Prod-or-Pretend — der konstruktive Qualitäts-Spiegel für Tech-Hype.
Prod-or-Pretend prüft gehypte Tech-Behauptungen auf LinkedIn und X gegen echte Produktionsstandards — kein Debunker, sondern ein Spiegel, der Entscheidern hilft, Substanz von heißer Luft zu unterscheiden.
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Das Problem
LinkedIn ist zur Echokammer für recycelten Tech-Hype geworden. „An einem Wochenende gebaut", „Game Changer", „KI-gestützt" — gepostet ohne Repository, ohne Tests, ohne Belege. Der Algorithmus belohnt Engagement, nicht Substanz. Wer Software-Budgets verantwortet — CTOs, Gründer, Team-Leads — kann aus einem Hochglanz-Post kaum ablesen, ob produktionsreife Arbeit oder poliertes Theater dahintersteht. Viele haben es teuer gelernt: Projekte, die live gingen und dann abstürzten, gehackt wurden oder nicht skalierten.
Wie funktioniert Prod-or-Pretend?
- Prod-or-Pretend erkennt gehypte Beiträge anhand einer festen Zwölf-Punkte-Checkliste — von „an einem Wochenende gebaut" über den fehlenden Repository-Link bis zu „10x schneller" ohne Benchmark.
- Gibt es ein öffentliches Repository, wird geprüft, was wirklich zählt: Tests, Sicherheit, Dokumentation, CI/CD und Abhängigkeiten.
- Gibt es keines, spiegelt ein neutrales Beraterraster die Behauptung gegen die Fragen, die in der Produktion entscheiden: Sicherheit, Skalierung, Monitoring, Betrieb und Migration.
Das Ergebnis ist eine sachliche, öffentliche Einordnung — konstruktiv formuliert, nie als Angriff auf eine Person.
Was Prod-or-Pretend anders macht
Ein Spiegel, kein Tribunal. Tech-Creator feiern entweder alles (Hype-Verstärker) oder reißen alles nieder (zynische Debunker) — beides hilft Entscheidern nicht weiter. Prod-or-Pretend nimmt die dritte Haltung: dieselben Maßstäbe für jede Behauptung, ruhig und nachvollziehbar angelegt, mit dem Ziel zu zeigen, wie produktionsreif tatsächlich aussieht. Mission vor Reichweite.
Wann kommt Prod-or-Pretend?
In Entwicklung — das Konzept steht, die Umsetzung beginnt. Der geplante Weg: zuerst eine Kalibrierungsphase, in der die Hype-Erkennung gegen echte Beiträge geschärft wird (der Mensch entscheidet, kein automatisches Posten). Danach veröffentlichte Analysen auf LinkedIn unter neckarshore.ai, später ein eigener Kanal auf X mit lockererem Ton. LinkedIn bleibt dauerhaft mensch-final; Automatisierung kommt nur dorthin, wo eine Qualitätsschranke sie trägt.
Wie dieser Text entstand
KI-beschleunigt entworfen, vom Gründer redigiert — dieselbe Arbeitsweise, die Neckarshore baut.
Häufige Fragen
Was macht Prod-or-Pretend?+
Prod-or-Pretend ist ein konstruktiver Qualitäts-Spiegel für Tech-Hype. LinkedIn und X sind zur Echokammer für recycelten Hype geworden — „an einem Wochenende gebaut“, „Game Changer“, „KI-gestützt“, gepostet ohne Repository, ohne Tests, ohne Belege; wer Software-Budgets verantwortet, kann Substanz kaum von poliertem Theater unterscheiden. Prod-or-Pretend prüft solche Behauptungen gegen echte Produktionsstandards anhand einer festen Zwölf-Punkte-Checkliste. Gibt es ein öffentliches Repository, wird geprüft, was wirklich zählt — Tests, Sicherheit, Dokumentation, CI/CD und Abhängigkeiten; gibt es keines, spiegelt ein neutrales Beraterraster die Behauptung gegen die Fragen, die in der Produktion entscheiden. Der Unterschied ist die Haltung: ein Spiegel, kein Tribunal — dieselben Maßstäbe für jede Behauptung, ruhig und nachvollziehbar angelegt, konstruktiv formuliert und nie als Angriff auf eine Person.
Wie wird geprüft?+
Über eine feste Zwölf-Punkte-Checkliste. Gibt es ein öffentliches Repository, wird geprüft, was wirklich zählt: Tests, Sicherheit, Dokumentation, CI/CD und Abhängigkeiten. Gibt es keines, spiegelt ein neutrales Beraterraster die Behauptung gegen die Fragen, die in der Produktion entscheiden.
Ist das Debunking oder ein Angriff?+
Nein. Ein Spiegel, kein Tribunal: dieselben Maßstäbe für jede Behauptung, ruhig und nachvollziehbar angelegt, konstruktiv formuliert und nie als Angriff auf eine Person.
Wann ist es verfügbar?+
Prod-or-Pretend ist in Entwicklung — das Konzept steht, die Umsetzung beginnt mit einer Kalibrierungsphase, in der die Hype-Erkennung gegen echte Beiträge geschärft wird. Veröffentlichungen auf LinkedIn bleiben dauerhaft mensch-final, kein automatisches Posten.