Vom Breadboard zur Stadt-Heatmap: Wie KI-gestütztes Programmieren ein Open-Source-Bürgerprojekt ermöglicht
Eine Person, ein Breadboard, ein KI-Codingassistent – und 22 Tage später ein konkretes Projekt mit der Stadt Winterthur, Empa und Stadtbus Winterthur: PartTech Winterthur baut ein dezentrales Luftqualitäts-Messnetz aus Open-Source-Sensoren auf Trolleybussen. Diese Session zeigt, wie strukturiertes KI-Prompting (statt «Vibe Coding») ein solches Projekt überhaupt erst möglich macht – und warum der Workflow selbst ein Beitrag zu digitaler Nachhaltigkeit ist.
Winterthur ist offiziell Luftsanierungsgebiet, aber eine einzige Fixmessstation für 116'000 Einwohner:innen liefert Punkte, keine Karte. Genau hier setzt PartTech Winterthur an: ein dezentrales Netz kostengünstiger, autarker Luftqualitätssensoren, die nicht-invasiv auf Trolleybussen montiert werden und so täglich eine hyperlokale Heatmap des gesamten Stadtgebiets erzeugen. Die Daten sollen als Open Government Data verfügbar werden, kalibriert in Zusammenarbeit mit der Empa und verifiziert mit der OSTLUFT-Messstation Veltheim.
Das Bemerkenswerte: Das Projekt startete als Idee einer einzelnen Person mit einem ESP32 auf dem Schreibtisch – und wuchs in wenigen Monaten zu einem WinLab-Projekt der Stadt Winterthur mit Partnern wie Stadtbus Winterthur und des lokalen FabLabs. Möglich gemacht hat das ein klar strukturierter Workflow mit KI-Codingassistenten wie Claude Code.
In dieser Session zeige ich anhand des PartTech-Beispiels den Unterschied zwischen zwei Ansätzen:
«Vibe Coding»: Knapp prompten, generierten Code kopieren, hoffen, dass es läuft. Schnell, aber undurchschaubar – und für ein Projekt mit wissenschaftlicher Kalibrierung und Open-Source-Anspruch ungeeignet.
Strukturiertes Vorgehen: Aus der Spezifikation entsteht ein Umsetzungsplan, bevor auch nur eine Zeile Code geschrieben wird.
Die Teilnehmenden nehmen einen konkreten, sofort anwendbaren Workflow mit, und ein Praxisbeispiel, das zeigt wie KI nicht als Black-Box-Beschleuniger, sondern als Werkzeug für offene, nachvollziehbare und gemeinwohlorientierte Digitalisierung eingesetzt werden kann.
Lernziele / Take-aways
Die Teilnehmenden …
sehen an einem realen Bürger:innen-Projekt, wie strukturiertes Prompting funktioniert.
verstehen, warum «Vibe Coding» und digitale Nachhaltigkeit schwer zusammengehen – und welche Praxis stattdessen trägt.
erkennen, wie KI-Tools Einzelpersonen und kleine Vereine in die Lage versetzen, Open-Source- und Open-Data-Projekte mit Substanz umzusetzen.
nehmen Impulse mit, wie sich KI-Einsatz ressourcenschonender, souveräner und im Sinne der digitalen Nachhaltigkeit gestalten lässt.
Markus ist ein Maker, der Technik, Elektronik, Software und KI für neuartige Projekte verbindet