AI-Entwicklung
8 Beiträge in dieser Serie
Ein breiter AI-Development-Track für App-Entwicklung, API-Integration, Modellfähigkeiten, Automatisierung und Umsetzungsmuster.
KI-Refactoring von 10.000 Zeilen Legacy-Code: Echte Retrospektive – ein Monatsaufkommen in 2 Wochen
Vollständiger Bericht über das Refactoring von 10.000 Zeilen Vue-Legacy-Code mit Claude Code. Von einer drei Jahre unangetasteten Codebasis bis zum produktionsreifen Go-live in 14 Tagen ohne Vorfälle – inkl. Prompt-Vorlagen für Tests, Diagnose, Refactoring und Review sowie Praxis-Tipps.
Multimodale KI-Anwendungsentwicklung: Von der Modellauswahl bis zum Produktions-Deployment
Umfassender Leitfaden zur multimodalen KI-Entwicklung: Vergleich von GPT-4V, Claude Vision und Gemini, praktischer Code für Bild-/Video-/Dokumentenverarbeitung sowie Kostenoptimierung und Deployment-Best-Practices.
Multimodale KI-Anwendungsentwicklung: Vollständiger Leitfaden zur Fusion dreier Modalitäten
Vergleich von GPT-4V, Gemini und Claude mit vollständigen Codebeispielen für Text-, Bild- und Sprachfusion. Systemarchitektur, Designprinzipien und Kostenkontrolle – alles für den schnellen Einstieg in multimodale Entwicklung.
LangChain LCEL in der Praxis: Vom klassischen Chain zum Streaming – der moderne Ansatz
LCEL strukturiert LangChain-Entwicklung mit dem |-Operator neu – bis zu 70 % weniger Code und natives Streaming. Pipe-Prinzip, Runnable-Schnittstelle, Streaming-Mechanismus und Migrationsleitfaden.
LLM-Evaluierungsframeworks im Vergleich: LangSmith vs W&B vs MLflow
Tiefenvergleich der drei LLM-Evaluierungsframeworks LangSmith, Weights & Biases und MLflow – von Tracing und Bewertungsmethoden über Produktions-Deployment bis zu den realen Kosten für die richtige Tool-Auswahl.
Selbstevolvierende KI: Schlüsseltechnologien für kontinuierliches Lernen
Tiefenanalyse der vier technischen Pfade selbstevolvierender KI: Modell-, Kontext-, Meta- und Architekturevolution – vom statischen Wissen zum dynamischen Wachstum von KI-Systemen
Selbstevolvierende KI: 4 Methoden für kontinuierliches Lernen 2026
Tiefenanalyse des Continual-Learning-Trends 2026 – von SDFT-Selbstdestillation bis zum MiniMax-M2.7-Selbstevolutions-Workflow: 4 Methoden, damit Modelle beim Einsatz lernen, plus LangChains dreistufiges Evolutions-Framework.
Hyper Company Brain: Engineering fuer AI-Agent-Wissensbasen
Ausgehend von Hypers oeffentlich beschriebenen Architekturdetails: Wie eine Company-Brain-Wissensbasis fuer AI-Agents Fact-Gueltigkeit, Rechte, Entscheidungsverlauf, Hybrid Retrieval, Hooks/MCP und menschliche Korrektur handhaben sollte.
