Wir ordnen Entwicklungen rund um KI, Bildung und digitale Transformation ein und zeigen praktische Ansätze.
Hindsight ergänzt KI-Agenten um Langzeitgedächtnis. Das Projekt zeigt hohe Entwicklungsaktivität und ein aktuelles Release; der Sternenzuwachs der Woche lässt sich ohne verlässlichen historischen Snapshot nicht belegen.
Beitrag lesen →Skills bündeln Anweisungen und passende Ressourcen für wiederkehrende Aufgaben. Wer Zweck und Grenzen kennt, kann KI-Agenten gezielter einsetzen.
Beitrag lesen →Markdown macht einfache Textdateien gut lesbar und strukturiert. Erfahren Sie, wofür .md-Dateien nützlich sind und worauf es bei KI-Anfragen ankommt.
Beitrag lesen →Groß, mittel und klein sind nur eine grobe Orientierung. Für die Auswahl zählen die Qualität bei Ihrer Aufgabe sowie Geschwindigkeit und Aufwand.
Beitrag lesen →Bei RAG werden zur Antwortzeit passende Dokumentstellen abgerufen. Das kann Antworten besser auf internes Wissen beziehen, verlangt aber weiterhin Prüfung.
Beitrag lesen →Im September verschoben mehrere Anbieter den Schwerpunkt vom reinen Antworten hin zu längeren, multimodalen Arbeitsabläufen. Der Überblick trennt verfügbare Funktionen von begrenzten Tests und Ankündigungen.
Beitrag lesen →Das GitHub-Projekt Superpowers bündelt methodische Skills für Coding-Agenten. Es ist stark sichtbar und praktisch testbar; historische Wochen-Sternezuwächse waren über die verfügbare API nicht belastbar ermittelbar.
Beitrag lesen →Warum eine gute Automatisierung mit dem Verständnis des Ablaufs beginnt – und welche Fragen vor der Tool-Auswahl helfen.
Beitrag lesen →Generative KI stellt vertraute Prüfungsformate infrage. Ein Beitrag über Lernziele, transparente Regeln und bessere Aufgaben.
Beitrag lesen →Warum zum Umgang mit KI auch Urteilsfähigkeit, Datenschutz, Quellenkritik und klare Verantwortung gehören.
Beitrag lesen →Für den Einstieg eignet sich eine konkrete Aufgabe, deren Ergebnis sich gut prüfen lässt.
Beitrag lesen →Ein brauchbarer E-Mail-Entwurf braucht Anlass, Ziel und den passenden Ton. Vor dem Versand prüfen Sie ihn.
Beitrag lesen →KI kann Notizen ordnen. Ob daraus eine verbindliche Aufgabe wird, klären die Beteiligten.
Beitrag lesen →Eine Zusammenfassung hilft besonders dann, wenn Sie vorher festlegen, wonach Sie suchen.
Beitrag lesen →Beim Versionsvergleich ist entscheidend, welche inhaltlichen Änderungen vorliegen – nicht nur, was anders formuliert ist.
Beitrag lesen →Eine hilfreiche Antwort auf internes Wissen nennt auch die Quellen ihrer Aussagen.
Beitrag lesen →KI kann beim Formulieren einer Tabellenformel helfen. Mit einem Testbeispiel prüfen Sie, ob das Ergebnis stimmt.
Beitrag lesen →Ein Text wird verständlicher, wenn die Sprache klarer wird und die Aussage gleich bleibt.
Beitrag lesen →Bei ähnlichen Anfragen kann KI einen Vorschlag zur ersten Sortierung machen.
Beitrag lesen →Mit einer kurzen Prüfroutine lassen sich KI-Entwürfe gezielter kontrollieren.
Beitrag lesen →Jede Woche ein genauer Blick auf ein GitHub-Projekt: Was daran neu oder nützlich ist, wie belastbar es wirkt und ob ein kleiner Praxistest für Adversum sinnvoll wäre. 2 Beiträge in dieser Reihe. Zuletzt: Hindsight: Gedächtnis für lernende KI-Agenten.
Reihe ansehen →Mindestens einmal im Monat ordnen wir belegte Neuerungen bei OpenAI, Anthropic und weiteren großen Anbietern ein – mit Blick auf den praktischen Nutzen, Grenzen und offene Fragen. 1 Review-Beitrag in dieser Reihe. Zuletzt: KI-Modelle im September: mehr Agenten, Stimme und Kontrolle.
Reihe ansehen →Vier Einstiegsbeiträge zu Skills, Markdown-Dateien, Modellwahl und RAG – jeweils mit Bedeutung, praktischem Mehrwert und einem ersten Schritt für die Arbeit mit KI. 4 Review-Beitrage in dieser Reihe. Zuletzt: Skills für KI-Agenten: Wiederverwendbare Anleitungen verstehen.
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