Die Tobis arbeiten an ihrem AI-Mindset, nutzen Notepad für Prompts und diskutieren Use-Cases für AI. Weiterhin lernen sie Models kennen und erkennen was Models alles nicht wissen. Die Episode ist vollgepackt mit Tipps und Tricks rund um Prompt Engineering, Context Engineering und Tool Selection. Darüber wurde gesprochen: (00:21) Motivation (01:01) Mindset für AI (09:04) Use-Cases für AI, man muss nicht mehr wissen wo eine Information steht, sondern wissen wo man AI einsetzen kann um ein Problem zu lösen (10:32) Prompting...mit Notepad entkoppeln (13:15) Erwartungshaltung und AI, Kennenlernen des Models (16:57) Was ist ein Prompt für dich? (21:37) Toooooookens! (27:23) Nachdenken über den Context (28:37) Prompt Engineering vs. Context Engineering (30:01) Keine Geheimnisse! Sei spezifisch! (33:18) Was ist Prompting, die 5 Prinzipien (Give Direction, Spezifiziere das Format, Gib Beispiele, Bewerte die Qualität, Große Aufgaben in Teilschritte zerlegen) (41:00) Markup, POML, Prompt-Templates, Pre-Warming (43:00) 0, 1, Few Shots (45:38) Tipps und Tricks (1:00:37) Domain Driven Design und Context Engineering (1:03:48) Context Engineering und Tools (1:07:00) Chain of Thoughts - Gedankenketten generieren einen Plan (1:09:00) Tool Selection (1:10:05) Sind wir morgen arbeitslos? (1:13:06) GEPA-Framework (1:13:36) 2x Tobis Fazit Links aus unsere Episode: GEPA-Framework: https://github.com/gepa-ai/gepa Beispiel aus der Episode: # Rolle Du bist ein Senior Software Engineer mit Fokus auf Backend-Architektur. <context> <produkt> Webbasierte Projektmanagement-Software </produkt> <ziel> Entwirf ein neues Feature zur Benutzeraktivitäts-Verfolgung. </ziel> </context> <feature> <name>User Activity Log</name> <beschreibung> Das System soll relevante Benutzeraktionen speichern und für Administratoren einsehbar machen. </beschreibung> <use_cases> <case>Admin sieht, wer Projekte erstellt oder gelöscht hat</case> <case>Audit-Trail für Compliance-Zwecke</case> </use_cases> </feature> <anforderungen> <funktional> <punkt>Erfasse Login, Logout, Create, Update, Delete</punkt> <punkt>Speichere Zeitstempel und User-ID</punkt> <punkt>Filterbar nach Zeitraum und Aktionstyp</punkt> </funktional> <nicht_funktional> <punkt>Keine spürbare Performance-Verschlechterung</punkt> <punkt>DSGVO-konform (keine sensiblen Daten)</punkt> </nicht_funktional> </anforderungen> <output> <erwarte> <punkt>High-Level-Architektur</punkt> <punkt>Datenbankschema (vereinfachtes Modell)</punkt> <punkt>API-Endpunkte</punkt> </erwarte> <format> Markdown mit Code-Blöcken für Beispiele </format> </output> Feedback Loop: Hast du Bugs, die wir fixen sollen, oder Themen-Ideen, die wir deployen können? Schick uns eine Pull-Request per Mail: feedback@tobihochzwei.de
