Vom Prompt zum Loop: Die Evolution der KI-Steuerung · Teil 1 von 8
Das Handwerk der Worte
Prompt Engineering, System-Instruktionen und die Kunst klarer Anweisungen
Rollen, Few-Shot-Beispiele, Chain of Thought und System-Instruktionen: Prompting als Handwerk statt Rätselraten.
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Über dieses Hörbuch
Die Qualität dessen, was eine KI liefert, hängt von der Denkstruktur hinter der Anweisung ab. Teil 1 der Serie ersetzt vage Suchmaschinen-Fragen durch kontrollierte, wirksame Arbeitsaufträge.
Sie lernen, Rollen und Personas zu definieren, damit das Modell den richtigen Kontext hat, komplexe Aufgaben mit Few-Shot-Prompting und Chain of Thought zu strukturieren und System-Instruktionen so zu formulieren, dass die KI genau das liefert, was Sie brauchen.
39 Minuten. Für alle, die KI-Werkzeuge gezielt einsetzen wollen, sei es für den Arbeitsalltag oder als Entwickler mit Tiefgang.
Kapitel
- Einleitung: Das Handwerk der Worte – Dein Weg zur KI-Meisterschaft
- Das Fundament – Denkstrukturen, Rollen und Personas
- Die Werkstatt – Strukturierte Anweisungen und Beispiele in der Praxis
- Die Meisterschaft – System-Instruktionen und die Kunst der Kontrolle
- Abschluss: Deine neue Stimme im digitalen Raum
Das im eigenen Betrieb anwenden?
Die Hörbücher erklären die Ideen. Im Kickstart-Workshop baut Ihr Team an einem Tag das erste eigene Werkzeug.
Kursangebot ansehenVom Prompt zum Loop: Die Evolution der KI-Steuerung
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2. Kontext ist KönigWie ein Sprachmodell das richtige Wissen bekommt: Kontextfenster, Memory und Retrieval-Augmented Generation.
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3. Die Entstehung der AgentenVom Antwortautomaten zum Akteur: Tool Use, Function Calling, ReAct und das Model Context Protocol.
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4. Das Harness und die UmgebungDie Umgebung entscheidet, ob ein Agent produktionsreif ist: Leitplanken, Sandboxen und automatische Evaluatoren.
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5. Die Geburt von Loop EngineeringPlanen, Ausführen, Beobachten, Verfeinern: Warum autonome Arbeitszyklen bei jeder längeren Aufgabe den Einzel-Prompt schlagen.
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6. Anatomie eines perfekten LoopsAbbruchbedingungen, Kontext-Rotation, Memory und ein menschlicher Notaus: Was eine autonome Schleife sicher hält.
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7. Verifizierung und Self-CorrectionEin Modell darf seine eigene Arbeit nicht benoten: Generator-Evaluator-Schleifen, harte Tests und Fallbacks für KI, der man trauen kann.
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8. Das autonome ÖkosystemTeams spezialisierter Agenten, Hierarchie gegen Schwarm, und der Mensch als Architekt, Auditor und Dirigent.