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02Frei

Produktiv mit AI

Claude, ChatGPT, Gemini richtig nutzen. Context, Chain-Thinking.

Lektionen
01
Chain of Thought, das Modell denken lassen

Ein Wort vor der Antwort ändert die Qualität drastisch. So funktioniert CoT in der Praxis.

02
System-Prompts, der Rahmen vor der Frage

Der eine Text den Du einmal schreibst und bei jedem Chat automatisch ist. Der Hebel für Konsistenz.

03
Rolling Context, arbeiten über viele Sessions

Der Trick wie erfahrene AI-Operator ohne echtes Memory-System trotzdem Kontinuität bauen.

04
Tools in ChatGPT, Claude, Gemini, was geht, was nicht

Web-Suche, Code-Execution, Datei-Upload. Was die drei großen können und wo die Fallen sind.

05
RAG verstehen, wenn AI Dein Wissen braucht

Was RAG wirklich ist, in einfachen Worten. Wann Du es brauchst, wann nicht. Das kürzeste RAG-Erklärstück im Netz.

06
Capstone. Ein echtes System aus Prompts bauen

Nicht nur einzelne Prompts. Eine Aufgaben-Kette die sich wiederholen lässt und dokumentiert ist.

07
Reasoning und Extended Thinking verstehen

Warum manche Modelle vor der Antwort laut nachdenken, wann das hilft und wann es nur Geld verbrennt. Mit dem konkreten Parameter den du in der API setzt.

08
Few-Shot Prompting, der AI gute Beispiele geben

Warum ein einziges gutes Beispiel im Prompt oft mehr bringt als drei Absätze Erklärung. Wann Du Beispiele brauchst, wie viele, und wie Du sie baust.

09
Prompts testen und verbessern, statt raten

Ein Prompt ist selten beim ersten Versuch gut. Du lernst eine simple Schleife, mit der du Prompts gezielt verbesserst, statt planlos rumzuprobieren.

Level-Checkpoint

Am Ende: ein Test.

Wenn Du alle Lektionen durch hast, gibt es einen kurzen Checkpoint-Test. Bestehen ab 70 Prozent Score. Beweis für Dich selbst, dass die Inhalte sitzen.

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