Was wir im Offlot-Build messen können
Ein faktischer Blick auf das aktuelle Offlot-Repository: 3 AI-Schritte, 21 eigene Features, 147 Testdateien und 54 Integrationstests.
Wir erzählen die Offlot-Story mit Zahlen, auf die wir zeigen können.
Das aktuelle offlot-app-Repository enthält:
- 3 AI-Pipeline-Schritte: VIN-Fotoerkennung, Kennzeichenerkennung und Channel Copy
- 21 eigene Feature-Module
- 147 Testdateien, darunter 54 Integrationstests
- 34 Kalendertage sichtbare Git-Historie, vom 12. August bis zum 15. September 2026
Die letzte Zahl beschreibt die in Git sichtbare Repository-Historie. Sie behauptet keine Engineering-Tage, keine konzentrierte Arbeitszeit und keinen Produktivitätsvergleich mit einem anderen Stack.
Auch der Kumiko-Anteil ist konkret: Die App bindet AI Foundation, AI Pipeline, Anthropic- und OpenAI-kompatible Provider-Adapter, einen versionierten Prompt Store sowie Bundled-Features für Identität, Sessions, Dateien, Jobs, Secrets, Notifications, Datenrechte, Aufbewahrung, Tiers und Caps ein.
Offlot enthält die individuelle Automobil- und Workflow-Logik, Kumiko liefert die wiederverwendbaren Plattform-Grundlagen darum herum.
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