Diligence decision-support experiment
Ein Entscheidungsunterstützungs-Prototyp für Venture Due Diligence
A full-stack diligence-workflow prototype with deal, research, scoring, portfolio, and reporting surfaces. Its source demonstrates workflow architecture and provider abstraction; it does not establish investment performance.
Brücke Business ↔ Technologie · Diligence decision-support experiment
Explores a reviewable full-stack diligence workflow with visible assumptions and replaceable model providers.
Dies ist eine Portfolio- und Quellinterpretation, keine Aussage über Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
Deal, market, founder, technical, portfolio, and reporting evidence is assembled across disconnected data sources and individual judgement.
Separate workflow, APIs, persistence, retrieval, scoring, and model providers, including a deterministic mock path for repeatable testing.
Deal, research, diligence, scoring, portfolio, and report surfaces across FastAPI, Next.js, data, retrieval, and provider-adapter boundaries.
Missing sources, conflicting signals, score assumptions, and reviewer decisions return to thesis, diligence scope, and portfolio monitoring.
Quellcode-Evidenz
A full-stack diligence-workflow prototype with deal, research, scoring, portfolio, and reporting surfaces. Its source demonstrates workflow architecture and provider abstraction; it does not establish investment performance.
Der detaillierte technische Stand wird auf Englisch gepflegt.
Repository-Evidenz ist kein Nachweis für Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
Architektur
Drei Schichten: Über 60 Dashboards, gebaut für den Workflow, 44 Backend-Module, die jede Deal-Phase abdecken, und ein austauschbares LLM-Backend, das Sie vor Vendor Lock-in bewahrt.
Nur Quellübersicht: Eine Schicht kann implementierten Code, eine Adaptergrenze oder dokumentiertes Design darstellen. Sie belegt keinen konfigurierten Produktionsdienst.
Next.js 16 App Router, über 60 Dashboard-Seiten, Tailwind CSS 4, shadcn/ui, React Query. Pipeline-Boards, Gründerseiten mit 8-dimensionaler Bewertung, Wettbewerbslandschaft-Karten, Portfolio-Überwachungs-Dashboards. Die UI, die ein Partner tatsächlich nutzt.
FastAPI-Backend, das Deal-Sourcing, Due Diligence, Gründer-Bewertung, technische Evaluierung, Wettbewerbsintelligenz, Term-Sheet-Erstellung und Post-Investment-Monitoring abdeckt. Phasenspezifische Logik — was in der Seed-Phase zählt, ist nicht dasselbe wie in der Series C.
Die Adapter stellen Anthropic-, Mistral-, Ollama-, Hugging-Face- und deterministische Mock-Pfade dar. Modellverhalten, Lokalität und Datenverarbeitung hängen vom gewählten Anbieter und der Deployment-Konfiguration ab.
Das Problem
Warum VC-Due-Diligence nicht funktioniert
Deal-Evidenz wird häufig manuell aus Gründer-, Markt-, Technik-, Geschäfts- und Regulierungsquellen zusammengeführt, wodurch Provenienz und konsistente Prüfung schwer zu erhalten sind.
Die Qualitaet variiert je nach Analyst. Ohne standardisiertes Framework werden kritische Signale bei manchen Deals uebersehen.
Wochen fuer ein einziges Investment-Memo. Begehrte Deals werden abgeschlossen, bevor die Pruefung fertig ist.
Erkenntnisse aus vergangenen Deals werden nicht wiederverwendet. Jede Bewertung beginnt bei Null ohne institutionelles Gedaechtnis — und EU-spezifische Daten (EIC-Foerderungen, BPI France, INPI-Einreichungen, AMF-Offenlegungen) werden vollstaendig ignoriert.
Funktionen
End-to-End KI-gestuetzte Due-Diligence-Pipeline
Nur Quellumfang: Ein Eintrag kann Code, einen dokumentierten Adapter oder einen konfigurierten Workflow beschreiben. Er besagt nicht, dass ein Produktionsdienst aktiv ist.
01
Tiefgehende Gruenderbewertung mit Hintergrund, Erfolgsbilanz, Netzwerk, technischer Tiefe, Fuehrung, Belastbarkeit, Marktverstaendnis und Integritaet — gewichtet mit 25% des 6-dimensionalen Kairos Score.
02
Automatisierte TAM/SAM/SOM-Verifizierung, Timing-Analyse und Marktchancen-Scoring aus oeffentlichen und Premium-Datenquellen.
03
KI-generierte Wettbewerbslandschaftsanalyse mit Positionierung, Differenzierungsbewertung und Moat-Evaluation.
04
Automatisches Tracking ueber 8 Datenkategorien: digitale Praesenz, GitHub-Aktivitaet, Recruiting-Signale, Kundenstimmung (G2/Capterra/Glassdoor), alternative Daten (Patente, Einreichungen) sowie Crunchbase/PitchBook/F6S-API-Integrationen.
05
Der Quellcode stellt Workflows für Finanzierungszeitpunkt, Änderungssignale, Schlüsselpersonenrisiko und Bewertungsannahmen dar. Sie benötigen lizenzierte Daten, Kalibrierung und Investorenprüfung; Vorhersagegenauigkeit oder Investmenterfolg werden nicht behauptet.
06
Investment-Memos, Due-Diligence-Berichte, Wettbewerbsanalyse-Decks und Risikobewertungen in Minuten erstellt.
8-Dimensionen-Gründer-Scoring
Standardisiertes Scoring macht eine 'uns gefällt das Team'-Deal-Memo gegenüber dem nächsten Deal, der keine Finanzierung erhalten hat, verteidigungsfähig. Kairos unterteilt jeden Gründer in acht Dimensionen, jede mit einem öffentlichen Bewertungsraster. Nachfolgend: was jede Dimension tatsächlich misst.
Nur Repository-Oberfläche: Verfügbarkeit, Vollständigkeit, Leistung und Betriebstauglichkeit erfordern eine gesonderte Validierung.
DIM 1Domänen-Tiefe × Ausführungsgeschwindigkeit × Team-Fit-Signale (Dynamik der Mitgründer, vorherige Liefernachweise, Einstellungshistorie). LinkedIn-Anreicherung + Public-Commit-Rhythmus + Interview-Transkripte.
DIM 2Bottom-up-TAM mit Quellen, Top-down-Plausibilitätsprüfung, 5-Jahres-Wachstumsthese, regulatorische Rücken-/Gegenwinde. Bestraft 'die gesamte EU ist unser Markt' mit einer strukturierten Why-now-Anforderung.
DIM 310x-besser-als-Status-quo-Nachweise, Nutzerforschungsartefakte, Retentionskurven, wo verfügbar, reale Reibungskarte. Bestraft reine Demo-Produktbehauptungen.
DIM 4Qualität der Umsatzkurve (nicht nur absolute Zahl), Net-Dollar-Retention, Verkürzung des Verkaufszyklus im Zeitverlauf, organischer vs. bezahlter Mix. Stufengerecht kalibriert — was im Seed-Stadium zählt, ist nicht dasselbe wie in der Series A.
DIM 5Burn-Multiple vs. Stadium, Amortisationsdauer des CAC, Runway-Klarheit, Preis-Qualitäts-Verhältnis der vorherigen Runde. Markiert 'zu viel Kapital für das erreichte Meilenstein'.
DIM 6Technische Bewertung nach Domäne. Generiert vom LLM-Backend mit stufengerechter Strenge — unterschiedliche Bewertungsraster für Seed und Series C. Identifiziert Signal vs. Rauschen in der behaupteten Neuartigkeit des Gründers.
DIM 7Tiefe des Daten-Grabens, Analyse der Wechselkosten, regulatorischer Graben, wo zutreffend (z. B. klinisch, Verteidigung), Form der Netzwerkeffekt-Kurve. Die Antwort auf die Frage: 'Warum wird das nicht von Big Tech zermalmt?'
DIM 8Klarheit der Vertriebsstrategie, ICP-Disziplin, Kanalqualität, Plan für den Übergang vom Gründer-geführten Vertrieb. Bestraft Antworten wie 'wir stellen einen VP Sales ein, der das regelt'.
Technologie-Stack
Genannte Technologien kennzeichnen Repository-Abhängigkeiten oder Adapteroberflächen; sie belegen keine aktive Integration oder Bereitstellung.
Quellcode
Der Quellcode der Kairos VC Plattform ist auf Anfrage fuer Evaluierungs- und Partnerschaftszwecke verfuegbar.
Fuer den Zugang zum Quellcode unterzeichnen Sie bitte unsere Geheimhaltungsvereinbarung. Dies ist eine uebliche rechtliche Formalitaet.
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