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Mein AI hatte den Code bereits repariert, bevor ich es sah.

·368 Wörter·2 min
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Articoli Interessanti - Dieser Artikel ist Teil einer Serie.
Teil : Prompt Packs | OpenAI Academy --- **Willkommen bei den Prompt Packs der OpenAI Academy!** Hier finden Sie eine Sammlung von sorgfältig kuratierten Prompt-Packs, die Ihnen helfen, das volle Potenzial von Sprachmodellen zu nutzen. Diese Packs sind so gestaltet, dass sie Ihnen bei verschiedenen Aufgaben und Anwendungen unterstützen, sei es für kreative Schreibprojekte, technische Dokumentationen oder die Erstellung von Inhalten für soziale Medien. --- **Warum Prompt Packs verwenden?** Prompt Packs bieten eine strukturierte und effiziente Möglichkeit, Sprachmodelle zu nutzen. Sie sparen Zeit und Mühe, indem sie vorgefertigte Prompts bereitstellen, die auf bewährten Methoden und Best Practices basieren. Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Benutzer sind, diese Packs bieten wertvolle Ressourcen, um Ihre Produktivität zu steigern und die Qualität Ihrer Ausgaben zu verbessern. --- **Wie funktionieren Prompt Packs?** Jedes Prompt Pack enthält eine Reihe von Prompts, die speziell für bestimmte Anwendungen oder Aufgaben entwickelt wurden. Diese Prompts sind so gestaltet, dass sie das Sprachmodell anleiten, die gewünschten Ergebnisse zu erzeugen. Sie können die Prompts an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen und so die Leistung des Modells optimieren. --- **Verfügbare Prompt Packs** - **Kreatives Schreiben**: Entdecken Sie Prompts, die Ihnen helfen, Geschichten, Gedichte und andere kreative Texte zu erstellen. - **Technische Dokumentation**: Nutzen Sie Prompts, die speziell für die Erstellung technischer Dokumentationen, Handbücher und Anleitungen entwickelt wurden. - **Soziale Medien**: Erstellen Sie ansprechende Inhalte für soziale Medien mit Prompts, die auf Engagement und Reichweite optimiert sind. - **Marketing und Werbung**: Entwickeln Sie überzeugende Marketingtexte und Werbekampagnen mit gezielten Prompts. - **Bildung und Lernen**: Nutzen Sie Prompts, die Ihnen helfen, Lernmaterialien, Quizfragen und Lernpläne zu erstellen. --- **Erstellen Sie Ihr eigenes Prompt Pack** Sie können auch Ihre eigenen Prompt Packs erstellen und mit der Community teilen. Nutzen Sie die Flexibil
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Typ: Web Artikel Original Link: https://every.to/source-code/my-ai-had-already-fixed-the-code-before-i-saw-it Veröffentlichungsdatum: 2025-08-18

Autor: Kieran Klaassen


Zusammenfassung
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WAS - Dieser Artikel behandelt “compounding engineering”, einen Ansatz, der KI nutzt, um Softwareentwicklungsprozesse kontinuierlich zu verbessern. Die KI lernt aus jeder Pull-Anfrage, Fehlerbehebung und Code-Überprüfung und wendet diese Lektionen automatisch an, um den Code zu verbessern.

WARUM - Es ist für das AI-Geschäft relevant, weil es zeigt, wie KI in Entwicklungsprozesse integriert werden kann, um die Effizienz und Qualität des Codes zu erhöhen und die Zeit zu verkürzen, die zur Fehlerbehebung und Code-Verbesserung benötigt wird.

WER - Der Autor ist Kieran Klaassen, wahrscheinlich ein Ingenieur oder AI-Experte bei Every, dem Unternehmen, das Cora entwickelt, einen AI-basierten E-Mail-Assistenten.

WO - Es positioniert sich im Markt für AI-Lösungen für die Softwareentwicklung, mit Fokus darauf, wie AI die Codierungs- und Überprüfungsprozesse verbessern kann.

WANN - Der Artikel wurde 2025 veröffentlicht, was darauf hinweist, dass es sich um eine bereits etablierte oder fortgeschrittene Praxis handelt.

GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN:

  • Chancen: Implementierung von “compounding engineering”-Systemen zur Verbesserung der Codequalität und Reduzierung der Entwicklungszeiten.
  • Risiken: Wettbewerber, die ähnliche Technologien übernehmen, könnten effizientere Lösungen anbieten.
  • Integration: Mögliche Integration mit bestehenden Entwicklungswerkzeugen, um einen kontinuierlichen Feedback-Zyklus zu schaffen.

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:

  • Kern-Technologie-Stack: Nutzt KI zur Analyse und Verbesserung des Codes, mit Beispielen in Sprachen wie Rust und Go.
  • Skalierbarkeit: Das System kann mit der Anzahl der Pull-Anfragen und Code-Überprüfungen skalieren und sich kontinuierlich verbessern.
  • Technische Differenzierer: Der “compounding engineering”-Ansatz, der aus jeder Interaktion lernt und das System im Laufe der Zeit immer effektiver macht.

Anwendungsfälle
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  • Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
  • Client-Lösungen: Implementierung für Kundenprojekte
  • Entwicklungsbeschleunigung: Reduzierung der Time-to-Market für Projekte
  • Strategische Intelligenz: Input für die technologische Roadmap
  • Wettbewerbsanalyse: Überwachung des AI-Ökosystems

Ressourcen
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Original Links #


Artikel empfohlen und ausgewählt vom Human Technology eXcellence Team, erstellt mit KI (in diesem Fall mit LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) am 2025-09-04 19:06 Quelle: https://every.to/source-code/my-ai-had-already-fixed-the-code-before-i-saw-it

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