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Context Engineering: Warum gute Prompts nicht mehr reichen

Context Engineering: Warum gute Prompts nicht mehr reichen

KI kann alles? Fast! vor 1 Woche
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Gute Prompts allein reichen nicht mehr aus, wenn Large Language
Models produktiv eingesetzt werden sollen. Entscheidend wird
zunehmend, welches Wissen ein Modell bekommt, wann es dieses Wissen
bekommt und welche Werkzeuge ihm zur Verfügung stehen. Lucas Moskau
spricht mit Lukas Volk, Senior Software Developer & Data
Engineer bei TIKI, darüber, warum Context Engineering als
Weiterentwicklung des klassischen Prompt Engineerings gerade zu
einem zentralen Thema in der Arbeit mit LLMs wird. Anhand konkreter
Beispiele aus der Softwareentwicklung erklären die beiden, warum
mehr Kontext nicht automatisch bessere Ergebnisse bedeutet, welche
Informationen dauerhaft verfügbar sein sollten und warum Modelle
für unterschiedliche Aufgaben auch unterschiedliche Informationen
benötigen. Außerdem geht es um Skills und Progressive Disclosure,
dauerhaft aktiven Kontext, Hooks und das Model Context Protocol
(MCP). Lukas zeigt, wie Regeln für Code, sensible Daten und
Verifikation so strukturiert werden können, dass ein Modell
möglichst zuverlässig arbeitet, ohne mit unnötigen Informationen
überladen zu werden. Eine Folge über die Frage, wie aus einem
leistungsfähigen Sprachmodell ein Werkzeug wird, das auch in
produktiven Softwareprojekten kontrolliert, effizient und
qualitativ hochwertig eingesetzt werden kann. www.tiki-institut.com

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