Ein lokales Werkzeug, mit dem kleine und mittlere Unternehmen erfassen, welche KI-Systeme bei ihnen im Einsatz sind, welche Pflichten daraus folgen und was davon dokumentiert werden muss.
Läuft auf dem eigenen Rechner. Keine Registrierung, kein Konto, keine Cloud. Beim Seitenaufbau geht keine einzige Anfrage an einen fremden Server — die Schriften liegen lokal, das Nachweis-Dossier ist eine eigenständige Datei ohne externe Verweise.
Erfassen. Ein geführter Fragebogen ordnet jedes System einer von vier Risikoklassen zu: verbotene Praktik, Hochrisiko, Transparenzpflicht oder minimales Risiko. Eine Vorauswahl des Einsatzbereichs blendet aus, was nicht einschlägig sein kann — ein Büro-Textassistent braucht zehn Fragen, ein Bewerbermanagement siebzehn.
Nachvollziehen. Jede Einstufung lässt sich auf eine benannte Regel und deren Fundstelle im amtlichen Text zurückführen. Es gibt keine KI-gestützte Auslegung: Die Zuordnung ist regelbasiert und deterministisch. Einstufungen werden historisiert, nie überschrieben — wenn sich die Rechtslage ändert, bleibt nachvollziehbar, was zu welchem Zeitpunkt galt.
Vollständig werden. Ein Verzeichnis, das nur die offiziell eingeführten Systeme kennt, täuscht Vollständigkeit vor. Kataster erzeugt einen anonymen Fragebogen für die Beschäftigten und liest die Rückmeldungen ein — gebündelt nach Werkzeug, mit Schreibvarianten, zur Prüfung vor der Übernahme.
Belegen. Vier Dokumente aus dem erfassten Bestand: Bestandsverzeichnis als Tabelle, Entwurf einer KI-Richtlinie, rollenspezifische Schulungsmatrix und ein Nachweis-Dossier mit Zeitstempel, Rechtsstand und Prüfsumme.
git clone https://github.com/NiklasS2028/kataster.git
cd kataster
pip install -r requirements.txt
python beispiel.py # Musterbestand anlegen (optional)
python start.py # http://127.0.0.1:8771Python 3.11 oder neuer. Zwei Abhängigkeiten: Flask und PyYAML.
Der Musterbestand zeigt einen fiktiven Maschinenbaubetrieb mit elf Systemen — alle vier Risikoklassen, ein Sicherheitsbauteil nach Anhang I, ein Altsystem unter Bestandsschutz, eine dokumentierte Ausnahme und drei Werkzeuge, die erst über die anonyme Umfrage aufgetaucht sind.
Das gesamte Rechtswissen steht in einer versionierten Datei:
rules/ai-act_2026-07-23.yaml. Der Anwendungscode kennt keine Paragraphen — er
wertet nur diese Datei aus.
- id: H-01
frage: >-
Wird das System fuer die Einstellung oder Auswahl von Personen eingesetzt,
insbesondere um gezielte Stellenanzeigen zu schalten, Bewerbungen zu
sichten oder zu filtern oder Bewerber zu bewerten?
trifft_zu_wenn: personalauswahl
klasse: hochrisiko
fundstelle: "Anhang III Nr. 4 lit. a KI-VO"
frist_ref: F-05
geprueft: true
geprueft_am: "2026-07-28"
geprueft_von: "Niklas Steinhauser"Das löst vier Probleme auf einmal. Das Recht bewegt sich, und der Dateiname trägt den Rechtsstand. Jede Regel führt ihre Fundstelle mit, also ist jede Einstufung überprüfbar. Der Prüfvermerk macht sichtbar, wer wann was kontrolliert hat. Und Fremde können Aktualisierungen per Pull Request beisteuern, ohne den Code anzufassen.
Jede erzeugte Einstufung speichert Regelwerksversion, Rechtsstand und die SHA-256-Prüfsumme der Regelwerksdatei. Damit lässt sich Jahre später belegen, welche exakte Regelfassung zu einem Ergebnis geführt hat.
Alle 25 Regeln wurden gegen den amtlichen deutschen Text der Verordnung (EU) 2024/1689 geprüft — Fundstelle für Fundstelle, Wortlaut gegen Wortlaut.
Der Abgleich hat gefunden:
| Befund | Anzahl |
|---|---|
| Fundstellen falsch | 0 |
| Regeln inhaltlich falsch | 4 |
| Nummern ganz gefehlt | 1 |
| Formulierungen ungenau | 11 |
Bemerkenswert daran ist die Richtung. Die Fehler streuten in beide Richtungen: Zwei Regeln hätten durchgewinkt, was erfasst ist — bei Art. 5 Abs. 1 lit. a und b fehlte, dass auch der drohende Schaden genügt. Zwei Regeln hätten gemeldet, was nicht erfasst ist — bei Anhang III Nr. 8 lit. a fehlte die Eingrenzung auf Justizbehörden, sodass jedes Unternehmen mit interner Rechtsprüfung als Hochrisiko gegolten hätte.
Ein Regelwerk, das nur in eine Richtung falsch liegt, ließe sich mit einem Sicherheitsaufschlag korrigieren. Eines, das in beide Richtungen streut, nicht. Kein einziger dieser Fehler wäre bei einem Blick auf die Oberfläche aufgefallen.
Die vollständige Änderungshistorie steht unter meta.aenderungshistorie in der
Regelwerksdatei.
Bewusste Auslassungen, im Regelwerk als Kommentar dokumentiert:
- Art. 5 Abs. 1 lit. d und h — Risikobewertung zu Straftaten, biometrische Echtzeit-Fernidentifizierung zu Strafverfolgungszwecken
- Anhang III Nr. 6 und 7 — Strafverfolgung, Migration, Asyl, Grenzkontrolle
Alle setzen ein Handeln von Strafverfolgungs-, Grenzschutz-, Einwanderungs- oder Asylbehörden voraus. Für Unternehmen ohne hoheitliche Aufgaben sind sie praktisch nie einschlägig. Wer Kataster in einem behördlichen Umfeld einsetzt, muss sie ergänzen.
Anhang III Nr. 8 lit. b ist dagegen abgebildet — die Beeinflussung von Wahlen und Referenden ist nicht auf Behörden beschränkt und kann Kommunikationsagenturen und Verbände treffen.
Der Omnibus ist noch nicht eingearbeitet. Die Digital-Omnibus-Verordnung
zur KI — Verordnung (EU) 2026/1744, ABl. L, 2026/1744 vom 24.07.2026 — ist seit
dem 27.07.2026 in Kraft. Dieses Regelwerk bildet den Stand davor ab und ist
insoweit nicht aktuell: Die geänderten Anwendungsfristen für
Hochrisiko-Systeme, die beiden neuen Verbotstatbestände, der neu gefasste
Begriff des Sicherheitsbauteils und die Änderungen an Art. 4 und Art. 111 sind
nicht abgebildet. Die Metadaten des Änderungsrechtsakts stehen unter
lesarten.omnibus, das Feld eingearbeitet ist false. Wer Kataster
produktiv einsetzt, muss diese Änderungen bis zur nächsten verifizierten
Fassung selbst berücksichtigen.
pip install -r requirements-dev.txt
python -m pytest107 Prüfungen. Der Kern ist ein parametrisierter Test über alle Regeln — jede bekommt einen eigenen Testfall mit ihrer ID als Namen. Fällt eine Regel aus dem Regelwerk oder ändert sich ihre Klasse, schlägt genau ein Test fehl, und der Name sagt welcher.
tests/test_auslieferung.py prüft, was das Versprechen dieses Werkzeugs
einlösen muss: keine externen Verweise in CSS und Templates, jede deklarierte
Schrift lokal eingebunden, jede referenzierte Schriftdatei vorhanden, Lizenzen
beigelegt, keine Unternehmensdaten im Repository.
python tools/verifizieren.py --arbeitsliste # Prüfliste nach Fundstelle
python tools/verifizieren.py --stand # Verifikationsstand
python tools/freigeben.py --pruefen # Version gegen Prüfstand abgleichenDie Arbeitsliste gruppiert die Regeln nach Normstelle, damit beim Abgleich jede Stelle im Gesetzestext nur einmal aufgeschlagen werden muss.
Kataster ist ein Werkzeug zur strukturierten Selbsteinschätzung und Dokumentation. Es trifft keine rechtliche Bewertung, bescheinigt keine Konformität und ersetzt keine Beratung. Die Richtigkeit der erfassten Angaben verantwortet das erfassende Unternehmen; sind die Angaben unzutreffend, ist es auch die Einstufung.
Verbindlich sind allein die im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlichten Texte (Art. 297 AEUV).
Code: MIT — verwenden, ändern, weitergeben, auch kommerziell.
Regelwerk: CC BY 4.0 — wer die Regelwerksdatei übernimmt oder weiterpflegt, muss die Herkunft nennen. Der Wert dieser Datei liegt in der belegten und geprüften Recherche; die Namensnennung hält nachvollziehbar, worauf eine übernommene Fassung zurückgeht.
Was ich nicht bin: Jurist. Kataster trifft deshalb keine rechtliche Bewertung, sondern strukturiert eine Selbsteinschätzung — und sagt das an jeder Stelle, an der jemand es überlesen könnte.
Warum trotzdem: Erhebungen aus dem Jahr 2026 nennen fehlende KI-Kompetenz im Team und Unsicherheit beim Datenschutz als die beiden größten Hürden beim KI-Einsatz in deutschen Unternehmen. Was der Markt dagegen anbietet, sind Beratungsmandate im vierstelligen Bereich und Online-Schulungen zu 74 € pro Kopf. Für einen Betrieb mit vierzig Beschäftigten ist beides keine Antwort. Ein Werkzeug, das nichts kostet, in einer Stunde zu einem Ergebnis führt und den Rechner nicht verlässt, schon.
Wie ich versucht habe, es belastbar zu machen: Jede Regel gegen den amtlichen Text geprüft, Fundstelle hinterlegt, Prüfvermerk mit Datum und Namen. Der Verifikationsstand steht permanent im Kopf der Anwendung; solange er unvollständig ist, weist die Fußzeile darauf hin und das Dossier trägt einen Warnkasten. Jede Regel hat einen eigenen Testfall. Wo eine Prüffrage bewusst vom Wortlaut abweicht, steht eine Anmerkung daneben, die das begründet.
Das ist der Teil, auf den es ankommt — nicht die Behauptung, sorgfältig gearbeitet zu haben, sondern eine Datei, in der steht, was beim Prüfen falsch war und wer es korrigiert hat.
Wer ich bin: Niklas Steinhauser, BWL-Student mit Schwerpunkt KI und Automatisierung, Praxiserfahrung in Business Intelligence. Kataster ist nicht mein erstes Werkzeug dieser Art — ich baue solche Sachen regelmäßig und habe dabei vor allem gelernt, woran sie scheitern: an Annahmen, die niemand nachgeprüft hat.
Rückmeldungen zum Regelwerk sind besonders willkommen. Wer eine Abweichung vom Normtext findet, möge ein Issue aufmachen — mit Regel-ID und dem Wortlaut aus dem amtlichen Text.