55 MinutenLLM-Evaluierungen systematisch einrichten (Metriken, Unit-Tests, LLM-as-a-Judge)
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KI-Prompt-Engineering: ein Tiefeneinblick
Anthropic. Vier Prompt-Engineering-Fachleute von Anthropic aus Forschung, Alignment, angewandter KI und Developer Relations sprechen ausführlich über ihren Arbeitsalltag: wie sie Prompts unter Zeitdruck überarbeiten, was „Ehrlichkeit“ in Anweisungen bedeutet und wann XML-Gerüste helfen oder stören. Das Ebenenmodell des Artikels deckt sich unmittelbar mit ihrer Beschreibung der Arbeit. Hier lässt sich dieses Denkmodell am besten aus erster Hand hören.
Hinweis von AI Expert
Hören Sie die Sitzung wie einen langen Podcast. Ihr Wert liegt darin, das Ebenenmodell des Artikels von Menschen erläutert zu bekommen, die Prompts unter realem Zeitdruck bearbeiten.
Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten
Nachvollziehen, wie Fachleute für produktive Prompts Anweisungen, Beispiele und Verhaltensgrenzen unter realem Zeitdruck überarbeiten, statt Prompts als einmalig geschriebenen Text zu behandeln.
Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen
Sie sollten bereits Prompts produktiv einsetzen. Dies ist eine Gesprächsrunde für Praktiker, kein Einführungskurs.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.
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