# Interactive Producer: Frank Just

> Frank Just is an interactive producer based in Leipzig, Germany. He designs and produces AI content creation workflows for films, campaigns, series, exhibitions, trade shows and recruiting, always with a human in the loop. Every project gets its own pipeline.

## About
- Role: Interactive Producer, the interface between clients, stakeholders, strategy, design, content, technology teams and vendors; responsible for time, budget and quality.
- Experience: 300+ cross-media projects since 2010; co-founder of LUMALENSCAPE.
- Selected work: Wildstyle Network, OÖ Landes-Kultur GmbH (Linz), ungestalt GmbH, Zoo Leipzig, Fraunhofer IVI (PAPS-XR VR prevention module), LEICA "Exploring Porto with the Leica M-D" (Silver Dolphin, Cannes Corporate Media & TV Awards 2017), Udo Lindenberg "Zwischentöne" (MdbK Leipzig), wittenwalk, Museum Ex Machina AR app.
- Location: Leipzig, Germany. Serves DE, AT, CH. Languages: German, English.

## Pages
- [Home (DE)](https://interactive-producer.de/): AI content creation workflows, genres, glossary, contact
- [About (DE)](https://interactive-producer.de/about): What is an interactive producer, profile, references
- [Home (EN)](https://interactive-producer.de/en)
- [About (EN)](https://interactive-producer.de/en/about)

## Contact
- Email: franky@interactive-producer.de
- Contact form: https://interactive-producer.de/#kontakt

## Glossar (DE)
- **Prompt**: Die Arbeitsanweisung an die KI, in Textform. Ein guter Prompt ist ein Briefing, kein Befehl: Er beschreibt Ziel, Stil und Kontext wie eine gute Ansage an ein Gewerk.
- **Modell**: (Vereinfacht formuliert) Das trainierte „Gehirn", eines für Bilder, eines für Video, eines für Stimmen. Jedes Modell hat Stärken, Schwächen und einen eigenen Charakter. Deshalb besteht eine Pipeline aus mehreren.
- **Diffusion**: Der eigentliche Bild-Motor: Ein Bild wird nicht gemalt, sondern aus reinem Rauschen Schritt für Schritt herausgerechnet, bis das Rauschen der Beschreibung passt. Deshalb ist jede Generierung ein Wurf, kein Pinselstrich. Aus Rauschen wird Bild, Runde für Runde.
- **Trainingsdaten**: Das Material, aus dem ein Modell gelernt hat. Es bestimmt, was das Modell kann und ist der Ort, an dem die wichtigsten Rechts- und Fairnessfragen entschieden werden.
- **Inferenz**: Der Moment, in dem das fertige Modell etwas erzeugt. Training heißt lernen, Inferenz heißt liefern. Sie kostet Rechenleistung und deshalb entstehen bei jeder Generierung Kosten.
- **Token**: Die Währung der KI: Text, Bilder und Kontext werden in Tokens gemessen, grob ein Wortteil pro Token. Das bestimmt, wie viel ein Modell auf einmal überblickt und was eine Generierung kostet. Jede Antwort wird einzeln bezahlt, auch die schlechte.
- **Seed**: Die Startzahl einer Generierung. Gleicher Prompt, anderer Seed: anderes Bild und das für jede Iteration. Generieren ist Würfeln mit Stil. Deshalb würfelt man mehrmals und wählt aus.
- **Iteration**: Eine Runde im Loop: erzeugen, anschauen, verbessern. Qualität entsteht von Runde zu Runde. Beim Kochen eines Pfannkuchens geht man ähnlich vor.
- **LoRA**: Ein kleiner Trainings-Aufsatz für ein großes Modell: etwa, damit eine bestimmte Figur in jeder Szene dieselbe bleibt. Feintuning im Rucksackformat statt Modell-Neubau.
- **Konsistenz**: Die Königsdisziplin der KI-Produktion: dieselbe Figur, derselbe Look, hundert Shots lang. Aus einem beeindruckenden Feature ist die Grunderwartung für professionelle Arbeit geworden.
- **Halluzination**: Wenn die KI überzeugend rät statt zu wissen: sechs Finger, erfundene Fakten, falsche Zitate. Das Tückische: Fehler sehen perfekt aus. Deshalb prüft an jeder Station ein Mensch.
- **Node & Workflow**: Ein Node ist ein Baustein der Pipeline, verbunden ergeben Nodes den Workflow. Jedes Kabel ist eine Übergabe und das Werk ist am Ende der ganze Graph.
- **Repo**: Der Projektordner mit eingebauter Versionsgeschichte, in dem Code, Workflows und Modelle liegen. Bei Open-Source-Projekten für alle einsehbar, das GitHub-Zeitalter der Filmwerkzeuge.
- **Closed Source**: Modelle und Dienste, deren Bauplan beim Anbieter bleibt: genutzt über Konto, API und Abo, betrieben auf fremder Hardware. Sofort einsatzbereit und bequem, nur wandern Daten, Kosten und Entscheidungen nach draußen.
- **Open Source**: Modelle und Werkzeuge mit offenem Bauplan, betreibbar auf eigener Hardware. Mehr Kontrolle über Daten und Kosten und dafür mehr eigene Verantwortung für Technik und Tempo.
- **Compositing**: Das Zusammenbauen aller Ebenen zum finalen Bild: das Feuer auf den Realdreh, das echte Logo auf die generierte Szene. Altes Handwerk, nur mit neuen Zutaten.
- **Upscaling**: Aus dem schnellen Arbeitsformat wird Lieferqualität: mehr Auflösung, mehr Detail, sauberere Kanten. Der letzte Schliff vor der Endfertigung.
- **AGI**: Die Vision einer KI, die jede geistige Aufgabe eines Menschen übernimmt, nicht nur Bilder malen oder Texte schreiben, sondern alles. Heute noch Zukunftsmusik: Die Modelle in der Pipeline sind Spezialisten, keine Universalgeister. Bis dahin bleibt es beim Team aus Mensch und Werkzeugen.
- **Agentic Loops**: Ein autonomer Kreislauf: die KI plant, handelt, beobachtet, reflektiert und wiederholt, bis die Aufgabe erledigt ist. Genau der Loop aus Iteration und Seed, nur dass die Maschine die Runden selbst dreht. Am Ende hebt der Mensch die Hand.
- **Guardrails**: Filter und Regeln, die Eingaben und Ausgaben prüfen, bevor etwas generiert oder verschickt wird. Keine Zensur, sondern Leitplanken statt Absturz: verhindern, was man nicht vertreten kann, damit die Verantwortung am Ende beim Menschen bleibt.
- **C2PA**: Der Herkunftsnachweis für Medien: eine unsichtbare Signatur im Datei-Gepäck, die mitsagt, wer was wann mit welcher Maschine gemacht hat, offen prüfbar statt Versprechen. Seit 2. August 2026 verlangt der EU AI Act eine maschinenlesbare Markierung KI-generierter Inhalte und die klare Offenlegung von Deepfakes. Wer die Herkunft offenlegt, kann zeigen, was die Maschine gebaut hat.
- **Subagents / Multi-Agent**: Ein Orchestrator teilt die Aufgabe an spezialisierte Teil-Agenten auf, jeder ein eigenes Modell und einen eigenen Job. Genau die Rolle des Interactive Producer, nur im Maschinenraum: koordinieren statt alles selbst machen.
- **Hermes Agent**: Ein Open-Source-Agenten-Framework von Nous Research: ein Assistent, der rund um die Uhr auf eigener Hardware läuft, Werkzeuge wie Terminal und Browser selbst bedient, sich über Sitzungen hinweg erinnert und aus erledigten Aufgaben wiederverwendbare Skills macht. Kein Chatfenster, das sich schließt, sondern ein Kollege, der bleibt. Der Agent, der mitwächst.
- **API**: Die verbindliche Auftragsvergabe zwischen Systemen: Eine API definiert, wie ein Programm einen Auftrag an ein anderes übergibt, mit klar beschriebenen Eingaben, festen Antwortformaten und denselben Regeln für jede Anfrage. Das System dahinter bleibt verschlossen, seine Leistung trotzdem bestellbar; Zugang über einen Schlüssel, Abrechnung pro Anfrage. Was sich nicht sauber beauftragen lässt, wird keine Station in der Pipeline.
- **MCP**: Ein offener Standard, der KI-Systeme mit Werkzeugen und Datenquellen verbindet, wie ein USB-C-Anschluss für KI: einmal gebaut, passt jede Verbindung zu jedem Modell. Vor MCP brauchte jeder Dienst seine eigene Schnittstelle. Ein Stecker statt tausend Kabel.
- **RAG**: Die KI darf erst ins Archiv: RAG holt sich vor der Antwort die passenden Stellen aus euren eigenen Dateien, Datenbanken oder Objektdaten und legt sie dem Modell vor. Das Modell muss dafür nichts neu lernen, es liest einfach ab. Wer ablesen darf, rät weniger.
- **OpenClaw**: Ein Open-Source-Assistent, der auf der eigenen Hardware läuft und dort Postfach, Kalender und Browser selbst bedient. Er erreicht seinen Menschen im Messenger, den er ohnehin nutzt, kein Cloud-Konto, sondern ein Kollege im eigenen Haus. Dein Assistent auf deinen Geräten.
- **ChatGPT Dots**: Immer-an-Agenten von OpenAI: ein kleiner Begleiter mit eigenem Computer in der Cloud, der Projekte rund um die Uhr vorantreibt, mit verbundenen Apps arbeitet und zwischen den Gesprächen lernt, wie man arbeitet. Ergebnisse und Entscheidungen kommen zurück an den Menschen. Der Dot arbeitet, der Mensch entscheidet.
- **Assistent**: Der digitale Gehilfe: Ein Assistent ist eine KI, mit der man im Gespräch arbeitet, er antwortet, schlägt vor, erledigt kleine Aufgaben. Solange man ihm jeden Schritt vorsagt, bleibt er ein Werkzeug. Ein Assistent wartet auf Anweisung, ein Agent handelt.
- **Agent**: Der Kollege mit eigenem Antrieb: Ein Agent bekommt ein Ziel statt einer Anweisung, plant selbst, nutzt Werkzeuge wie Browser und Terminal und arbeitet die Aufgabe ab, bis sie erledigt ist. Aus dem Werkzeug wird ein Beteiligter. Der Agent handelt, der Mensch setzt das Ziel.
- **Workflow**: Die feste Abfolge der Arbeitsschritte: Ein Workflow verbindet Stationen zu einer Kette, etwas kommt an, wird bearbeitet, geht weiter. Läuft diese Kette selbstständig, heißt er agentic Workflow. Der Workflow ist die Pipeline, in der alle zusammenarbeiten.
- **Skill**: Das erlernte Können: Ein Skill ist eine abgeschlossene Aufgabe, die ein Agent als wiederverwendbare Fähigkeit ablegt, einmal gemacht, jederzeit wieder abrufbar. Der Werkzeugkasten wächst mit jeder Arbeit. Was einmal gekonnt hat, wird nicht vergessen.