Ressourcen

Kuratierte Liste meiner bevorzugten Tools, Libraries und Links – von VS Code Extensions über Python-Packages bis hin zu AWS-Services, die ich täglich nutze.

Development & IDE

  • VS Code – Haupt-IDE für Python, Terraform und alles dazwischen
  • Claude Code – KI-Assistent direkt im Terminal, ideal für Codereviews und Refactoring
  • Jupyter Notebooks – für explorative Datenanalyse und schnelle Python-Experimente
  • pyenv – Python-Versionsverwaltung (aktuell 3.13)

Infrastructure & Cloud

  • Terraform – Infrastructure-as-Code für alle AWS-Ressourcen
  • AWS EC2 – virtuelle Maschinen für die KI-Plattform
  • AWS S3 – Objektspeicher für Konfigurationen, Logs und Dokumente
  • AWS Bedrock – Managed LLM-Service (Claude) für KI-Anwendungen
  • AWS RDS – Managed PostgreSQL in der Cloud
  • Podman – rootless Container-Engine als Docker-Alternative
  • Docker / Docker Compose – Container-Orchestrierung für lokale Entwicklung und Cloud

Datenbanken & Vektordatenbanken

  • PostgreSQL – relationale Hauptdatenbank für AnaCredit und regulatorische Daten
  • Qdrant – Vektordatenbank für RAG-Systeme (nach Migration von ChromaDB)
  • ChromaDB – leichtgewichtige Vektordatenbank, ideal für lokale Prototypen
  • pgvector – PostgreSQL-Extension für Vektor-Embeddings direkt in der Datenbank

KI & LLM-Tools

  • Claude (Anthropic) – Haupt-LLM für Coding, Analyse und Dokumentation
  • LangChain – Framework für RAG-Pipelines, Document-Loader und Embeddings
  • LlamaIndex – Alternative zu LangChain für strukturiertes Dokument-Retrieval
  • MCP (Model Context Protocol) – offenes Protokoll zur Tool-Anbindung an LLMs
  • Streamlit – schnelles Python-Frontend für KI-Demos und interne Tools

Python-Packages

  • pandas – Datenverarbeitung und -transformation
  • SQLAlchemy – ORM und Datenbank-Abstraktion für PostgreSQL
  • psycopg2 / psycopg3 – direkter PostgreSQL-Treiber
  • langchain-community – Document-Loader, Text-Splitter und Vector-Store-Integrationen
  • qdrant-client – Python-Client für Qdrant
  • boto3 – AWS SDK für Python (S3, Bedrock, EC2)
  • pydantic – Datenvalidierung und Settings-Management
  • python-dotenv – Konfigurationsmanagement via .env-Dateien

Programmiersprachen & Markup

  • Python – Hauptsprache für Datenpipelines, KI und Automatisierung
  • SQL – tägliches Handwerkszeug für PostgreSQL-Abfragen und Datenmodellierung
  • Bash / Shell – Automatisierung, Deployment-Skripte und EC2-Setup
  • Markdown – Dokumentation, CLAUDE.md, Wikis und Blog-Content
  • HCL (Terraform) – Infrastruktur-Definition für AWS-Ressourcen