Von WordPress & 50 Pluginszu KI-gebautem Shop & Suche

Dr-Zocchi ist ein Ein-Personen-Betrieb. Ich hatte etwas Unterstützung — ein paar Programmierer, einige aus der Community, ein wenig bei Grafik, am wichtigsten bei CAD-Arbeit — und ich habe viele Hersteller.

Aber es gibt keine Webagentur, keine IT-Abteilung, kein Content-Team. Es gibt hier nur eine Person, die sich mit Marzocchi-Gabeln auskennt — und eine Website, einen Shop, ein Teilearchiv, einen Support und einen Stapel Bestellungen, die alle gleichzeitig Aufmerksamkeit wollen.

Das ist die Geschichte, wie die neue Dr-Zocchi-Website 2026 entstanden ist — fünf Kapitel, fünf große Schritte — und warum KI das alles möglich gemacht hat.

Kapitel 1 — Standardsoftware: WordPress, DIVI und 50 Plugins

Meine ersten Websites habe ich selbst von Hand gebaut, bis ins letzte Detail. Das hat Tage und Wochen gedauert, und jedes einzelne Zeichen musste man selbst schreiben. Von Jahr zu Jahr wurde das Bauen von Websites schwieriger, und Aufbau und Pflege kosteten mehr Zeit. Heute wäre man verrückt, eine Website noch von Hand zu bauen.

Die erste Version des Shops entstand so, wie es die meisten kleinen Firmen machen: mit WordPress (40 % aller Websites der Welt nutzen es), dem Shop-Plugin WooCommerce, dem Pagebuilder DIVI (mit Standard-Themes, -Seiten und -CSS) und einem Plugin für so gut wie a-l-l-e-s, was noch fehlte.

Abgesehen von ein paar Hotfixes wurde keine Zeile Code geschrieben — es war Ziehen, Ablegen, Klicken und Foren durchsuchen. Hunderte Stunden flossen hinein, und am Ende lief es auf etwa fünfzig Plugins.

Es hat funktioniert. Aber jedes Plugin ist ein weiteres Update, ein weiterer möglicher Konflikt mit den anderen, ein weiteres Abo, eine weitere Stelle, an der man suchen muss, wenn etwas kaputtgeht. Ein Pagebuilder lässt eine Seite richtig aussehen und alles gleich aussehen; er weiß nicht, dass ein Gabelmodell einen Baujahrbereich, ein Seriennummernschema und fünfzig passende Teile hat. Dieses Wissen steckte im Kopf des Inhabers und in Ordnern voller PDFs — nicht auf der Website.

Irgendwann musste ich den Anbieter wechseln, weil ich einen brauchte, der bei Bedarf automatisch zusätzlichen RAM und CPU bereitstellt, damit alles läuft — am Ende rund 300 € im Monat plus Plugin-Abos. Einfach verrückt — und es war klar, dass es noch viel schlimmer werden würde.

Kapitel 2 — Dichtungssätze & die öffentliche Dokumentensammlung

Über die Jahre habe ich von Hand eine riesige Menge Original-Marzocchi-Material gesammelt: Serviceanleitungen, Ersatzteillisten, Kataloge, technische Mitteilungen, Anzeigen, Bilder — auf Englisch, Italienisch, Deutsch usw.

Teils als saubere PDFs, teils als Scans von Papier. Die Idee war einfach: aus dieser Sammlung richtige Gabelseiten machen, mit ausführlichen, korrekten Informationen zu jedem Modell.

Von Hand heißt das: weltweit Quellen durchsuchen, hunderte Seiten und Bilder lesen und sortieren und daraus etwas Brauchbares machen, umbenennen, wieder suchen, durch die Texterkennung (OCR) schicken (z. B. PDFs aus Bildern), neu formatieren, private Daten aus Dateien löschen usw. wtf.

Eines war klar: Als FF (fu*king FOX) um 2018 die Anleitungen und den gesamten technischen Support abgeschaltet hat — ohne ein Wort an Fahrer und Bikeshops, und weiter großspurig versprochen hat, man „unterstütze weiter Nutzer und Marke" —, wurde der Service unserer geliebten Gabeln kritisch.

Dichtungssätze für Marzocchi-Gabeln nachzukonstruieren war nicht die größte Aufgabe — sondern Support und Anleitungen.

Mein erster Versuch, die Marzocchi-Dokumentation in einem öffentlichen Archiv online zu stellen, ist immer noch online: https://public-repository.org/. Rund 1.500 Dokumente: Explosionszeichnungen, Ersatzteillisten, Anzeigen und Kataloge. Die Dateien sind aufwendig benannt (Baujahr, Gabelmodell, Dichtungsgröße, Federweg usw.), damit man suchen kann — aber das ist nur eine Minimallösung, Suchen und Filtern geht nur über die Dateinamen.

Kapitel 3 — Die ersten KI-geschriebenen Marzocchi-Dokumente

2022 wurde ChatGPT mit einer einfachen Chat-Oberfläche öffentlich, und in den Jahren danach haben wir verstanden, was KI und LLMs bedeuten und was möglich ist. Aber mit einem KI-Bot zu chatten ist ein einfaches Werkzeug mit begrenzten Möglichkeiten. Es hilft nicht bei der Massenarbeit — man braucht bessere Helfer, die mit großen Datenmengen und Suchlösungen arbeiten können.

Wenn du willst, dass ein KI-Bot fundierte, spezielle Fragen beantwortet, musst du dein eigenes LLM erstellen und mit vielen speziellen Quellen trainieren. Das habe ich 2025 mit mehreren externen Programmierern versucht, aber die Ergebnisse waren wirklich schlecht. Ich musste verstehen: Wer ein gutes LLM will, braucht eine gute Datenquelle — je besser die Daten, desto besser das LLM und deine KI. Ohne die fehlende technische Marzocchi-Wissensdatenbank und all die fehlenden Anleitungen geht es nicht. Ich habe das eine Weile ruhen lassen, bis die nächste Idee kam.

Ende 2025 ist die Entwicklung der KI explodiert, und das hält an. Neben vielen anderen Firmen hat Anthropic Claude gebaut, und eine neue Werkzeugwelle begann — viel schneller und breiter als die letzte, die für mich vor rund 15 Jahren Cloud Computing und Dienste auf Kubernetes-Basis waren. Ich weiß das, weil ich immer noch in einer Softwarefirma arbeite, die PLM/PDM-Software entwickelt. Wir haben die Software auf Cloud-Dienste umgestellt, und ich war dabei — was für eine großartige Erfahrung.

Die KI-Entwicklung ging weiter, KI-Agenten entstanden und wurden öffentlich verfügbar. Es war klar: Das ist eine fantastische Möglichkeit, meine Ideen und meine Arbeit zu unterstützen.

Mit KI wurde mein Dokumentenarchiv zu einer KI-Pipeline: Die Dokumente wurden gelesen und per OCR erfasst, Ersatzteillisten erstellt und in saubere Tabellen verwandelt, Daten und Formate vereinheitlicht, und ich habe versucht, mit einem selbst trainierten LLM für jede einzelne Gabel eine strukturierte Seite mit ihren Daten zu erstellen. Im Vergleich zu früher ein riesiger Gewinn an Zeit und Aufwand — all die Dokumente wurden in wenigen Stunden mehrfach überarbeitet.

Meine Website hatte aber immer mehr technische und teure Probleme, und neben dem Entwickeln und Lernen von KI-Vibe-Coding mit meinem Claude-Code-Agenten und vielen anderen Werkzeugen habe ich angefangen, eine neue Website und einen neuen Shop zu entwickeln.

Kapitel 4 — KI-gestütztes Programmieren: die ganze Dr-Zocchi-Seite neu gebaut

Der nächste Schritt war ein großer: den WordPress-Aufbau ersetzen durch eine Content-Seite, einen schönen Shop, Warenkorb und Kasse mit PayPal-Anbindung, Bestellabwicklung, Support-Tickets, Inhalte in einem Lab- und einem Blog-Bereich, B2B-Unterstützung, einen riesigen Admin-Bereich und vieles mehr. Geschrieben nicht von einem teuren externen Entwickler und nicht von Hand, sondern in der Arbeit mit Claude-Code-KI-Agenten, Sitzung für Sitzung.

Ich kann dir sagen: Dieser Monat aus Lernen und Entwickeln war eine der großartigsten Erfahrungen und schönsten Zeiten meines Lebens — und die Reise ist hier nicht zu Ende.

Die neue Dr-Zocchi-Seite ging am 11. August 2026 live, nach einer Zeit im Parallelbetrieb mit dem alten Shop, und die Arbeit hat seitdem nicht aufgehört: Das Änderungsprotokoll des Projekts zählt mehr als 900 einzelne Änderungen — Fehlerbehebungen, Datenkorrekturen und neue Funktionen, jede nummeriert, beschrieben und nachvollziehbar. Das kann niemand im Kopf behalten, also dokumentiert sich das Projekt selbst: Jeder Teil des Systems hat eine Referenzdatei, und die Regeln (nie eine URL kaputt machen, nie vor einem Deploy den Build auslassen, nie eine ungeprüfte Sitemap veröffentlichen usw.) sind aufgeschrieben und werden vor jedem Commit automatisch durchgesetzt.

Ich habe mein eigenes Software-Managementsystem gebaut — für Funktionen, Fehlerbehebungen, Datenänderungen, Releases und Service-Level, mit Commits nach GitHub. Meine Agenten programmieren in parallelen Sitzungen, korrigieren und verbessern sich selbst, jede Sitzung hat ihren eigenen Namen, und jeder testet seinen Code selbst — mit Testskripten, mehreren Subagenten oder indem er selbst im Browser surft. Die Software hat Vor- und Nachverarbeitung, z. B. automatische Code-Formatierung, erweiterte Code-Prüfungen und vieles mehr.

Du willst nie wieder Mails über einen SMTP-Server schicken, wenn es per API über einen externen Dienst geht? Du brauchst eine grafische Oberfläche für Produktbilder im Shop? Mach es mit einem Klick, inklusive automatischer Hintergrundentfernung, Zentrieren und Größe in einer Sekunde. Du brauchst ein Ticketsystem, weil fünf Postfächer nerven? Daten von internationalen Seiten importieren? eBay und DHL per API anbinden? Alles einfach — Dienste und Funktionen in ein paar Stunden selbst bauen.

Wenn ich nachts programmiere, machen mich manche Ergebnisse des „Vibe Coding" sprachlos. Lektionen wie diese:

Bro, das ist jetzt dein 4. Versuch, diesen fucking Layoutfehler xxxxxxxx zu beheben. Warum behebst du ihn nicht? Ich habe dir alle Details gesagt, die du brauchst.

Und nach ein paar Sekunden Nachdenken sagte er: „Du hast recht. Mein Problem ist: Ich kann nicht sehen."

Wow. Ich war sprachlos. Ist er jetzt ein Mensch?? Ist er blind geworden?? Wtf?? Meine Güte.

Ich fragte ihn: „Was meinst du? Du hast eine Chrome-Integration in beide Richtungen, direkt oder per MCP-Server, wir hatten viele Sitzungen, und du bist oft über die Seiten gesurft, um Inhalte im Detail zu prüfen."

Und er sagte: „Ja, aber offensichtlich funktioniert es nicht, und ich weiß nicht, warum. Um weiterzumachen, habe ich Daten angenommen. Das war wohl falsch."

Wow. Kannst du dir vorstellen, dass dein Computer dir sagt, er kann nicht sehen??

Ein bisschen wie HAL 9000: „Tut mir leid, Dave, das kann ich nicht tun." (Nerd-Alarm.)

Kapitel 5 — Eine Suche, die die Frage versteht

Inzwischen funktionieren Seite und Shop für mich fast perfekt. Ich hatte jede Menge Ideen, und beim Programmieren und Warten auf das Ende mancher Agenten-Aufgaben kommen mir immer neue — Dinge zum Testen oder Prüfen, so viele, dass ich eine laufende To-do-Liste führe, die gleichzeitig neuer Input für mehrere Agenten und Subagenten ist, die — wenn möglich — rund um die Uhr laufen.

Natürlich ist Vibe Coding nicht der Heilige Gral, und KI ist nicht in allem zu 100 % richtig — aber für mich ist es ein unglaublich hilfreiches Werkzeug, um produktiv zu sein und die täglichen Probleme zu lösen, von denen du oben gelesen hast. Inzwischen habe ich viele weitere Apps und Tools gebaut und extrem coole Dinge für meinen Alltag umgesetzt.

Zurück zur Dr-Zocchi-Seite: Eine Seite mit über 2.000 Dokumenten und über 5.400 Produkten in der Datenbank (nach einer riesigen Datensammlung rund um die Welt) nützt nur, wenn man darin etwas findet.

Das neueste Kapitel von diesem Wochenende ist die KI-gestützte SUCHE: Die Shopsuche durchsucht Namen, Teilenummern, alternative Nummern und die Gabelmodelle, zu denen ein Teil passt; die Dokumentensuche liest den vollständigen Text jeder Seite — 11.536 Seiten in 2.047 Dokumenten (inzwischen haben wir über 500 weitere Ersatzteillisten erstellt), inklusive OCR der Scans und englischer Übersetzungen der italienischen und deutschen Anleitungen.

Meine Versuche mit eigenen LLMs sind also offensichtlich gescheitert — aber hey: Claude ist eine gut trainierte KI, die intelligent suchen kann. Über all diesen Dokumenten — die übrigens inzwischen komplett überarbeitet sind — sitzt also eine KI-Antwort, die Claude in Echtzeit per API nutzt.

Stell eine Frage auf Deutsch, Italienisch oder Englisch — „Welcher Dichtungssatz passt in eine Z1 von 2001?" —, und ein Claude-Modell liest die passendsten Seiten, Teile und Produkte und antwortet mit nummerierten Quellen, die die Original-PDF-Seite öffnen. Treffer aus dem Shop für deinen Service bindet es auch gleich mit ein.

Damit es besser wird und dumme Ergebnisse wegfallen, beantwortet sie nur Fragen zu Fahrradfederung, die Zahl der Antworten pro Tag ist begrenzt, damit die Kosten planbar bleiben, und eine eingebaute Synonymliste (1.093 Begriffe in 127 Gruppen in fünf Sprachen) weiß, dass tappo, Verschlusskappe und top cap dasselbe sind.

Probier es aus: Stell eine Frage in der Dokumentensuche. Ist die Antwort falsch, sagt uns der 👎-Knopf, was zu korrigieren ist. Gemeinsam lernen wir aus den Fragen der Nutzer und machen die Suche besser.

Zusammenfassung & Fazit

Ich habe dir meine Erfahrungen aus diesem Jahr gezeigt — wie eine neue Seite mit Shop und mehr entstanden ist und warum KI der Schlüssel war, der das möglich gemacht hat. Langweilig für alle, die verrückte Marzocchi-News erwarten, aber nötig, um das alles am Leben zu halten.

Wir haben jetzt eine bessere Oberfläche mit KI-gestützter Suche über alle Dokumente.

Aber der eigentliche Punkt ist: Am Ende sind die Ergebnisse durch Quellen und verfügbare Daten begrenzt.

Ich hoffe, dass wir irgendwann Zugang zu den fehlenden älteren Marzocchi-Daten bekommen (vieles fehlt von 2009–2018), zur technischen Wissensdatenbank, zu weiteren CDs, Dokumenten oder Unterlagen ehemaliger Marzocchi-Mitarbeiter — wir alle wissen, dass diese Daten irgendwo noch existieren.

Lass es uns möglich machen — und halte deine Marzocchi am Leben.