Drei Coding-CLIs, ein Workflow – aber die Routing-Achse sind die Modelle, nicht die Tools. Wie ich nach Aufgabe zuerst das Modell wähle – Claude Opus 5 vs. Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro mit 2M-Kontext, Gemini 3 Flash für Vision, das offene DeepSeek-V4-Pro, lokal Qwen3-32B (IQ3_M) – und dann den passenden Harness. Mit Shell-Setup und einem kleinen Router-Skript.
Context Engineering praktisch: wie strukturierte Frontmatter-Metadaten aus Astro Content Collections zur präzisen, budgetierten Kontextquelle für ein LLM werden – mit TypeScript-Beispielen statt naiver Volltextsuche.
Woher weiß ich, dass IQ3_M noch gut genug ist? Wie man den Qualitätsverlust einer Quantisierung misst – mit llama-perplexity, KL-Divergenz gegen das Basismodell und einer kleinen eigenen Task-Eval.
Wie ich Qwen3-32B mit llama.cpp und einer Importance-Matrix so quantisiert habe, dass es auf einer 16-GB-GPU läuft: GGUF-Konvertierung, imatrix, Quant-Level im Vergleich, VRAM-Budget und Layer-Offload.
Vektorsuche ist der Default für RAG – aber für mein persönliches Wiki war strukturiertes Retrieval über Metadaten und Volltext die bessere Wahl. Wo Embeddings scheitern, mit SQL- und Prompt-Beispielen.
Ausgangspunkt war ein eigenes Landschaftsfoto mit der Canon EOS 450D – darüber wurde auf dem Bamboo-Grafiktablet in Photoshop eine alpine Sci-Fi-Szenerie mit Raumschiffen und futuristischen Türmen gemalt. Mit KI zur ausgewachsenen futuristischen Metropole in alpiner Kulisse transformiert.
Von der Recherche bis zum veröffentlichten Beitrag in rund 7 Minuten: eine Zwei-Modell-Pipeline – Gemini 3 Pro schreibt, Nano Banana bebildert – mit generativem Blog-System und datengetriebenem Frontend.
Logo-Redesign für eine Gesundheitspraxis – die Kundenvorlage, ein schlichtes Baum-Piktogramm, mit KI zur organischen Frau-Baum-Komposition weiterentwickelt und anschließend in Inkscape als Vektor nachgezogen.
Methode im Bereich des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die darauf abzielt, Modelle dazu zu bringen, ihre Schritte und Überlegungen zu erklären, während sie zu einer Lösung gelangen.
In diesem Beitrag beleuchte ich, warum sich agile Projekte oft in Wasserfall-ähnliche Strukturen zurückentwickeln und wie man diesen Fallstricken entkommt. Agilität bedeutet mehr als nur Methoden wie Scrum oder Kanban – sie erfordert eine kulturelle Veränderung, Flexibilität und Empowerment der Teams.
In diesem Blog-Beitrag erfährst du, wie ich damals Bilder mit Photoshop und einem Grafiktablett retuschiert habe, ohne den Charakter des Bildes zu verfälschen.
Dritter Planet im Sirius-System – detailreiche Bleistiftskizze mit Riesenmonden, Pyramiden, Vulkan, See und Fantasiefauna aus Pilzen, Oktopus und Käfern. Mit KI zur atmosphärischen Nachtlandschaft mit schwebenden Inseln, griechischem Tempel und drei Monden ausgebaut.
Digitales Landschaftsgemälde mit dem Intuos-Grafiktablet – ein leuchtender Pfad schlängelt sich durch violette Abenddämmerung auf einen fernen Turm zu. Mit KI zur magischen Fantasiestadt mit glühenden Türmen und Meteoritenhagel ausgebaut.
Detailreiche Bleistiftskizze mit zwei Monden, fliegendem Drachen, Vulkanen, Runensteinen und Dinosaurier-Skelett – nach dem Scan mit KI zur fotorealistischen Fremdwelt-Landschaft mit Wasserfall, Nebeltal und monumentalem Felsbogen ausgebaut.
Aquarell auf Papier aus der Zeit vor dem Grafiktablet – geschwungene Türme einer Wüstenstadt mit gelbgrünen Leuchtdetails vor dramatisch-violettem Himmel, nach dem Scan mit KI zu einem fotorealistischen Sci-Fi-Rendering ausgebaut.
Fremde Welt im Sirius-System – Bleistiftskizze mit Pyramiden, See und zwei Monden, anschließend auf dem Intuos-Grafiktablet digital koloriert. Mit KI zur prähistorischen Traumlandschaft mit Dinosauriern, Pyramiden und drei Sonnen ausgebaut.