often. Review the plan and the drafts below.
Talk to a payments lead at a European fintech
The Plan
Ask Lena on WhatsApp to introduce you to Tobias, with a short message they can forward.
Ask David on LinkedIn to introduce you to Mara, with a short message they can forward.
1 more contact path included below.
After you approve, Kobe sends the messages and follows up to arrange your conversations. For introduction paths, Kobe waits until you are connected before contacting the target directly.
Approves all current message drafts in this Mission. Sends after a 30 second countdown.
Lena led Finlo’s seed round. You have exchanged 14 messages with her since August.
Hi Lena, hope Lisbon was good! Quick ask: could you introduce me to Tobias at Finlo? We open our checkout API pilot in January and his view on European payment flows would help us a lot. I wrote a short note below that you can forward. Thank you!
Forwardable message
Hi Tobias, I’m Alex, building checkout infrastructure at Northbeam. Lena suggested you as the person to ask about payment flows in Europe. Would you have 20 minutes in the next two weeks? Happy to share what we learned from 40 merchant interviews.
Sent as a separate message immediately after your request.David and Mara worked together for four years. You met David at two founder dinners this autumn.
Hi David, good to see you at the dinner last week. Would you be open to introducing me to Mara? We’d love her take on our checkout API before the pilot. A short note to forward is below.
Forwardable message
Hi Mara, I’m Alex from Northbeam. David mentioned you know payments at scale better than anyone. Could we borrow 20 minutes of your time for feedback on our checkout API?
Sent as a separate message immediately after your request.Jonas is a first-degree connection and replied to you within a day last time.
Hi Jonas, it’s been a while since the API meetup. We’re opening a checkout API pilot in January and I’d value your feedback as someone who ships payments products. Up for a 20 minute call next week?
Sent. I’ll follow up with Lena and David on Thursday if they haven’t replied, and tell you as soon as an introduction is made.
MitJulia (ehemals Friseurtelefon)
Julia nimmt rund um die Uhr Anrufe an und bucht direkt im Kassensystem.
über 100 Salons · Nov. 20261
Sa 19:42 · außerhalb der Öffnungszeiten
Julia hört zu
Init-Webhook · Kundin erkannt: Sophie
Hallo Sophie, hier ist Julia, die digitale Rezeptionistin vom Salon Beispiel. Wie kann ich dir helfen?
Hi! Ich bräuchte nächste Woche einen Termin, am liebsten Dienstag nach der Arbeit.
Gerne. Wieder Waschen, Schneiden und Föhnen bei Mia?
Ja, genau.
get-appointment-availabilities · Di · Mia → 2 Slots
Am Dienstag hätte Mia um 17:30 oder um 18:30 Uhr Zeit. Was passt dir besser?
18:30 passt super.
create-booking → appointment-booked
Erledigt. Dein Termin ist am Dienstag um 18:30 Uhr bei Mia. Bis dann!
Danke, tschüss!
Umsatz
Buchungen
Anrufe
Buchungssystem · Dienstag
Julia bucht direkt in das Buchungssystem des Salons.
Anrufe
| Datum | Uhrzeit | Dauer | Name | Grund des Anrufs | Ergebnis des Anrufs | Gebuchter Umsatz |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sa | 19:42 | 1:12 | Sophie | Buchung | Termin gebucht | 58 € |
| Sa | 17:58 | 0:48 | Paul | Änderung | Termin verschoben | – |
| Sa | 16:12 | 1:31 | Emma | Weiterleitung | Weitergeleitet | – |
| Sa | 14:40 | 0:36 | Unbekannt | Preis | Auskunft gegeben | – |
30 Teams aus rund 700 Bewerbungen. Ich habe Kobe weitergebaut und das Pitchdeck an einem Tag erstellt.
100.000 USD · ohne Beteiligung
Ergebnis wie den Teams verkündet; schriftliche Bestätigung steht aus.
Zuerst selbst in NumPy gebaut, danach sieben Architekturen in PyTorch verglichen.
Jugend forscht 2024: Landessieg Thüringen und Sonderpreis im Bundeswettbewerb.
> 87 % Klassifikation · > 95 % Segmentierung5
Pfeiltasten bewegen die Lupe.
DFL × AWS × EintrachtTech
Eine Fan-App mit KI-Chat auf AWS. Dreierteam; das Repository lag bei mir.
FAQs
Experiment · nie in der finalen App · keine echte Aufnahme
0:00
LIVE 67'9. Spieltag
1:0
K. Osei 41'
Vorbericht
Topspiel am Samstagabend: Rheinhafen empfängt Bergwald
Tabelle
Talstadt baut die Tabellenführung aus
Statistik
Elf Tore in neun Spielen: Brandner trifft und trifft
Im Hackathon-Build war dieser Tab ein Platzhalter. Vorschau mit erfundenen Daten.
Im Hackathon-Build war dieser Tab ein Platzhalter. Vorschau mit erfundenen Daten.
Highlights · vor 18 Std.
Highlights: Borussia Talstadt – SC Altmark
Tore · vor 20 Std.
Alle Tore des 9. Spieltags
Analyse · vor 1 Tag
Taktik-Analyse: Pressing im Mittelfeld
Clip · vor 2 Tagen
Parade der Woche
Im Hackathon-Build war dieser Tab ein Platzhalter. Vorschau mit erfundenen Daten. Keine echten Videos.
| # | Verein | Sp | Diff | Pkt |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Borussia Talstadt | 9 | +15 | 22 |
| 2 | FC Rheinhafen | 9 | +11 | 20 |
| 3 | Eintracht Lindenau | 9 | +7 | 19 |
| 4 | SV Nordheide | 9 | +4 | 17 |
| 5 | VfL Seeburg | 9 | +3 | 15 |
| 6 | 1. FC Bergwald | 9 | +2 | 14 |
| 7 | Union Ostkreuz | 9 | -1 | 13 |
| 8 | SC Altmark | 9 | 0 | 12 |
| 9 | TSV Mühlbach | 9 | -2 | 11 |
| 10 | FSV Weserland | 9 | -4 | 11 |
| 11 | Fortuna Hochfeld | 9 | -4 | 10 |
| 12 | SG Elbtal | 9 | -3 | 10 |
| 13 | Arminia Kieselbach | 9 | -5 | 9 |
| 14 | VfB Sonnenberg | 9 | -5 | 9 |
| 15 | Viktoria Auenland | 9 | -8 | 8 |
| 16 | Kickers Steinfurt | 9 | -7 | 7 |
| 17 | Hertha Moorbach | 9 | -10 | 6 |
| 18 | Rot-Weiß Felsheim | 9 | -13 | 5 |
Champions League Europa League Abstieg
Im Hackathon-Build war dieser Tab ein Platzhalter. Vorschau mit erfundenen Daten.
58%Ballbesitz42%
11Torschüsse6
5Ecken2
79,4 kmLaufleistung77,8 km
Im Hackathon-Build war dieser Tab ein Platzhalter. Vorschau mit erfundenen Daten.
02 — Erfahrung
03 — Jetzt
Achterteam am Lehrstuhl von Prof. Gerard de Melo: eine mehrjährige Pipeline, die wilde Gorillas in Kamerafallen-Videos erkennt, verfolgt und re-identifiziert.
Von Anfang bis Ende, von der Flottenanalyse bis zum Pull Request.
Organisation von Firmenbesuchen, Teilnehmerauswahl und Budget.
Details unterliegen einer NDA.
04 — Auszeichnungen
05 — Momente
06 — Blog
Jedes Projekt hat einen eigenen Beitrag, die meisten mit einer funktionierenden Demo auf Beispieldaten. Die übrigen Beiträge blicken auf Wettbewerbe, Reisen, Ehrenamt und Startup-Arbeit zurück, jeweils nah am Ereignis datiert.
Ich sitze dieses Semester als Hörer in der Deep-Learning-Vorlesung am HPI. Um den Stoff wirklich zu verstehen, habe ich den ersten Teil des Kursbuchs als vereinfachte deutsche Lernseite mit interaktiven Demos neu geschrieben.
Im Seminar Building Agentic Products arbeiten wir mit BMW an einem System, das frühe Warnzeichen für ungeplante Maschinenstopps erkennt. Ein Zwischenstand, so abstrakt, wie es die Vertraulichkeit verlangt.
Seit Oktober bin ich im Bachelorprojekt, das wilde Gorillas auf Kamerafallen-Videos wiedererkennen soll. Ein Zwischenstand darüber, wie man in eine Pipeline einsteigt, die vier Jahrgänge vor einem gebaut haben.
07 — Kontakt
Praktikum, Projekt oder Auslandssemester. Ich antworte innerhalb von ein bis zwei Tagen.
marvin.heyne@student.hpi.uni-potsdam.de
