Willkommen zum ersten Beitrag auf meinem neuen Blog! Ich möchte einen Blick hinter die Kulissen gewähren: wie diese Website aufgebaut ist, welche Beweggründe hinter meinen Technologieentscheidungen stecken und wohin die Reise als Nächstes geht.
Wie dieses Projekt funktioniert
Dieser Blog wurde von Grund auf so konzipiert, dass er leichtgewichtig und einfach zu warten ist sowie automatisch in mehrere Sprachen übersetzt wird. Hier ist ein Überblick über die Architektur:
- Statisches Site-Hosting: Die Website wird auf GitHub Pages gehostet. Das garantiert hohe Verfügbarkeit, Schnelligkeit, keine Serverwartung, hohe Sicherheit und null Hosting-Kosten.
- Inhaltserstellung: Alle Beiträge werden in Standard-Markdown (
.md-Dateien) verfasst, was die Formatierung mühelos macht und den Inhalt von der Darstellungsebene trennt. - Build-Pipeline: Wenn ich eine neue Markdown-Datei in den
main-Branch pushe, wird ein GitHub-Actions-Workflow gestartet. Ein eigenes Python-Skript (build_blog.py) liest das Markdown, extrahiert das YAML-Frontmatter und fügt das geparste HTML in ein elegantes Template im Glassmorphism-Stil ein. - Automatisierte Übersetzung: Ein weiteres Python-Skript (
translate.py) erkennt Änderungen und nutztdeep-translator, um die neuen Inhalte zu übersetzen. - LLM-Review: Einfache maschinelle Übersetzung kann manchmal Nuancen verfehlen. Um eine hohe Qualität zu gewährleisten, habe ich Gemini (
llm_review.py) integriert, um die Übersetzungen zu prüfen und zu verfeinern. Der Workflow erstellt danach automatisch einen Pull Request mit den übersetzten HTML-Dateien, bereit für meine finale Freigabe.
Warum ich diese Tools gewählt habe
Bei der Entscheidung für den Stack hatte ich einige klare Prioritäten: Einfachheit, Geschwindigkeit und Automatisierung.
- Keine Datenbank, keine Kopfschmerzen: Durch die Entscheidung für einen Static-Site-Ansatz anstelle eines CMS wie WordPress vermeide ich Datenbankverwaltung, Sicherheitslücken (wie CVE-2026-63030 + CVE-2026-60137) und langsame Ladezeiten.
- Python für die Pipeline: Python eignet sich perfekt zum Skripten von Build- und Übersetzungsaufgaben. Bibliotheken wie
BeautifulSoup4zum Parsen von HTML,PyYAMLfür das Frontmatter und dasgoogle-genai-SDK für das LLM-Review machten die Umsetzung unkompliziert und gut wartbar. - KI-gestützte Lokalisierung: Das manuelle Übersetzen technischer Beiträge ist zeitaufwendig. Die Kombination aus Standard-Übersetzungs-APIs und einem LLM-Review bietet mir das Beste aus beiden Welten: Geschwindigkeit und sprachliche Präzision. So kann ich mühelos ein breiteres Publikum erreichen.
Was als Nächstes kommt
Nachdem die Kerninfrastruktur steht und läuft, habe ich Folgendes geplant:
- Mehr Inhalte: Es folgen weitere Beiträge zu meinen Projekten, tiefere Einblicke in die Softwareentwicklung, Tutorials und Gedanken zu technischen Themen, insbesondere aus den Bereichen Sicherheit und KI.
- Optimiertes Design: Obwohl ich die aktuelle Dark-Mode-Glassmorphism-Ästhetik liebe, plane ich eventuell einen Schalter für einen Light-Mode einzubauen.
- Interaktive Elemente: Wenn die Anzahl der Beiträge wächst, werde ich möglicherweise eine clientseitige Suche und Filterfunktion hinzufügen.
Danke fürs Vorbeischauen und bleib dran für mehr!