Archivposition — gemessen, nicht Modell-Ausgabe
Likes auf Devpost: 1
Platz #1.723 von 7.845 Projekten in diesem Archiv, nach Community-Likes.
Projekte (Log-Skala)
Likes auf Devpost. ▲ markiert die Gruppe dieses Projekts.
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| Likes | Projekte | Anteil des Archivs |
|---|---|---|
| 0 | 5.584 | 71,2% |
| 1 | 1.758 | 22,4% |
| 2 | 283 | 3,6% |
| 3–4 | 131 | 1,7% |
| 5–9 | 75 | 1,0% |
| 10+ | 14 | 0,2% |
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Executive Summary
Wofür das Unternehmen offenbar steht
PromiseProof ist ein selbstberichtetes Entwicklerwerkzeug, das von einer Person (Alexandre Paiva) während eines 1-Wochen-Hackathons entwickelt wurde. Es wird als ein System beschrieben, das nutzerbezogene Zusicherungen in Software untersucht, repariert und verifiziert – insbesondere stellt es sicher, dass, wenn eine Funktion wie Personalisierung deaktiviert ist, keine nutzeridentifizierenden Daten in Empfehlungen gelangen. Das System nutzt KI zur Diagnose und Reparatur, schließt KI jedoch aus dem finalen Verifizierungsschritt aus.
Was sich geändert hat
Das Projekt wurde vollständig während einer einzigen Woche (Build Week) als Einzelprojekt erstellt. Es umfasst eine Referenzanwendung, eine deterministische Evidenzerfassung, einen KI-gestützten Untersuchungsworkflow mit GPT-5.6, einen Codex-basierten Reparaturprozess, eine menschliche Patch-Genehmigung und einen deterministischen Verifizierer, der KI davon ausschließt, PASS zu erklären.
Die wichtigste offene Frage
Gibt es Belege für eine reale Adoption oder Traction über die eigene Demonstration des Autors hinaus? Die Beschreibung gibt an, dass es keine Einnahmen, Kunden oder Nutzungsdaten außerhalb der in sich geschlossenen Demo-Umgebung gibt.
Was das Produkt tatsächlich ist
Die Beschreibung lautet:
- PromiseProof ist ein System, das eine konkrete nutzerbezogene Zusicherung in einen deterministischen Check umwandelt.
- Es nutzt Playwright-Journeys und Netzwerk-Captures, um gebrochene Zusicherungen zu beobachten.
- GPT-5.6 untersucht, Codex repariert und ein Mensch genehmigt den Patch.
- Ein deterministischer Verifizierer (Playwright + Evaluator) entscheidet über PASS oder FAIL ohne KI-Beteiligung.
- Das System unterstützt drei Entwickleroberflächen: Browser, CLI und GitHub Action.
Schlussfolgerung Das Produkt ist ein Proof-of-Concept-Werkzeug zur Integritätsverifizierung in Softwaresystemen, das darauf abzielt, sicherzustellen, dass nutzerbezogene Funktionen unter bestimmten Bedingungen korrekt funktionieren.
Positionierung & Claim-Entwicklung
Die Beschreibung lautet:
- Das Projekt wurde beim OpenAI 2026 Hackathon eingereicht.
- Es zielt darauf ab, zwei Probleme zu lösen: versteckte Systemdefekte und die Unfähigkeit von KI, sich selbst als Richter über ihre eigenen Reparaturen zu vertrauen.
- Der Autor positioniert es als eine Möglichkeit, KI Diagnose und Reparatur vornehmen zu lassen, während KI strukturell daran gehindert wird, Erfolg zu erklären.
Schlussfolgerung Die Positionierung ist, dass PromiseProof ein Werkzeug für Entwickler ist, um Softwareverhalten mit Integrität zu validieren, indem KI auf kontrollierte Weise genutzt wird, ohne ihr Autorität über finale Ergebnisse zu gewähren.
Zielkunde & ICP
Die Beschreibung lautet:
- Das System unterstützt drei Entwickleroberflächen: Browser, CLI und GitHub Action.
- Es richtet sich an Entwickler, die an verteilten Systemen arbeiten, in denen nutzerbezogene Zusicherungen auf subtile Weise gebrochen werden können.
- Das Werkzeug ist für den Einsatz in CI/CD-Pipelines über eine GitHub Action konzipiert.
Schlussfolgerung Der primäre Kunde ist wahrscheinlich Software-Ingenieure oder DevOps-Teams, die mit komplexen, verteilten Anwendungen arbeiten, in denen die Integrität nutzerbezogener Funktionen kritisch ist.
Business Model & Preisbelege
Nicht belegt.
Erläuterung
In der Beschreibung wird weder auf Preise, Monetarisierung noch auf ein Geschäftsmodell eingegangen. Das Projekt wird als Hackathon-Einreichung und nicht als kommerzielles Produkt beschrieben.
Technische & Auslieferungs-Signale
Die Beschreibung lautet:
- Entwickelt mit Node.js, TypeScript, Express.js, Playwright, GitHub Actions, Cloudflare Workers, OpenAI API, Codex SDK, Zod, esbuild, Vite.
- Nutzt deterministisches Testing, Git-Worktrees und einen fixierten Evaluator-Fingerabdruck.
- Unterstützt Windows, Ubuntu und macOS über die CLI und GitHub Action.
- Der Verifier-Pfad schließt alle Modellaufrufe aus und verwendet den unveränderten Playwright + evaluator.
Schlussfolgerung Das Tool wurde mit moderner Entwickler-Tooling entwickelt und betont Determinismus und Sicherheit in der Verifizierung.
Traction & Reifegrad-Signale
Nicht belegt.
Erläuterung
Es gibt keine Belege für Umsatz, Kunden, Nutzungsdaten oder Produktakzeptanz über die eigene Demonstration des Autors hinaus. Das Projekt wird als von einer Einzelperson erstellter Hackathon-Beitrag beschrieben.
Wettbewerbskontext
Nicht belegt.
Erläuterung
In der Beschreibung wird weder auf Wettbewerber noch auf den Marktbezug eingegangen. Das Tool wird als neuartiger Ansatz präsentiert, aber nicht im Vergleich zu bestehenden Tools positioniert.
Offene Fragen & Risiken
- Einzelpersonen-Entwickler: Das gesamte Projekt wurde von einer Person erstellt, was Fragen zur Skalierbarkeit und langfristigen Wartung aufwirft.
- Begrenzter Umfang: Es werden nur eine synthetische Referenzanwendung und eine Vertragsfamilie unterstützt.
- Keine Validierung in der Praxis: Das System wird als Demo mit vordefinierten Fehlern beschrieben; es gibt keine Belege für den Einsatz in der Produktion oder eine Validierung durch Dritte.
- Keine externe Attestierung zur Datenerhebung: Während das Binding nachweist, dass Berichte mit den Belegen übereinstimmen, wird nicht nachgewiesen, dass die Belege ehrlich erhoben wurden.
Fragen, die die Beschreibung offenlässt
- Was sind die tatsächlichen Anwendungsfälle für dieses Tool über die Demo hinaus?
- Gab es unabhängige Tests oder eine Validierung des Systems?
- Wie lässt sich das System skalieren, um mehr als eine Vertragsfamilie zu unterstützen?
- Gibt es Pläne zur Integration in reale Anwendungen oder Plattformen?
- Wie sieht die langfristige Roadmap für die Entwicklerakzeptanz und Produktreife aus?
Gesamtbewertung
Nicht belegt.
Erläuterung
Es gibt keine Belege für Finanzierung, Bewertung oder Investoreninteresse an diesem Projekt. Die Beschreibung macht keine Angaben zu kommerziellem Erfolg oder Investoreninteresse. Es handelt sich um einen von einer Einzelperson erstellten Hackathon-Beitrag, der keine Hinweise auf kommerzielle Machbarkeit oder Marktreife liefert.
Umsetzen
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KFG international ist nicht mit PromiseProof oder seinen Autoren verbunden.
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Quelle
Eingereicht bei der OpenAI 2026 Hackathon auf Devpost. Projektseite auf Devpost. Zurück zur vollständigen Galerie auf Devpost.
Diese Wettbewerbsanalyse wurde vontop-founders.com erstellt (wird in einem neuen Tab geöffnet)
Von einem Sprachmodell erzeugt aus der öffentlichen Devpost-Seite dieses Projekts — deren Kurzbeschreibung, dem Projektbericht des Autors und den dort gegebenenfalls angegebenen Built-with-Tags — erfasst im August 2026. Kurze Zitate sind die Worte des Autors. Es ist eine Einschätzung der Idee als Geschäft, nicht der Menschen dahinter, und sie gibt die Beschreibung so wieder, wie sie damals veröffentlicht war. Wenn sich das Projekt weiterentwickelt hat, fordern Sie unten eine Korrektur an. Die Analyse ist keine unabhängige Forschung und enthält keine verifizierten Daten zu Wachstum, Umsatz oder Kunden.
Ein unabhängiger Leitfaden von KFG International LLC — weder mit Devpost noch mit OpenAI verbunden, von ihnen unterstützt oder autorisiert.