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Material und Downloads von der AI-Coding Demo am 26.1.26, plus mein wichtigstes Learning: Es kann extrem wertvoll sein, die jüngsten Änderungen zu löschen.
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Verschwendet nicht Eure Zeit mit O3-Reasoning. Mitte 2025 ist Claude 4 Sonnet ein guter Startpunkt. O3-Reasoning hat deutlich schlechter funktioniert.
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Ein kleiner Trick für bessere Antworten von AI Modellen: Statt blind zu antworten, werden Prompts kritisch hinterfragt, sodass man bessere Fragen stellen kann.
Mehr lesen Ich war erst sehr skeptisch bzgl. AI-Coding. Dann habe ich mir eine realistischere Einschätzung erarbeitet. Hier teile ich meine menschliche Erfahrung unterwegs. Im Artikel AI-Coding Lernen: Ein Weg in 10 Schritten beschreibe ich konkret und technisch meine 10 Schritte. Beide Artikel richten sich an Entwickler und deren Führungskräfte.
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Hier beschreibe ich konkret und technisch meine 10 Schritte vom Start mit AI-Coding bis hin zur produktiven Nutzung. Im Artikel Haltung zu AI-Coding: Von Vermeidung zu Realismus teile ich meine menschliche Erfahrung unterwegs. Beide Artikel richten sich an Entwickler und deren Führungskräfte.
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Der neue Planungsmodus in Cursor unterstützt AI-Coding in einfachen Fällen sehr gut, aber versagt in schwierigeren Fällen katastrophal. Beides zeige ich an Beispielen.
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Es gibt Tricks, um beim AI-Coding die Planung kurz zu halten. Hier gezeigt: Manuell Button ohne Funktion einbauen, dann Prompt sinngemäß: Was soll der Button wohl tun?
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MDC-Regeln für Agenten selbst erstellen und die Wirksamkeit prüfen. Alle Regeln frei auf Github verfügbar, einschließlich der wichtigsten Regel Rule Acknowledgement.
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Schnelle Feedbackschleifen sind wertvoll: Als Mensch möchte ich erst ein Ergebnis sehen, wenn der Agent schon technisch und visuell geprüft hat. Schritt für Schritt mit Screenshots.
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