Live
CareerLoom
ProduktivitätCareerLoom macht ein konkretes Nutzerproblem zu einem nutzbaren Ablauf mit klarer Erfahrung und überprüfbarem Ergebnis.
Go / Realtime / Backend
Go-Realtime-Backendmit austauschbarenKommunikationsschichten
Ich habe Go-Backends und Realtime-Infrastruktur gebaut und WebRTC, IM sowie Produkt-Events in klare Verträge übersetzt. Services können unabhängig deployen, ohne den Client an einen einzigen Kanal zu binden.
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Im App Store
Die Apps entwickeln sich weiter; die folgenden Abschnitte zeigen die wichtigsten Fähigkeitsbereiche.
Go / Realtime / Backend
Go-Realtime-Backend mit austauschbaren Kommunikationsschichten
Ich habe Go-Backends und Realtime-Infrastruktur gebaut und WebRTC, IM sowie Produkt-Events in klare Verträge übersetzt. Services können unabhängig deployen, ohne den Client an einen einzigen Kanal zu binden.
Go · gRPC · PostgreSQL · realtime
Backend skill shows up when real traffic arrives
I use Go for high-concurrency APIs, realtime messaging, and infrastructure glue. Layers, raw SQL, caches, and message paths all need clear ownership when something breaks.
I care about contracts and deployment shape: services can ship independently, dependencies stay isolated, and the product is not locked to one transport.
- Go / Gin REST APIs
- gRPC publish and WebSocket subscriptions
- PostgreSQL / Redis / raw SQL
- WebRTC / IM plugin abstraction
- Independently deployable realtime infrastructure
Positionierung
Produktarbeit, mit Systemtiefe
Diese Seite fasst Sanvas technische Erfahrung zusammen: Projektkontext, Verantwortungsbereich, technische Abwägungen, Ergebnisse und Retrospektiven.
Portfolio
Unabhängige Apps
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CreatorKit
KreativCreatorKit macht ein konkretes Nutzerproblem zu einem nutzbaren Ablauf mit klarer Erfahrung und überprüfbarem Ergebnis.
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Lullacraft
GesundheitLullacraft macht ein konkretes Nutzerproblem zu einem nutzbaren Ablauf mit klarer Erfahrung und überprüfbarem Ergebnis.
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Memory Copilot
ProduktivitätMemory Copilot macht ein konkretes Nutzerproblem zu einem nutzbaren Ablauf mit klarer Erfahrung und überprüfbarem Ergebnis.
Live
SpeakLab
BildungSpeakLab macht ein konkretes Nutzerproblem zu einem nutzbaren Ablauf mit klarer Erfahrung und überprüfbarem Ergebnis.
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Spritewood
KreativSpritewood macht ein konkretes Nutzerproblem zu einem nutzbaren Ablauf mit klarer Erfahrung und überprüfbarem Ergebnis.
Kernfähigkeiten
Komplexe Arbeit wird zu lieferbarer Kette
Full-Stack-Produktentwickler mit tiefen Mobile-Wurzeln
Sanva hat 13 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, mit frühem Schwerpunkt auf iOS und clientnaher Low-Level-Arbeit: Objective-C, Swift, Audio- und Video-Codecs, OpenGL ES mit C++ Rendering, High-Performance-SDKs und zahlungsnahe Module.
Von Client Engineering zu Backend und Cloud Delivery
Spätere Arbeit erweiterte sich auf Go / Gin Services, PostgreSQL, Redis, gRPC, Realtime Messaging, WebSocket-Abonnements und plattformübergreifende Clients. Es ging nicht nur um einzelne Endpoints, sondern um API-Verträge, Client-State und Lieferungsrisiken zusammen.
LLM, RAG und Agent-Orchestrierung in lieferbare Abläufe bringen
Schwerpunkte sind Multi-Model-Integration, RAG, Langzeitgedächtnis, konversationelle Produkterfahrung, Prompt Engineering, datenbewusste Zustimmung und Multi-Agent-Koordination. Ziel ist ein wartbares Produktsystem, nicht nur eine Demo.
Qualitätsgates
Der Lieferstil ist wiederholbar: Scaffolds, Type Checks, Builds, Page Acceptance, Store Assets, Review-Vorbereitung und Post-Release-Prüfungen werden möglichst in stabile Schritte überführt.
Komplexe Systeme
Neben unabhängigen Apps, auch Produktionssysteme
Cloud-Erfahrung umfasst Containerisierung, Cluster-Orchestrierung, Ingress, Health Checks, Rollback-Planung und Wartungsfenster, mit Fokus auf Migration, Observability und Release-Risikokontrolle.
Von Client Engineering zu Backend und Cloud Delivery
Spätere Arbeit erweiterte sich auf Go / Gin Services, PostgreSQL, Redis, gRPC, Realtime Messaging, WebSocket-Abonnements und plattformübergreifende Clients. Es ging nicht nur um einzelne Endpoints, sondern um API-Verträge, Client-State und Lieferungsrisiken zusammen.
Go · gRPC · WebSocket · PostgreSQLRelease-Arbeit braucht Nachweise vor und nach dem Launch
Der Lieferstil ist wiederholbar: Scaffolds, Type Checks, Builds, Page Acceptance, Store Assets, Review-Vorbereitung und Post-Release-Prüfungen werden möglichst in stabile Schritte überführt.
AWS EKS · Kubernetes · Helm · CI/CDPassende ArbeitPositionierung / AIFull Stack / cloud-nativeZusammenarbeit / ops automation
Open-Source-Projekte
Open Source
transcendence-memory
Ein selbst gehosteter Memory-Service für KI-Agenten mit Suche, RAG und multimodaler Aufnahme.
- Container-Isolation mit containerübergreifender Suche bei Bedarf
- LanceDB-Vektorsuche kombiniert mit LightRAG-Knowledge-Graph-Retrieval
- Multimodale Aufnahme für PDFs, Bilder und Tabellen
- Token-basierte Verbindung für Claude, Gemini, Cursor und ähnliche Tools
MITLanceDBLightRAGRAG-AnythingPython
Auf GitHub ansehenStack
Eine breitere Full-Stack-Karte
React Native / Expo Mobile
Swift / SwiftUI natives iOS
Flutter / Dart · plattformübergreifend
Next.js / React 19 Frontend
Go / Gin · gRPC · Echtzeit
PostgreSQL · Redis · Raw SQL
LLM-Gateway · RAG · Langzeitgedächtnis
Abos · StoreKit · Store-Compliance
Payments / Wallet / globale Auszahlungsabläufe
Cloudflare Pages · Nginx · Edge-Cache
AWS EKS · Kubernetes · Helm
Multi-Agent-Orchestrierung · Kollaborationsgrenzen · Ergebnisprüfung
Weg
Von Engineering-Fronten zu unabhängiger Lieferung
1
Environ 13 ans
Full-Stack-Produktentwickler mit tiefen Mobile-Wurzeln
Sanva hat 13 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, mit frühem Schwerpunkt auf iOS und clientnaher Low-Level-Arbeit: Objective-C, Swift, Audio- und Video-Codecs, OpenGL ES mit C++ Rendering, High-Performance-SDKs und zahlungsnahe Module.
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Étape full stack
Von Client Engineering zu Backend und Cloud Delivery
Spätere Arbeit erweiterte sich auf Go / Gin Services, PostgreSQL, Redis, gRPC, Realtime Messaging, WebSocket-Abonnements und plattformübergreifende Clients. Es ging nicht nur um einzelne Endpoints, sondern um API-Verträge, Client-State und Lieferungsrisiken zusammen.
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Maintenant
LLM, RAG und Agent-Orchestrierung in lieferbare Abläufe bringen
In den letzten Jahren wurden mehrere KI-Apps end-to-end umgesetzt: Produktdefinition, UI-Design, Mobile-Implementierung, Backend, Modellintegration, Abonnements und Release-Vorbereitung.
Design
Design as Produktarbeit
Das visuelle System stammt ebenfalls von mir: Markenfarbe, Oberfläche und Komponenten. Die Apps folgen den Apple HIG, behalten dabei aber ihren eigenen Charakter.
Indigo
Ember
Teal
Cream
Peach
Lavender
Jede App hat ihre eigene Farbe, ihr eigenes Icon und ihre eigene Palette, während sie gleichzeitig eine gemeinsame Designsprache teilen.
Wie ich arbeite
Von der Idee bis zur Veröffentlichung
01
Schnelle Validierung
Zwei Wochen reichen aus, um einen funktionierenden Prototyp zu erstellen. Echtes Feedback entscheidet, ob es weitergeht.
02
KI-gestützte Entwicklung
KI-Tools helfen, schneller voranzukommen, aber der Code wird dennoch manuell überprüft.
03
Qualitätsgates
Vor der Einreichung gehe ich die vollständige features.yaml-Checkliste durch: keine gefälschten Daten, keine Produktions-Mocks.
04
Iterieren
Nach der Veröffentlichung korrigiere ich schnell auf Basis von echtem Nutzerfeedback.