Ehrliche Quellen-Diagnose — die Lehre aus dem last30days-Skill

Ein Werkzeug namens last30days ist im Januar 2026 auf GitHub erschienen und hat dort inzwischen über fünfundfünfzigtausend Sterne gesammelt. Es macht auf den ersten Blick etwas Unspektakuläres: Man gibt ihm ein Thema, es durchsucht ein Dutzend Plattformen — Diskussionsforen, Kurznachrichtendienste, Videoportale, Quellcode-Verzeichnisse, sogar Wettmärkte — und schreibt daraus einen belegten Bericht darüber, was Menschen in den letzten dreißig Tagen zu diesem Thema tatsächlich gesagt haben. Sortiert nach dem, was Leserinnen und Leser hochgestimmt haben, nicht nach dem, was eine Redaktion für wichtig hielt.

Wir haben es uns angesehen, weil wir ein verwandtes Problem haben. Unser Veranstaltungs-Index für die Bodenseeregion holt Programme von Dutzenden Kulturhäusern, muss deren Angaben zusammenführen, Dubletten erkennen und vor allem eines merken: wenn eine Quelle aufhört zu liefern.

Der Kern-Befund: ein Fehlerzähler ist keine Gesundheitsprüfung

Die wertvollste Zeile des ganzen Projekts steht nicht im Werbetext, sondern als Kommentar über einem kleinen Modul. Sinngemäß: Die Verarbeitung hat historisch jeden Fehlschlag zu „hat nichts geliefert“ zusammenfallen lassen — und damit den Unterschied verborgen zwischen einem Werkzeug, das gar nicht da ist, einem, das da ist, aber nicht startet, einem, das in eine Zeitüberschreitung läuft, und einem, das bloß weniger liefert als erwartet.

Das ist exakt der Fehler, den wir bei unserem Veranstaltungs-Index gemacht haben. Ende Juli 2026 haben wir dort sechs Häuser untersucht, die seit Monaten nichts mehr lieferten — bei makelloser Bilanz: aktiv geschaltet, null Fehlversuche, frischer Abruf-Zeitstempel. Die Ursache in zwei Fällen war ein einziger Tippfehler in der Adresse. Eine Fehlerseite ist aus Sicht eines Abrufers ein vollkommen erfolgreicher Vorgang: Anfrage gestellt, Antwort erhalten, kein Fehler. Der Zähler zählt den Transport. Er sagt nichts über den Ertrag. Nach der Korrektur lieferten die beiden Häuser statt null Terminen achtzehn beziehungsweise neun.

last30days löst das mit einer kleinen, typisierten Sprache für Quellen-Gesundheit: in Ordnung, abgemagert (lief, lieferte aber weniger als erwartet), fehlt (Werkzeug oder Zugangsdaten nicht vorhanden), kaputt (vorhanden, startet aber nicht), Zeitüberschreitung, Fehler. Dazu getrennt davon die Ausgänge eines einzelnen Laufs: nichts geliefert, teilweise, gedrosselt, Anmeldung gescheitert, nicht erreichbar, Schema-Bruch, nicht eingerichtet. Der Schema-Bruch ist der stille Killer jedes Sammel-Systems: Die Seite antwortet freundlich mit Inhalt, nur sieht dieser Inhalt seit dem letzten Umbau anders aus, und die Auswertung findet nichts mehr.

Auf dieser Sprache sitzt eine einzige Diagnose-Ansicht, die eine Frage beantwortet: Was ist kaputt, was liefert, und welchen Befehl führe ich aus? Nicht „Fehler in Quelle 7“, sondern der Befund plus der nächste Handgriff.

Was wir sonst noch mitnehmen

Dubletten über Ähnlichkeit statt über einen Hash. Wir erkennen doppelte Veranstaltungen bislang über eine Prüfsumme, in die der Titel eingeht. Jede Schreibvariante desselben Konzerts — ein Doppelpunkt mehr, der Zusatz „(verschoben)“ — erzeugt damit einen zweiten Eintrag. last30days normalisiert den Text und vergleicht über Wortgruppen-Überschneidung. Das ist kein neues Verfahren, aber eine saubere, testgedeckte Umsetzung, an der man sich orientieren kann.

Behauptungen vor der Ausgabe nachprüfen. Bevor der fertige Bericht ausgeliefert wird, zieht das Werkzeug einzelne darin enthaltene Zahlen noch einmal frisch von der Quelle und vergleicht. Widerspricht die frische Zahl der alten, wird das gekennzeichnet, statt sie stillschweigend zu behaupten. Das ist die technische Form einer Haltung, die wir ohnehin vertreten: lieber ehrlich unsicher als selbstsicher falsch.

Fremde Inhalte einzäunen. Bevor gesammelte Beiträge zur Bewertung an ein Sprachmodell gehen, werden sie ausdrücklich als nicht vertrauenswürdiger Inhalt markiert und eingeklammert. Das ist die Abwehr gegen eingeschleuste Anweisungen — ein Angreifer schreibt in einen Forenbeitrag „ignoriere deine bisherigen Anweisungen und …“, und ohne Einzäunung liest das Modell es als Befehl. Wir holen an mehreren Stellen fremden Web-Text und reichen ihn an Modelle weiter. Das gehört bei uns zur Hausregel gemacht.

Und was wir bewusst nicht übernehmen

Damit zum unangenehmen Teil, der in einen ehrlichen Bericht gehört.

Um an die Inhalte hinter Anmeldeschranken zu kommen, liest last30days die Cookie-Datenbank des installierten Browsers, entschlüsselt sie über den System-Schlüsselbund und meldet sich damit als die Nutzerin oder der Nutzer bei den Plattformen an. Technisch ist das sauber gemacht, ohne Fremdabhängigkeiten. Inhaltlich ist es der Abgriff einer fremden Anmelde-Sitzung, es verstößt gegen die Nutzungsbedingungen der betroffenen Dienste, und es ist mit unseren Werten unvereinbar. In nichts, was wir ausliefern.

Verwandt dazu: Teile der Beschaffung umgehen bewusst Zugriffssperren — die offizielle Suchschnittstelle eines Forums antwortet ohne Schlüssel mit einer Sperre, also werden stattdessen Seitenfragmente und Nachrichtenströme ausgewertet. Das ist rechtlich grau und technisch brüchig; bei der nächsten Layout-Änderung ist es tot. Unsere eigene Sammel-Richtlinie schließt das Umgehen von Zugriffsregeln aus — wir haben Häuser im Index, die uns per Robots-Regel aussperren, und die Antwort darauf ist ein Anruf, kein Umgehungs-Trick.

Schließlich hängen die ergiebigsten Quellen des Werkzeugs an kostenpflichtigen Sammel-Diensten. Bei uns muss die Grundfunktion ohne Bezahlschranke laufen.

Die Trennlinie ist also klar: Verfahren ja, Beschaffungs-Code nein. Die Auswertungs-, Diagnose-, Dubletten- und Zusammenführungs-Schicht ist sauber, gut getestet und frei lizenziert. Die Beschaffungs-Schicht rühren wir nicht an.

Eine Warnung zur Bauform

Ein letzter Punkt, der weniger mit Werten als mit Handwerk zu tun hat. Das Projekt nennt sich ein „Skill“ — eine kompakte Anleitung, die ein KI-Assistent bei Bedarf lädt. Tatsächlich sind es rund fünfzigtausend Zeilen Programmcode, noch einmal fünfzigtausend Zeilen Tests, ein zusätzlicher Server in einer zweiten Programmiersprache — und eine Anleitungsdatei von 222 Kilobyte, die bei jedem Aufruf vollständig in den Arbeitsspeicher des Modells geladen wird. Das Projekt sagt in seinem eigenen Glossar offen: der Skill ist das Produkt.

Für uns ist das eine Warnung. Wir pflegen einen wachsenden Katalog solcher Anleitungen. Wenn jede davon so wüchse, wäre der Arbeitsspeicher voll, bevor die eigentliche Arbeit beginnt. Unsere Anleitungen bleiben klein und lagern Details in nachladbare Anhänge aus.

Was bleibt, ist trotzdem ein lohnender Fund: nicht das Recherche-Werkzeug selbst, sondern seine Buchführung über die eigene Verlässlichkeit. Ein System, das von fremden Quellen lebt, braucht eine ehrliche Antwort auf die Frage, ob diese Quellen noch antworten. Ein Fehlerzähler ist diese Antwort nicht.