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Verfügbar für Aufträge & Projekte

Software-Ingenieur & 3D-Engineering-MakerDesktop-Tools3D-Engineering

Hochleistungs-Desktop-Anwendungen, lokale KI-Automatisierungs-Workflows und funktionale 3D-Engineering-Drucke.

Engineering-Labor & Maker-Studio · Dortmund, NRW, Deutschland
Desktop-Apps (Tauri / Rust / C++)3D-Design & Druck (Klipper, ASA, PETG, Resin)Lokale KI-Automatisierung & Tooling
9
Desktop-Apps
92+
Offline-Modelle
100%
Lokale Privatsphäre
0€
Keine Cloud-Gebühren
Neueste Nachrichten

Was gibt es Neues

Frische Updates, Releases und Projekt-Notizen aus der Werkstatt.

Software-Showcase

Desktop-Apps & KI-Tools

Hochleistungs-Desktop-Anwendungen entwickelt in Rust, C++ und Tauri. Von KI-Video-Upcaling bis zur intelligenten Dateiklassifizierung — alles läuft lokal auf Ihrem Rechner.

Aktive Version

Video2X Ultimate Manager

v1.0.0

Videos und Bilder lokal mit KI und GPU-Beschleunigung verbessern.

Bildauflösung erhöhen, Rauschen reduzieren und Bewegungen glätten, ohne Medien in die Cloud zu senden. Die Anwendung auf Basis von Tauri und Rust verbindet KI-Modelle, Frame-Interpolation und FFmpeg-Export. GPU-Beschleunigung und RAM-Puffer unterstützen die lokale Verarbeitung nach der Installation der benötigten Modelle.

  • 92+ Offline-Neuronalgewichte: Real-ESRGAN, Real-CUGAN Pro, Waifu2x CUNet, SRMD-CUDA, RealSR & Anime4K
  • RIFE v4.26 Optical-Flow-Interpolation: Bis zu 60/120/240 FPS mit CAIN, DAIN & Audio-PTS-Synchronisation
  • RAM-Puffer: ImDisk unter Windows, RAMDisk unter macOS und RAMCache unter Linux halten temporäre Frames im Arbeitsspeicher und reduzieren SSD-Schreibzugriffe.
Real-ESRGANVulkan / CUDARIFEFFmpeg
WindowsLinuxmacOS
Lebenslange Lizenz
29€/ einmalig
Kein AboEinmal zahlen, für immer
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AI File Sorter
Aktive Version

AI File Sorter

v2.0

Fotos und Dokumente lokal mit KI und Metadaten organisieren.

Medien klassifizieren, Duplikate finden und Dokumente ordnen, ohne Dateien in die Cloud zu senden. Das Toolkit auf Basis von PowerShell und Python verbindet lokale Bildmodelle, OCR und ExifTool-Metadaten. Ein SQLite-Index unterstützt Stapelverarbeitung; Ollama oder LM Studio stellt die lokale KI-Laufzeit bereit.

  • Lokale VLM-Bildanalyse: Semantisches Tagging von Bildern und Video-Keyframes über Ollama / LM Studio ohne Cloud
  • Perzeptuelle & Hash-Deduplizierung: SQLite-Index mit dHash/pHash und SHA-256 zur Erkennung visueller Duplikate
  • Automatische Ordnerhierarchien: Intelligente Sortierung nach visuellem Kontext, Aufnahmedatum und Kameramodell
Ollama / LM StudioSQLiteOCRExifTool
WindowsLinuxmacOS
Lebenslange Lizenz
19€/ einmalig
Kein AboEinmal zahlen, für immer
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VideoSorterLocal
Aktive Version

VideoSorterLocal

v4.13.2

Videosammlungen lokal mit KI und Stapel-Rückgängig organisieren.

Videos kategorisieren, Tags ergänzen und Ordner strukturieren, ohne Aufnahmen in die Cloud zu senden. Die Anwendung auf Basis von Python und PySide6 verbindet Dateinamen, Metadaten, Frame-OCR und lokale Bildmodelle. BGE-M3 unterstützt den Inhaltsabgleich; verschobene Dateien lassen sich stapelweise wieder an ihren Ausgangsort zurückbringen.

  • Mehrstufige Analyse: Dateinamen, Metadaten, RapidOCR und lokale Bildmodelle mit einem Datei-Fingerprint-Cache verbinden.
  • Zwei Klassifizierungsmodi: Analysesignale gewichten oder Frame-Stichproben mit BGE-M3-Embeddings und Abstimmung vergleichen.
  • Lokale KI-Laufzeit: Ollama oder LM Studio nach Einrichtung offline nutzen und VRAM beim Beenden freigeben.
PySide6Ollama / LM StudioBGE-M3RapidOCR
WindowsLinuxmacOS
Lebenslange Lizenz
9€/ einmalig
Kein AboEinmal zahlen, für immer
Programmdetails anzeigen
Über den Entwickler & Maker

Entwicklerprofil & Hardware-Labor

KI-Softwareingenieur, Desktop-Architekt und Hardware-Maker mit Fokus auf performante lokale KI-Inferenz, native Desktop-Tools und präzisen 3D-Druck.

Verfügbar für Projekte & Aufträge

Mateusz Wójcik

AI Software Engineer & 3D Maker

Dortmund, NRW, Deutschland

Was ich entwickle & baue

Ich entwickle und implementiere hochperformante native Desktop-Software in Tauri, Rust, C++ und Python mit Multi-Thread-Architektur und direkter GPU-Hardwarebeschleunigung (CUDA, Tensor Cores, Vulkan NCNN). Mein Schwerpunkt liegt auf 100% lokalen, autarken KI-Pipelines (VLM-Vision-Inferenz, LLMs, neuronales Super-Resolution und Frame-Interpolation), CLI-Tools sowie robusten PowerShell- und Bash-Automatisierungsskripten.

// Rust// C++// Python// TypeScript// React// Tauri// PowerShell// Bash
Mateusz Wójcik — KI-Softwareingenieur und 3D-Maker
Maker & DevDortmund
3D-Druck3D-ModellierungGrafikVideoverarbeitungLokale KIAutomatisierung

Kompetenzen & Werkzeuge

Volle Beherrschung von nativer Softwareentwicklung über KI-Beschleunigung bis zur Mechanik

Native Desktop-Apps & Systemautomatisierung

Hochperformante Desktop-Anwendungen entwickelt in Rust, C++ und Tauri, ergänzt durch tiefgreifende PowerShell- und Python-Automatisierung. Optimiert für minimale RAM-Nutzung, blitzschnelles I/O und saubere OS-Integration ohne unnötige Laufzeitumgebungen.

Neuronales Video-Upscaling & Frame-Generierung

Umfassendes Know-how moderner FFmpeg 7.x Hardware-Pipelines (NVENC/QSV/AMF), Vulkan NCNN-Inferenz, Real-ESRGAN/Real-CUGAN Super-Resolution und RIFE 4.26 für artefaktfreie 60/120/240 FPS Frame-Interpolation mit Szenenschnitt-Schutz.

Lokale On-Device KI & Vision-Modelle (Local-First)

Bereitstellung lokaler Vision-Language-Modelle (VLM), LLMs und ONNX Runtime / TensorRT Engines via LM Studio und Ollama. Vollständig autonome Offline-Inferenz ohne API-Keys, Token-Kosten und mit garantierter Vertraulichkeit.

3D-Hardware-Labor & Präzisions-Prototyping

Ganzheitliches technisches Prototyping: parametrische CAD-Konstruktion in Autodesk Fusion 360, CoreXY-Kinematik, Klipper/Moonraker-Firmwareabstimmung, Wirbelstrom-Sensoren (Eddy) und Fertigung aus technischen Polymeren (ASA, PETG-CF) und 8K UV-Harz.

Ingenieurprinzipien

  • Kompromissloser Datenschutz (Local-First)

  • Bare-Metal & Native Hardware-Performance

  • Dauerhafter Wert & Vollständiges Eigentum

  • Sauberer Code & Vollständige Transparenz

Entwicklungsprozess & Fertigung

Vom realen Problem bis zum marktreifen Release

  1. 01Engpässe identifizieren & analysieren

  2. 02Native Engine & Ergonomisches GUI

  3. 03Umfassende Hardware-Stresstests

  4. 04Release, Dokumentation & Betreuung

Planen Sie ein individuelles Softwareprojekt, eine KI-Automatisierung oder einen präzisen 3D-Druckauftrag? Schreiben Sie mir direkt.

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Automatisierung & Dev-Skripte

CLI-Tools & Automatisierungs-Workflows

Codebeispiele für lokale Dateiklassifizierung und Klipper-Integration. Abhängigkeiten prüfen und Code vor Gebrauch anpassen. Mit Dateikopien testen; Druckerbefehle erfordern Aufsicht und eine zum Gerät passende Konfiguration.

ai-file-classifier.ps1

KI & Medien

PowerShell-7-Stapeldatei-Klassifikator mit lokalen VLM-API-Endpunkten für Bild/Video-Analyse und SQLite-Deduplizierung. Datenschutzorientiert, vollständig offline.

PowerShell 7SQLiteLocal VLMFFmpegExifTool
powershell
param(
    [string]$Path = ".",
    [string]$VlmEndpoint = "http://localhost:8080/vision"
)

# SQLite dedup database
$dbPath = "$PSScriptRoot/file_index.db"
$conn = New-Object System.Data.SQLite.SQLiteConnection
$conn.ConnectionString = "Data Source=$dbPath;Version=3;"
$conn.Open()

# Ensure schema
$cmd = $conn.CreateCommand()
$cmd.CommandText = @"
CREATE TABLE IF NOT EXISTS file_index (
    hash TEXT PRIMARY KEY,
    path TEXT,
    tag TEXT,
    category TEXT,
    processed_at TEXT DEFAULT (datetime('now'))
)
"@
$cmd.ExecuteNonQuery()

# Batch process files
$files = Get-ChildItem $Path -Recurse -File |
    Where-Object { $_.Extension -match '\.(jpg|png|mp4|avi)$' }

foreach ($file in $files) {
    $hash = (Get-FileHash $file.FullName).Hash

    # Skip duplicates
    $check = $conn.CreateCommand()
    $check.CommandText = "SELECT 1 FROM file_index WHERE hash = @h"
    $check.Parameters.AddWithValue("@h", $hash) | Out-Null
    $exists = $check.ExecuteScalar()
    if ($exists) { continue }

    # Send to local VLM for classification
    $bytes = [Convert]::ToBase64String(
        [IO.File]::ReadAllBytes($file.FullName)
    )
    $body = @{ image = $bytes } | ConvertTo-Json
    $result = Invoke-RestMethod -Uri $VlmEndpoint -Method Post -Body $body -ContentType "application/json"

    # Auto-organize into semantic folders
    $targetDir = Join-Path $Path $result.category
    if (-not (Test-Path $targetDir)) {
        New-Item -ItemType Directory -Path $targetDir
    }
    Move-Item $file.FullName (Join-Path $targetDir $file.Name)

    # Record in SQLite
    $ins = $conn.CreateCommand()
    $ins.CommandText = @"
INSERT INTO file_index (hash, path, tag, category)
VALUES (@h, @p, @t, @c)
"@
    $ins.Parameters.AddWithValue("@h", $hash) | Out-Null
    $ins.Parameters.AddWithValue("@p", $targetDir) | Out-Null
    $ins.Parameters.AddWithValue("@t", $result.tag) | Out-Null
    $ins.Parameters.AddWithValue("@c", $result.category) | Out-Null
    $ins.ExecuteNonQuery()
}
$conn.Close()

klipper-auto-calibrate.py

3D-Druck

Klipper automatische Bed-Mesh- und Düsen-Thermal-Expansion-Kalibrierungsroutine. Verbindet über Moonraker-WebSocket, führt Probing-Zyklen aus und speichert optimierte Profile.

PythonKlipperMoonrakerWebSocketBed Mesh
python
import asyncio
import json
import websockets

MOONRAKER_WS = "ws://127.0.0.1:7125/websocket"

async def send_gcode(ws, gcode: str):
    """Send a G-code command via Moonraker WebSocket."""
    msg = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "printer.gcode.script",
        "params": {"script": gcode},
        "id": None
    }
    await ws.send(json.dumps(msg))
    response = await ws.recv()
    return json.loads(response)

async def auto_calibrate():
    """Run full bed mesh + thermal calibration cycle."""
    async with websockets.connect(MOONRAKER_WS) as ws:
        # Home all axes
        await send_gcode(ws, "G28")

        # Heat nozzle for thermal expansion compensation
        await send_gcode(ws, "M109 S210")
        print("[+] Nozzle at 210C — measuring thermal drift...")

        # Run bed mesh calibration
        await send_gcode(ws, "BED_MESH_CALIBRATE")
        print("[+] Bed mesh calibrated")

        # Measure nozzle offset at temp
        await send_gcode(ws, "PROBE_CALIBRATE")
        print("[+] Probe offset captured at operating temp")

        # Save config profile
        await send_gcode(ws, "SAVE_CONFIG")
        print("[+] Configuration saved to printer.cfg")

        # Park toolhead
        await send_gcode(ws, "G1 X0 Y0 Z20 F3000")

asyncio.run(auto_calibrate())
Tech Stack & Werkzeuge

Werkzeuge des Handels

Die Sprachen, Frameworks und Werkzeuge, mit denen ich alles entwickle — von Low-Level-Desktop-Apps über 3D-Druck-Firmware bis zu KI-Inferenz-Pipelines.

Sprachen & Frameworks

Rust
C++
Python
TypeScript
React
Tauri
PowerShell
Bash

3D & Engineering

Fusion 360
Blender
OrcaSlicer
Chitubox
Klipper Firmware
CoreXY Tuning
SLA Resin Calibration
ZBrush

KI & Systeme

Ollama
LM Studio
ComfyUI
Vulkan NCNN
SQLite
Linux
Apache
FFmpeg
Kontakt

Individuelle Auftragsentwicklung & Support

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Werkstatt in Dortmund, NRW: Softwarelizenzen digital. Individuelle 3D-Drucke nach Absprache zur Abholung oder Versand. Kein Laden mit Öffnungszeiten — zuerst schreiben.

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