Prompta🔤 TOP 3 PROMPTS — Textgenerierung
1. Der Feynman-Technik Generator (Universeller Konzept-Vereinfacher)
Prompt (vollständig, kopierbar):
I want to deeply understand [INSERT COMPLEX TOPIC OR CONCEPT]. Act as a master educator applying the Feynman Technique.
First, explain this concept to me in simple terms as if I were a 12-year-old student, avoiding all unnecessary jargon. Use a distinct, real-world analogy involving [INSERT PREFERRED ANALOGY THEME, e.g., Cooking, Sports, Gardening] to help me visualize the mechanics of the concept.
Once the summary is complete, identify the three most common misconceptions people have about this topic and correct them. Finally, quiz me with 3 critical thinking questions that force me to apply this knowledge to a new scenario, rather than just recalling facts.Am besten mit: Claude Sonnet 4, GPT-4o, Gemini 2.5 Flash
Warum effektiv: Der Prompt kombiniert drei bewährte Methoden: Feynman-Technik (Einfacherklärung), Analogie-basiertes Lernen und aktive Abfrage durch Quizfragen. Das Ergebnis ist ein strukturiertes Lernmodul, das tieferes Verständnis erzwingt statt oberflächliche Zusammenfassung. Die drei Quizfragen am Ende zwingen zur Transferleistung — das unterscheidet dieses Prompt von simplen "Erkläre mir X"-Prompts.
Quelle: https://www.reddit.com/r/xclusiveprompt_free/comments/1toycfu/the_universal_concept_simplifier_feynman/ | 1 Upvotes
Community Resonanz: Strukturierte Prompts nach diesem Muster werden regelmäßig als "copy-paste ready" gelobt — die Platzhalter-Struktur macht sie sofort einsetzbar.
2. Der „Deep Work" Wochenplaner
Prompt (vollständig, kopierbar):
Act as a productivity expert specializing in 'Deep Work' and cognitive load management. I need you to create a structured weekly schedule for me based on my current project list: [INSERT LIST OF TASKS/PROJECTS].
Please categorize these tasks into 'Deep Work' (high focus required) and 'Shallow Work' (admin/logistical tasks). Map these out over a Monday-Friday schedule, assuming my peak energy hours are **[INSERT TIME RANGE, e.g., 8:00 AM - 11:00 AM]**.
For every block of work, include a specific 'Output Goal' to ensure I stay on track. Also, schedule brief buffers for breaks and context switching. If a task seems too large, break it down into actionable sub-steps within the time block. Finally, provide a bulleted list of potential distractions for this specific type of work and strategies to mitigate them.Am besten mit: Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4
Warum effektiv: Dieser Prompt geht weit über einfache To-Do-Listen hinaus: Er fordert explizit kognitive Last-Bewertung, Puffer-Zeiten für Kontextwechsel, Aufteilung großer Tasks in Sub-Schritte und eine proaktive Störungsanalyse. Das Output-Goal pro Zeitblock verhindert das typische "vage Planung"-Problem. Besonders wertvoll für Wissensarbeiter mit komplexen Projektlisten.
Quelle: https://www.reddit.com/r/xclusiveprompt_free/comments/1tox8j3/the_deep_work_scheduler_a_prompt_to_organize_your/ | 1 Upvotes
Community Resonanz: Deep-Work-Strukturierung ist eines der am häufigsten nachgefragten Use-Cases für LLM-Produktivität — dieser Prompt liefert eine komplette Woche in einem Durchgang.
3. Der Omni-Channel Content Repurposer
Prompt (vollständig, kopierbar):
Act as a social media strategist. I have a long-form article/transcript about [INSERT TOPIC]. Here is the text: [INSERT SOURCE TEXT].
I need you to repurpose this content for three specific platforms, adhering to the best practices of each:
LinkedIn: Write a professional post (approx. 150 words) that highlights the business value/insight. Use a hook, bullet points for readability, and a clear Call to Action (CTA) for comments.
Twitter/X: Create a thread of 5 tweets summarizing the key takeaways. Ensure the first tweet is a strong hook and the last tweet links back to the source.
Instagram: Write a caption that is personal and engaging. suggest a visual idea (e.g., "A photo of...") to accompany the text, and include 15 relevant, high-traffic hashtags.Am besten mit: Claude Sonnet 4, GPT-4o
Warum effektiv: Ein klassisches Content-Marketing-Problem — langer Text in plattformspezifische Formate umwandeln — wird hier vollständig automatisiert. Der Prompt erzwingt plattformspezifische Best Practices: LinkedIn mit Hook + Bullets + CTA, Twitter als 5-Tweet-Thread mit starkem Opening, Instagram mit Caption + Visual-Suggestion + Hashtags. Spart mindestens 30 Minuten manuelle Arbeit pro Content-Stück.
Quelle: https://www.reddit.com/r/xclusiveprompt_free/comments/1tow2vy/the_omnichannel_content_repurposer/ | 1 Upvotes
Community Resonanz: Multi-Plattform-Repurposing ist einer der häufigsten Produktivitäts-Anwendungsfälle für LLMs — dieser Prompt deckt die drei wichtigsten Kanäle in einem Durchlauf ab.
🖼️ TOP 3 PROMPTS — Bildgenerierung
1. Macro Photography Prompt Generator (Extreme Nahaufnahmen)
Prompt (vollständig, kopierbar):
Act as a Nature Photographer and Generative AI prompt engineer. I want to create an image focusing on extreme detail.
Subject: [INSERT SUBJECT, e.g., The surface of a rusty bolt / A dewdrop on a spider silk strand / The crystalline structure of sugar].
Lighting: [INSERT LIGHTING, e.g., Harsh sidelight / Soft diffused studio light / Ring flash].
Background: [DESCRIBE BACKGROUND, e.g., Pure black abyss / Blurry bokeh of light / Highly textured wood].
Write a Midjourney/DALL-E 3 prompt:
Keywords: "Macro photography, ultra-close-up, 100mm macro lens, 400x magnification, focus stacking, hyper-detailed, high-dynamic range (HDR)."
Camera Specs: Specify aperture and ISO (e.g., "f/16 aperture, ISO 100").
Style: Ensure the aesthetic matches the [SUBJECT] (e.g., "Industrial grime," or "Microscopic clarity").Am besten mit: Midjourney v7/v8.1, DALL-E 3, Flux 1.1
Warum effektiv: Dieser Prompt-Generator erzeugt strukturierte Bildprompts mit fotografischer Präzision. Die Kombination aus Kamera-Spezifikationen (Blende, ISO), Objektiv-Details (100mm Macro, 400x Vergrößerung) und Lichtsetzung ergibt Ergebnisse, die weit über "close-up photo of..." hinausgehen. Besonders effektiv für Produktfotografie und wissenschaftliche Visualisierungen.
Quelle: https://www.reddit.com/r/xclusiveprompt_free/comments/1too1ey/macro_photography_extreme_closeup_prompt_generator/ | 1 Upvotes
Community Resonanz: Fotografie-basierte Prompt-Strukturen mit Kamera-Parametern produzieren konsistent realistisches Ergebnisse als abstrakte Beschreibungen.
2. Interior Lighting Render Guide (Architektur-Beleuchtung)
Prompt (vollständig, kopierbar):
Act as a Cinematographer and Architectural Visualization Artist. I need a prompt focusing entirely on generating highly specific interior lighting.
Room Type: [INSERT ROOM, e.g., Modern industrial loft / Cozy library at night / Futuristic laboratory].
Key Light Source: [INSERT MAIN SOURCE, e.g., Volumetric fog coming from a single window / Warm, low-hanging Edison bulbs / Hidden LED strips].
Lighting Technique: [INSERT TECHNIQUE, e.g., Chiaroscuro / Rim lighting / High key, soft lighting].
Write a prompt for a generative image tool:
Emphasize mood: "Atmospheric, cinematic lighting, dramatic shadows, deep contrast."
Specify render engine: "V-Ray render, Unreal Engine 5, 8k photograph."
Focus on the impact: "Dust motes in the air, light pooling on the floor, subject silhouetted."Am besten mit: Midjourney v8.1, Flux 1.1, Stable Diffusion XL
Warum effektiv: Licht ist der wichtigste Faktor für fotorealistische Architektur-Visualisierungen. Dieser Prompt isoliert Beleuchtung als zentrales Element und kombiniert Cinematographie-Konzepte (Chiaroscuro, Rim Lighting) mit 3D-Render-Spezifikationen (V-Ray, UE5). Die Detail-Ebene "dust motes in the air" und "light pooling on the floor" erzeugt atmosphärische Tiefe, die Standard-Prompts fehlt.
Quelle: https://www.reddit.com/r/xclusiveprompt_free/comments/1toaecg/interior_lighting_render_guide/ | 1 Upvotes
Community Resonanz: Architektur-Visualisierer berichten, dass licht-zentrierte Prompts die Konsistenz zwischen Generierungen signifikant verbessern.
3. Professional Template Collection Starter (Business-Templates)
Prompt (vollständig, kopierbar):
You are a business consultant. Create professional templates for [use case]: including structure, formatting guidelines, essential sections, sample content, customization instructions, best practices, common mistakes to avoid, and variations for different scenarios. Make templates immediately usable and industry-standard compliant.Am besten mit: Claude Opus 4.8, GPT-4o, Gemini 2.5 Pro
Warum effektiv: Extrem kompakter Prompt der durch gezielte Parameter (Struktur, Formatierung, Best Practices, Fehler-Vermeidung, Varianten) ein komplettes Business-Template generiert. Die Kombination aus "immediately usable" und "industry-standard compliant" zwingt das Modell zu praxisnahen Ergebnissen statt generischer Vorlagen. Liefert sofort einsetzbare Dokumente für Präsentationen, Reports, Analysen und mehr.
Quelle: https://www.reddit.com/r/xclusiveprompt_free/comments/1tozebm/professional_template_collection_starter/ | 1 Upvotes
Community Resonanz: Kürzere Prompts mit klar definierten Output-Dimensionen produzieren oft bessere Ergebnisse als seitenlange Anweisungen.
🎬 TOP 3 PROMPTS — Videogenerierung
1. Seedance 2 R2V Workflow — Szenen-basierte Videosequenz
Prompt (vollständig, kopierbar):
Scene 1 (0-3s): Wide establishing shot. [DESCRIBE ENVIRONMENT]. Camera: Slow push-in from medium-wide to medium shot. Lighting: [LIGHTING DESCRIPTION]. Keep character appearance consistent with reference.
Scene 2 (3-7s): Medium shot. [ACTION SEQUENCE]. Camera: Subtle handheld movement. Character performs [ACTION] with [EMOTION/EXPRESSION]. Maintain clothing, hair, and facial features from Scene 1.
Scene 3 (7-10s): Close-up transition. [FINAL MOMENT]. Camera: Tilt down to [FOCUS POINT]. Lighting shifts to [NEW LIGHTING]. End frame holds for 0.5s.
Negative constraints: No morphing between scenes, no disappearing objects, consistent character proportions throughout, no text or watermark.Am besten mit: Seedance 2.0, Kling 1.6, LTX Video 2.3
Warum effektiv: Seedance 2 nutzt den R2V (Reference-to-Video) Ansatz, bei dem das erste Frame als visueller Anker dient. Dieser Prompt-Struktur teilt das Video in klar definierte Szenen mit Zeitcodes, Kamera-Bewegungen und expliziten Negativ-Constraints. Die "Keep character appearance consistent" Anweisung ist kritisch für Seedance 2, das Referenz-Frame-Konsistenz als Kernfeature nutzt. Der explizite Negative-Constraints-Block verhindert typische KI-Video-Artefakte wie Morphing und verschwindende Objekte.
Quelle: Community-Workflows (Seedance 2 R2V Pattern) — Seedance 2 Dokumentation
Community Resonanz: Der R2V-Ansatz mit Szenen-Segmentierung ist der produktivste Workflow für Seedance 2 — liefert konsistentere Charaktere und Kamerabewegungen als ein-Prompt-Ansätze.
2. LTX Video 2.3 Distill LoRA — Charakter-Konsistenz Workflow
Prompt (vollständig, kopierbar):
A [CHARACTER DESCRIPTION] stands in [SETTING]. The character wears [SPECIFIC CLOTHING DETAILS], has [HAIR/FACE DETAILS], and holds [OBJECT].
Action sequence: The character [ACTION 1], then turns to [ACTION 2], finally [ACTION 3].
Camera: Static tripod shot, slight zoom from wide to medium. Duration: 5 seconds.
Style tags: Cinematic, natural lighting, photorealistic, 4k.
--negative: morphing, extra limbs, disappearing objects, text, watermark, cartoon style, blurry, deformed handsAm besten mit: LTX Video 2.3 mit Distill LoRA, Runway Gen-3 Alpha
Warum effektiv: LTX Video 2.3 mit Distill LoRA reagiert besonders gut auf detaillierte Charakterbeschreibungen am Anfang des Prompts. Der Schlüssel zur Charakter-Konsistenz ist: spezifische, wiedererkennbare Details (Kleidung, Haare, Gegenstand) gleich zu Beginn zu nennen, bevor die Action beginnt. Die negativen Constraints am Ende filtern typische KI-Video-Artefakte heraus.
Quelle: LTX 2.3 Distill LoRA Community Pattern
Community Resonanz: LTX 2.3 Benutzer berichten, dass detaillierte initiale Charakterbeschreibungen die Konsistenz über 5-Sekunden-Sequenzen signifikant verbessern.
3. Cinematic Storyboard Generator (KI-Agent)
Prompt (vollständig, kopierbar):
Act as a cinematic storyboard artist and AI video prompt engineer. Create a 30-second video sequence structured as a shot-by-shot storyboard.
Film genre: [GENRE, e.g., Sci-fi thriller / Romantic comedy / Documentary].
Setting: [LOCATION/ENVIRONMENT].
Main character: [CHARACTER DESCRIPTION].
Core action: [WHAT HAPPENS].
For each of 6 shots (5 seconds each), provide:
1. Shot type (wide/medium/close-up/extreme close-up)
2. Camera movement (push-in/pan/tilt/handheld/static)
3. Visual description (what's on screen)
4. Lighting and mood
5. Transition notes to next shot
Output each shot as a self-contained prompt suitable for Seedance 2 or Kling 1.6.Am besten mit: Claude Opus 4.8 (zur Generierung), dann Seedance 2 / Kling 1.6 (für Video)
Warum effektiv: Dieser Meta-Prompt erzeugt erst die Storyboard-Struktur und dann einzelne Shot-Prompts — ein zweistufiger Ansatz, der bei KI-Video deutlich bessere Ergebnisse liefert als ein einzelner langer Prompt. Jede Shot-Beschreibung ist in sich geschlossen und direkt in Seedance 2 oder Kling verwendbar. Die 5-Sekunden-Segmentierung entspricht der Optimal-Länge für aktuelle KI-Video-Modelle.
Quelle: r/midjourney Storyboard Agent Pattern, adaptiert für Video
Community Resonanz: Der storyboard-first Ansatz wird von KI-Video-Creatorn als "Game Changer" bezeichnet — er löst das Problem inkonsistenter Sequenzen durch isolierte Shot-Generierung.
🧠 TOP 3 NEUE TECHNIKEN
1. Mid-Conversation System Messages
Zusammenfassung: Claude Opus 4.8 unterstützt System-Nachrichten mitten im Gespräch — ermöglicht Nachsteuerung ohne Prompt-Cache zu invalidieren.
Erklärung: Bisher musste bei langen agentic Loops jede neue Instruktion den gesamten System-Prompt erneut enthalten, was Prompt-Cache-Hits zerstörte und Kosten erhöhte. Claude Opus 4.8 akzeptiert nun role: "system" Nachrichten direkt nach einem User-Turn im Messages-Array. Das bedeutet: Man kann dem Modell mid-conversation neue Regeln geben, ohne die bisherigen System-Instruktionen zu wiederholen. Der Prompt-Cache der früheren Turns bleibt intakt, was die Input-Kosten in agentic Workflows signifikant reduziert. Das minimale Cache-fähige Prompt-Length wurde zudem von 4.096 auf 1.024 Token gesenkt — kürzere System-Prompts sind nun ebenfalls cache-fähig.
Beispielprompt:
# Initial system prompt (cached)
You are a code review assistant. Follow these rules: [long list of rules...]
# User message 1
Review this file: main.py
# Assistant response
[Review output]
# NEW (Opus 4.8): Mid-conversation system message
[System] For this next review, additionally check for SQL injection vulnerabilities and rate the severity 1-10.
# User message 2
Now review auth.py
# The earlier system prompt remains cached. Only the delta is added.Geeignet für: Claude Opus 4.8
Ursprung: https://simonwillison.net/2026/May/28/claude-opus-4-8/ | Simon Willison Blog
Warum heute wichtig: Für alle, die agentic Workflows mit Claude betreiben, ist dies die wichtigste API-Änderung seit Einführung des Prompt-Cachings. Bis zu 70% Reduktion der Input-Kosten in Multi-Turn-Agenten-Loops sind realistisch. Die Fähigkeit, System-Instruktionen kontextabhängig nachzusteuern, ermöglicht adaptive Agenten-Architekturen, die sich an den Verlauf anpassen, ohne den Cache zu verlieren.
2. Two-Model Split Prompting
Zusammenfassung: Standard-Modelle und Reasoning-Modelle erfordern grundlegend verschiedene Prompting-Ansätze — der falsche Ansatz kann Performance verschlechtern.
Erklärung: Seit 2024 hat sich die LLM-Landschaft in zwei Lager gespalten: Standard-Next-Token-Predictor-Modelle (Claude Sonnet, GPT-4o, Gemini Flash) und Reasoning-Modelle (Claude Opus, GPT-5.4, o3). Der kritische Unterschied: Standard-Modelle profitieren von expliziter Struktur, Few-Shot-Beispielen und Chain-of-Thought-Anweisungen. Reasoning-Modelle hingegen denken intern — explizite Schritt-für-Schritt-Anweisungen können ihren eigenen Denkprozess stören. Bei Reasoning-Modellen gilt: Problem + Constraints definieren, dann das Modell denken lassen. Längere Prompts können hier kontraproduktiv sein. Eine MMLU-Pro 2026-Studie zeigte 18%+ Performance-Gewinn durch strukturiertes Chain-of-Thought-Prompting — aber nur bei Standard-Modellen.
Beispielprompt:
# Für Standard-Modelle (Sonnet, GPT-4o, Flash):
# Explizite Struktur + Beispiele geben
Solve this math problem step by step:
Step 1: Identify the variables
Step 2: Set up the equation
Step 3: Solve
Example: [worked example]
# Für Reasoning-Modelle (Opus, o3, Gemini 3.1 Pro):
# Problem und Constraints, dann loslassen
Solve this math problem. Show only the final answer and a one-sentence explanation.
[Problem statement only — no step instructions]Geeignet für: Alle aktuellen LLMs — Unterscheidung ist entscheidend
Ursprung: https://echonerve.com/prompt-engineering-playbook-2026/ | EchoNerve
Warum heute wichtig: Mit der Explosion verschiedener Modell-Architekturen ist „one prompt fits all" obsolet geworden. Wer denselben Chain-of-Thought-Prompt an Opus 4.8 und Sonnet 4 schickt, bekommt bei Opus potenziell schlechtere Ergebnisse. Das Two-Model-Split-Framework ist die wichtigste strategische Einsicht für Prompt-Engineering 2026.
3. Negative Constraint Prompting
Zusammenfassung: Der AI sagen, was sie NICHT tun soll — effektiver als lange Positiv-Beschreibungen für präzise Outputs.
Erklärung: Diese Technik stammt ursprünglich aus der Bildgenerierung (Negative Prompts bei Stable Diffusion), funktioniert aber hervorragend für Text-Modelle. Statt umfangreich zu beschreiben was gewünscht ist, definiert man explizit was vermieden werden soll. Das ist besonders effektiv für Content-Erstellung: Typische AI-Füllwörter ("In today's rapidly evolving world"), generische Einleitungen, Wiederholungen und Klischees lassen sich durch negative Constraints präzise eliminieren. Modelle reagieren besonders gut auf DO NOT-Blöcke mit konkreten Beispielen der unerwünschten Ausgabe.
Beispielprompt:
Write a technical blog post introduction about WebAssembly.
DO NOT:
- Start with "In today's rapidly evolving..." or "In the world of..."
- Use filler phrases like "it's important to note" or "let's dive in"
- Write more than 3 sentences for the opening paragraph
- Use passive voice in the first sentence
- Mention any specific company names (Google, Mozilla, etc.)
DO:
- Start with a concrete, surprising fact or statistic
- Use an active, declarative first sentence
- End with a clear thesis statement about what the post will coverGeeignet für: Claude Sonnet 4, GPT-4o, Gemini 2.5 Flash, alle Standard-Modelle
Ursprung: https://dev.to/honestai/7-prompt-engineering-techniques-that-actually-work-in-2026-with-real-examples-3aj1 | Dev.to
Warum heute wichtig: Bei der zunehmenden AI-Content-Flut ist der Unterschied zwischen "klingt nach AI" und "klingt menschlich" oft genau das, was in negativen Constraints definiert wird. Negative Constraints eliminieren die generischen AI-Füllwörter, die Leser abschrecken lassen — der Content liest sich wie von einem Autor, der sich tatsächlich auskennt.
🏆 Highlight des Tages
Claude Opus 4.8: „Ein bescheidener, aber greifbarer Fortschritt"
Anthropic hat am 28. Mai 2026 Claude Opus 4.8 veröffentlicht — und damit einen bemerkenswert ehrlichen Release veröffentlicht. Statt revolutionärer Neuerungen kommuniziert Anthropic offen: „a modest but tangible improvement." Die wirklich spannenden Features sind jedoch praktische Durchbrüche für Prompt-Engineering und Agentic Workflows:
Mid-Conversation System Messages: Erstmals können System-Instruktionen mitten im Gespräch aktualisiert werden, ohne den Prompt-Cache zu invalidieren. Für agentic Loops bedeutet das bis zu 70% Kostenreduktion bei den Input-Tokens.
Erhöhte Ehrlichkeit: Opus 4.8 ist viermal weniger wahrscheinlich als sein Vorgänger, Fehler im eigenen generierten Code unkommentiert zu lassen. Das Modell flaggt Unsicherheiten proaktiv statt confident falsche Aussagen zu treffen — die niedrigste Incorrect-Rate aller sechs verglichenen Modelle auf jedem Benchmark.
Niedrigere Cache-Minimum: Von 4.096 auf 1.024 Token gesenkt — auch kürzere System-Prompts sind nun cache-fähig.
Gleicher Preis: $5/M Input, $25/M Output — keine Preiserhöhung despite der neuen Features. Fast Mode wurde von $30/$150 auf deutlich niedrigere Kosten reduziert.
Warum das für prompta.ch relevant ist: Jeder, der Claude für produktive Workflows nutzt, sollte sofort die Mid-Conversation System Messages implementieren. Die Kostenersparnis in agentic Loops ist substanzvoll. Und die erhöhte Ehrlichkeit bedeutet: Code-Review-Prompts, Analyse-Prompts und Data-Extraction-Prompts liefern zuverlässigere Ergebnisse mit weniger Halluzinationen.
Quellen: https://simonwillison.net/2026/May/28/claude-opus-4-8/ | Anthropic Blog | 28. Mai 2026
📰 Erlesene Artikel & Ressourcen
1. The 2026 Prompt Engineering Playbook — EchoNerve Umfassender Guide zu allen 2026 relevanten Prompt-Techniken, von Zero-Shot bis Agentic ReAct. Besonders wertvoll: die Erklärung des Two-Model Splits und warum Chain-of-Thought bei Reasoning-Modellen kontraproduktiv sein kann. Eine MMLU-Pro-Studie wird zitiert, die 18%+ Performance-Gewinn durch strukturiertes Prompting belegt. https://echonerve.com/prompt-engineering-playbook-2026/
2. 7 Prompt Engineering Techniques That Actually Work in 2026 — Dev.to Praxisorientierter Artikel mit konkreten Code-Beispielen für Context-Task-Format Prompting, Few-Shot, Negative Prompting und Meta-Prompting. Jeder Absatz enthält direkt kopierbare Prompt-Templates. https://dev.to/honestai/7-prompt-engineering-techniques-that-actually-work-in-2026-with-real-examples-3aj1
3. Every Prompt Engineering Technique Explained — SurePrompts Research-Backed Guide mit 12 Techniken, Benchmark-Daten und Copy-Paste-Templates. Deckt Zero-Shot, Few-Shot, Chain of Thought, Tree of Thoughts, Self-Consistency und ReAct ab. Mit Vergleichstabellen und Einsatz-Empfehlungen pro Technik. https://sureprompts.com/blog/advanced-prompt-engineering-techniques
4. Beyond $/token: The AI Metric Enterprises Actually Need — CanyonCode Strategischer Artikel zur Frage, warum $/token die falsche Metrik für Enterprise AI ist. Plädiert für $/workflow als zentrale Kennzahl und zeigt, wie Scheduling-Overhead in GPU-Clustern einen signifikanten Anteil der AI-Kosten verschlingt, der in Token-Metriken unsichtbar bleibt. https://canyoncode.ai/blog/beyond-per-token
5. SQLite AGENTS.md — Agent-Contributions Guidelines SQLite hat eine AGENTS.md eingeführt, die festlegt: „SQLite does not accept agentic code. However the project will accept agentic bug reports that include a reproducible test case." Ein faszinierendes Signal dafür, wie Open-Source-Projekte mit AI-Agenten umgehen. https://simonwillison.net/2026/May/27/
Bericht erstellt am 29. Mai 2026 Quellen: Reddit, Hacker News, Simon Willison's Weblog, EchoNerve, Dev.to, SurePrompts, CanyonCode