pimped the site a little but and fixed impress

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   "APP": {
     "TITLE": "Playground",
     "COPYRIGHT": "Bilder und Sourcecode sind urheberrechtlich geschützt, keine Nutzung ohne Zustimmung!",
-    "AI_NOTICE": "Diese Seite wurde mit der Hilfe von KI erzeugt."
+    "AI_NOTICE": "Entstanden mit einem KI-gestützten Engineering-Workflow.",
+    "AI_NOTICE_LINK": "Wie ich mit KI arbeite"
   },
   "TOPBAR": {
     "ABOUT": "Über mich",
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     "LANGUAGE": "Sprache",
     "APPEARANCE": "Darstellung"
   },
-  "THEME": { "LIGHT": "Hell", "DARK": "Dunkel" },
-  "LANG": { "LABEL": "Sprache", "EN": "Englisch", "DE": "Deutsch" },
+  "THEME": {
+    "LIGHT": "Hell",
+    "DARK": "Dunkel"
+  },
+  "LANG": {
+    "LABEL": "Sprache",
+    "EN": "Englisch",
+    "DE": "Deutsch"
+  },
   "ABOUT": {
-    "ALT": { "PROFILE": "Profilfoto von Andreas Dahm" },
+    "ALT": {
+      "PROFILE": "Profilfoto von Andreas Dahm"
+    },
     "HELLO": "Hallo, ich bin Andreas.",
-    "LEAD": "Bereits in meiner Ausbildung zum Fachinformatiker habe ich gemerkt, wie sehr mich Softwareentwicklung interessiert. Nach meinem Studium der Angewandten Informatik an der FH Bingen arbeite ich seit 2010 durchgehend als Softwareentwickler. In dieser Zeit konnte ich in verschiedenen Bereichen Erfahrungen sammeln, darunter 3D-Simulation und moderne Web-Anwendungen. Auch privat beschäftige ich mich gern mit Softwareentwicklung, besonders mit Spieleentwicklung und algorithmischen Themen. Schön, dass du hier bist!",
+    "LEAD": "Senior Softwareentwickler und Architekt mit über 15 Jahren Erfahrung. Meine Arbeit bewegt sich zwischen zwei Bereichen, die selten zusammentreffen: Echtzeit-3D-Simulation — Stoffphysik, Kollisionserkennung, GPU-Shader — und verteilte Cloud-Architektur für Unternehmensplattformen. Unterwegs habe ich ein Entwicklungsteam geleitet, die Migration eines großen Legacy-Monolithen zu Microservices geplant und ein Spiel auf Steam veröffentlicht. In letzter Zeit beschäftigt mich vor allem die Engineering-Seite der KI-gestützten Entwicklung: die Harnesses, Leitplanken und Quality Gates, die generierten Code überprüfbar machen. Privat entwickle ich Spiele und beschäftige mich mit algorithmischen Themen — vieles davon findet sich irgendwo auf dieser Seite wieder.",
     "ROLE": "Senior Software Entwickler / Full-Stack Entwickler / Softwarearchitekt",
     "LOCATION": "München · Remote",
-    "DOWNLOAD_CV": "Lebenslauf herunterladen",
     "VIEW_PROJECTS": "Projekte ansehen",
     "CONTACT_ME": "Kontaktiere mich",
     "SECTION": {
       "SKILLS": "Fähigkeiten & Stack",
-      "BACKEND_ARCH": "Backend & Architektur",
-      "INFRA_CLOUD": "Infrastruktur & Cloud",
+      "LANGUAGES": "Sprachen & Frameworks",
+      "ARCH_CLOUD": "Architektur & Cloud",
       "SIM_ALGO": "Simulation & Algorithmen",
+      "AI_ENG": "KI-gestütztes Engineering",
       "EXPERIENCE": "Erfahrung",
       "PROJECTS": "Projekte",
-      "EDUCATION": "Ausbildung"
+      "EDUCATION": "Ausbildung",
+      "SHOW_EARLIER_XP": "Frühere Stationen anzeigen",
+      "SHOW_EARLIER_EDU": "Frühere Ausbildung anzeigen",
+      "SHOW_LESS": "Weniger anzeigen"
     },
     "SKILLS": {
       "JAVA": "Java",
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       "ENG_SIM": "3D Simulation",
       "ENG_GPU": "WebGPU / OpenGL / GLSL",
       "ENG_PERF": "Performance Optimization",
-      "ENG_3D": "3D-Scanner Tech"
+      "ENG_3D": "3D-Scanner Tech",
+      "AI_AGENTS": "Claude Code / Agent SDK",
+      "AI_MCP": "MCP-Server",
+      "AI_CONTEXT": "Context- & Prompt-Engineering",
+      "AI_HARNESS": "Agent-Harness-Design",
+      "AI_GATES": "Automatisierte Review-Gates"
     },
     "TOOLS": {
       "GIT": "Git",
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         "TIME": "Jul. 2002 – Jun. 2005",
         "HIGHLIGHTS": {
           "P1": "Entwicklung in PERL, PHP und ASP.",
-          "P2": "Portierung, Wartung und Reengineering von bestender Software.",
+          "P2": "Portierung, Wartung und Reengineering von bestehender Software.",
           "P3": "Regelmäßige Durchführung von Systemtests und Qualitätskontrollen, sowie deren Dokumentation."
         }
       }
     },
     "PROJECT": {
+      "CLAUDE_BOX": {
+        "TITLE": "Claude-in-a-Box",
+        "DESCRIPTION": "Eine containerisierte Entwicklungsumgebung, die einen KI-Coding-Agenten zu einem überprüfbaren Teil der Toolchain macht. Statt spontaner Prompts führt die Box den Agenten über Regeln pro Stack, Architekturprofile pro Repository und Commit-Hooks, die keinen roten Build durchlassen.",
+        "LINK_INTERNAL": "Projektdetails",
+        "HIGHLIGHTS": {
+          "P1": "Deterministisches Context-Routing: Der Agent lädt die Regeln des Stacks, den er im Repository tatsächlich vorfindet.",
+          "P2": "Commit-Gates, die bei fehlgeschlagenem Build oder Test blockieren — generierter Code kann die Qualitätsschwelle nicht umgehen.",
+          "P3": "MCP-Integrationen für Code-Intelligence und lesenden Ticket-Zugriff, dazu Subagenten, die den Diff prüfen."
+        }
+      },
       "P2": {
         "TITLE": "Playground",
         "DESCRIPTION": "Dieses Projekt ist, wie der Name schon sagt, ein persönlicher Playground, der im Laufe der Zeit wachsen soll. Es präsentiert verschiedene private Projekte, an denen ich arbeite, und dokumentiert deren Fortschritt, zentrale Ideen und wichtige Meilensteine.",
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       "CHALLENGE_2": "Mathematische Stabilisierung der Integrationsverfahren bei hohen Krafteinwirkungen.",
       "LEARNING_1": "Transfer von theoretischen Forschungsarbeiten in produktiven, performanten Code.",
       "LEARNING_2": "Präzises Arbeiten und Dokumentation nach wissenschaftlichen Standards."
+    },
+    "CLAUDE_BOX": {
+      "TITLE": "Claude-in-a-Box",
+      "SHORT_DESCRIPTION": "Eine containerisierte, regelgetriebene Umgebung für die Arbeit mit einem KI-Coding-Agenten.",
+      "INTRODUCTION": "Mit einem KI-Coding-Agenten zu arbeiten ist leicht angefangen und schwer ehrlich gehalten. Das Ergebnis sieht plausibel aus, also sind die teuren Fehler genau die, die durch das Review kommen. Claude-in-a-Box ist meine Antwort darauf: eine Docker-basierte Entwicklungsumgebung, in der der Agent unter denselben Bedingungen arbeitet wie eine neue Kollegin oder ein neuer Kollege — nach den Architekturregeln des Repositories, in dem er sich befindet, und mit einem Build, der grün bleiben muss, bevor irgendetwas committet werden kann. Das interessante Engineering steckt nicht in den Prompts, sondern im Harness darum herum.",
+      "BULLET_1": "Containerisierter Workspace mit fixierten Toolchains — über SDKMAN verwaltete JDKs und Maven, Node und ein persistentes Home-Volume, das einen Container-Rebuild überlebt.",
+      "BULLET_2": "Context-Routing per Erkennung: Ein Repository mit pom.xml lädt die Java/Spring-Regeln, eines mit package.json die TypeScript-Regeln, und ein Repository mit eigenem Architekturprofil lädt zusätzlich dieses.",
+      "BULLET_3": "Ein Commit-Hook, der den Stack selbst erkennt, das passende Build- und Test-Gate ausführt und den Commit bei Fehlschlag blockiert.",
+      "BULLET_4": "MCP-Server für Code-Graph-Abfragen und lesenden Ticket-Zugriff, dazu eigens gebaute Review-Subagenten, die einen fertigen Diff prüfen, bevor er als erledigt gemeldet wird.",
+      "CHALLENGE_1": "Das Regelwerk klein genug für den Context zu halten und trotzdem verbindlich zu machen — allgemeine Ratschläge werden ignoriert, also mussten die Regeln in Stack-Skills und Repository-Profile aufgeteilt werden, die nur bei Bedarf laden.",
+      "CHALLENGE_2": "Das Quality Gate unumgehbar machen. Die Prüfung läuft als Hook außerhalb des Agenten, sodass ein fehlgeschlagener Build den Commit blockiert — unabhängig davon, was der Agent über seine eigene Arbeit glaubt.",
+      "CHALLENGE_3": "Toolchain-Isolation in einem Container ohne Root: Builds, Browser und Sprach-Runtimes mussten alle in Volumes installiert werden, die dem Entwickler-User gehören.",
+      "LEARNING_1": "Die Qualität KI-gestützter Arbeit hängt vor allem am Harness, nicht am Prompt. Deterministische Gates schlagen sorgfältige Formulierungen jedes Mal.",
+      "LEARNING_2": "Den Agenten als nicht vertrauenswürdigen Mitwirkenden zu behandeln — reviewed, gegated und nur mit dem nötigen Context versorgt — ist dieselbe Disziplin, die auch menschliches Code-Review funktionieren lässt."
     }
   },
   "IMPRINT": {
-    "TITLE" : "Impressum",
+    "TITLE": "Impressum",
     "PARAGRAPH": "Angaben gemäß § 5 DDG",
     "COUNTRY": "Deutschland",
     "CONTACT": "Kontakt"
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     "ARRAY_SIZE": "Anzahl der Balken",
     "EXPLANATION": {
       "TITLE": "Algorithmen",
-      "BUBBLE_SORT_EXPLANATION":"vergleicht wiederholt benachbarte Elemente und tauscht sie, wenn sie in der falschen Reihenfolge stehen. Das größte Element \"blubbert\" dabei wie eine Luftblase ans Ende der Liste. Vorteil: Extrem einfach zu verstehen und zu implementieren; erkennt bereits sortierte Listen sehr schnell. Nachteil: Sehr ineffizient bei großen Listen (Laufzeit O(n²)). In der Praxis kaum genutzt.",
+      "BUBBLE_SORT_EXPLANATION": "vergleicht wiederholt benachbarte Elemente und tauscht sie, wenn sie in der falschen Reihenfolge stehen. Das größte Element \"blubbert\" dabei wie eine Luftblase ans Ende der Liste. Vorteil: Extrem einfach zu verstehen und zu implementieren; erkennt bereits sortierte Listen sehr schnell. Nachteil: Sehr ineffizient bei großen Listen (Laufzeit O(n²)). In der Praxis kaum genutzt.",
       "QUICK_SORT_EXPLANATION": "folgt dem \"Teile und Herrsche\"-Prinzip. Ein \"Pivot\"-Element wird gewählt, und das Array wird in zwei Hälften geteilt: Elemente kleiner als das Pivot und Elemente größer als das Pivot. Vorteil: Im Durchschnitt einer der schnellsten Sortieralgorithmen (O(n log n)); benötigt keinen zusätzlichen Speicher (In-Place). Nachteil: Im schlechtesten Fall (Worst Case) langsam (O(n²)), wenn das Pivot ungünstig gewählt wird. Ist nicht stabil (ändert Reihenfolge gleicher Elemente).",
       "HEAP_SORT_EXPLANATION": "organisiert die Daten zunächst in einer speziellen Baumstruktur (Binary Heap). Das größte Element (die Wurzel) wird entnommen und ans Ende sortiert, dann wird der Baum repariert. Vorteil: Garantiert eine schnelle Laufzeit von O(n log n), selbst im schlechtesten Fall. Benötigt fast keinen zusätzlichen Speicher. Nachteil: In der Praxis oft etwas langsamer als Quick Sort, da die Sprünge im Speicher (Heap-Struktur) den CPU-Cache schlechter nutzen.",
       "TIMSORT_EXPLANATION": "ist ein hybrider Sortieralgorithmus, der aus Merge Sort und Insertion Sort kombiniert ist. Er unterteilt das Array in kleine 'Runs' und sortiert jeden davon mit Insertion Sort, um sie anschließend schrittweise mit Merge Sort zusammenzuführen. Vorteil: Extrem effizient bei realen Daten, die oft teilweise sortiert sind – O(n log n) im schlechtesten und O(n) im besten Fall. Er ist der Standardalgorithmus in Python und Java. Nachteil: Komplexer zu implementieren als ein reiner Algorithmus und benötigt zusätzlichen Speicher für den Merge-Schritt.",
-      "COCKTAIL_SORT_EXPLANATION" : "(auch Shaker Sort) ist eine Erweiterung des Bubble Sort. Statt nur von links nach rechts zu gehen, wechselt er bei jedem Durchlauf die Richtung und schiebt abwechselnd das größte Element nach rechts und das kleinste nach links. Vorteil: Schneller als Bubble Sort, da kleine Elemente am Ende schneller nach vorne wandern (\"Schildkröten-Problem\" gelöst). Nachteil: Bleibt in der Laufzeitklasse O(n²), also für große Datenmengen ineffizient.",
+      "COCKTAIL_SORT_EXPLANATION": "(auch Shaker Sort) ist eine Erweiterung des Bubble Sort. Statt nur von links nach rechts zu gehen, wechselt er bei jedem Durchlauf die Richtung und schiebt abwechselnd das größte Element nach rechts und das kleinste nach links. Vorteil: Schneller als Bubble Sort, da kleine Elemente am Ende schneller nach vorne wandern (\"Schildkröten-Problem\" gelöst). Nachteil: Bleibt in der Laufzeitklasse O(n²), also für große Datenmengen ineffizient.",
       "DISCLAIMER": "Die Wahl des \"besten\" Sortieralgorithmus hängt stark von den Daten und den Rahmenbedingungen ab. In der Informatik betrachtet man oft drei Szenarien:",
       "DISCLAIMER_1": "Best Case: Die Daten sind schon fast sortiert (hier glänzt z.B. Bubble Sort).",
       "DISCLAIMER_2": "Average Case: Der statistische Normalfall.",
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     "SPEED": "Zeit pro Generation",
     "EXPLANATION": {
       "TITLE": "Erklärung",
-      "EXPLANATION" : "Das Spiel läuft schrittweise ab. Zunächst wird eine Anfangsgeneration von lebenden Zellen auf dem Spielfeld definiert. Aus der vorliegenden Generation (dem Gesamtbild des Spielfeldes) wird die Folgegeneration ermittelt. Der Zustand jeder einzelnen Zelle in der Folgegeneration ergibt sich dabei nach einfachen Regeln aus ihrem aktuellen Zustand sowie den aktuellen Zuständen ihrer acht Nachbarzellen (Moore-Nachbarschaft).",
+      "EXPLANATION": "Das Spiel läuft schrittweise ab. Zunächst wird eine Anfangsgeneration von lebenden Zellen auf dem Spielfeld definiert. Aus der vorliegenden Generation (dem Gesamtbild des Spielfeldes) wird die Folgegeneration ermittelt. Der Zustand jeder einzelnen Zelle in der Folgegeneration ergibt sich dabei nach einfachen Regeln aus ihrem aktuellen Zustand sowie den aktuellen Zuständen ihrer acht Nachbarzellen (Moore-Nachbarschaft).",
       "DISCLAIMER": "Nach Conways ursprünglicher Regel lebt eine Zelle in der nächsten Runde, wenn zuvor in ihrer 3x3-Umgebung insgesamt genau drei Zellen leben, wobei sie selbst nur bei Bedarf mitgezählt wird, das heißt:",
       "DISCLAIMER_1": "Eine lebende Zelle lebt auch in der Folgegeneration, wenn sie entweder zwei oder drei lebende Nachbarn hat.",
       "DISCLAIMER_2": "Eine tote Zelle „wird geboren“ (lebt in der Folgegeneration), wenn sie genau drei lebende Nachbarn hat.",
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       "CONFLICTS": "Achtung: Benachbarte Regionen haben die gleiche Farbe!",
       "INVALID": "Karte ist vollständig, enthält aber Fehler."
     },
-    "EXPLANATION": {      "TITLE": "Der Vier-Farben-Satz",
+    "EXPLANATION": {
+      "TITLE": "Der Vier-Farben-Satz",
       "EXPLANATION": "Der Vier-Farben-Satz besagt, dass jede Landkarte in der Ebene mit maximal vier Farben so eingefärbt werden kann, dass keine zwei aneinandergrenzenden Gebiete dieselbe Farbe besitzen.",
       "DISCLAIMER": "Dieser Algorithmus verwendet Backtracking, um eine gültige Färbung für die generierten Regionen zu finden.",
       "DISCLAIMER_1": "Kartengenerierung: Regionen werden mittels eines zufälligen Seed-Wachstumsalgorithmus (Voronoi-ähnlich) auf einem Gitter erzeugt.",
@@ -617,7 +660,7 @@
     },
     "ABOUT": {
       "TITLE": "Über mich – Andreas Dahm",
-      "DESCRIPTION": "Andreas Dahm, Senior Software Developer und Architekt aus München: Erfahrung, Skills und Projekte in Full-Stack-Entwicklung, 3D-Simulation und Algorithmen."
+      "DESCRIPTION": "Andreas Dahm, Senior Softwareentwickler und Architekt aus München: Erfahrung, Fähigkeiten und Projekte in Full-Stack-Entwicklung, 3D-Simulation, Algorithmen und KI-gestütztem Engineering."
     },
     "PROJECTS": {
       "TITLE": "Projekte – Andreas Dahm",