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• Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.

• Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.

• Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management

• Modernisierung einer groß angelegten Java-Unternehmensanwendung*

Das Projekt modernisiert eine komplexe Unternehmensanwendung, die über viele Jahre gewachsen ist. Das bestehende Spring-basierte Legacy-System läuft auf Java 8, OSGi und Eclipse RCP und wird schrittweise auf eine moderne, wartbare Architektur mit Java 25 und Quarkus migriert.

Marcus arbeitet in Analyse, Architektur, Refactoring und Implementierung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entflechtung historisch gewachsener Strukturen und Abhängigkeiten sowie dem Aufbau eines sauberen, nachhaltigen Java- und Quarkus-Technologiestacks.

Tools & Technologien: Java 8, Java 25, Quarkus, Hibernate ORM mit Panache, EclipseLink, OSGi, Eclipse RCP, Maven, JUnit, Mockito, REST, JSON, Git, Eclipse IDE, IntelliJ IDEA Ultimate, Jira, Confluence

Interne Systeme mit regulatorischen und sicherheitsrelevanten Anforderungen konnten nicht direkt durch KI-Tools für Incident-Triage, Fehlersuche und Dokumentationssuche genutzt werden. Ziel war die sichere Integration dieser Systeme über MCP unter Beibe...

Durchführung einer unabhängigen technischen Bewertung einer KI-gestützten Softwareplattform, wobei KI-Risikoaudit, Cybersicherheitsanalyse und Prüfung der Softwarearchitektur kombiniert wurden. Prüfung von Anwendungskomponenten, APIs, Datenflüssen, LLM-Integrationen, Retrieval-Augmented Generation, Multi-Agenten-Orchestrierung, Authentifizierung, Mandantentrennung, Abhängigkeitsschwachstellen, KI-Governance und Kontrollen des Modelllebenszyklus. Erstellung eines technischen Auditberichts mit strukturiertem Risikoregister, Quellcodebelegen, regulatorischen Referenzen, Korrekturmaßnahmen, Inventar der KI-Systeme, Risikoklassifizierung, Maßnahmenplan und Key Risk Indicators.

Technologien: TypeScript, JavaScript, React, Next.js, Node.js, REST APIs, MongoDB, Redis, AWS serverless services, OAuth 2.0 / OpenID Connect, LLM APIs, RAG, vector search, multi-agent orchestration, Model Context Protocol, C4 architecture modelling, threat modelling, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, OWASP guidance, MITRE ATLAS

• Erstellung eines Produkt- und Serviceportfolios, das einen 360-Grad-Ansatz für digitale Unternehmensnachhaltigkeit bietet, einschließlich KPI-Management, CSRD-Berichterstattung und nachhaltiger Strategie
• Entwicklung einer Vision und eines Business Cases
• Einbindung und Abstimmung von Geschäftspartnern, Vertragsverhandlungen
• Aufbau eines Partnernetzwerks als selbstorganisiertes agiles Team
• Gemeinsame Entwicklung des Produkt- und Serviceportfolios
• Koordination von Vertrieb und Marketing, Go-to-Market-Strategie und Roadmap

• Risikomanagement
• Incident Management
• Sicherheitsanalyse
• Secure Coding
• Informationssicherheitsmanagementsystem (ISMS)

Projektbeschreibung:Konzeption und schrittweise Implementierung einer zentralen, multidimensionalen Controlling-Plattform auf Basis von IBM Planning Analytics zur Optimierung und Automatisierung der internen Unternehmensplanung und des Berichtswesens.

Fachliche & Technische Beratung: Analyse der bereitgestellten operativen Basisdaten sowie proaktive Beratung des Controlling-Teams hinsichtlich Best Practices im Cube-Design und optimalem Dimensionsaufbau.

Datenintegration & ETL: Konzeption und Entwicklung robuster TurboIntegrator-Prozesse zur automatisierten Datenbeladung, Transformation und Dimensionspflege.

Logik- & Business-Implementierung: Performante Umsetzung komplexer betriebswirtschaftlicher Logiken und Berechnungen mittels TM1 Business Rules (inkl. effizientem Skipping/Feeding).

Entwicklung eines Python HTTPS-Servers zur Integration eines Eingabe-Widgets in IBM PAW, das über die TM1 REST API eine direkte Datenrückschrift in TM1-Cubes ermöglicht

Reporting & Analytics: Erstellung dynamischer, benutzerfreundlicher Berichte und Dashboards für das Management und die Fachbereiche.

• An TexManager gearbeitet
• Kostenmanagement von SPS
• An Steuerungslogiken durch SPS-Programmierung für verschiedene Änderungen in automatisierten Systemen gearbeitet