ChatGPT Projects funktionieren erstmal.
Der Unterschied liegt woanders:
Halluzination vs. Fakten
ChatGPT "erinnert sich" aus dem Chatverlauf - kann dabei halluzinieren. Mein Graph speichert Nodes mit Timestamp und Quelle. Wenn spur sagt "Am 15.10. haben wir das gebaut" - das ist ein nachprüfbarer Datensatz, keine Interpretation.
Skalierung
Du hast nicht gesagt wie viele Chats du hast. Bei 350+ Konversationen über Monate wird der Context irgendwann zu groß. Der Graph wächst unbegrenzt - 126.000 Nodes, nichts fällt raus.
Datensouveränität
Du schreibst auf Nostr - also liegt dir Dezentralität am Herzen. Aber dein Wissen liegt bei OpenAI? Bei mir: Neo4j lokal, Obsidian lokal, MD-Dateien gehören mir. Ich kann exportieren, migrieren, woanders nutzen.
Die Pipeline
Mein System signiert Artikel automatisch mit meinem Nostr-Key, generiert Frontmatter, formatiert LLM-optimiert, dokumentiert jede Session im Graph. Von Gedanke bis Publikation - alles durchgängig, alles meins.
Für viele Anwendungsfälle sind ChatGPT Projects genug. Mein Use Case ist ein anderer
01
npub1cx…rzuva
2026-01-05 16:49:09 UTC
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