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
Das Produkt und die Arbeit darum herum
Menschen nutzen Bodrum Flow, um Veranstaltungen, Veranstaltungsprogramme und Erlebnisse zu entdecken. Seine Entwicklung umfasst die App und die Website ebenso wie die weniger sichtbaren Werkzeuge, die Veranstaltungsinformationen nutzbar halten.
Als Gründer und Entwickler arbeite ich an Produktoberflächen, strukturierten Daten, KI-gestützter Verarbeitung und internen Werkzeugen. Die folgenden Beispiele stammen aus den implementierten Systemen hinter dem Produkt.
Ein Produkt, mehrere Zugänge
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.
Echte Produktansichten vom 5. September 2026. Termine und Verfügbarkeit entsprechen diesem Aufnahmezeitpunkt.
02 / Hinter der Oberfläche
Vom Ausgangsmaterial zu nutzbaren Informationen
Social-Media-Beiträge, Stories und eingesandte Medien enthalten Informationen in unterschiedlichen Formen. Der Verarbeitungsablauf bewahrt den Quellenkontext zusammen mit strukturierten Veranstaltungsdatensätzen auf.
01
Erfassen
Quellbeiträge, Stories sowie eingesandte Plakate oder Videos.
02
Interpretieren
OCR und multimodale Extraktion mit dem Quellenkontext.
03
Validieren & prüfen
Datums- und Identitätsprüfungen, abgesicherte Aktualisierungen und Prüfabläufe.
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 / Entwicklung
Entscheidungen im System
Extraktion & Datenqualität
Ein Plakat zu lesen ist erst der Anfang
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
Falsche Zusammenführungen verhindern
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
Erfassung und Verarbeitung trennen
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
Modellausgaben in einem kontrollierten Ablauf
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
Abläufe an die Arbeitsweise der Menschen anpassen
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.
Technologie im Kontext
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.
Erfassung, Extraktion, Validierung, Nachrichteneingang und betriebliche Aufgaben.
Datensätze & KontrollePostgreSQL / Supabase
Strukturierte Inhalte, abgesicherte Aktualisierungen, Warteschlangendatensätze und redaktionelle Prüfungen.
Das Produkt weiterentwickeln
Die nächsten Fragen betreffen eine breitere Abdeckung von Bodrum, relevantere Entdeckungen und einfachere Aktualisierungen für lokale Unternehmen. Das sind Richtungen, die es zu erkunden gilt – ausgehend vom Produkt und seinem täglichen Betrieb.
