Worum es im Alltag geht
Eine gute Antwort soll kein Zufall bleiben.
Ein Prompt funktioniert im ersten Versuch und scheitert am nächsten Beispiel. Statt immer längere Anweisungen anzuhängen, trenne ich Aufgabe, benötigtes Wissen und gewünschtes Ergebnis. Wir testen die Varianten an denselben Fällen und sehen, welche davon im tatsächlichen Ablauf helfen.
Ein einzelner gelungener Chat wird zu einer wiederverwendbaren Arbeitsweise. Rollen, Beispiele, Quellen und Grenzen werden verständlich beschrieben. Varianten werden anhand derselben Aufgaben verglichen, damit sichtbar wird, was besser funktioniert und wo menschliche Prüfung gebraucht wird.
Das entwickeln wir gemeinsam.
Der Umfang richtet sich nach deinem Vorhaben.- 01
Eine klare Vorlage
System-Prompts, Vorlagen und klar definierte Ausgabeformate
- 02
Nachvollziehbar vergleichen
Kontextaufbereitung, Beispiele und überprüfbare Qualitätskriterien
- 03
Im Werkzeug einsetzen
Einbindung in den passenden Assistenten oder Workflow
Aus meiner Arbeit
Schau dir an, was daraus werden kann.
Plattform für Content-Recherche und Produktion
Passende Themen finden und die Content-Produktion gemeinsam planen.
Mein eigener Bewertungsalgorithmus, ein Redaktionsplaner und ein Content-Agent helfen bei Recherche, Themenwahl und Produktion.
- Nachvollziehen, warum ein Thema vorgeschlagen wird
- Aufnahmen, Material und Termine zusammen planen
- Ideen mit einem auf die Marke abgestimmten Agenten ausarbeiten
- Next.js
- TypeScript
- MongoDB
- +1
Kontextaufbereitung für KI-Entwicklung
Weniger unnötigen Code lesen lassen, bessere Hinweise liefern.
Bereitet Code und Build-Ausgaben für Coding-Agenten auf und prüft geplante Änderungen, bevor sie gespeichert werden.
- Relevante Codeabschnitte auswählen
- Edits vor dem Schreiben prüfen
- Technische Entscheidungen festhalten
- Python
- LM Studio
- Qwen
- +1
Unser erstes Gespräch
Bring eine gute und eine unbrauchbare Antwort mit.
Du brauchst kein fertiges technisches Konzept. Deine Idee, ein Beispiel oder ein Blick auf den bisherigen Ablauf reichen für den Einstieg.
Lass uns darüber sprechen- 01
Was unterscheidet ein brauchbares Ergebnis von einem nur gut klingenden?
- 02
Welche Beispiele, Quellen und Grenzen soll das Modell berücksichtigen?
Vielleicht fragst du dich noch:
Felix SchumannAI Automation EngineerNenn es. Ich baue es.
Wenn hier etwas nach deinem Problem aussieht, schreib mir. Eine kurze Beschreibung dessen, was nicht funktioniert, reicht als Anfang.