AI Mindset, Context Engineering und Prompt Engineering - Episode #010

In dieser Episode dreht sich alles um das AI Mindset, Context
Engineering und die Kunst des Prompt Engineering. Wir
diskutieren, wie sich die Arbeit von Entwicklern durch KI
verändert – weg vom reinen Wissensspeicher hin zum Problemlöser.


Wir sprechen darüber, warum wir unsere Prompts oft in Notepad
schreiben, bevor wir sie abschicken, und wie wichtig es ist, das
Model und seine Limitationen zu kennen. Tokens, Context Windows
und die Struktur von Prompts (Rolle, Kontext, Ziel) sind zentrale
Themen. Wir gehen auf die 5 Prinzipien des Promptings ein,
erklären den Unterschied zwischen Zero-Shot und Few-Shot und
teilen unsere besten Tipps und Tricks. Außerdem werfen wir einen
Blick auf das GEPA-Framework und diskutieren, ob wir morgen alle
arbeitslos sind.


Eine Episode vollgepackt mit praxisnahen Insights für besseres
Arbeiten mit LLMs.


Darüber wurde gesprochen:


(00:21) Motivation


(01:01) Mindset für AI


(09:04) Use-Cases für AI: Probleme lösen statt Wissen speichern


(10:32) Prompting mit Notepad entkoppeln


(13:15) Erwartungshaltung und 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) Die 5 Prinzipien des Promptings


(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.











Webbasierte Projektmanagement-Software








Entwirf ein neues Feature zur Benutzeraktivitäts-Verfolgung.











User Activity Log





Das System soll relevante Benutzeraktionen speichern und


für Administratoren einsehbar machen.








Admin sieht, wer Projekte erstellt oder gelöscht
hat


Audit-Trail für Compliance-Zwecke














Erfasse Login, Logout, Create, Update,
Delete


Speichere Zeitstempel und User-ID


Filterbar nach Zeitraum und Aktionstyp








Keine spürbare
Performance-Verschlechterung


DSGVO-konform (keine sensiblen Daten)














High-Level-Architektur


Datenbankschema (vereinfachtes Modell)


API-Endpunkte








Markdown mit Code-Blöcken für Beispiele








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Hast du Bugs, die wir fixen sollen, oder Themen-Ideen, die wir
deployen können? Schick uns eine Pull-Request per Mail:
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TobiHochZwei – Doppelt Tobi, doppelt Tech ist der Podcast rund um
Software, Cloud und moderne Technologien. Die Hosts Tobias
Allweier und Tobias Wittenburg sprechen praxisnah über
Softwareentwicklung, Cloud-Architekturen, Künstliche Intelligenz
und IT-Strategien. Mit klaren Einblicken aus dem Berufsalltag,
echten Erfahrungen und spannenden Gästen liefert jede Folge
Orientierung und Mehrwert – für Einsteiger ebenso wie für
erfahrene IT-Profis.


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