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Fallstudie zu Produkt & Entwicklung

Bodrum Flow: Produkt- und Softwareentwicklung

Als Gründer und Entwickler von Bodrum Flow arbeite ich an der mobilen App, der Website und der Inhaltsinfrastruktur. Dazu zählen die Erfassung, KI-gestützte Verarbeitung, Prüfung und Verteilung von Veranstaltungsdaten.

Founder & DeveloperiOS / Android / WebBodrum Flow besuchen
Die englische Weboberfläche von Bodrum Flow mit Veranstaltungssuche und Programmfiltern
Eine Veranstaltungsseite in der iOS-App von Bodrum Flow mit Details, Kalender, Wegbeschreibung und Kontaktmöglichkeiten
Web- und iOS-Produkt im September 2026. Die Ansichten zeigen den damaligen Stand.
Downloads auf iOS + Android
3.200+
Registrierte Konten
2.200+
Veröffentlichte Veranstaltungsdatensätze
15.000+

Produkt im Überblick / Die Veranstaltungsdatensätze umfassen vergangene und kommende Veranstaltungen. Downloads und Konten sind unterschiedliche Kennzahlen.

01 / Bodrum Flow

Benutzererlebnis und Inhaltsinfrastruktur

Bodrum Flow stellt Veranstaltungen, Programme und Erlebnisse mobil und im Web bereit. Die Inhaltsinfrastruktur unterstützt die Strukturierung und Aktualisierung von Informationen aus unterschiedlichen Quellen.

Meine Entwicklungsarbeit umfasst Benutzeroberflächen, strukturierte Daten, KI-gestützte Inhaltsverarbeitung und operative Werkzeuge. Die folgenden Beispiele erläutern technische Entscheidungen und Kontrollmechanismen dieser Systeme.

Mobile App und Website

Die App mit React Native und Expo bietet gespeicherte Pläne, das Folgen von Veranstaltungsorten und direkte Aktionen zu Veranstaltungen. Das Webprodukt mit Next.js ermöglicht es, Programme unmittelbar zu entdecken und zu teilen. Inhalte werden auf Türkisch, Englisch, Deutsch und Russisch angezeigt.

Englische Programmseite eines Veranstaltungsorts mit kommenden Veranstaltungen und direkten Kontaktmöglichkeiten
Englische Erlebnisansicht in der iOS-App mit Terminen, Anbieterinformationen und einer Aktion für Buchungsanfragen
Echte Produktansichten vom 5. September 2026. Termine und Verfügbarkeit entsprechen diesem Aufnahmezeitpunkt.

02 / Meine Arbeitsweise

Von Quellinhalten zu strukturierten Veranstaltungsdaten

Beiträge, Stories und eingereichte Bilder enthalten Veranstaltungsinformationen in unterschiedlichen Formaten. Die Verarbeitung überführt sie in strukturierte Datensätze und erhält dabei Quellenangaben und Extraktionskontext.

  1. 01

    Erfassen

    Quellbeiträge, Stories sowie eingesandte Plakate oder Videos.

  2. 02

    Interpretieren

    OCR und multimodale Extraktion mit dem Quellenkontext.

  3. 03

    Validieren & prüfen

    Datums- und Identitätsprüfungen, abgesicherte Aktualisierungen und Prüfabläufe.

  4. 04

    Im Produkt nutzen

    Strukturierte Datensätze für die Entdeckung und redaktionelle Verteilung.

Prüfung und Korrektur bleiben Teil des Ablaufs. Automatisierte Verarbeitung bedeutet nicht, dass jedes Ergebnis veröffentlichungsreif ist.

03 / Arbeitsweise

Technische Entscheidungen und ihre Gründe

Extraktion & Datenqualität

Informationsextraktion und Quellenprüfung

Die Erfassungspipeline BF_InstaScrab kombiniert OCR, Bildkontext und multimodale Extraktion. Deterministische Regeln vereinheitlichen anschließend Datumsangaben, Programmstrukturen und die Identität von Veranstaltungen. Die Belege hinter dem strukturierten Ergebnis bleiben erhalten.

Bei Stories werden Veröffentlichungs- und Erfassungszeit getrennt behandelt. Eine Angabe wie „heute Abend“ muss auf der Identität der Quelle und zeitlichen Belegen beruhen. Ungeklärte Datumsangaben können zur Prüfung markiert werden.

Veranstaltungsidentität

Zusammenführen nach Veranstaltungsidentität

Übereinstimmender Ort, Tag und Zeitpunkt reichen nicht aus, um Medien zwischen Veranstaltungen zu verschieben. Widersprüchliche Künstlerangaben oder eine unklare Identität können die Übertragung blockieren. Eine Markierung zur Dublettenprüfung allein gibt sie nicht frei.

Zulässige Zusammenführungen nutzen abgesicherte Datenbankoperationen mit Vorbedingungen für Aktualisierungen und nachvollziehbarer Herkunft. Gesperrte Datensätze bleiben geschützt. Das Ziel ist, Plakate oder Videos anderer Veranstaltungen nicht unbemerkt falsch zuzuordnen.

Zuverlässigkeit

Inhaltsverarbeitung mit Wiederaufnahme nach Unterbrechungen

Ein persistenter lokaler Zwischenspeicher sichert erfasste Aufgaben vor der Verarbeitung. Atomare Schreibvorgänge und die Übernahme von Aufträgen erhalten die eindeutige Zuständigkeit. Die Wiederherstellungslogik kann verwaiste Aufgaben erneut einreihen, wenn die verfügbaren zeitlichen Belege verlässlich sind.

Wiederholungsversuche haben zunehmende Wartezeiten und feste Grenzen. So kann die Erfassung nach Unterbrechungen fortgesetzt werden, ohne bei jedem Fehler von vorne zu beginnen.

KI & redaktionelle Kontrollen

Prüfung von Modellausgaben und Veröffentlichungen

Das Moderationssystem kombiniert Bild- und Textbelege mit strukturierten Modellausgaben. Anschließend prüft der Code Regeln zu Veranstaltungsorten, Datumsangaben und Konflikten. Schlagen diese Prüfungen fehl, kann eine vorgeschlagene Veröffentlichung zur Prüfung zurückgehalten werden.

Prüffingerabdrücke und ein persistentes Protokoll verhindern, dass unveränderte Belege dieselbe Arbeit wiederholt auslösen. Neue Belege oder ein Bediener können einen Fall erneut öffnen. Grenzen für Datensätze und Kosten beschränken jeden Durchlauf.

Eingang & Verteilung

Verarbeitung eingehender WhatsApp-Inhalte

FlowBot, der WhatsApp-Eingangsdienst, ordnet Plakate, Videos und Begleittexte einander zu, auch wenn sie in unterschiedlicher Reihenfolge ankommen. Er speichert ihren Kontext in einer Verarbeitungswarteschlange und bewahrt auch Begleittexte auf, die während der Videoverarbeitung eingehen.

Eine separate redaktionelle Oberfläche unterstützt die Auswahl von Tages- und Abendveranstaltungen. Redakteure wählen die Datensätze aus. Vor dem Speichern lehnen Server- und Datenbankprüfungen unveröffentlichte, markierte oder falsch datierte Einträge ab.

Die eingesetzten Technologien

Mobile NutzungReact Native / Expo
Eine iOS- und Android-App zum Entdecken, Speichern von Plänen und Ausführen direkter Veranstaltungsaktionen.
Nutzung im WebNext.js / TypeScript
Öffentliche Entdeckung, teilbare Veranstaltungsprogramme und mehrsprachige Seiten.
InhaltsverarbeitungPython / Node.js / multimodale Modelle
Erfassung, Extraktion, Validierung, Nachrichteneingang und betriebliche Aufgaben.
Datensätze & KontrollePostgreSQL / Supabase
Strukturierte Inhalte, abgesicherte Aktualisierungen, Warteschlangendatensätze und redaktionelle Prüfungen.
Frühere Produktversion

Produktgeschichte

Bodrum Flow: früher Webprototyp

Der erste Webprototyp von Bodrum Flow konzentrierte sich auf die mehrsprachige Suche nach Veranstaltungen und Orten und dokumentiert eine frühere Entwicklungsphase des heutigen Produkts.

Entwicklungsbereiche in Prüfung

Ich prüfe eine breitere Inhaltsabdeckung, ein stärker personalisiertes Angebot und einfachere Aktualisierungen durch lokale Unternehmen. Die Prioritäten bewerte ich anhand der Produktnutzung und der operativen Abläufe.

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