Das Problem
Jeder Haustierbesitzer hat sich schon gefragt, was dieses Bellen wirklich bedeuten sollte. Die Apps, die angeblich Tiere übersetzen, sind entweder Spielzeuge mit vorgefertigten Witzen, oder sie versprechen eine Wissenschaft, die es nicht gibt. Die Idee hinter Dicitencell AI war, zugleich ehrlich und witzig zu sein: ein Dolmetscher, der zugibt, dass er rät, den Kontext liest und auf Neapolitanisch antwortet. Außerdem sollte er bereit sein, zu einer kostenpflichtigen App und einer iOS-App zu wachsen.
Was ich gebaut habe
Ich habe eine Web-App entwickelt, mit der Sie Ihr Haustier aufnehmen, und die App sagt Ihnen, was es „gesagt“ hat, todernst und mit Pointe.
- Vom Tier zum Menschen – Sie nehmen bis zu 15 Sekunden im Browser auf und wählen einen Kontext. Die Engine liefert eine Emotion, eine wahrscheinliche Absicht, eine ernsthafte Deutung des Verhaltens, einen Einzeiler auf Neapolitanisch, einen Konfidenzwert und bei Bedarf einen Sicherheitshinweis.
- Vom Menschen zum Tier – Sie tippen, was Sie sagen möchten, und erhalten Tipps zu Tonfall, Geste und einem kurzen Kommando, dazu ein synthetisches Bellen oder Miauen. Die Laute werden im Code erzeugt und klar als Simulation gekennzeichnet.
- Sieben Stufen Neapolitanisch – von „Light“ bis „Hund aus dem Viertel“ und „Aristokratische Katze“.
- Tierprofile – Fotos, Rasse, Charakter und Gewohnheiten fließen direkt in den Prompt ein, sodass eine faule Katze und ein überdrehter Welpe nicht denselben Spruch bekommen. Ein Übersetzungsverlauf und ein Onboarding in sechs Schritten runden den Ablauf ab.
- Austauschbare KI-Engine – Die App spricht mit einer einzigen Schnittstelle. Der Claude-Adapter verlangt striktes JSON und validiert es mit Zod. Fehlt der Schlüssel oder ist die Antwort fehlerhaft, übernimmt eine simulierte Engine, sodass der Nutzer immer eine Antwort erhält.
- Admin-Panel – Nutzer und API-Schlüssel werden in der App verwaltet. Die Einstellungen für die ElevenLabs-Stimme und Stripe-Zahlungen sind für die nächste Phase bereits vorhanden.
Womit es gebaut ist
Next.js 14 mit dem App Router, striktes TypeScript, React 18 und Tailwind CSS. Supabase stellt Postgres, Authentifizierung und Speicher bereit. Das Schema umfasst 15 Tabellen, alle mit Row-Level Security, sodass Nutzer nur ihre eigenen Tiere und Übersetzungen lesen können. Die KI läuft auf Anthropic Claude über das offizielle SDK, ausschließlich auf dem Server. Zod validiert Eingaben und KI-Ausgaben; Vitest-Tests decken die Engine ab.
Warum so gebaut
Ich habe sie API-first gebaut. Die gesamte Logik liegt in Serverdiensten hinter REST-Routen, und die Weboberfläche ist nur ein Client unter mehreren. Die geplante SwiftUI-App für das iPhone wird dieselben Routen aufrufen, statt die Logik neu zu schreiben. Der kostenpflichtige Zugang funktioniert genauso: Ein interner Tarif (free, premium, admin) liegt in der Datenbank, und Stripe oder StoreKit setzen ihn nur.
