This case study is available in German only.
Ausgangslage
Führungskräfte in kleinen und mittleren Firmen haben selten einen Coach. Zeugnisse, Kündigungen und Bestätigungen schreiben sie oft selbst. Dafür suchen sie Vorlagen im Netz und prüfen das Arbeitsrecht von Hand.
Wir wollten wissen, wie ein Produkt für diesen Alltag aussieht, wenn wir es selbst bauen und betreiben. LeadershipBuddy ist unser eigenes Produkt. Es ist deutschsprachig und richtet sich an Führungskräfte und KMU in der Schweiz. Für Sie als Auftraggeber heisst das: Wir kennen Betrieb, Ausfälle und Rückmeldungen aus eigener Erfahrung.
Lösung
Aus einem ersten Coach-Chat ist über die Zeit eine Plattform gewachsen:
- Ein Coach-Chat mit 9 Werkzeugen. Er schlägt Vorlagen und Assistenten vor, schlägt im Arbeitsrecht nach und findet passende Coaches.
- Eine Suche in den eigenen Dokumenten der Nutzerin oder des Nutzers.
- Analyse von hochgeladenen Dokumenten und Bildern.
- Generatoren für Personaldokumente, zum Beispiel Arbeitszeugnisse.
- Ein Fotostudio für Businessporträts und Teamfotos.
- Ein Marktplatz für menschliche Coaches. Die Zahlung läuft über Stripe Connect. Die Coaches werden nach Thema und Beschreibung vorgeschlagen.
Ergebnis
Das Produkt ist produktiv und öffentlich erreichbar. Wir entwickeln es weiter. Letzte Änderung: November 2026.
Nutzerzahlen nennen wir nicht, das Produkt ist jung. Belegbar ist der Bau: Seit November 2025 läuft jede Änderung über eine Vorschau und eine Prüfung, und die automatischen Tests laufen vor jedem Hochladen.
Wie wir gearbeitet haben
Das eigene Produkt bauen wir wie Kundenprojekte:
- Zuerst kommt ein Plan. Grössere Funktionen bekommen ein Dokument mit Fakten, die am Code geprüft sind.
- Jede Änderung läuft über eine Änderungsanfrage mit Vorschau-Link.
- Vor jedem Hochladen startet ein automatischer Schritt die ganze Testsuite.
- Simulierte Testpersonen prüfen neue Funktionen in mehreren Runden. Die Befunde gehen in eine Lernnotizen-Datei.
- Werbetexte prüfen wir gegen den Code. Eine Zusage, die der Code nicht hält, streichen wir.
Technik
- Next.js mit TypeScript
- Supabase: Datenbank, Anmeldung, Zugriffsregeln pro Zeile, Suche nach Bedeutung
- Stripe für Abonnements, Stripe Connect für den Marktplatz
- KI-Modelle über das Vercel AI SDK, zentral konfiguriert
- Öffentlicher, nur lesender MCP-Server, über den KI-Assistenten Ratgeber, Vorlagen und Generatoren lesen können
- Vercel für den Betrieb, eine Vorschau pro Änderungsanfrage
- Automatische Tests auf mehreren Ebenen, laufende Prüfung bei jeder Änderung und ein kurzer Funktionstest gegen die Vorschau
Nächster Schritt
Planen Sie ein eigenes Produkt oder ein internes Werkzeug? Schicken Sie uns eine Excel-Liste oder ein Beispiel des Ablaufs. Anonymisiert reicht.
Im Erstgespräch klären wir, ob sich ein Werkzeug lohnt. Danach folgt eine schriftliche Offerte mit Umfang, Festpreis und Termin.