Smart Home Maker Podcast – Dein Talk übers smarte Zuhause 🏡

27 lokale KI-Agenten arbeiten mittlerweile für mich. Sie entwickeln, prüfen ihre Ergebnisse, lernen aus Fehlern und manche dürfen sogar schon selbstständig deployen. Aber das Spannendste: Sie fangen an, mein Smart Home von sich aus zu verbessern.
In dieser Folge nehme ich euch mit hinter die Kulissen meiner Smart-Home-Plattform Nova. Ich erzähle, wie ich meine Aufgaben automatisch in kleinere Pakete zerlegen und an spezialisierte KI-Agenten für Firmware, Security, CAD und andere Themen verteilen lasse. Wie Review-Schleifen und Confidence Scores dafür sorgen, dass die Agenten mit der Zeit zuverlässiger und autonomer werden. Und warum ich trotz lokaler KI aktuell noch nicht ganz ohne Cloud-LLM auskomme.
Außerdem zeige ich ein konkretes Beispiel: Einer meiner Agenten hatte die Idee, meine Frigate-Kameras automatisch auf verdrehte, unscharfe oder beschlagene Bilder zu prüfen. Er hat die Lösung selbst implementiert – und sie hat mich bereits mehrfach vor Problemen bewahrt.
Mein Ziel ist ein Smart Home, das nicht nur auf Befehle reagiert, sondern selbstständig Verbesserungspotenziale erkennt und Lösungen entwickelt. Wie nah ich diesem Ziel schon gekommen bin und wo die Grenzen liegen, erfahrt ihr in dieser Folge.
Mehr von mir
Website & Tutorials: https://the-smart-home-maker.com
Smart Home Advisor: https://the-smart-home-maker.com/smart-home-advisor/
Local AI Guide: https://the-smart-home-maker.com/local-ai-advisor/
YouTube: https://www.youtube.com/@the_smart_home_maker

Drei Monate war es hier still – Urlaub und andere Todos. Mein Smart Home hat in der Zeit trotzdem weitergearbeitet. In dieser Folge erzähle ich, was seitdem passiert ist.
Ich erzähle von meinem Aufgabensystem, das meine Ideen per Sprachaufnahme einsammelt und sie im Hintergrund von spezialisierten Agenten abarbeiten lässt – während ich am Strand lag und das Backlog im Diagramm sichtbar kleiner wurde. Es geht auch um mein Inventar, das Bestellungen automatisch aus den Versandmails übernimmt und mir beim Planen sagt, ob ich die Hardware für eine Idee schon im Haus habe. Um Gridfinity, das meine Schubladen ordnet und meinen Drucker praktisch dauerhaft beschäftigt. Und um einen Kamera-Adapter, den ich mir selbst konstruieren musste, weil 55 Millimeter nun mal nicht auf 38 Millimeter passen.
Links zur Folge
Das Adapter-Modell zum Herunterladen (kostenlos, MakerWorld): https://makerworld.com/models/3366253
Tutorial: Jede beliebige Prozentzahl auf den iPhone-Sperrbildschirm bringen https://youtu.be/GvSWMptwbok
Der 3D-Druck-Status auf dem Sperrbildschirm (kurz) https://youtu.be/LTXPEcFAkFY
Und ja, das funktioniert sogar in CarPlay https://youtu.be/RN3UAWjXXZ0
Der Kamera-Adapter im Kurzvideo https://youtu.be/gJ_bCXMPG6Q
Mehr von mir
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Smart Home Advisor: https://the-smart-home-maker.com/smart-home-advisor/
Local AI Guide: https://the-smart-home-maker.com/local-ai-advisor/
YouTube: https://www.youtube.com/@the_smart_home_maker

Angewandte KI im Smart Home – kein Theorie-Talk, sondern echte Use Cases aus zwei Maker-Haushalten. Lukas (Hobbyblogging) und ich zeigen, wie wir mit KI-Agenten Automationen bauen, Fehler in unter einer Minute debuggen und ein Smart Home aufbauen, das sich selbst überwacht und heilt – inklusive ehrlicher Fails (Rollladen-Drama um Mitternacht 😅).

🎙️ Zu Gast: Lukas von Hobbyblogging

⏱️ Kapitel
00:00 Intro & Thema: KI im Smart Home, anwendungsorientiert
01:48 Lukas' Setup: OpenCode auf Proxmox, gesteuert per Telegram
02:20 „Zwischen Tür und Angel": Ideen mobil festhalten
03:52 Use Case Velux-Rollläden: intelligent beschatten statt nur „dunkel"
06:21 KI als Debugging-Partner – Blocker in unter 1 Minute gefunden
19:05 GitHub als Sicherheitsnetz: clone, commit, jederzeit zurück
22:35 Daniels Rollladen-Fail um Mitternacht (französischer Balkon!)
32:31 Monitoring & Self-Healing: Logs, Updates, Security-Audits
38:39 Use-Case-Health-Dashboard: 90 Use Cases im Blick
46:32 Die „Cloud Session": aus Findings werden Tasks
57:06 Fazit: Unterschätze nie deinen eigenen Use Case

https://the-smart-home-maker.com/de/das-selbst-heilende-smart-home-wie-ki-mein-haus-am-laufen-haelt-damit-ich-es-nicht-muss/

KI im Smart Home ist ein dickes Ding — aber was setzt man als Smart-Home-Builder wirklich ein? Lukas (hobbyblogging.de) und ich vergleichen unsere KI-Setups: was läuft lokal, was in der Cloud, wo bleibt n8n trotz LLMs unverzichtbar, und warum unsere Custom-UIs Schritt für Schritt vom Standard-Dashboard wegwachsen. 
Themen u.a.:
Wie wir AI-DevOps neben dem operativen Smart-Home-Betrieb trennen
Claude Code/OpenCode + n8n als tägliche Werkzeuge — und warum sie nicht miteinander konkurrieren
Lokale vs. Cloud-LLMs: was wir anonymisieren, was wir bewusst rausgeben
Eigene UIs und APIs — der schleichende Abschied vom Standard-Dashboard
KI als Verstärker, nicht Ersatz: warum die persönliche Handschrift wichtiger wird

Lukas' Blog: https://hobbyblogging.de
Mein Blog: https://the-smart-home-maker.com
KI im Smart Home: https://the-smart-home-maker.com/de/ki-smart-home/

Manche Tage sind laut, kurz und alle haben den Kopf voll – und du merkst erst beim Abendessen, dass die Bude komplett auf 180 lief. Genau dafür habe ich in Home Assistant den Family Stress Score gebaut: sechs Sensoren, fusioniert in eine einzige Zahl von 0 bis 100.

In dieser Folge erzähle ich, welche Signale ich kombiniere (Lautstärke, Lärm Spitzen, Bewegungsstress & mehr), wie die Werte gewichtet sind und warum eine einzige Zahl besser funktioniert als zehn Dashboards.

🎬 Den passenden Take dazu gibt's als Short auf YouTube:
https://www.youtube.com/shorts/e3Y9X6Qnrlc

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