2024–2025
hommi
Finde deine nächste WG wie beim Swipen nach einem Match — verifiziert, lokal und gebaut, um Betrug auszusortieren.
- Next.js 15
- tRPC
- Drizzle ORM
- Postgres + PostGIS
- Redis
- Capacitor
Flatmate matches, ranked by personality fit
Das Problem
Eine WG in Deutschland zu finden ist ein Minenfeld: Fake-Inserate, Geister-Vermieter, unpassende Mitbewohner und Vorkasse-Betrug, bei dem man eine Kaution überweisen soll, bevor man das Zimmer je gesehen hat. Das Signal-Rausch-Verhältnis ist katastrophal, und ausgerechnet die am meisten Gefährdeten — Neuankömmlinge und Studierende — sind am schlechtesten gerüstet, den Betrug zu erkennen. hommi baut die Suche neu auf: um Vertrauen und Passung statt um Glück.
Der Ansatz
- 01
Swipe-basiertes Matching
Zimmer und Mitbewohner erscheinen als Swipe-Feed, sodass sich das Stöbern schnell und leicht anfühlt statt endlose Listenseiten zu durchforsten. Interesse ist beidseitig, bevor jemand Kontaktdaten teilt.
- 02
KI-Empfehlungssystem
Eine Recommendation-Engine sortiert den Feed jedes Nutzers nach Passung — Lebensstil, Budget, Lage und Präferenzen — sodass die relevantesten Matches nach oben kommen statt einfach der neueste Eintrag.
- 03
KYC-Verifizierung für Vertrauen
Identitätsprüfung (KYC) ist Zugangsvoraussetzung, sodass hinter jedem Profil eine echte, geprüfte Person steht. Diese eine Ebene entfernt den Großteil des Fake-Inserat- und Vorkasse-Betrugs.
- 04
Standortbewusst & nativ, solo umgesetzt
PostGIS treibt die Geo-Suche an — Entfernung, Viertel und pendelbewusste Ergebnisse — und Capacitor liefert dieselbe Codebasis als native iOS- und Android-Apps. Ich habe das Ganze allein gebaut: Schema, tRPC-API und App.
Das Ergebnis
- 0→1 solo gebaut & ausgeliefert, von A bis Z
- iOS + Android native Apps aus einer Capacitor-Codebasis
- KYC-verifiziert standardmäßig identitätsgeprüfte Profile
- KI-sortiert Empfehlungen nach Passung, nicht nach Aktualität
hommi zeigt, wie es aussieht, wenn ich ein Problem von Anfang bis Ende verantworte: einen unklaren, betrugsgeplagten Markt nehmen, im Schema festlegen, was Vertrauen und Passung wirklich bedeuten, und ein echtes, natives Produkt dagegen ausliefern — allein, von der Datenbank bis zum App Store.
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