In diesem Artikel wird kein (Brett-)Spiel besprochen, nicht mal ein Computerspiel. Es geht um das Werkzeug, das inzwischen zwischen uns und unserem Regal steht, und um die Frage, warum ich zehn Urlaubsabende und einige Autofahren als Beifahrer darauf verwendet habe, es selbst zu bauen.
Zwei Schreibtische
Ich sitze beruflich an zwei Schreibtischen. Am einen bin ich Steuerberater und Partner der Kanzlei Mußenbrock & Partner mbB. Am anderen entsteht das hier: die Spielwiese der Hügelzelter, seit 2025 unser Blog über Brettspiele, Messen und Crowdfunding.
Auf den ersten Blick haben die beiden Schreibtische wenig gemeinsam. Auf den zweiten sehr viel, denn an beiden <verändert sich gerade dasselbe. Wer heute Mandaten betreut, arbeitet mit Software, die vor fünf Jahren so nicht existierte. Wer heute publiziert, ebenso. Und in beiden Feldern steht dieselbe Frage im Raum: Was macht man eigentlich mit künstlicher Intelligenz, wenn man sie nicht nur ausprobieren, sondern verantwortlich einsetzen will?
Ich habe für mich beschlossen, dass ich diese Frage nicht vom Zuschauerrang aus beantworten möchte. Man versteht ein Werkzeug erst, wenn man damit etwas gebaut hat, das kaputtgehen kann.
1998, und was daraus wurde
Meine erste Homepage habe ich 1998 gebaut. Handgeschriebenes HTML, Tabellenlayout, ein Sammlung animierter GIFs und kein Gedanke an Copyright, Datenschutz oder auch nur Content. Der Stand der Technik seinerzeit genau wie heute war Anlass genug sich daran auszuprobieren. Danach kamen ein Schreibmaschinenkurs und Turbo Pascal; m Studium dann Java, irgendwann VBA in ziemlichem Umfang und SQL zumindest lesend. Nichts davon macht mich zum Entwickler. Aber es hinterlässt eine Art Grundgefühl dafür, wie Daten und Programme zusammenhängen.

Im vergangenen Jahr habe ich mich an die Homepage gemacht, auf der du gerade liest. In diesem Jahr an Apps. Das ist (k)eine Midlife-Krise mit Tastatur, sondern eine Reihenfolge: Erst versteht man, wie man Inhalte ins Netz bringt. Dann, wie man eigene Daten strukturiert. Und irgendwann, wie man beides mit Modellen verbindet, die einem beim Denken helfen.
Das eigentliche Fernziel
Denn die App ist ein Zwischenschritt. Wohin ich eigentlich will, ist ein lokal betriebenes Sprachmodell – KI, die im Haus bleibt.
Der Grund dafür ist berufsbedingt naheliegend. In einer Steuerberatungskanzlei sind die interessantesten Anwendungsfälle immer die mit den heikelsten Daten. Genau dort verbieten sich Dienste, bei denen man nicht mit letzter Sicherheit sagen kann, wo die Eingaben landen und was mit ihnen geschieht. Ein Modell, das auf eigener Hardware läuft, löst dieses Problem an der Wurzel statt über Zusicherungen Dritter.
Bis dahin ist es ein weiter Weg, und ich bin ihn noch nicht zu Ende gegangen. Aber jeder Schritt darauf – Datenmodelle entwerfen, Schnittstellen anbinden, verstehen, wo ein Modell zuverlässig ist und wo es nur zuverlässig klingt – ist ein Schritt, den man einmal gemacht haben muss.
Reine Fingerübungen halten mich nicht am Ball
Nur: Lernen um des Lernens willen funktioniert bei mir nicht. Tutorials mit Beispieldaten sind nach drei Abenden erledigt, weil nichts davon weh tut, wenn es verlorengeht. Ich brauchte ein Projekt, das ich wirklich benutzen würde. Und bei dessen Nutzung, dann auch neue Ideen kommen, also ein Alltagsproblem.
Das lag näher, als ich dachte. Denn bei aller Sortierung im Regal fehlte uns seit Jahren die Übersicht über das eigene Hobby. Vier Fragen, die wir uns immer wieder stellten und nie sauber beantworten konnten:
- Was haben wir eigentlich alles? Inklusive der Erweiterungen, die in fremden Schachteln stecken.
- Was mögen wir davon? Und zwar wer genau, denn Josef, Maja und ich sortieren dieselbe Sammlung sehr unterschiedlich. Und das schon seit vielen Jahren.
- Worüber haben wir schon berichtet? Eine Frage, die sich mit jedem Monat Blog dringlicher stellt.
- Welche Kampagnen stehen eigentlich noch aus? Bei inzwischen rund 100 unterstützten Projekten auf Kickstarter und Gamefound eine Frage, die niemand mehr aus dem Kopf beantwortet.
Vier Fragen sind noch kein Lastenheft, aber sie sind ein Anfang. Und sie haben den Vorteil, dass falsche Antworten sofort auffallen.
Karteikarten, 2016
Die fünfte Frage ist die älteste und die einfachste: Was spielen wir heute Abend?
Wir haben sie uns vor knapp zehn Jahren zum ersten Mal ernsthaft gestellt, damals noch mit deutlich kleineren Kindern und einem Regal voller Kinderspiele, das keiner mehr überblickte. Meine Lösung war analog: Ich habe von jedem Spiel ein Bild gemacht, die Bilder auf Karteikarten gebracht und die Karten zur Auslosung gestellt. Was gezogen wurde, wurde auch gespielt (Zumindest meistens). Das hat erstaunlich gut funktioniert, denn es nahm die Diskussion aus der Entscheidung und brachte Spiele zurück auf den Tisch, die sonst hinten im Regal verstaubt wären.
Was es nicht konnte: mitzählen. Es wusste nicht, wer wen wie oft geschlagen hat, wie lange ein Spiel wirklich dauert, wann wir es zuletzt gespielt haben und wer es überhaupt mag.

Zehn Jahre später kann das eine App. Sie fragt, wer mitspielt, wie viel Zeit wir haben und worauf wir Lust haben. Danach kommt ein strukturierte Vorschlag: Fünf Titel aus der Schnittmenge der persönlichen Ranglisten vor. Plus einen, den wir lange nicht auf dem Tisch hatten. Die Karteikarten von damals, nur dass sie sich merken, wie der Abend ausgegangen ist und noch etwas Luft für die eigene Entscheidung lassen.
Wie es dazu kam
Gebaut habe ich sie zwischen dem 8. und dem 17. August, im Urlaub, überwiegend abends und nachts. Auf einem iPad. Ohne Mac. Ohne je zuvor eine Zeile Swift geschrieben zu haben. Und mit einem KI-Modell als Gegenüber, das den Code schrieb, während ich entschied, was er können sollte.
Wie das ablief, was am Ende dabei herauskam und wo die Sache gehörig schiefging — davon handeln die beiden folgenden Teile.
Teil 2: Zehn Tage, ein iPad, kein Mac.









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