In Entwicklung 2026Finde, was du bauen solltest, bevor es ein anderer tut.
Bauen ist heute einfach. Zu wissen, was man bauen soll, nicht. Needler liest täglich Tausende öffentliche Entwickler-Diskussionen und macht aus echtem, wiederkehrendem Frust Software-Chancen, die du prüfen kannst.
- Gelesene Posts
- ~12.000 pro Tag
- Aktualisierung
- Alle 30 Minuten
- Rolle
- Gründer & Entwickler
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Das Problem
KI hat das Bauen billig gemacht, knapp ist jetzt das Wissen, was sich zu bauen lohnt. Das beste Signal sind Menschen, die öffentlich ihren eigenen Frust beschreiben, aber es ist über Tausende Threads am Tag verstreut, versteckt zwischen Meinungen, Witzen und Launch-Posts. Niemand hat Zeit, das alles zu lesen.
Wofür es gut ist
- Dein nächstes Nebenprojekt aus Problemen wählen, über die sich Menschen schon beschweren.
- Prüfen, ob deine Idee ein Problem vieler Menschen löst oder nur deins.
- Sehen, mit welchen Workarounds sich Menschen heute behelfen, und wissen, wogegen du antrittst.
- Die Validierung mit einem einseitigen Briefing beginnen statt mit einem leeren Blatt.
Was es kann
Liest alles
Neue öffentliche Posts und Kommentare werden alle 30 Minuten abgerufen, dazu 90 Tage rückwirkend.
Trennt Frust von Rauschen
Ein Vorfilter und ein KI-Klassifikator behalten echte Bedürfnisse und verwerfen Meinungen, Gedankenspiele und Eigenwerbung.
Bündelt dasselbe Bedürfnis
Signale werden eingebettet und gruppiert, aus zehn Menschen mit demselben Problem wird eine Chance.
Nach Stärke bewertet
Jede Chance zeigt, wie stark das Signal ist und warum, damit du selbst urteilen kannst.
Ein Briefing, bereit zur Prüfung
Problem, wer es hat, heutiger Workaround, gewünschtes Ergebnis und eine Produktidee, auf einer Seite.
Privat von Anfang an
Keine Nutzernamen, kein Post-Text, keine Links auf der öffentlichen Seite. Nur Summen und die daraus abgeleiteten Briefings.
Kurze Jobs statt eines Servers
Trigger.dev startet alle 30 Minuten eine kurze Aufgabe. Sie liest die neuen öffentlichen Diskussionen seit dem letzten Lauf und dazu die letzte Stunde erneut, um spät indexierte Kommentare zu erwischen. Inserts sind idempotent und der Cursor rückt erst vor, wenn die Posts gespeichert sind, also wiederholt sich ein abgestürzter Lauf einfach.
Die meisten Posts sehen nie ein Modell
Zuerst läuft ein deterministischer Vorfilter und verwirft mit einfachen Regeln den Großteil der Posts. Nur der kleine Rest geht an ein Sprachmodell. Das hält die Pipeline schnell und die gespeicherten Daten klein.
Von Kommentaren zu Chancen
Was übrig bleibt, wird klassifiziert, dann extrahiert ein größeres Modell das Problem, wer es hat und den Workaround. Das normalisierte Problem wird mit bge-m3 eingebettet und schließt sich in pgvector der nächstgelegenen Chance an oder startet einen neuen Kandidaten. Ein Kandidat wird erst zur Chance, wenn mehrere unabhängige Menschen ihn beschreiben.
Datenschutz durch Konstruktion
Nutzernamen erreichen nie die Datenbank, nur ein Hash mit geheimem Schlüssel, genug, um unabhängige Autoren zu zählen. Rohtext wird nur für Vorfilter-Treffer gespeichert und verfällt. Die öffentliche Seite zeigt Summen und abgeleitete Briefings, nie Post-Text, Links oder Autoren.