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Case Study · SaaS · Handwerk

MeisterMeld: Voice-first Berichte und Auftragsverwaltung für Handwerker

Eine KI-gestützte Field-Service-App, mit der Handwerksbetriebe Arbeitsberichte per Sprache und Foto direkt auf der Baustelle erstellen – statt abends Zettel abzutippen.

Rolle
Konzept, Design, Entwicklung, Deployment, Betrieb (alleinige Entwicklung)
Status
MVP live – erste Nutzer aus dem Handwerk testen die App
Umfang
29 Datenbanktabellen (mandantenfähig), rund 100 API-Routen, 4 Tarifstufen mit Stripe-Abos, 2FA, Offline-Betrieb und Push-Benachrichtigungen
Stack
Next.js, TypeScript, PostgreSQL, Drizzle ORM, PWA, LLM
Betrieb
Eigener VPS (1blu), Deployment per GitHub Actions

MeisterMeld in 30 Sekunden

Kurzvideo: So funktioniert MeisterMeld im Alltag. Hinweis: Bilder und Oberflächen in diesem Video sind illustrativ und teils KI-generiert. Die echte App finden Sie unter meistermeld.de.

Das Problem: Dokumentation kostet Zeit, die auf der Baustelle fehlt

Im Handwerk entsteht die Arbeit vor Ort, die Dokumentation aber oft erst danach: Notizen auf Zetteln, Fotos im Handy, Berichte am Abend am Schreibtisch. Das ist Zeit, die niemand abrechnen kann – und Informationen gehen unterwegs verloren.

Die Lösung: erst sprechen, dann strukturieren lassen

MeisterMeld dreht den Ablauf um. Mitarbeiter sprechen den Bericht ein oder laden Fotos hoch, eine KI (LLM) macht daraus einen strukturierten Arbeitsbericht, den der Betrieb prüfen, als PDF herunterladen und dem Auftrag zuordnen kann.

Architektur von MeisterMeld SmartphonePWA Next.jsUI + API PostgreSQLDrizzle ORM KI (LLM)Sprache/Foto → Bericht Arbeitsberichtals PDF git push GitHub Actions Eigener VPS(1blu)
Architektur von MeisterMeld

Technik und Entscheidungen

Lehre aus dem Betrieb: Sobald Menschen tagsüber mit der App arbeiten, sind Deployments keine interne Sache mehr. Ausfallarme Releases gehören zum Produkt – nicht nur zur Infrastruktur.

Was ich daran zeige

MeisterMeld ist das Projekt mit dem größten Aufwand in meinem Portfolio, weil es alle Ebenen berührt: Produktidee und UX, KI-Integration (Sprache, Foto, strukturierte Ausgaben), Datenmodell, Authentifizierung und Rollen, Deployment und Betrieb mit echten Nutzern.

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