Was ist eggsAI?
eggsAI ist unsere eigene KI-Plattform auf Basis von Open WebUI.
Ihr kennt vermutlich schon ChatGPT oder ähnliche KI-Chats. eggsAI funktioniert auf den ersten Blick ähnlich: Ihr schreibt mit einer KI, könnt Modelle auswählen, Dateien hochladen, recherchieren lassen oder Inhalte erstellen. Der wichtige Unterschied liegt im Rahmen.
eggsAI läuft nicht auf einer öffentlichen Chatplattform, sondern in einem dedizierten AWS-Account. Die Instanz wird von eggs unimedia betrieben und in der AWS-Region eu-central-1 / Frankfurt gehostet.
Das Ziel ist nicht „noch ein Chatbot", sondern eine kontrollierte Arbeitsumgebung für KI im Alltag: mit eigenen Nutzern, freigegebenen Funktionen, teilbaren Inhalten, Knowledge Bases, Skills und angebundenen Tools wie Confluence und Jira.
Erreichbar unter ai.eggs.de – der Login funktioniert einfach per Microsoft-Account. Wenn Funktionen nicht sichtbar sind, liegt das meistens daran, dass sie für den eigenen Account noch nicht freigeschaltet sind.
Privater Rahmen
Dedizierter AWS-Account, geregelter Zugriff, Betrieb durch eggs, Hosting in Frankfurt.
Geteiltes Wissen
Notes, Knowledge Bases und Skills können bewusst gepflegt und mit Kolleginnen und Kollegen geteilt werden.
Integriert
Direkter Zugriff auf Confluence und Jira über MCP – lesend und schreibend, direkt aus dem Chat.
Modell-Auswahl
eggsAI bietet Zugriff auf Modelle verschiedener Anbieter. Je nach Aufgabe lohnt sich die bewusste Wahl – Modelle unterscheiden sich in Qualität, Geschwindigkeit und Kosten.
Claude Sonnet für die meisten Aufgaben. Haiku oder Nova Lite für einfache, schnelle Aufgaben. Opus oder o1 nur bewusst für besonders anspruchsvolle Aufgaben einsetzen. Klare, kurze Prompts sind oft günstiger und besser.
Tipp: Modellname hovern für Preisinformation.
Read more →Arbeiten mit eggsAI
Dieser Abschnitt zeigt, wie ihr eggsAI im Alltag effektiv nutzt – von guten Prompts über Wissensmanagement und Recherche bis hin zu Integrationen und Teamarbeit in Kanälen.
Die Qualität der Antwort hängt stark davon ab, wie klar die Aufgabe gestellt ist. Gute Prompts sind keine Magie. Sie geben der KI genug Kontext, Ziel und Rahmen.
Gute Prompts enthalten meistens
- Ziel: Was soll am Ende herauskommen?
- Kontext: Worum geht es, für wen ist es, was ist wichtig?
- Rolle: Aus welcher Perspektive soll die KI denken?
- Format: Tabelle, Mail, Konzept, Checkliste, Entscheidungsgrundlage?
- Kriterien: Was macht ein gutes Ergebnis aus?
Prompt Optimizer
In eggsAI gibt es bereits einen vorgefertigten Prompt, der beim Formulieren besserer Prompts hilft.
Wenn ihr nicht sicher seid, wie ihr eine Aufgabe gut formulieren sollt, könnt ihr den Prompt-Optimizer-Prompt nutzen und euren Rohgedanken zuerst verbessern lassen.
Bessere Prompt-Beispiele
Text überarbeiten
Dokument analysieren
Ideen entwickeln
Praktische Grundregeln
Lieber iterieren
Ein guter Workflow ist oft: erst strukturieren lassen, dann kritisieren lassen, dann verbessern lassen, dann kürzen oder finalisieren lassen.
Rückfragen erlauben
Wenn die Aufgabe unklar ist: „Stelle mir zuerst bis zu fünf Rückfragen, bevor du antwortest."
Format mitgeben
Wenn ihr eine Tabelle, Checkliste oder Entscheidungsgrundlage wollt, schreibt das direkt in den Prompt.
Kritisch nutzen
Fragt nicht nur nach Texten, sondern auch: Was fehlt? Welche Risiken übersehe ich? Wo ist das zu allgemein?
Wissensmanagement
eggsAI bietet verschiedene Möglichkeiten, Wissen und Arbeitsweisen dauerhaft festzuhalten – über einzelne Chats hinaus. Die folgende Übersicht hilft dabei, das richtige Werkzeug für den jeweiligen Anwendungsfall zu finden.
Prompts und Prompt Sharing
Prompts sind gespeicherte Anweisungen, die sich per Slash-Command direkt im Chat aufrufen lassen. Einfach /befehl eingeben und der vollständige Prompt wird sofort ausgeführt. Öffentliche Prompts erscheinen bei allen in den /-Vorschlägen, private bleiben im eigenen Arbeitsbereich.
👉 Neuen Prompt anlegen: Sidebar → Arbeitsbereich → Prompts → "+ Neuer Prompt"
👉 Prompt teilen: Sidebar → Arbeitsbereich → Prompts → Prompt anklicken → "Zugriff" → unter "Zugriff gewähren" auswählen, wer den Prompt verwenden kann.
Memories
eggsAI kann sich Informationen über dich und deine Arbeitsweise merken – über einzelne Chats hinaus. Diese Erinnerungen werden automatisch als Kontext in neue Gespräche eingebracht.
Memories werden entweder automatisch gespeichert (wenn ein Modell mit Native Function Calling läuft) oder ihr legt sie manuell an. Gute Modelle entscheiden selbst, was es wert ist, gespeichert zu werden.
- „Ich arbeite hauptsächlich an Frontend-Projekten mit React.“
- „Antworten bitte immer auf Deutsch, auch wenn ich auf Englisch frage.“
- „Ich bevorzuge kurze, direkte Antworten ohne viel Einleitung.“
- „Meine Zielgruppe sind meistens Marketingentscheider im Mittelstand.“
Notizen
Notes sind dauerhafte Dokumente innerhalb von eggsAI – für Inhalte, die über einzelne Chats hinaus bestehen sollen: Briefings, Checklisten, Rechercheergebnisse, Projektkontext. Im Gegensatz zu Memories, die automatisch im Hintergrund wirken, legt man Notes bewusst an und bringt sie gezielt als Kontext in Chats ein.
Geeignet für
- Projektkontext
- Briefings
- Wiederverwendbare Informationen
- Rechercheergebnisse
- Zwischenstände
- Checklisten und Textbausteine
Im Chat mit Notes arbeiten
- „Erstelle daraus eine neue Note.“
- „Suche die passende Note zu diesem Thema.“
- „Aktualisiere die bestehende Note mit diesen Informationen.“
- „Nutze diese Note als Kontext für die nächste Antwort.“
👉 Neue Notiz anlegen: Sidebar → Notizen → "+ Neue Notiz"
👉 Notiz in Chat einbinden: + → Notizen anhängen.
Tipp: Im Notes-Editor könnt ihr Text markieren und per KI direkt verbessern lassen (AI Enhance) – ohne den Chat zu öffnen.
Read more →Wissen
Unter "Wissen" findest du Dokumentensammlungen, die die KI per Suche durchsucht – sie findet relevante Abschnitte nach Bedeutung, nicht nur nach Stichworten. Das ist die richtige Wahl für größere Dokumentenmengen wie Leitfäden, Styleguides oder Projektunterlagen.
Geeignet für
- Leitfäden
- Projektunterlagen
- Styleguides
- Prozessdokumente
- Technische Dokumentation
- FAQs und wiederkehrende Briefings
Teilen und pflegen
"Wissen" kann geteilt werden. Es kann unterschieden werden, ob andere nur lesen dürfen oder auch Schreibzugriff haben.
Sinnvolles Modell: Eine Person pflegt das "Wissen", andere nutzen es im Chat.
Notizen injizieren den vollständigen Inhalt direkt in den Chat – ideal für einzelne, kuratierte Dokumente, bei denen jedes Wort zählt. "Wissen" durchsucht große Dokumentenmengen per RAG und liefert nur die relevanten Abschnitte – ideal, wenn der gesamte Inhalt zu groß für den Kontext wäre. Alternativ gibt es den Full Context Mode: Damit wird ein ganzes Dokument ohne Chunking vollständig injiziert – sinnvoll wenn kein Detail verloren gehen darf.
👉 Neues Wissen anlegen: Sidebar → Arbeitsbereich → Wissen → "+ Neues Wissen"
Skills
Skills sind wiederverwendbare Anweisungen, die beschreiben wie die KI an eine Aufgabe herangehen soll – in einfachem Markdown, ohne Code. Während Prompts eine konkrete Aufgabe stellen, legen Skills die Arbeitsweise fest: Stilregeln, Review-Kriterien, Analyse-Workflows.
- Texte nach eggs-Stilregeln überarbeiten
- Briefings auf Vollständigkeit prüfen
- Kundenfeedback strukturiert auswerten
- Code Reviews nach definierten Kriterien durchführen
👉 Im Chat per $ aufrufen oder über + → Integrationen für den aktuellen Chat aktivieren.
Ein Prompt ist eher eine gute Aufgabenstellung. Ein Skill ist eher eine wiederverwendbare Arbeitsanweisung. Wenn ein Prompt häufiger gebraucht wird oder als Standard für ein Team dienen soll, kann daraus später ein Skill werden.
Dateien & Recherche
Dokumentenanalyse
Dateien können direkt in den Chat hochgeladen werden. eggsAI liest PDFs, Word-Dokumente, Tabellen und mehr – und arbeitet auf Basis des Inhalts.
- Vertrag hochladen und nach Kündigungsfristen oder Risiken fragen
- Excel-Tabelle hochladen und eine Zusammenfassung oder ein Diagramm erstellen lassen
- Pitch Deck hochladen und Feedback aus Kundenperspektive einholen
- Mehrere E-Mails hochladen und alle Deadlines oder Aufgaben herausfiltern lassen
- JSON oder HTML hochladen und den Inhalt in lesbarer Form erklären lassen
Wichtig: Gebt der KI nicht nur die Datei, sondern auch eine klare Aufgabe.
Beispiel
Web-Suche
eggsAI kann aktuelle Informationen aus dem Web abrufen. Die Websuche ist nicht automatisch aktiv – im Integrationen-Menü (Icon neben +) bei Bedarf aktivieren.
Sinnvoll für: aktuelle Themen, Markt- oder Wettbewerbsrecherche, technische Dokumentation, Trends. Quellen bei wichtigen Themen immer prüfen.
- Agentic Search: Mit Native Function Calling kann die KI selbstständig im Web recherchieren, Fakten prüfen und Links folgen – ohne dass ihr jeden Schritt steuern müsst.
- Suchergebnisse speichern: Gefundene Webseiten können direkt als "Wissen" gespeichert werden – ideal um eine Recherche-Sammlung aufzubauen.
Bild-Generierung
eggsAI kann direkt im Chat Bilder generieren, bearbeiten und kombinieren. Den Bild-Toggle im Integrationen-Menü (Icon neben +) aktivieren, dann beschreiben was generiert werden soll – das Bild erscheint direkt in der Antwort.
- Bild generieren: Bild-Toggle einschalten, Prompt eingeben, Senden.
- Bild bearbeiten: Bild hochladen und per Prompt ändern lassen – z. B. "Ersetze den Hintergrund durch einen Sonnenuntergang."
- Bilder kombinieren: Mehrere Bilder hochladen und zu einer neuen Szene zusammenfügen lassen.
- Visualisierungen, Moodboards oder Konzeptskizzen schnell erstellen.
Reasoning
Bestimmte Modelle unterstützen einen erweiterten Denkmodus. Dabei arbeitet die KI ein Problem schrittweise durch, bevor sie antwortet – das verbessert die Qualität bei komplexen Aufgaben.
Typische Anwendungsfälle: logische Analysen, mehrstufige Entscheidungen, komplexe Planungsaufgaben. Nicht sinnvoll für einfache Texte, Zusammenfassungen oder schnelle Antworten – dort ist z. B. Claude Sonnet schneller und günstiger.
- Reasoning-Modelle (z. B. o1, o3-mini, o4-mini) denken intern in sogenannten Thinking-Blöcken – diese werden in eggsAI als aufklappbarer "Thought"-Bereich angezeigt, nicht als Teil der eigentlichen Antwort.
- Aktivieren: Integrationen-Menü (Icon neben +) → Reasoning Toggle einschalten.
- Reasoning Effort: Manche Modelle erlauben die Einstellung low / medium / high – steuerbar über Chat Controls → Erweiterte Parameter.
Code Execution
Der Code Interpreter führt Python direkt im Browser aus (via Pyodide/WebAssembly) – kein Setup nötig. Gut geeignet für Datenvisualisierung, einfache Berechnungen und Dateiverarbeitung. Nicht geeignet für große Datensätze, CPU-intensive Aufgaben oder Pakete außerhalb der verfügbaren Libraries.
Ihr könnt eggsAI zum Beispiel bitten, aus einer Tabelle ein Diagramm mit matplotlib zu erstellen. Die KI erzeugt dann Python-Code in einer Code-Box. Hochgeladene Dateien sind automatisch verfügbar – einfach im Chat anhängen.
Aktivieren: Integrationen-Menü (Icon neben +) → Code-Interpreter einschalten. Wenn der Python-Code angezeigt wird, findet ihr rechts oben an der Code-Box einen kleinen Button „Ausführen“. Damit wird der Code direkt gestartet. Das erzeugte Diagramm kann anschließend per Rechtsklick gespeichert werden.
Verfügbare Libraries: numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, scipy, sympy, requests, beautifulsoup4 u. a.
Gut geeignet für
- Monats- oder Projekt-KPIs visualisieren
- Daten als Balken- oder Liniendiagramm darstellen
- Auslastung und Termintreue als Linienchart zeigen
- Mehrere Kennzahlen kombinieren
- Diagramme farblich an ein Branding anpassen
Beispiel-Prompt
„Nutze die Tabelle als fertigen Datensatz. Erstelle mit matplotlib ein gestapeltes Balkendiagramm. Hebe eine Kategorie in Gelb #FAB900 hervor und verwende für die anderen Reihen ruhige dunkle Grau- und Blautöne.“
Tipp: Am besten mit einem bereits vorbereiteten Datensatz starten – dann kann eggsAI sich vollständig auf Visualisierung, Layout und Styling konzentrieren.
Read more →Kanäle
Kanäle sind persistente, geteilte Räume, in denen Menschen und KI-Modelle gemeinsam in einer Timeline kommunizieren. Anders als private Einzelchats sind Kanäle für Teams gedacht: Jede Nachricht – ob von einem Menschen oder einem Modell – wird zum gemeinsamen Kontext, auf den alle aufbauen können.
- KI ist passiv – sie antwortet nur wenn ihr Modell per @modellname direkt angesprochen wird.
- Mehrere Modelle können im selben Kanal genutzt werden: z. B. @claude für Analyse, @gpt-4o für Gegenmeinung.
- Alle Nachrichten bleiben dauerhaft erhalten – die KI kann später auf frühere Diskussionen zurückgreifen.
- Kanäle müssen von einem Admin aktiviert werden: Admin Panel → Einstellungen → Allgemein → Kanäle einschalten.
Beispiel: Konzept-Review
Das Team diskutiert ein Konzept im Kanal. Jemand tippt @claude – die KI liest die gesamte Diskussion und gibt strukturiertes Feedback. Ein Kollege fragt @gpt-4o nach einer Gegenmeinung. Beide Antworten bleiben dauerhaft im Kanal.
Beispiel: Projekt-Wissensbase
Ein Projektkanal sammelt über Wochen Entscheidungen und offene Fragen. Später fragt jemand @claude: „Was haben wir bisher über Thema X entschieden?“ – die KI durchsucht den gesamten Kanalverlauf und liefert eine Zusammenfassung.
Erweiterte Features
eggsAI basiert auf Open WebUI – einer Plattform die bewusst erweiterbar gestaltet ist. Über den Standard-Chat hinaus können Modelle mit echten Fähigkeiten ausgestattet werden: externe Dienste anbinden, Nachrichten transformieren, neue Anbieter integrieren. Neue Erweiterungen können nur von Admins hinzugefügt werden.
Tools
Python-Skripte die Modellen neue Fähigkeiten geben: APIs aufrufen, Daten abrufen, Berechnungen ausführen. Der API-Key bleibt serverseitig – das Modell sieht nur das Ergebnis, nie den Schlüssel. Tools werden über das Integrationen-Menü (Icon neben +) aktiviert.
- Aktienkurse oder Wetterdaten live abrufen und in die Antwort einbinden
- Internes CRM oder Ticketsystem abfragen – der API-Key bleibt unsichtbar für den Nutzer
- Webseiten scrapen und Inhalte direkt im Chat zusammenfassen
- Komplexe Berechnungen oder Datenverarbeitungen ausführen die ein normales Modell nicht kann
Functions
Functions erweitern die Plattform selbst – nicht nur einzelne Chats. Es gibt drei Typen:
- Pipe Functions: neue Modell-Anbieter zur Modellauswahl hinzufügen – z. B. proprietäre APIs, Multi-Step-Agents oder komplett eigene Interfaces (Datenbankabfragen, Smart-Home-Steuerung)
- Filter Functions: Nachrichten vor oder nach dem Modell transformieren – z. B. PII redaktieren, Echtzeit-Übersetzung, Compliance-Logging, Inhaltsmoderation oder Rate-Limiting
- Action Functions: Buttons an Nachrichten hinzufügen – z. B. Nachricht exportieren, Slack-Benachrichtigung senden, CI/CD-Pipeline triggern oder PDF-Report generieren
MCP & OpenAPI
Externe Services per OpenAPI-Spec oder MCP anbinden – Endpunkte werden automatisch als aufrufbare Tools erkannt, kein Glue-Code nötig. Weitere Services können von Admins hinzugefügt werden.
Confluence & Jira MCP
MCP (Model Context Protocol) ermöglicht es eggsAI, direkt mit Confluence und Jira zu arbeiten – lesend und schreibend, ohne den Chat zu verlassen.
Was ist möglich?
- Confluence-Seiten suchen und lesen
- Neue Seiten erstellen oder bestehende aktualisieren
- Jira-Tickets abrufen und zusammenfassen
- Tickets erstellen oder kommentieren
Aktivierung
Integrationen-Icon neben + anklicken:
Integrationen → Werkzeuge → Confluence/Jira MCP
Danach könnt ihr im Chat direkt Aufgaben stellen wie: „Suche die Confluence-Seite zu Projekt X“ oder „Erstelle ein Jira-Ticket für diesen Bug.“
Beispiele
Community-Bibliothek
Hunderte community-gebaute Tools und Functions stehen zur Verfügung – ein Klick zum Importieren, kein pip install, kein Neustart. Admins sollten den Code vor dem Import prüfen.
Mehr dazu →Datenschutz & Grenzen
eggsAI läuft in einem dedizierten AWS-Account, betrieben von eggs unimedia, gehostet in der AWS-Region eu-central-1 / Frankfurt. Die Daten werden nicht für das Training der Modelle verwendet.
Trotzdem gilt:
KI kann Fehler machen. KI kann Aussagen plausibel formulieren, obwohl sie falsch sind. KI kann außerdem Vorurteile reproduzieren, weil KI-Modelle auf menschlichen Sprachdaten trainiert wurden und diese Daten selbst Verzerrungen enthalten können.
Unsere Empfehlung: Besonders sensible Daten sollten nicht ohne gesonderte Klärung verarbeitet werden. Dazu gehören zum Beispiel:
- Gesundheitsdaten
- religiöse oder politische Einstellungen
- Gehaltsdaten
- HR-Daten
- besonders vertrauliche personenbezogene Daten
- Daten, bei denen eine falsche Verarbeitung Personen benachteiligen könnte
Wenn KI für solche Zwecke eingesetzt werden soll, sollte das bewusst bewertet und geregelt werden – fachlich, organisatorisch und datenschutzseitig.