Random Posts

Da das Bloggen über’s Bloggen für den Bloggenden bekanntlich nicht langweilig wird, soll es heute kurz um das Lesen des eigenen Blogs gehen.

Darüber haben sich zuletzt auch Marco und dann Thomas Gedanken gemacht, die beide berichten, dass sie gerne in ihren eigenen Blogarchiven lesen, Veränderungen und Entwicklungen beobachten. Marco erkennt dabei für sich:

Vielleicht ist genau das der größte Wert eines Blogs für mich. Nicht, dass jemand ihn liest. Nicht, dass er wächst. Sondern dass ich später nach­schauen kann, was mich zu einem bestimmten Zeitpunkt beschäftigt hat.

Mir geht es da tatsächlich ähnlich. Nicht wegen der hoffentlich vorhandenen Weiter­entwicklung meiner Persönlichkeit und meines geschriebenen Worts, sondern vielmehr wegen des Rückblicks auf die Themen, mit denen ich mich damals™ beschäftigt habe. Da – wie es auf der About-Seite heißt – „alles andere zwischen den Zeilen [steht]“, wird mir und z.T. euch natürlich auch einiges an Privatem offenbart, aber eigentlich sind es die Interessen und Obsessionen, die mich gerne und – wie bei Thomas – sehr regelmäßig zurück in mein Blogarchiv führen.1

Bei – mit diesem – 4.239 Posts ist das Stöbern im Archiv nicht nur voller Überraschungen, sondern auch immer öfter Glückssache. Die Suche (einfach s-Taste drücken) ist vor allem seit den letzten Änderungen gut, wenn man sich aber auf der Archiv-Übersichtsseite in die aktuell 227 monatlichen Archiv­seiten verirrt, ist man verloren.

Weshalb ich mir nach dem Vorbild der US-Wirtschaft dachte: „AI to the rescue!“ Schließlich habe ich ein gepflegtes, statisches Archiv meines dynamischen WordPress-Blogs, das immer mehr zur Working Copy meiner Arbeit mit dem Textkorpus hier wird. Ob ich nun Romane zähle oder – wie jetzt – kurze, einleitende Highlights und Zusammen­fassungen für jeden Monat seit Anbeginn der Zeit des Archivs ergänze.

Die Idee ist offenkundig, einen schnellen Überblick zu bekommen, worum es in besagtem Monat geht. Dazu habe ich die LLMs meiner Wahl, namentlich Claude Sonnet 4.5 und GPT-5.3, einmalig (!) über das Static Archive laufen lassen und entsprechend eines Regelsets jährliche _summary.json-Dateien erzeugen zu lassen (Beispiel), die anschließend hier importiert und angezeigt werden. Was dann so aussieht:

Unten drunter dann noch der Hinweis, dass es sich um KI-generierte Zusammen­fassungen handelt, inklusive Ausklapper, der offenbart, welches Modell zu welchem Zeitpunkt benutzt wurde (hier z.B. Januar 2026 via GPT-5.3 und Dezember 2025 via Sonnet 4.5). Überaus wichtig, denn 1. ist hier ansonsten nichts KI-generiert und 2. lesen sich etwa die KI-Highlights von Februar 2025 so:

Highlights: Bundestags­wahl AfD 20%, USA keine Demokratie, Merz-Ära

Was eindeutig Lowlights sind. Sehr low sogar. Und qualitativ gibt es system­bedingt natürlich eine große Bandbreite. So erwecken die Zusammen­fassungen z.B. den Eindruck, ich hätte im November Geburtstag, nur weil ich dort mal über das Älterwerden gejammert habe. Oder sie schließen mit Erkenntnissen à la „Ein dichter Monat zwischen Netzpolitik, Nerdkultur und Pop“. Na danke.

Dennoch freue ich mich über die kurze Einleitung, wann immer ich jetzt auf einen Monat klicke. Und irgendwie trägt es auch zur (technischen) Weiter­entwicklung von Blogs bei, finde ich. Ein Thema, dem ich mich, wie kryptisch angekündigt, in diesem Jahr noch mehr widmen will.

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Update, 12.02.: Ich habe heute noch Links zu den Summaries hinzugefügt, so dass diese direkt auf die entsprechenden Posts verlinken, wenn möglich. Ursprünglich dachte ich, dass das zu sehr vom Weiterlesen im Archiv ablenken würde, aber in der Benutzung merkte ich, dass das Suchen nach einem bestimmten Punkt der Zusammenfassung doch deutlich anstrengender ist.

1. Bei Kagi, meiner Such­maschine der Wahl, habe ich dieses Blog sogar nach oben gepinnt, damit mir Inhalte/Themen, die ich schon verbloggt habe, direkt dort wieder nach oben gespült werden, sollte ich erneut nach ihnen suchen. Es ist nämlich schon einige Male passiert, dass ich Jahre später Links bloggen wollte, die es schon längst hierher geschafft hatten. 😅 [↩]