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Episoden

Folge 11: Jev AI, x402, Automatic Customer & Four Conversations

45 Minuten
Neues Format, erste Runde: sechs Snacks in gut 15 Minuten, dann zwei Bücher. Christoph zeigt an einem Praxisfall, wie man als Experte verkauft, ohne zu verkaufen. Jens rechnet vor, warum ein Abo-Modell erst mal Geld kostet und ab wann es sich dreht. Zu beiden Büchern gibt es ein kleines Tool auf der Website.

zwischen zwei stacks ist ein Hands-on-Podcast über Product, Tech und AI. Aus echter Arbeit, nicht aus dem Marketing-Deck.

Was in dieser Folge passiert:

(00:00) Intro: Snacks und zwei Bücher.

Knackiger werden, maximal zwei Minuten pro Snack, und jeder stellt ein Buch vor, das er auf einer langen Autofahrt gehört hat.

(03:05) Christophs Snacks: AI Contribution Pilot, x402, Bot-Impostor.

Google testet in der Search Console, Publisher für Beiträge zu KI-Antworten zu bezahlen. Bisher Peanuts, und die Berechnung ist eine Black Box. x402 macht aus dem HTTP-Status 402 einen Bezahlstandard für Agents, mit Visa, Stripe, Mastercard und Shopify an Bord, produktiv aber noch kaum im Einsatz. Und Christophs Logs zeigen: Rund 10 Prozent der Bots geben sich nur als Google, Amazon oder ChatGPT aus und suchen nach der .env statt nach Content.

(12:02) Jens' Snacks: Jev, Stacked Pull Requests, zurück zu VS Code.

Jev von TypeSafe AI generiert keinen Text, sondern strukturierte Entscheidungen: rund 4 Cent pro Million Input-Tokens, etwa 250 Millisekunden pro Entscheidung. GitHub unterstützt Stacked Pull Requests nativ, was gerade mit Coding Agents interessant ist. Und Jens ist von Cursor zurück zu VS Code gewechselt, mit deaktivierten KI-Funktionen, weil Coding Agents bei ihm in der CLI laufen.

(19:40) Christoph: The Four Conversations von Blair Enns.

Probative, Qualifying, Value, Closing, durchgespielt am Beispiel einer Freelancerin für Shop-Performance. Expertise zeigen über Artikel, Video und Empfehlung. Ein Formular mit fünf Fragen statt Kalenderlink. Im Value-Gespräch das Ziel klären und den Wert ausrechnen, bevor es um den Preis geht. Im Closing immer drei Optionen und keine Rabatte. Dazu der Vier-Gespräche-Check als Tool.

(30:43) Jens: The Automatic Customer von John Warrillow.

Neun Abo-Modelle von All You Can Eat bis Peace of Mind, mit Beispielen vom Blumenladen bis zur Software. Dann die Kennzahlen: MRR, Marge, Churn, Lifetime Value, CAC und die Faustregel 3 zu 1. Der Abo-Kennzahlen-Rechner zeigt den Cash Suck: Im Beispiel ist der Cashflow erst ab Monat elf positiv. Ein Gegenmittel ist, ein Jahr im Voraus zu kassieren.

(42:35) Outro: Fazit zum neuen Format.

Die Snacks bringen Themen unter, die für ein Hauptthema zu klein wären, und teasern welche für spätere Folgen an. Feedback zum Format gerne in die Kommentare.

Erwähnte Tools & Konzepte:

- Vier-Gespräche-Check: https://www.zwischenzweistacks.de/go/4-conv-tool

- Buch: "The Four Conversations"

- Abo-Kalkulator: https://www.zwischenzweistacks.de/go/abo-calc

- Buch: "The Automatic Customer"

- x402: https://www.x402.org/

- Jev von TypeSafe AI: https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev

- E-Mail-Klassifizierung mit Jev: https://www.youtube.com/watch?v=9oWxrsRo4d8

Die Folge gibt es auch mit Video — auf YouTube und Spotify.

Feedback, Themenwünsche, Kritik: gerne über die Website. Wir lesen alles.

//zzs

Folge 10: Zehn Folgen Recap, Snacks, Content Pruning, AI Slop Code

49 Minuten
Zehn Folgen sind voll. Zeit für einen kurzen Rückblick und ein neues Format: ab Folge 11 ein Thema pro Person, dafür tiefer, plus Snacks. Christoph zeigt mit Zahlen von Seer Interactive und einer Live-Demo in SEO Gets, wie er Content aufräumt: drei Filter, drei Listen. Jens erklärt, wie man AI Slop Code deterministisch abfängt, mit Lint-Regeln statt Instructions, und deckt dabei nebenbei einen Bug auf.

zwischen zwei stacks ist ein Hands-on-Podcast über Product, Tech und AI. Aus echter Arbeit, nicht aus dem Marketing-Deck.

Was in dieser Folge passiert:

(00:00) Intro: zehn Folgen, ein Rückblick.

Warum die Zahlen nie die Motivation waren, was Jens aus Infografiken und halb automatisierten Prozessen gelernt hat, warum Christoph sich mit Themen anders auseinandersetzt, seit er sie zeigt. Und ein Dank an Peter.

(09:00) Was sich ab Folge 11 ändert.

Ziel sind 30 bis 45 Minuten pro Folge. Statt zwei Themen pro Person gibt es eins, dafür tiefer. Neu sind die Snacks: kurze Updates von maximal zwei Minuten, News, Gelesenes, ein Tool, ohne großes Gespräch.

(13:53) Christoph: Content Pruning.

Publish and forget verliert, publish and maintain gewinnt. Die Studie von Seer Interactive: 75 Prozent der in KI-Antworten zitierten Seiten wurden in den letzten zwölf Monaten aktualisiert, nur 42 Prozent neu veröffentlicht. Christophs drei Filter: unsichtbar, kannibalisiert, zu weit weg von der Conversion. Dann die Demo in SEO Gets an Auto Auction Atlas: nicht indexierte Seiten, Impressions über 16 Monate, Keyword-Kannibalisierung. 410 beim Löschen, 301 beim Zusammenlegen, und Aktualität sichtbar auf der Seite zeigen.

(33:03) Jens: AI Slop Code.

GitClear zählt bis zu 81 Prozent mehr duplizierten Code seit 2023. Instructions in CLAUDE.md sind probabilistisch, Lint, Format und Type-Check sind deterministisch und kosten keine Tokens. Wo sie laufen: CI beim Pull Request und Pre-Commit-Hooks. Die Regel complexity in oxlint misst zyklomatische Komplexität. Beim Refactoring zweier Funktionen im Payload-Plugins-Repo kam ein Bug ans Licht. Und eine eigene Lint-Regel in 200 Zeilen Node.js verbietet Änderungshistorie und Floskeln in Kommentaren.

(48:27) Outro.

Die nächste Folge kommt mit Snacks. Feedback gern über alle Plattformen.

Erwähnte Tools & Konzepte:

Seer Interactive, Studie zu Content Recency und AI Visibility 2026: https://www.seerinteractive.com/insights/study-content-recencys-impact-on-ai-visibility-in-2026

SEO Gets, Search-Console-Auswertung mit kostenloser Version: https://seogets.com

Auto Auction Atlas, Christophs Demo-Seite: https://www.autoauctionatlas.com

oxlint, Regel complexity: https://oxc.rs/docs/guide/usage/linter/rules/eslint/complexity

Jens' Pull Request mit dem Complexity-Refactoring: https://github.com/jhb-software/payload-plugins/pull/211

Die Folge gibt es auch mit Video, auf YouTube und Spotify.

Feedback, Themenwünsche, Kritik: gerne über die Website. Wir lesen alles.

//zzs

Folge 9: Query Fan-Outs, Mistral, Regenwasser-Projekt, Vercel Services

1 Stunde
Welche Suchen laufen bei ChatGPT im Hintergrund ab? Christoph macht Query Fan-Outs im Network Tab sichtbar, Jens testet Mistral — dazu neun Monate Regenwasser-Projekt und Vercel Services.

Zwischen zwei Stacks ist ein Hands-on-Podcast über Product, Tech und AI. Aus echter Arbeit, nicht aus dem Marketing-Deck.

Was in dieser Folge passiert:

(00:00) Intro — Folge 9, ein Teaser für die zehnte Folge und das ehrliche Eingeständnis, dass Social Media schwerer ist als gedacht.

(04:05) Christoph: Query Fan-Outs — Ein Prompt bei ChatGPT wird im Hintergrund in mehrere Search Queries aufgefächert. Christoph zeigt am Bornholm-Hotel-Beispiel, wie man über den Network Tab und die Chat-ID an den JSON kommt — und wie das GPT-Spy-Bookmarklet die Queries, Search Results und Citations automatisch auslesbar macht.

(15:46) Diskussion: Woher kommen die Queries? — These: Die Queries entstehen aus den Trainingsdaten, inklusive Brand-Keywords wie „Bornholm Green Key". Dazu die Vermutung, dass Title und Meta Description beim Ausfiltern der 20 Search Results entscheidend sind — und der Befund, dass Free-Accounts deutlich weniger Queries auslösen als Paid.

(22:32) Jens: Mistral — Der EU-Provider im Praxistest: Mistral Studio, Konnektoren via MCP und ein Connector-Debugger, der jeden Step transparent macht — detaillierter als bei ChatGPT. Dazu Open Code als Coding-Harness und Mistrals Schwenk, auch fremde Open-Weight-Modelle auf die eigene Plattform zu holen.

(32:46) Zwischeninfo: Stripe kauft OpenRouter — Warum ein Payment-Anbieter eine Model-Börse übernimmt: AI-Agents brauchen Zahlungsmethoden. HTTP 402 „Payment Required" wird nach Jahrzehnten relevant.

(34:56) Christoph: Regenwasser-Projekt — Neun Monate SEO-Arbeit im Klartext: Rankings in SEO Gets, 200 Unique Visitors am Tag, 7–20 % Antwortrate in der User-Survey, 46.000 Impressionen allein in Google AI Overviews bei fast null Klicks. Dazu die Partnersuche mit Telefon-Dashboard, das Learning aus einem negativen Sales-Call und der daraus entstandene Zisternen-Rechner für qualifizierte Leads.

(51:38) Jens: Vercel Services — Mehrere Apps in einem Vercel-Projekt: Payload-CMS und Astro-Frontend in einem Deployment, interne HTTP-Calls statt öffentlichem Internet. Dazu Experimente mit Incremental Static Regeneration — und 100 GitHub Stars fürs Template.

(59:13) Wrap-up — Folge 10 wird anders. Lasst euch überraschen.

Erwähnte Tools & Konzepte:

- GPT Spy — Bookmarklet zur Analyse von ChatGPT Query Fan-Outs

- Mistral / Mistral Studio — mistral.ai

- Payload CMS & Astro

- Vercel Services (Beta)

- Incremental Static Regeneration (ISR)

- regenwasser-haushalt.de — Christophs Testprojekt

Transkripte & Hosts-Profile: zwischenzweistacks.de

Feedback, Themenwünsche, Kritik: gerne über die Website. Wir lesen alles.

//zzs

Folge 8: Qualität vs. Slop, Claude Code Memory, SEO Gets, Generative UI

56 Minuten
Vier Themen, zwei Bildschirm-Shares — und heute mal die unbequeme Seite: Was passiert eigentlich, wenn alle mit KI bauen? Christoph bringt Zahlen zur KI-Flut mit, Jens zeigt, warum er das Memory-Feature von Claude Code abschaltet. Dazu: ein Tool für bessere Search-Console-Auswertungen und die Frage, warum eine generierte UI manchmal hilfreicher ist als noch mehr Text.

zwischen zwei stacks ist ein Hands-on-Podcast über Product, Tech und AI. Aus echter Arbeit, nicht aus dem Marketing-Deck.

Was in dieser Folge passiert:

(00:00) Intro: Vier Themen im Wechsel

(02:53) Christoph: Qualität vs. Slop — die KI-Flut in Zahlen.

Immer mehr Apps, Websites, Videos und KI-generierter Output treffen auf eine Nachfrage, die kaum mitwächst. Christoph bringt Zahlen aus App Store, Web und YouTube mit und spricht darüber, warum die eigentliche Herausforderung nicht mehr das Bauen, sondern Aufmerksamkeit und Vertrauen ist. Dazu kommen Workslop, KI-Müdigkeit und die Frage, ob das klassische MVP als Go-to-Market noch funktioniert. Sein Fazit: Dranbleiben statt Masse, echte Nische statt breite Zielgruppe und Mensch plus KI statt KI allein.

(31:01) Jens: Claude Code Memory — praktisch, aber unsichtbar.

Claude Code schreibt selbstständig lokale Memory-Dateien und merkt sich Regeln und Präferenzen. Bei Jens sind so 96 Files in 19 Projekten entstanden. Das Problem: kein Sharing mit Team oder Agents, wenig Kontrolle darüber, was gespeichert wird, und kaum Transparenz über alte Einträge. Jens zeigt drei mögliche Gegenmaßnahmen und erklärt, warum er seine Memories erst migriert und aufräumt und Auto-Memory anschließend abschaltet.

(38:34) Christoph: SEO Gets — Search-Console-Daten, endlich sortiert.

Christoph zeigt SEO Gets am Beispiel seiner Regenwasser-Seite: automatische Content Groups und Topic Cluster, Entwicklung der Top-3- und Top-10-Rankings, eine Opportunities-Map für Content Decay und ein Report zur Keyword-Kannibalisierung. Vieles davon steckt bereits in der Google Search Console — hier wird es aber deutlich schneller sichtbar und nutzbar. Einen MCP-Server gibt es ebenfalls.

(45:44) Jens: UI statt Wall of Text.

LLMs liefern meistens Markdown und Fließtext — für schnellen Überblick ist das oft das falsche Format. Jens zeigt, wie er sich stattdessen kleine, generierte HTML-UIs bauen lässt: etwa ein tägliches Dashboard für Cron-Jobs, Vercel-Checks und Keep-alive-Pings oder eine interaktive Übersicht aller Claude-Memory-Dateien. Dazu geht es um Generative UI, Wegwerf-Software und die Frage, warum Interfaces für Menschen oft besser funktionieren als die nächste Markdown-Datei.

(52:14) Outro: Kontrolle behalten statt alles offloaden.

App-Flut, KI-Content-Flut, Memory-Dateien und Textflut haben am Ende mehr gemeinsam als gedacht: Es geht darum, den Überblick zu behalten, zu wissen, was im Hintergrund passiert, und die Menschlichkeit nicht aus dem Prozess zu optimieren.

Erwähnte Tools & Konzepte:

Claude Code Memory — Auto-Memory, CLAUDE.md, Permissions

SEO Gets — seogets.com

Google Search Console

Generative UI & A2UI

Sensor Tower — Quelle der App-Store-Zahlen

Die Folge gibt es auch mit Video — auf YouTube und Spotify.

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//zzs

Folge 7: Hermes Agents, Deep Modules, SEO-Page-Intents, AI Dictionary

45 Minuten
Ein Agent, der Google Search-Console-Daten auswertet, Codebases mit schmalen Schnittstellen und eine Landing Page, die Sichtbarkeit mit Money Keywords bringt. Vier Themen — und zum ersten Mal unter 45 Minuten.

Zwischen zwei Stacks ist ein Hands-on-Podcast über Product, Tech und AI. Aus echter Arbeit, nicht aus dem Marketing-Deck.

Was in dieser Folge passiert:

(00:00) Intro. Ein Agent, der Google-Search-Console-Daten auswertet, Codebases mit Deep Modules und eine Landing Page, die Sichtbarkeit mit Money Keywords bringt. Vier Themen und zum ersten Mal unter 45 Minuten.

(03:42) Christoph: Hermes Agent für SEO-Monitoring — Ein Agent betreut die Webseite regenwasser-haushalt.de: Python-Script zieht Daten aus der Google Search Console, Claude wertet aus, Findings landen dedupliziert in Postgres, die Zusammenfassung kommt per Telegram. Sonnet 5 für den Daily, Fable 5 fürs 30-Tage-Review — 10 bis 14 Cent pro Tagesnachricht, 8 bis 9 Euro im Monat gesamt. Läuft nicht in der Cloud, sondern auf einem Lenovo M75q Mini-PC (32 GB RAM, Ubuntu Server, Docker) auf dem Schreibtisch.

(18:07) Jens: Deep Modules für Agent-Ready Codebases — Konzept aus John Ousterhouts „A Philosophy of Software Design": schmale Schnittstelle, komplexe Implementierung darunter. Jeder neu gespawnte Agent ist ein Codebase-Neuling — Deep Modules verkürzen seinen Einstieg. Praxisbeispiel: ein Payload-CMS-Plugin für Audit-Fields — 15 Dateien, über 1.000 Zeilen Code, konfigurierbar nur über Collections und Globals.

(25:45) Christoph: Page Intents — Gemeinsames Kundenprojekt: Ratgeber und Content Hub liefen gut, bei den Money Keywords aber null Sichtbarkeit. Grund: Google las den Content Hub als reinen Informations-Hub. Lösung: eine neue Commercial Landing Page als Knotenpunkt, intern verlinkt von allen Unterseiten — zwei, drei Tage nach Indexierung Impressionen auf den richtigen Keywords. Dazu ein Sneak Peek: Wie ein gestrichener Listicle-Eintrag das Bild einer KI von einer Marke kippt.

(34:03) Jens: AI Coding Dictionary — Token-Bewusstsein in Sessions: Statusline im Terminal, Session-Wechsel bei rund 150.000 Tokens, Kick-off-Prompt und /clear statt Compaction. Dazu definiert Begriffe wie Smart Zone, Dumb Zone, Handoff-Artefakt und zeigt, wie die Konzepte zusammenhängen. Klare Begriffe sparen auch Tokens.

(40:35) Jens & Christoph: Abo oder Usage-based? — Fable 5 nur noch teilweise im Abo, Opus 5 gerade erschienen. Beide vermuten: Die Zeit der großen Modelle zur Subscription-Flatrate fädelt sich aus — wer heute lernt, Tokens gezielt einzusetzen, hat einen Vorsprung.

(44:03) Wrap-up

Erwähnte Tools & Konzepte:

- Hermes — Agent-Framework

- Claude API — Sonnet 5 Intro-Pricing: 2 $ / 10 $ pro Mio. Input-/Output-Tokens bis Ende August, danach 3 $ / 15 $

- Lenovo M75q — Mini-PC mit Ubuntu Server und Docker

- A Philosophy of Software Design — John Ousterhout (Deep Modules)

- Payload CMS

- Progressive Disclosure — siehe Folge 4

- AI Coding Dictionary — https://www.aicodingdictionary.com/

Transkripte & Hosts-Profile: zwischenzweistacks.de

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Über diesen Podcast

Hands-on AI für Praktiker. Ohne Hype. Aus echter Arbeit. Der Podcast für Senior-Entwickler, Product Owner und Freelancer in DACH. Zwei Stacks, ein Format. Jens Becker (Gründer JHB Software) baut seit über einem Jahrzehnt maßgeschneiderte Apps, Websites und Web-Anwendungen für Firmen im DACH-Raum – inklusive AI-Integration, dort wo sie echten Mehrwert liefert. Christoph Paterok ist seit über 11 Jahren als freier Product Owner unterwegs – mit Fokus auf Automotive IT, MVP-Entwicklung und organisches Wachstum für etablierte Unternehmen. Beide Senior-Praktiker. Beide täglich mit AI im echten Projekt. Worüber wir reden: Welche Stacks halten, was sie versprechen. Welche AI-Tools im Tagesgeschäft liefern. Und welche Versprechen platzen, sobald man sie in echte Kundenprojekte einbaut. Worüber wir nicht reden: LinkedIn-Hot-Takes zum nächsten Modell-Release. US-Bubble-Trends ohne DACH-Bezug. Buzzword-Bingo ohne Substanz. 35 bis 45 Minuten, alle zwei Wochen, im Zwei-Host-Dialog – aus Tech- und Produkt-Perspektive, mit der Realität von DACH-Kunden im Hinterkopf. Mehr unter zwischenzweistacks.de – mit Episoden in Textform, Hintergrund-Artikeln und Hosts-Profilen. //zzs
Urheberangabe
2026 Jens Becker & Christoph Paterok
Durchschnittliche Länge
Ø 52 Min.
Erscheinungsweise
Alle 2 Wochen
Letzter Check
vor 4 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 4 Mon.
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„zwischen zwei stacks“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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