Das Ziel des Projekts Lunaria war es, eine einfache, aber leistungsfähige Lern- und Experimentierplattform zu konzipieren, auf der moderne Technologien mit einer intuitiven, menschenlesbaren Skriptsprache gesteuert werden können.
Viele aktuelle Technologien – etwa Messaging-Systeme, Datenhaltung, Rendering oder Machine-Learning-Schnittstellen – sind komplex, fragmentiert und für Lernende oder Maker schwer zugänglich. Lunaria sollte diesen Einstieg radikal vereinfachen, ohne die technischen Grundlagen zu verstecken.
Im Kern stand also die Frage:
Wie lassen sich komplexe Infrastrukturen und moderne Technologien so abstrahieren, dass sie durch einfache Skripte verständlich, sicher, reproduzierbar, plattformunabhängig, portabel und ressourcenschonend steuerbar werden?
Die Antwort war eine Plattform, die Lua als Skriptsprache mit einer Go-basierten Laufzeitumgebung verbindet. So entstand ein System, das sowohl zum Ausprobieren als auch zum Untersuchen moderner Technologien dient – leichtgewichtig, flexibel und experimentell.
Architektur und Komponenten:
Lua-Skripting:
Lua wurde bewusst gewählt, weil es sich durch seine einfache Syntax
und hohe Erweiterbarkeit auszeichnet. Es ist in der Bildung, im
Game-Development und in Projekten wie Luanti (ehemals Minetest)
etabliert – dort dient es als Skriptsprache für Modding und Logik. In
Lunaria dient Lua als „menschliche Ebene“ über einer komplexen
technischen Basis: Nutzer können mit kurzen Skripten reale Prozesse
steuern und moderne Systemfunktionen erkunden.
Go-Engine als Kern:
Die Plattform selbst ist in Go implementiert. Go bietet
Stabilität, klare Syntax, gute Parallelisierung und starke
Sicherheitskonzepte – ideal, um komplexe Funktionalität kontrolliert
bereitzustellen. Über eine modulare API-Schicht greifen
Lua-Skripte direkt auf Systemfunktionen zu.
Module und APIs:
Weitere Module können einfach ergänzt werden – etwa für Sensorik, Bildanalyse oder Machine-Learning-Schnittstellen.
Lunaria war von Beginn an als experimentelles Forschungsprojekt angelegt. Im Vordergrund stand nicht das fertige Produkt, sondern die Erprobung mehrerer Proof-of-Concepts, die verschiedene Ebenen moderner Softwareentwicklung verbinden:
Dadurch wurde Lunaria zu einem Metaprojekt: Es untersuchte nicht nur, was gebaut wird, sondern auch, wie Software in Zukunft – gemeinsam mit KI – entstehen kann.
Ein zentraler Aspekt des Projekts war der Einsatz von generativer KI in der Softwareentwicklung. Die Architektur, API-Definitionen und Modulstrukturen wurden manuell konzipiert, die konkrete Implementierung erfolgte jedoch zu rund 90 % mithilfe von KI-Systemen.
Dabei kam ein iterativer Prozess zum Einsatz: Ich definierte modulare Anforderungen, Funktionsspezifikationen und Schnittstellenbeschreibungen, die von der KI umgesetzt, getestet und weiterentwickelt wurden. Dieses Vorgehen ermöglichte es, komplexe Funktionalitäten in kurzer Zeit zu validieren und den Einsatz von KI als Entwicklungspartner systematisch zu untersuchen.
Lunaria befindet sich derzeit noch im Konzept- und Entwicklungsstadium. Der Fokus lag darauf, Prinzipien und Mechanismen zu erforschen, mit denen sich komplexe Systeme zugänglich machen lassen.
Ziel war es, eine Plattform zu entwerfen, die Studierenden, Makern und Entwicklern den Zugang zu modernen Systemarchitekturen erleichtert, ohne dass sie sich zunächst tief in Frameworks oder Infrastruktur einarbeiten müssen. Das Konzept konzentriert sich auf didaktische Ansätze, experimentelles Lernen und den sicheren Umgang mit realen Technologien. Perspektivisch könnte Lunaria in Workshops, Lehrumgebungen und IoT-Prototyping-Szenarien eingesetzt werden.
Lunaria steht exemplarisch für einen neuen Typ experimenteller Softwareentwicklung – an der Schnittstelle von Mensch, Sprache, Infrastruktur und KI. Es zeigt, wie sich komplexe Systeme durch klare Strukturen, lernbare Abstraktionen und generative Werkzeuge erfahrbar machen lassen.
Lunaria ist ein umfangreicher Prototyp zur praxisnahen Erprobung und Integration mehrerer moderner Technologien.
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