Ein fehlerverzeihender Family Document Hub mit FastAPI und Meilisearch
Jeder Haushalt sammelt denselben verstreuten Haufen: das Heizkesselhandbuch, das Rezept, das jemand als Screenshot gespeichert hat, den Link zum Schulportal, die Garantie-PDF. start.khanoff.com ist mein Versuch, all das hinter einer einzigen verzeihenden Suchleiste für die ganze Familie zu bündeln.
Der Stack
- FastAPI + Jinja2/HTMX — serverseitgerenderte Seiten mit gerade genug Interaktivität, kein SPA. Schnell auf dem Handy zu laden, einfach nachzuvollziehen.
- PostgreSQL für die Daten.
- Meilisearch für die Suche — und hier ist der Punkt: es ist fehlerverzeihend (typo-tolerant). Familienmitglieder erinnern sich nicht an exakte Dateinamen; sie tippen ungefähr, was sie meinen, und das richtige Dokument taucht trotzdem auf.
- Immich kümmert sich um die Medien (Fotos und Videos) und muss damit nicht einen eigenen Medienspeicher erfinden.
- Magic-link Login über den Haushaltsmailserver (poste.io) — keine Passwörter zu vergessen; man klickt einfach auf einen Link in der E-Mail.
- Es ist eine PWA, daher lässt sie sich auf dem Startbildschirm von Handys und Desktops installieren.
Entwickelt für Menschen, nicht für Administratoren
Das Ganze wird vom Besitzer eingerichtet und läuft in wenigen Docker-Containern hinter nginx. Aber das Designziel war nie „saubere Architektur“ um ihrer selbst willen – es war, dass ein technisch unerfahrenes Familienmitglied es öffnen kann, ein halb erinnertes Wort eingibt und das Gesuchte findet. Fehlerverzeihende Suche plus eine warme, einfache Benutzeroberfläche bringt mehr für die Akzeptanz als jede Menge Backend-Politur.
Dieselbe Philosophie, anderes Feld
Wie bei meinen anderen selbst gehosteten Tools sind die beweglichen Teile so angeordnet, dass der alltägliche Weg kinderleicht und widerstandsfähig ist: Suchen und Durchsuchen funktionieren immer, Medien befinden sich in einem dafür gebauten System und das Login erfolgt mit einem Klick. Die Cleverness bleibt aus dem Weg desjenigen, der nur nach dem WLAN-Passwort sucht.
Transparenz: Die meisten Beiträge werden mit KI-Unterstützung verfasst, und die nicht-englischen Versionen werden von einem lokalen LLM maschinell übersetzt und anschließend geprüft. Fehler entdeckt? Bitte gib mir Bescheid.