💻 Code-Einblicke
Ein Blick unter die Haube — so ist das Projekt technisch umgesetzt:
Canvas-Grafik-Generator für Design-PNGs
function generateBirthdayImage(name) {
return new Promise((resolve) => {
const canvas = document.createElement('canvas');
canvas.width = 2000;
canvas.height = 2000;
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
ctx.fillStyle = 'white';
ctx.textAlign = 'center';
ctx.textBaseline = 'middle';
const text = `Geburtstagskind ${name}`;
let fontSize = 120;
ctx.font = `bold ${fontSize}px Arial, sans-serif`;
let textWidth = ctx.measureText(text).width;
while (textWidth > canvas.width * 0.9 && fontSize > 40) {
fontSize -= 10;
ctx.font = `bold ${fontSize}px Arial, sans-serif`;
textWidth = ctx.measureText(text).width;
}
ctx.shadowColor = 'rgba(0, 0, 0, 0.5)';
ctx.shadowBlur = 10;
ctx.fillText(text, canvas.width / 2, canvas.height / 2);
canvas.toBlob((blob) => resolve(blob), 'image/png');
});
}
Drag & Drop Simulation mit DataTransfer API
const dataTransfer = new DataTransfer();
dataTransfer.items.add(file);
const rect = dropTarget.getBoundingClientRect();
const centerX = rect.left + rect.width / 2;
const centerY = rect.top + rect.height / 2;
const dragEnterEvent = new DragEvent('dragenter', {
bubbles: true, cancelable: true,
dataTransfer: dataTransfer,
clientX: centerX, clientY: centerY
});
dropTarget.dispatchEvent(dragEnterEvent);
const dropEvent = new DragEvent('drop', {
bubbles: true, cancelable: true,
dataTransfer: dataTransfer,
clientX: centerX, clientY: centerY
});
dropTarget.dispatchEvent(dropEvent);
Vue.js Integration mit __vue__ Discovery
const vueElements = document.querySelectorAll('[data-v-]');
for (const el of vueElements) {
if (el.__vue__) {
const methods = el.__vue__.$options.methods;
const handlers = ['handleFileChange', 'onFileChange',
'uploadFile', 'handleUpload'];
for (const h of handlers) {
if (methods[h]) {
methods[h].call(el.__vue__, fileInput);
break;
}
}
}
}
CSV-Parsing mit Duplikat-Erkennung
function parseCSV(text) {
const lines = text.split(/\r?\n/);
return lines
.map(line => line.trim())
.filter(line =>
line.length > 0 &&
!line.startsWith('#'))
.filter((line, index, self) =>
self.indexOf(line) === index);
}
🚀 Interesse an diesem Projekt? Sprechen Sie mich an!
💰 Business Value
Firefox Extension zur Automatisierung von Spreadshirt-Uploads. CSV-basierte Massenverarbeitung mit Canvas API und Drag & Drop Simulation.
⚙️ Funktionsweise
Die Kern-Mechanik des Projekts im Überblick.
💻 Technische Umsetzung
Das Projekt nutzt moderne Technologien und bewährte Open-Source-Tools für maximale Effizienz und Wartbarkeit.
⚡ In wenigen Tagen zum MVP — mit Vibecoding.
🚀 Gebaut mit Vibecoding
- 📋 2–3 Wochen Requirements
- 🏗️ 2–3 Wochen Architektur
- 💻 3–4 Wochen Implementierung
- 🧪 1–2 Wochen Testing
- ⏱️ Gesamt: 8–13 Wochen
- 🗣️ 0.5 Tage Prompt-Engineering
- ⚡ 2–3 Tage iterative Generierung
- 🔧 1–2 Tage Refinement
- ✅ 1 Tag Testing & Deployment
- ⏱️ Gesamt: 5–7 Tage
🎯 Strategische Erkenntnisse
Jedes Projekt liefert wertvolle Einsichten — technisch wie strategisch. Diese Learnings fließen direkt in Folgeprojekte ein.
Bereit für Ihr nächstes Projekt?
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wo Automatisierung und KI den größten Hebel für Ihr Business haben — unverbindlich und pragmatisch.