Es gibt viele Artikel darüber, wie man AI nutzt, aber ich weiß nicht genau, wie man es angehen soll.
Vor allem heißt es oft, dass man mit Claude verschiedene Agenten erstellt und Workflows einrichtet, sodass Entwurf, Entwicklung und Tests automatisch erledigt werden. Es gibt viele Artikel über solche Methoden, aber ich frage mich, wie gut das in der Praxis tatsächlich funktioniert. Es gibt auch viele Beiträge darüber, welches Modell für welche Aufgabe geeignet ist, etwa wenn man für Entwurf, Entwicklung und Tests unterschiedliche Modelle verwendet.
Derzeit nutze ich etwas namens Cursor. Dort richtet das Modell offenbar alles für die genannten Aufgaben automatisch ein und erledigt alles mit diesem einen Tool, aber man muss trotzdem ständig zusehen, weiter mit ihm sprechen und die Richtung vorgeben. Deshalb frage ich mich, ob es mit Claude auf die oben erwähnte Weise wirklich vollständig automatisiert abläuft. Meiner Erfahrung nach gilt: Je größer ein Projekt ist, desto eher läuft es in eine falsche Richtung oder bleibt unzureichend, wenn man nicht fortlaufend die Richtung vorgibt. Gibt es Artikel oder Videos, die die Methode der „vollständigen Automatisierung“ im Detail erklären? Wenn ich solche Beiträge oder Videos sehe, finde ich darin meist keine so detaillierte Anleitung, dass man sie einfach nachmachen könnte.
4 Kommentare
Statt einen Zustand vollständiger End-to-End-Automatisierung anzustreben, halte ich es für die realistischere Strategie, die Arbeit zu zerlegen und die Zuständigkeit für die einzelnen Aufgaben zu definieren. Ein Beispiel wäre, Mustererkennung, Bedeutungsgewinnung und die Verknüpfung mit allgemeinem Wissen dem LLM zu überlassen, während Sinnzuweisung, das Hinzufügen von Kontext und die Entscheidungsfindung beim Menschen bleiben. Überträgt man dieses Beispiel auf das Coding, kann man repetitive Code-Generierung oder das Schreiben von Testfällen an das LLM delegieren, während Architekturentscheidungen und Domain-Modellierung vom Menschen übernommen werden. Dann verengt sich die Frage darauf, bis zu welchem Grad sich Entscheidungsfindung automatisieren lässt, und ich denke, dass sich dadurch leichter etwas konkretere Anwendungsfälle finden lassen.
Vielen Dank für die Antwort. Wie im ursprünglichen Posting erwähnt, sind mir solche Beiträge aufgefallen, aber da darin keine konkreten Vorgehensweisen besprochen wurden, habe ich mich gefragt, ob es vielleicht gut bekannte Dokumente oder Informationen dazu gibt.
Es gibt zwar viele Artikel und Vorträge darüber, wie man AI nutzen sollte, aber ich bin mir nicht sicher, wie man dabei am besten vorgeht.
Ich weiß nicht, ob es an der Wirtschaftslage liegt, aber in letzter Zeit gibt es viele Artikel und Vorträge, die so klingen, als könne man mit AI Agents alles lösen. Realistisch gesehen ist es bislang jedoch schwierig, allein mit AI alles zu 100 % zu erledigen. Je nach Bereich halte ich eher etwa 70–80 % für erreichbar, und um darüber hinauszukommen, braucht es meiner Meinung nach unbedingt Fachleute aus dem jeweiligen Gebiet.
Ich habe bisher noch keinen Artikel oder kein Video gesehen, das die Methodik von „vollständig automatisiert“ erklärt,
aber es scheint, dass dazu lokal bereits Diskussionen und Experimente stattfinden.
Ich denke, die folgenden Artikel könnten der Verfasserin bzw. dem Verfasser als Hinweis auf die Frage dienen!
https://anthropic.com/engineering/…
https://openai.com/ko-KR/index/harness-engineering/
https://github.com/karpathy/autoresearch
https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en