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Originale Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI — aus derselben Praxis wie unsere Operator-Software. Artikeltexte auf Englisch.
Tag: Prompt engineering
Ein praktisches Handbuch zur Erstellung eines effektiven CLAUDE.md-Files
Lernen Sie 21 konkrete, überprüfbare Regeln zum Kürzen eines überdimensionierten CLAUDE.md-Files, damit Claude Code in langen Sitzungen zuverlässig, vorhersehbar und vertrauenswürdig bleibt.
3938 WörterArtikel lesenEine Architektur gegen die Verstärkung von Halluzinationen in Agentengraphen
Erfahren Sie, wie man eine Steuerungsplattform-Architektur mit typisierten Werkzeugen, Zitatenverwaltungssystemen und Schematautomaten entwirft, die verhindert, dass Halluzinationen mehrerer Agenten-LLMs sich gegenseitig verstärken.
2832 WörterArtikel lesenErstellung von für die Produktion geeigneten LLM-Prompts: Ein siebenschichtiges Framework
Erlernen Sie ein strukturiertes, API-geprägtes Framework mit sieben Prompt-Ebenen – Anweisungen, Kontext, Einschränkungen und mehr – zur Entwicklung zuverlässiger, produktionsreifer LLM-Systeme.
3297 WörterArtikel lesenEin KI-Agenten von Grund auf entwickeln: Muster, ReAct und LangGraph
Erlernen Sie die grundlegenden Konzepte hinter KI-Agenten – Planung, Werkzeugnutzung, Reflexion sowie das ReAct-Muster – und wie LangChain und LangGraph bei der manuellen Erstellung solcher Agenten eine Rolle spielen.
1163 WörterArtikel lesenEine hierarchische Karte der Konzepte der KI-Engineering und wann sie von Bedeutung sind
Erfahren Sie, welche Konzepte der KI-Engineering bestimmen, ob ein System überhaupt funktioniert, welche von Bedeutung sind, sobald Sie für die Produktion entwickeln, und welche warten können.
2333 WörterArtikel lesenTemperatur, Top-K und Top-P: Ein praktischer Leitfaden zur Stichprobenziehung bei LLMs
Erfahren Sie, wie Einstellungen wie Temperatur, Top-K und Top-P die Ausgabe von großen Sprachmodellen steuern, zusammen mit praktischen Anleitungen und häufigen Fehlerquellen bei der Optimierung von Chatbots, Programmierhilfen und RAG-Systemen.
2423 WörterArtikel lesenReAct erklärt: Wie KI-Agenten Schlussfolgerungen mit Handlungen in der realen Welt verbinden
Erfahren Sie, wie das ReAct-Framework Schlussfolgerungsvermögen und Werkzeugnutzung miteinander verbindet, um KI-Agenten zu unterstützen, und wie es sich von Chain-of-Thought-, RL- sowie Schlussfolgerungsmodellen unterscheidet.
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