Mustafa.
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Projekte

Elf Salesforce-Projekte, als Geschichte geordnet.

  1. 01Quote-to-Cash auf Revenue Cloud, über zehn externe Systeme
  2. 02Mein eigenes RLM-Managed-Package, mit KI-Deal-Builder
  3. 03Ein Live-Agentforce-Agent, gegroundet in Data 360
  4. 04Multi-Agenten-Orchestrierung und eine von einer Agenten-Schleife gebaute Org
  5. 05Apex als MCP-Tools und KI, die Dokumente liest
  6. 06Eine Compliance-Engine mit einem Agenten, der kein Recht erfinden kann
  7. 07Ein Analyzer für das, was Agenten-Code wirklich erreicht
  8. 08Der Teststand, der den Agenten auf Deutsch angreift
  9. 09Der Vorinstallations-Scan: Tragen die Daten einen Agenten?
  10. 10Der Runtime-Wächter, der benennt, warum die Qualität fiel
  11. 11EU-AI-Act-Evidenz aus den eigenen Traces des Agenten

Revenue Cloud und Quote-to-Cash

Hier beginnt die Arbeit. TechnoStore ist Quote-to-Cash auf Revenue Cloud — RLM, CLM und Industries CPQ — für einen fiktiven DACH-Anbieter in einer echten Developer-Edition-Org, weitergetragen bis SAP, DATEV und Kontoauszug, über zehn externe Systeme. Configra ist mein eigenes Managed Package auf Revenue Lifecycle Management: Ein fehlendes Produkt entsteht auf dem Angebot, ohne den Katalog anzutasten — und das Modell berührt nie Geld.

  • 2025Salesforce Developer

    TechnoStore — Revenue Cloud Quote-to-Cash für den DACH-Markt

    End-to-End-Quote-to-Cash für B2B-Elektronik auf Salesforce Revenue Lifecycle Management, Contract Lifecycle Management und Industries CPQ, für einen fiktiven DACH-Anbieter in einer echten Developer-Edition-Org — orchestriert mit MuleSoft Anypoint über zehn externe Systeme.

    ApexRevenue Lifecycle ManagementContract Lifecycle ManagementIndustries CPQ
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  • 2026Security Review als NächstesSalesforce ISV Partner — Founder & Developer

    Configra — KI-Deal- & Konfigurations-Builder für Revenue Cloud

    Ein Salesforce-RLM-Managed-Package mit eingebauter Einstein-KI: Beschreibe einen Deal in einem Satz und Configra erstellt Account, Contact, Opportunity und Quote; beschreibe Produkte in normaler Sprache und es baut die Konfigurationszeilen — alles ohne den Katalog zu überladen. Verlier den Deal nicht, weil im Katalog eine SKU fehlt.

    Revenue Lifecycle ManagementEinstein Models API (GPT-4o mini)Natural-language / Generative AIPrompt-injection hardening
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Agentforce auf dem Revenue-Prozess

Agenten, gegroundet in den eigenen Daten der Org, die über Apex handeln; Apex, das Modellen als MCP-Tools dient; und ein Router, der spezialisierte Agenten orchestriert. Eine Regel zieht sich durch alle vier: Das Sprachmodell erkennt die Absicht, der Code setzt die Zahlen — und wo die Antwort Recht ist, entscheidet die Engine, und der Agent erklärt nur.

  • 2026Live-AgentSalesforce Developer

    HanseWatt — Agentforce & Einstein KI-Service für die DACH-Energiebranche

    Eine KI-Kundenservice-Plattform für einen DACH-Energieversorger: ein live deployter, deutschsprachiger Agentforce-Agent, der den kompletten Prozess durchläuft — identifiziert den Kunden, erklärt die Rechnung gegroundet in Data 360 und legt einen Support-Case an — unter dem Einstein Trust Layer. Weitere Phasen in Entwicklung.

    Service CloudAgentforce (ReAct planner)Data 360 (Data Cloud)Data 360 Query API (SQL Calculated Insight)
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  • 2026Salesforce Developer — Agentic Delivery

    Hospital Org — eine Salesforce-Org, gebaut von einer Agenten-Schleife, die ich entworfen habe

    Eine vollständige Krankenhaus-Management-Org — 7 Custom Objects, eine Trigger-Handler-Architektur und 90–100 % Testabdeckung — nicht Klasse für Klasse von Hand geschrieben, sondern über eine einzige agentische Schleife gebaut: Claude deployt, testet, liest Fehler, korrigiert und wiederholt, bis alles grün ist — über sechs eigene MCP-Deployment-Tools, mit dem ApexTestRunner als Prüfinstanz.

    Model Context Protocol (Salesforce-hosted)Loop engineeringClaude (agentic driver)Apex
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  • 2024Salesforce Developer

    Urla Shoes — KI-Dokumenten-Compliance-Engine + Multifeature-Salesforce-Plattform

    Ein Multifeature-Salesforce-Build, angeführt von einem KI-Partner-Compliance-Dokumentenmanager: ein Einstein Prompt Template (Prompt Builder, GPT-4o mini) klassifiziert jedes hochgeladene Partnerdokument in strukturiertes JSON, validiert es und schließt die passende Compliance-Anforderung automatisch. Drumherum: KI-Routensicherheit (Google Maps + OpenWeather + Einstein), Contact-Enrichment, Lead-Queue-Routing, Loan-Sync, eine Reseller-Matching-Engine und ein Custom-Setting-basiertes API-Key-Layer, das Secrets aus dem Code hält.

    Apex (Queueable, Schedulable)Lightning Web ComponentsVisualforce (bridge)Salesforce Einstein
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  • 2026Salesforce Developer

    VoltStream Mobility — eine Eichrecht-Engine, mit einem Agenten, der kein Recht erfinden kann

    Ein CRM für einen deutschen Ladeinfrastruktur-Anbieter, gewachsen zu einer MessEG/MessEV-Compliance-Engine — mit einem Agentforce-Agenten als Oberfläche und einem deterministischen Gate, das ihn daran hindert, Recht zu zitieren, das keine Action geliefert hat.

    Agentforce (Agent Script)GenAiPlannerBundleAgentforce Testing Center (aiEvaluationDefinition)Apex (Batch, Schedulable, @InvocableMethod)
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Agenten, denen man Geld anvertrauen kann

Wie ich einen Agenten sicher genug mache, um ihm ein Angebot, einen Preis oder einen Kundendatensatz anzuvertrauen. Agent Blast Radius — öffentlich, MIT-Lizenz — liest, was der Code eines Agenten wirklich erreicht, mit einer echten Org als Richter. Darum herum: ein deutscher Red-Team-Teststand mit einer Prüfinstanz, die das Modell nie kontrolliert, ein Vorinstallations-Scan, ob die Daten einen Agenten tragen, ein Runtime-Wächter, der benennt, warum die Qualität fiel, und EU-AI-Act-Evidenz aus den eigenen Traces des Agenten. Die anderen vier sind privat; Walkthrough auf Anfrage.

  • 2026Live getestetSalesforce Developer — Agent Security Research

    Agent Blast Radius — die Daten, die ein Agentforce-Agent wirklich erreichen kann

    Ein statischer Zero-Credit-Analyzer, der die echte Datenzugriffsfläche eines Agenten auf der Ebene der Ausführungssemantik berechnet — apiVersion-Defaults, USER_MODE-Klauseln, Sharing-Deklarationen, Flow-Run-Modes —, sie gegen die eigenen Berechtigungen des laufenden Benutzers difft und die Lücke mit den GDPR-Labels der Org schneidet. Bei einem Agent-Script-Agenten geht er einen Schritt weiter und verfolgt ein sensibles Feld von der Datenbankspalte bis in den Prompt des Modells, mit Zeilennummer. Die Kopfzahl: der Escalation Gap.

    Agentforce (authority analysis)Agent Script (.agent) — Salesforce's own parserReal Apex AST (ANTLR apex-parser)Source→sink taint (Authority Path)
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  • 2026Live getestetSalesforce Developer — Agent Evaluation & Red-Teaming

    Prüfstand — der Teststand, der beweist, dass ein Agentforce-Agent sicher ist

    Ich habe einen KI-Agenten gebaut — und dann das, was ihn zu brechen versucht: ein vorregistrierter 30-Fälle-Red-Team-Korpus auf Deutsch, eine deterministische Prüfinstanz, die sich vom Modell nicht überreden lässt, ein Einwilligungs-Handshake, den ein Jailbreak nicht fälschen kann, und ein struktureller Verifier, der Invarianten direkt aus der Grammatik des Agenten beweist. Er fand drei echte Schwächen in meinem eigenen Agenten — und eine fest einprogrammierte Account-Id in einem zweiten, den ich gar nicht getestet hatte.

    Agentforce (evals & red-teaming)Agent Script (.agent) + tree-sitter ASTPython (stdlib harness)Apex
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  • 2026ARI · Zero-Credit-ScanIn EntwicklungSalesforce Developer — Pre-Installation Evidence

    PreFlight — der Vorinstallations-Nachweis-Scan für Agentforce

    Ein org-internes, LLM-freies Salesforce-Paket, das die Frage beantwortet, die jedes Agentforce-Projekt überspringt: hätte ein Agent auf der echten Historie dieses Kunden funktioniert? Es scannt 12–24 Monate geschlossener Cases für null Credits, bewertet die Daten auf einem sechskomponentigen Agent Readiness Index und erzeugt einen vorstandsfertigen deutschen Nachweisbericht, in dem jede Zahl als Measured, Observed, Derived oder Projected markiert ist. Hätte Ihr Agent letztes Jahr funktioniert? Beweisen Sie es, bevor Sie bauen.

    Apex (with sharing) + Queueable orchestrationAgent Readiness Index — 6 components, frozen weights 25/20/15/15/15/10Phase 0 is LLM-free — zero credits, read-onlyEvidence tiers: Measured / Observed / Derived / Projected (ADR-013)
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  • 2026Root Cause · κ-GateIn EntwicklungSalesforce Developer — Agent Observability

    Nabz — die Runtime-Root-Cause-Schicht für live Agenten

    Ein org-interner Zero-Egress-Wächter für live Agentforce-Agenten — Nabz (türkisch für 'Puls') korreliert eine deterministische Zeitreihe der Gesprächsqualität mit dem Änderungsstrom der Org, benennt die stärkste Kandidaten-Ursache mit einer Evidenz-Note A–E und schlägt Fixes vor, die ein Mensch freigeben muss. Salesforce Observability sagt dir, WAS passiert ist; Nabz sagt dir, WARUM — und sein Ehrlichkeits-Gate (Cohens κ ≥ 0,60) hat schlechte Kalibrierungen nachweislich zurückgewiesen statt durchgewinkt.

    Apex + 6 Lightning Web ComponentsEWMA control band + changepoint detection — deterministic, no ML3 change sources: Setup Audit Trail, Flow versions, BotVersion SHA-256 diffEvidence Ladder — 5 verifiable rungs → grades A–E
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  • 2026AI Act · Art. 26Salesforce Developer — EU AI Act Evidence

    Aktenlage — die EU-AI-Act-Artikel-26-Nachweisschicht

    Ein reines Python-Tool, das die Betriebs-Traces eines Agenten in ein audit-fertiges EU-AI-Act-Artikel-26-Nachweispaket verwandelt — jede Pflicht auf zwei Achsen beurteilt (dokumentiert × läuft wirklich), null LLM und null Netzwerk per Konstruktion, und die statische Zugriffsflächen-Analyse von Agent Blast Radius in dieselbe hash-gebundene Akte gesiegelt. Die These, in laufendem Code: Compliance ist keine Absicht, sondern eine Aktenlage.

    EU AI Act — Article 26 (deployer obligations)Pure Python — zero LLM, zero network, zero creditsDokument × Praxis two-axis verdictVorprüfung sanity layer (S1–S11)
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