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Die Geschichte hinter discode.ai

Ein Kaffeehausbesitzer,
der nicht programmieren kann,
hat discode.ai gebaut.

discodediscode

Naja, um genau zu sein: 49,6 % seines Codes sind noch da ;-) Mehr als die Hälfte des Vibe-Codes wurde von den Pros im Team refactored und neu gebaut. Aber beginnen wir mal ganz am Anfang.

Seit Large Language Models das Internet erobert haben, nutzte Moriz mit Begeisterung jedes verfügbare Modell. Was vor zwei Jahren mit ChatGPT begann, wurde schnell zum plattformübergreifenden Chaos. ChatGPT als Platzhirsch, Gemini für Google Workspace, der neue Liebling Claude für sein großes Kontextfenster. Ergebnis: drei Abos parallel — erst 64 Euro im Monat, dann Hunderte. Daten schwärzen in tausenden Seiten PDFs. Und Second Thoughts zum Thema Nachhaltigkeit.

Copy. Paste. Tab wechseln. Repeat.

Herbst 2025. Neue Modelle mit neuen Features im Wochentakt — irgendwann zu viel, um den Überblick im Kopf zu behalten. Und ein Gedanke, der nicht mehr weggeht: Was kostet diese ganze Rechenpower eigentlich den Planeten? Eine neue Lösung musste her.

Er baute sich ein personalisiertes GPT mit wöchentlich aktualisierten Benchmarks, das pro Aufgabe das beste Modell empfahl. Es funktionierte — aber im Alltag immer noch zu viel Hin und Her.

Mo wollte den Workflow automatisieren. Er verbrachte vier bis fünf Tage über die Weihnachtsfeiertage auf einer No-Code-Plattform und ging enttäuscht: immer noch nicht das, was er suchte. Also schickte er Screenshots an einen alten Schulfreund und Coding-Wizard bei Google in San Francisco: „Was für einen Entwickler brauch ich?“

Der alte Schulfreund: „Keinen. Du brauchst keinen Entwickler mehr. Wir spielen alle mit Claude Code. Probier’s!“

Mo war skeptisch — aber wenn sein alter Monkey-Island-Spielpartner bei Google das sagt, kann ein Versuch nicht schaden. Nach zwei Tagen hatte er bessere Ergebnisse als je zuvor. Die Büchse der Pandora war offen.

„Mit Claude Code etwas bauen,das verantwortungsvoller ist als Claude?Wenn das nicht der Treppenwitz
der KI-Geschichte ist.“

Moriz, Initiator von discode.ai

Ohne Coding-Hintergrund — der letzte Berührungspunkt ein WIFI-Kurs in HTML irgendwann Ende der Neunziger — und mit bescheidenen Mathekenntnissen aus der Schule hat Mo weiter an seiner Idee gefeilt. Nicht in Variablen. In Sätzen. In Bildern.

Es folgten Wochen im Doppelleben. Tagsüber Kaffetier, abends Vibecoder vor dem Kastl. Immer weiter rein ins Rabbit Hole — drei Claude-Max-Abos und 2.000 Dollar API-Tokens später. (Wir hoffen, dass wir mit eurer Hilfe den CO₂-Fußabdruck wieder reinspielen.)

With a little help from his friends.

Trotz aller Liebe zum neuen Freizeitvertreib war bald klar: Ohne Pros geht’s nicht. Über einige Wochen entstand eine illustre Runde aus Frontend-, Backend-, Product-Design- und Grafik-Profis — die Mo’s wirres 417.000-Zeilen-Monster wie Bildhauer zu einem schlanken 185.000-Zeilen-discode modelliert haben. Um genau zu sein: 49,6 % seines Codes sind noch da.

Ein Kaffeehausbesitzer, eine Idee, und eine KI die Code spricht. 100+ Modelle. Automatisches Routing. Der weltweit erste KI-Eco-Score. Eine Discokugel, die Licht ins Dunkel bringt — damit die KIs endlich nach deiner Musik tanzen.

Du bestimmst den Rhythmus, nicht der Algorithmus.

Have fun! Sagt uns, was ihr davon haltet! — Vroni, Sebastian, Harry, Alexei, Michi, Peter & Moriz

2.130 GitHub Contributions in einem Jahr
390 Millionen API-Tokens im Februar 2026
464 USD API-Kosten im Februar 2026
WhatsApp-Gruppen für Design, Code und Allgemeines

GitHub Contributions Heatmap

Warum discode?

Die großen KI-Plattformen aus den USA und China bauen für sich selbst. Wer baut für Europa? Keine Plattform kombiniert Consumer-UI mit Kostentransparenz. Kein Anbieter zeigt einen sichtbaren Eco-Score.

Intelligente Orchestrierung

Smart Routing — das richtige Modell für jede Anfrage, automatisch. 60–70 % kosten fast nichts.

100+ Modelle — 1 Chat.

discode wählt für dich das beste KI-Modell. Endlich Überblick im Engine-Wahnsinn. Goodbye AI-Fomo.

Eco Score — Weltneuheit

CO₂, Wasser, Strom — pro Anfrage sichtbar. Kein anderer Anbieter zeigt dir, was KI wirklich verbraucht. KI-Energieverbrauch wird das Mainstream-Thema 2025/26.

Anonymisierungs-Assistent

Daten werden lokal anonymisiert, bevor sie dein Gerät verlassen.

Stack

  • Next.js 16 (App Router) + React 19 + TypeScript strict
  • Supabase (PostgreSQL + RLS, 13 Tabellen, 32 Policies)
  • Clerk Auth (JWT, Server-side Validation)
  • Stripe (Checkout, Webhooks, Subscription Lifecycle)
  • Vercel Pro (EU Region, Edge + Serverless)
  • Redis/Upstash (Rate Limiting, Caching)
  • Vercel AI SDK 6.0 (SSE Streaming)
  • Tailwind 4 + shadcn/ui + Zustand 5
  • Playwright (343 Unit- + 248 E2E-Tests)
  • GitHub Actions CI/CD