Sebastian Glöckner: Beleg-Scanner – Kontoauszug rein, fehlende Belege raus (komplett lokal
Sebastian Glöckner erzaehlt im Interview, wie Beleg-Scanner – Kontoauszug rein, fehlende Belege raus (komplett lokal) mit AI Coding entsteht.
Claude
Claude Code
Warum dieses Interview
Sebastian Glöckner stellt Beleg-Scanner – Kontoauszug rein, fehlende Belege raus (komplett lokal) vor. Kennst du das? Am Monatsende liegt der Kontoauszug vor dir, mit Dutzenden Buchungen. Zu jeder brauchst du einen Beleg, sonst fehlt der Nachweis für Steuerberater und Finanzamt. Bisher hieß das: Zeile für Zeile durchgehen und in Hunderten Dateien nach der passenden Rechnung suchen. Der Beleg-Scanner nimmt dir das ab: Kontoauszug rein, Belegordner zeigen, fertig. Er durchkämmt den ganzen Ordner mit allen Unterordnern, egal wie wild du abgelegt hast, und sagt dir bei jeder Buchung: ✓ Beleg gefunden, ✗ Beleg fehlt oder – kein Beleg nötig. Was ihn so stark macht: – Du siehst sofort, was fehlt. Ein Klick auf „Beleg fehlt“, und du hast deine To-do-Liste für den Monat. – Er findet auch schwierige Belege: Dateien, die nur „Rechnung.pdf“ heißen, findet er über Betrag und Rechnungsnummer im Inhalt. Zahlungen in Dollar ordnet er der passenden Rechnung zu, und selbst PDFs mit unlesbarem Text, zum Beispiel die Rechnungen von Meta, liest er. – Er weiß, was keinen Beleg braucht: Gehalt, Umbuchungen und Ähnliches überspringt er von selbst. Eigene Regeln ergänzt du ohne Programmieren. – Er versteht mehrere Konten: Kontoauszüge als PDF oder CSV von verschiedenen Banken und Kreditkarten. – Du hast das letzte Wort: Passt etwas nicht, ordnest du den Beleg per Klick selbst zu, und er merkt es sich. Zu jeder Entscheidung zeigt er dir, warum. – Deine Finanzdaten bleiben bei dir: Alles läuft auf deinem eigenen Rechner, nichts wird hochgeladen, keine Cloud.
Sebastian, woran feilst du gerade beim Beleg-Scanner – dem lokalen Matching von Kontoauszug und Belegordner – und welche Rolle spielt AI Coding dabei?
ein größtes Thema gerade: Der Beleg-Scanner soll nicht nur bei einer Bank funktionieren, sondern bei allen meinen Konten. Jede Bank liefert ihre Kontoauszüge anders: PDF oder CSV, andere Spalten, andere Schreibweisen. Wenn ich etwas für die eine Bank verbessert hatte, ging bei der nächsten plötzlich etwas nicht mehr. Deshalb ist das Programm jetzt in Bank-Profile mit eigenen Regeln aufgeteilt, die ich ohne Neustart anpassen kann.
Der härteste Brocken war ein Beleg, der „nicht gefunden“ wurde, obwohl der Betrag klar im PDF stand. Ursache: Das PDF speichert seinen Text verschlüsselt, aus „Rechnung“ wird „5HFKQXQJ“, und die Ziffern fehlen ganz. Das Programm liest solche PDFs jetzt trotzdem. Dazu kommen Zahlungen in Fremdwährung: Auf dem Beleg steht der Dollar-Betrag, auf dem Kontoauszug der Euro-Betrag.
AI Coding ist dabei mein Werkzeug: Ich bringe die echten Problemfälle, meistens als Screenshot, und Claude Code findet die Ursache, baut die Lösung und prüft sie gegen meine echten Dateien. Ich entscheide, was das Programm tun soll und was nicht, zum Beispiel, dass ein Kontoauszug nie als Beleg vorgeschlagen wird. Und weil alles lokal läuft, bleiben meine Finanzdaten auf meinem Rechner.
Mit Claude und Claude Code, Ollama lokal sowie Python, FastAPI und pdfplumber: Welche LLMs, welchen Harness und Techstack setzt du ein, und arbeitest du mit Sub-Agents, Skills oder MCP?
LLMs: Im Programm läuft ein lokales Modell, Qwen 2.5 (7B) über Ollama. Es liest Kontoauszug-PDFs aus und entscheidet nur die Zweifelsfälle bei der Beleg-Zuordnung. Alles Eindeutige entscheidet normaler Code, und so bleiben die Finanzdaten auf meinem Rechner. Gebaut habe ich das Programm mit Claude über Claude Code.
Harness: Claude Code, zuerst im Terminal Warp, inzwischen in der Claude-Desktop-App. Es liest den Code, ändert Dateien und führt Befehle im Terminal aus. In der Desktop-App prüft es die Oberfläche außerdem im eingebauten Browser. Ich gebe echte Problemfälle meist als Screenshot rein und bekomme Ursache, Lösung und Test zurück.
Techstack: Python, FastAPI und Uvicorn, pdfplumber und pypdf zum Lesen der PDFs, Ollama für das lokale Modell, eine Oberfläche in Vanilla-JavaScript mit Tailwind, Live-Fortschritt per Server-Sent Events, Regeln als JSON-Dateien.
MCP: Claude testet die Oberfläche über den eingebauten Browser, das ist ein MCP-Werkzeug
Wie viele Tokens, Entwicklungsstunden und welche KI-Kosten stecken bislang im Beleg-Scanner mit seinem lokalen Stack aus Claude, Ollama und FastAPI?
Grob geschätzt stecken bisher 20 bis 30 Stunden reine Arbeitszeit im Beleg-Scanner, rund 2 bis 3 Millionen Tokens Ausgabe und insgesamt etwa 0,4 bis 0,5 Milliarden verarbeitete Tokens, das meiste davon wiederverwendeter Kontext. Zum Listenpreis der Claude-API (Sonnet 5.5) entspräche das grob 140 bis 210 US-Dollar. Gemessen habe ich nur die letzten Wochen in der Claude-Desktop-App (rund 5 Stunden), die Vorarbeit in Warp habe ich hochgerechnet. Der lokale Teil kostet nichts: Das Modell läuft über Ollama auf meinem Rechner, es fallen keine API-Gebühren an.
Sebastian, wie viele Jahre entwickelst du schon Software – und seit wann gehört AI Coding zu deinem Werkzeugkasten?
Ich programmiere seit 2008, aber nie als klassischer Softwareentwickler: Angefangen habe ich mit kleinen Makros und Programmierung in SAP, seit etwa 2015 baue ich richtige Workflow-Automatisierungen. Das sind rund 18 Jahre Programmieren. AI Coding gehört seit 2024 zu meinem Werkzeugkasten. Damit konnte ich den Schritt von Makros und Automatisierungen zu einer richtigen Anwendung machen, wie dem Beleg-Scanner.
Dein Beleg-Scanner ist reine lokale Software – können KI-Agenten bald eigenständig Hardware entwickeln, und wo siehst du heute die größten technischen Grenzen?
Ehrlich gesagt sind die technischen Hürden heute gar nicht das größte Problem. Die KI schreibt den Code. Schwierig ist das Prozessverständnis: Wer nicht versteht, wie ein Ablauf wirklich funktioniert, kann ihn auch der KI nicht beschreiben und bekommt dann ein Programm, das zwar läuft, aber das Falsche tut.
Beim Beleg-Scanner hat die KI die Technik geliefert. Die eigentliche Arbeit war, den Prozess zu verstehen: Welche Buchung braucht überhaupt einen Beleg? Warum ist ein Kontoauszug nie ein Beleg? Was ist mit Abschlagszahlungen wie bei Google Ads? Das sind keine Technikfragen, sondern Prozessfragen. Ich beobachte, dass viele jetzt meinen, sie könnten alles programmieren, weil die KI so schnell Code liefert. Logisches Denken und Prozessverständnis nimmt sie einem aber nicht ab.
Technische Grenzen gibt es natürlich auch, zum Beispiel erfinden kleine lokale Modelle manchmal Zahlen, deshalb prüft normaler Code ihre Ergebnisse nach. Die lassen sich aber lösen. Bei Hardware kommt dazu, dass Material, Fertigung und Tests in der echten Welt jede Runde langsamer und teurer machen. Ich glaube, dass Agenten auch dort bald viel liefern können, aber der Engpass bleibt der Mensch, der sauber beschreibt, was gebaut werden soll.