Agent, Modell, Fachdomäne
Das Modell ist gemietet, der Agent ist gestaltbar – und die eigentliche Unternehmensfrage lautet, ob die Fachdomäne als Prosa im Prompt liegt oder als geprüfte Schnittstelle im Agenten.
#Methodik
Wissen, das die Session überlebt
Session-Wissen verdampft, wenn niemand es kuratiert – warum Teams ihr KI-Arbeitswissen wie Code behandeln sollten und dabei nicht das Modell schlauer wird, sondern die Organisation lernt.
Sauberes Grounding II: Antworten erden
Drei Wissensschichten – Konventionen, Dokumente, echte Schnittstellenbeschreibungen – erden KI-Antworten in der eigenen Realität: nachschlagen statt raten, beim Bauen statt zur Laufzeit, und im knappen Kontext überlebt das Kuratierte zuletzt.
Sauberes Grounding I: Warum die KI so überzeugend rät
Warum Sprachmodelle mit voller Überzeugung Dinge erfinden, weshalb mehr Training das nie ganz abstellt und was der Begriff Grounding damit zu tun hat.
Vergebliche Versuche: Skills, AGENTS.md und die Grenze der Empfehlung
Ein halbes Jahr lang habe ich versucht, Teamregeln über CLAUDE.md, AGENTS.md und Skills durchzusetzen – die Chronik einer Ernüchterung und die Einsicht, dass Instruktionsdateien Empfehlungen an ein probabilistisches System sind, keine Regeln.
Mein Erfolg lässt sich nicht kopieren
Ein Kollege übernimmt mein komplettes KI-Setup und scheitert trotzdem – warum Session-, Personen- und Aufgaben-Varianz jeden Kopierversuch aushebeln und was Teams daraus lernen können.
Was ich kritisch sehe
Fünf ehrliche Beobachtungen nach einigen intensiven Monaten mit KI – von ersten Vorboten des Kompetenzverlusts bis zur Homogenisierung von Lösungen – und die Gegenmaßnahmen, die ich für mich daraus abgeleitet habe.
Delegieren statt Diktieren: der Harness macht den Unterschied
Warum dasselbe Sprachmodell im Chat mittelmäßige Schnipsel liefert und als delegierter Agent solide Arbeit – und wo die Schleife aus Werkzeugen, Plan und Selbstprüfung an ihre Grenzen kommt.
Gut genug: das Modell ist selten der Engpass
Die großen Sprachmodelle sind für Alltagsaufgaben konvergiert – wer trotzdem zuerst nach dem besten Modell fragt, investiert an der falschen Stelle.
Vom Werkzeug zur Arbeitsweise
Wie ein Gespräch in Berlin mich nach über dreißig Jahren Softwarehandwerk zum täglichen Arbeiten mit Claude, ChatGPT und Claude Code gebracht hat – und warum ich meiner Begeisterung trotzdem erst einmal misstraue.