# Wie ich diese Website neu gebaut habe — Stack, Entscheidungen und Bauen für die KI-Suche > AI · 6 Min. Lesezeit · 2026-07-05 · Harald Palma > Quelle: https://haraldpalma.com/de/artikel/wie-diese-website-gebaut-ist --- Diese Website wurde in einer einzigen Arbeitssitzung von Grund auf neu gebaut. Alles, was Sie hier sehen — die Typografie, das helle und das dunkle Thema, dieser Blog — ist eine statische Site, die zur Build-Zeit erzeugt wird. Und sie ist darauf gebaut, doppelt gefunden zu werden: von Google und von den KI-Assistenten, die immer mehr Menschen stattdessen fragen. Hier steht, was darunter läuft und welche Entscheidungen tatsächlich zählten. ## Was betreibt diese Website eigentlich? Eine statische [Astro](https://astro.build)-Site auf Netlify, mit einem [Keystatic](https://keystatic.com)-Blog und ohne Datenbank. Jede Seite ist reines HTML, zur Build-Zeit erzeugt — kein Ladekreis, keine Inhalte, die JavaScript nach dem Seitenaufbau nachholt. Schriften liegen selbst gehostet und auf den benötigten Zeichensatz reduziert vor, es gibt also keine Aufrufe an Dritte. Das Kontaktformular läuft über Netlify Forms, es gibt somit kein Backend zu warten. Ein bewusst langweiliger Stack. Langweilig ist hier ein Vorzug: weniger bewegliche Teile, nichts, was um zwei Uhr nachts gepatcht werden muss — und schnell, weil es fast nichts zu laden gibt. ## Warum zählt „statisch" heute mehr als früher? Weil sich das Publikum geändert hat. Jahrelang war der Googlebot der einzige nichtmenschliche Leser, der zählte. Heute durchsuchen GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot das Web, um Fragen direkt zu beantworten — und sie führen Ihr JavaScript in der Regel nicht aus. Wenn Ihre Inhalte erst nach einem Skriptlauf erscheinen, sehen diese Leser eine leere Seite und ziehen weiter. Schreiben Sie die Inhalte ins HTML, und alle sehen sie: Suchmaschinen, KI-Assistenten und die Person mit dem langsamen Telefon. Diese eine Entscheidung — alles vorab rendern — ist die wichtigste auf dieser ganzen Liste. ## Welche Schicht überspringen die meisten Websites? Die LLM-Schicht: eine kleine Menge an Dingen, die eine Site für einen KI-Assistenten zitierfähig machen, statt bloß paraphrasierbar oder ignorierbar. Diese Site liefert sie vollständig aus. - Ein sauberer **Markdown-Zwilling** jedes Artikels — diese Seite wird sowohl unter ihrer normalen Adresse ausgeliefert als auch unter derselben Adresse mit `.md`, als reiner Text ohne Navigation und Beiwerk. - Ein **`llms.txt`**-Verzeichnis, das Assistenten eine Landkarte der Site in klarer Sprache übergibt. - **Strukturierte Daten** (JSON-LD), die maschinenlesbar festhalten, wer ich bin und was jede Seite ist. - **Als Frage formulierte Überschriften** mit der Antwort im ersten Satz — so wie die in diesem Beitrag. Nichts davon ist für Menschen sichtbar. Alles davon erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass ein Modell Sie korrekt zitiert, wenn jemand fragt: „Wer berät in Wien zu KI?" — statt zu raten. ## Wie veröffentliche ich konkret? Ich schreibe in einem Editor im Browser und drücke auf Speichern. Dahinter wandert der Beitrag als Commit nach GitHub, der Hoster baut die Site neu, und nach etwa einer Minute ist sie live — mit Meta-Tags, Markdown-Zwilling sowie Sitemap- und RSS-Einträgen, allesamt automatisch erzeugt. Ein Werkzeug zum Anfassen; alles andere hängt am Speichern-Knopf. Dieser Beitrag ging genau so hinaus. ## Was hat der Bau gebraucht? Eine konzentrierte Sitzung mit einem KI-Coding-Agenten, geführt wie jede gute Zusammenarbeit: Ich habe die Entscheidungen getroffen, er hat getippt. Das ist die ehrliche Fassung von „mit KI gebaut". Der Agent hat weder den Stack gewählt noch das Typsystem entworfen noch entschieden, an welchen Ecken nicht gespart wird. Er hat Entscheidungen ausgeführt — schnell und klaglos. Das ist dieselbe Methode, die ich in die Kundenarbeit mitbringe, und die ganze These meiner Arbeit. Die interessante Frage war nie, *ob ein Modell den Code schreiben kann*. Sie war, zu wissen, was gebaut gehört, was weggelassen wird und welche unsichtbaren Schichten sich ihren Platz verdienen. ## Der Punkt Die meisten Unternehmen brauchen nicht mehr KI. Sie brauchen bessere Entscheidungen darüber, wo sie hingehört. Eine Website wie diese ist ein kleiner, konkreter Beleg dafür: Die Technik ist gewöhnlich und allgemein verfügbar — der Wert lag im Urteil darüber, wie man sie zusammensetzt. Wenn Sie gerade abwägen, wo KI in Ihr Produkt oder Ihr Team passt, ist das genau das Gespräch, das ich täglich führe. [Gespräch buchen](/de/kontakt).