Rückblick, datiert auf das Ende der Prototyp-Woche.
Ratard: vom Ein-Minuten-Pitch zum Browser-Plugin in einer Woche
Bei der E-Challenge der HPI Engine haben wir mit einer Idee gegen Fake News den Best Pitch gewonnen. Eine Woche später habe ich angefangen, sie zu bauen.
Eine Minute auf der Bühne, eine Folie, danach ein Schild mit „Best Pitch 2024”. Das war am 13. Dezember. Am 21. habe ich einen Editor aufgemacht, weil mir ein Pitch allein zu dünn war.
Der Rahmen war die E-Challenge, ein Pitch-Wettbewerb im Kurs Wirtschaftliche Grundlagen der HPI Engine. Rund 15 Gruppen, alle zum selben Thema: Fake News. Unsere Idee hieß Ratard, ein Browser-Plugin, das mitliest. Man bleibt auf der Seite, die man sowieso liest, und das Plugin markiert, was komisch wirkt.
So soll es funktionieren, ganz einfach gesagt. Du öffnest einen Artikel. Das Plugin geht den Text durch und färbt Passagen nach vier Werten ein: wie wahrscheinlich etwas Fake News ist, wie manipulativ es formuliert ist, wie einseitig, und wie sehr man der Quelle trauen kann. Klickst du auf eine markierte Stelle, geht ein Overlay auf mit Faktencheck, Bewertung der Quelle und einer Warnung, falls ein Link irgendwo Zwielichtiges hinführt. Wenn dir etwas falsch vorkommt, schickst du die Passage über das Kontextmenü ans Backend.
Was ich in den sechs Tagen tatsächlich gebaut habe, allein, in vier Commits: das Frontend als WebExtension, rund 1.600 Zeilen JavaScript mit Markierung, Overlay und Popup, dazu ein kleines FastAPI-Backend in Python. Das Backend ist ein Gerüst. Die Werte, die man gerade sieht, kommen aus Platzhalter-Logik, nicht aus einem Modell. Geplant waren Transformer-Modelle von Hugging Face für die Textklassifikation, später auch Bilder und Videos.
Das ist auch der ehrliche Stand. Konzept und erste Umsetzung, ja. Ein Produkt, das dir zuverlässig sagt, was Fake ist, nein.
Zwei Dinge habe ich beim Bauen gemerkt. Erstens geht der UI-Teil schnell. Text auf einer fremden Seite einfärben, ein Overlay richtig positionieren, ein Popup, das war in Tagen erledigt. Schwer ist das Ding dahinter: ein Modell, das entscheidet, was als Manipulation zählt, und erklären kann, warum. Genau da ist der Pitch leicht und der Code nicht.
Zweitens hat es geholfen, direkt nach dem Pitch loszulegen. Alle Fragen, die wir auf der Bühne weggewinkt hatten, waren am ersten Tag wieder da. Welche Seiten liest man überhaupt? Was passiert, wenn das Backend nicht antwortet? Wer legt fest, was „einseitig” heißt? Nichts davon steht auf einer Pitch-Folie.
Tools und Skills: JavaScript und die WebExtensions-API, HTML und CSS für das Overlay, Python mit FastAPI, ein erster Blick auf NLP-Klassifikation mit Transformern und viel Nachdenken darüber, wie man warnt, ohne zu nerven.
Das Repo ist erst mal privat. Die Idee bleibt auf meiner Liste.