Rekolabs Schulungsprojekt

Game-Flipping-Tool

Kleine KI.
Großes Zusammenspiel.

Lokale Intelligenz. Gezielte Algorithmen. Nachvollziehbare Marktdaten. Zusammen entsteht ein klarerer Blick auf gebrauchte Games und Konsolen.

  • KI-Auswertung auf deinem Rechner
  • Bewertung mit gespeicherten Daten
  • Du entscheidest
Originalansicht der Komponentenliste: Switch OLED, Zubehör und einzeln erkannte Spiele mit Preiswerten und Ausschlussgründen.

Ein echtes Bundle. Sichtbar aufgeschlüsselt.
29 Spiele extrahiert, 28 identifiziert. Originalaufnahme vom 01.09.2026; die offene Zuordnung bleibt erkennbar.

Bild im Detail ansehen ↗
Ein Schulungsprojekt über lokale KI und den Wert hinter dem Angebot.Entwickelt von René Kopriva

01 / Die Technik dahinter

Drei Stärken.
Ein Werkzeug.

Das Herzstück ist die Zusammenarbeit: Ein kompaktes Sprachmodell liest mit. Spezialisierte Algorithmen prüfen. Gespeicherte Marktdaten geben der Bewertung ihre Grundlage.

LOKALE KI

Sprache verstehen.

Das kleine Sprachmodell Llama 3.2 3B läuft über Ollama auf dem eigenen Rechner. Es unterstützt dabei, Konsolen, Spiele und Zubehör aus Anzeigentexten strukturiert zu erfassen.

Llama 3.23B · lokal über Ollama

SPEZIALISIERTE ALGORITHMEN

Ergebnisse prüfen.

Python-Logik gleicht die Angaben mit Produktkatalogen und festen Regeln ab: Welches Modell ist gemeint? Was gehört zum Bundle? Ist ein Zubehörteil bereits im Konsolenwert enthalten?

Ein Dock im Standardpaket soll nicht ein zweites Mal zum Preis addiert werden.

GESPEICHERTE MARKTDATEN

Werte herleiten.

Marktbeobachtungen und gespeicherte Preisstände bilden die Grundlage. Daraus berechnet das Tool Preisszenarien und berücksichtigt Einkauf, Versand, Gebühren, Verpackung und Risiko.

Fehlende Daten und unklare Zuordnungen bleiben als offene Fragen sichtbar.

Von der Anzeige zur Einordnung.

So greifen die Bausteine ineinander.

  1. Erfassen

    Der Browser Helper übernimmt den Anzeigentext.

  2. Strukturieren

    Die lokale KI unterstützt beim Herauslesen der Bestandteile.

  3. Abgleichen

    Kataloge und Regeln prüfen Identität, Menge und Rolle im Angebot.

  4. Berechnen

    Marktdaten, Kosten und Risikopuffer ergeben die wirtschaftliche Schätzung.

  5. Entscheiden

    Die Oberfläche zeigt Ergebnisse und Lücken. Die Kaufentscheidung bleibt bei dir.

Die Analyse bleibt auf deinem Rechner.

KI-Auswertung, Programmlogik und Datenbank arbeiten lokal. Die Analyse benötigt keine Cloud-KI und verursacht keine KI-API-Gebühren pro Anfrage.

Das gilt für das vorgestellte Tool. Zum Aufrufen von Anzeigen und Recherchieren neuer Marktdaten wird Internet benötigt; diese Projektwebseite wird separat gehostet.

Die technischen Bausteine im Überblick
Ollama + Llama 3.2 3B
Lokale Ausführung des Sprachmodells und strukturierte Textextraktion.
Python
Produktzuordnung, Prüfregeln sowie Kosten- und Bewertungslogik.
SQLite
Lokale Speicherung von Katalogen, Marktbeobachtungen und Analyseverlauf.
Flask + Jinja
Die lokale Weboberfläche für Analyse, Deal Center und Verlauf.

Dokumentierter Projektstand Anfang September 2026. Erkennung und Bewertung können weiterhin Fehler oder Datenlücken enthalten.

Eine echte Vorführung

Das Tool
in Aktion.

Vom Scan im Browser bis zur Auswertung: Sieh, wie das Tool Angebote erfasst, lokal verarbeitet und in Komponenten und Preiswerte aufschlüsselt.

1:41 Minuten · Ohne Ton
Bildschirmaufnahme vom 07.09.2026 · Historischer Entwicklungsstand

Ablauf und Ergebnis als Text lesen

00:00–00:50 · Angebote scannen. Die Aufnahme beginnt mit einer Nintendo-Switch-Suche auf willhaben. Beim Scrollen und Wechseln der Ergebnisse aktualisiert das Tool seine Einblendungen. Zwischendurch zeigt ein Konsolenfenster Anfragen an den lokalen Dienst. Das macht die Verbindung zwischen Browser und lokaler Verarbeitung sichtbar; die Konsolenmeldungen zeigen für sich allein noch keine KI-Auswertung.

00:51–01:16 · Ein Angebot genauer ansehen. Ein reserviertes Switch-OLED-Angebot für 199 Euro wird geöffnet. Die Analyse läuft an und meldet anschließend „ZU WENIG DATEN“. Danach wechselt die Aufnahme in das Deal Center und zur Analyse über eine eingefügte Angebotsadresse.

01:17–01:36 · Das Ergebnis nachvollziehen. Die Auswertung zeigt Preisbereiche und eine Komponentenliste. Erkannt werden eine Switch OLED sowie die Spiele Splatoon 3, Pokémon Karmesin und Pokémon Purpur. Bei Zubehör bleiben Angaben offen oder Komponenten werden ausgeschlossen. Der Status lautet weiterhin „INSUFFICIENT_DATA“: Die vorhandenen Preiswerte reichen nicht für eine belastbare Gesamtbewertung aus und sind keine Kaufempfehlung.

01:37–01:41 · In die Verarbeitung schauen. Zum Abschluss wird die technische Detailansicht geöffnet. Sie zeigt strukturierte Extraktionsergebnisse und Zuordnungen zum Katalog. Die Aufnahme veranschaulicht das Zusammenspiel der Verarbeitungsschritte; die Rolle von lokalem Sprachmodell, Prüfregeln und gespeicherten Marktdaten ist im Abschnitt Lokale KI erklärt.

02 / Die Idee dahinter

Aus langem Suchen wird gezieltes Prüfen.

Ein günstiger Angebotspreis erzählt nur einen Teil der Geschichte. Entscheidend ist, was nach Einkauf, Verkauf und allen Kosten tatsächlich übrigbleiben kann.

Das Tool entsteht aus einer praktischen Frage: Wie lassen sich unterbewertete Spiele, Konsolen und Bundles auf Willhaben finden, ohne jedes Angebot immer wieder von Hand auseinanderzunehmen?

Es verbindet die Freude an Games mit strukturierter Recherche. Anzeigen werden verständlich aufbereitet, Komponenten einzeln zugeordnet und vorhandene Marktdaten in eine nachvollziehbare Bewertung übersetzt.

VerkaufserlösEinkaufKosten & Risikogeschätzter Nettogewinn

Projektziel: Kaufchancen mit mindestens 20 € realistischem Nettogewinn erkennen. Eine Schätzung ist noch kein erzielter Gewinn.

03 / Bereits im Tool

Mehr verstehen.
Besser entscheiden.

Von der Anzeige bis zur wirtschaftlichen Einordnung: Die Bausteine arbeiten zusammen und machen ihre Grenzen sichtbar.

01 — ERFASSEN

Angebote direkt aufnehmen

Der Browser Helper übernimmt Anzeigen aus Willhaben. Einzelne Seiten lassen sich gezielt analysieren; Ergebnisse und frühere Analysen bleiben im lokalen Verlauf nachvollziehbar.

02 — VERSTEHEN

Ein Bundle wird transparent

Konsolen, Spiele und Zubehör werden getrennt betrachtet. Mengen, Editionen und die Rolle im Angebot zählen mit — auch wenn ein Produkt nur als kompatibel erwähnt wird.

03 — EINORDNEN

Marktwerte mit Herkunft

Gespeicherte Preisstände machen konservative, realistische und optimistische Werte nachvollziehbar. eBay-Referenzen und abgeleitete Willhaben-Zielwerte bleiben unterscheidbar.

04 — ABWÄGEN

Der Gewinn nach den Kosten

Einkauf, Versand, Gebühren, Verpackung und Risikopuffer fließen in die Wirtschaftlichkeit ein. Die Deal-Bewertung hilft, interessante Angebote gezielt weiterzuprüfen.

05 — HINTERFRAGEN

Lücken und Risiken sehen

Fehlendes Zubehör, Defekte und unklare Identitäten bleiben sichtbar. Digitale, an einen Account gebundene Spiele dürfen den physischen Wiederverkaufswert nicht künstlich erhöhen.

06 — DEN ÜBERBLICK BEHALTEN

Eine lokale Arbeitszentrale

Weboberfläche, Deal Center und Verlauf bündeln die Recherche. Die lokale KI, Python-Prüfregeln und die SQLite-Datenbank bilden gemeinsam den Kern. Die Oberfläche zeigt ihre Ergebnisse an einem Ort.

2.237gespeicherte Marktbeobachtungen
95gespeicherte Preis-Snapshots
131Produkte im Switch-2-Katalog

Dokumentierter Projektstand Anfang September 2026. Katalogeinträge sind keine Preisabdeckung: Die Switch-2-Preisbewertung ist noch nicht aktiviert.

04 / Einblicke in die Entwicklung

So sieht die Analyse
im Projekt aus.

Zwei Originalaufnahmen und eine gesonderte Text-Preisübersicht zeigen historische Entwicklungsstände. Sie dienen nur der Demonstration und sind keine aktuellen Verkaufsangebote.

Das wichtigste Prinzip

Vertrauen entsteht,
wenn Grenzen sichtbar sind.

Das Tool soll dir die Recherche erleichtern und Unsicherheit erkennbar machen. Wenn Daten fehlen, bleibt die Bewertung unvollständig. Den Zustand prüfen, verhandeln und kaufen entscheidest weiterhin du.

05 / Wohin die Reise geht

Mit Nintendo gestartet.
Für mehr gedacht.

Die Richtung ist klar: erst belastbare Grundlagen, dann mehr Abdeckung und weniger manuelle Recherche. Der Ausbau erfolgt Schritt für Schritt.

01 / Aktuelle Entwicklung

Erkennung weiter absichern

Switch 1 und Switch 2 besitzen eigene Identitäten. Gemischte Angebote müssen Spiele und Zubehör der richtigen Generation zuordnen.

  • V1.3.2 gezielt prüfen und stabilisieren
  • Echte Anzeigen und Gegenproben auswerten
  • Preis- und Identitätsfehler zuverlässig abfangen
02 / Nächste Ausbauziele

Mehr belastbare Bewertungen

Vorhandene Produktkenntnis soll in eine breitere, besser belegte Preisabdeckung übersetzt werden.

  • Echte Marktdatenlücken gezielt schließen
  • Switch-2-Preise separat prüfen und freigeben
  • Nintendo-Systeme schrittweise weiter ausbauen
03 / Langfristige Perspektive

Ein Werkzeug, das mitwächst

Der gemeinsame Kern ist auf weitere Produktbereiche ausgelegt. Nintendo bleibt zuerst im Fokus.

  • Später PlayStation und Xbox ergänzen
  • Perspektivisch Foto, Video, PC und Smartphones
  • Erfassung und Browser-Nutzung vereinfachen

Weitere Ideen im Projekt

Ersatzkosten für fehlendes Standardzubehör und eine dauerhaft installierbare Browser-Erweiterung sollen die Praxisnutzung erleichtern. Ergänzende Bildanalyse ist eine spätere Option mit niedriger Priorität. Diese Punkte sind Zukunftspläne; feste Termine gibt es dafür noch nicht.

Stand transparent: Die jüngsten vorliegenden Unterlagen nennen V1.3.1 als eingefrorene Version und V1.3.2 als Kandidaten in erneuter Prüfung. Eine abschließende V1.3.2-Freigabe ist darin nicht belegt. Switch-2-Preisbewertung bleibt deaktiviert. Inhaltlicher Stand der Projektbeschreibung: 05.09.2026.

Mehr Freude am Finden.
Mehr Klarheit beim Entscheiden.

Noch einmal ins Tool schauen

Originalaufnahme

Originalaufnahme aus dem Projekt. Die ausführliche Textbeschreibung findest du beim jeweiligen Beispiel.