▸Prompt- & Context-Engineering· 34

Claude-Code-Kontingente: eine Lösung von OpenAI und die chinesischen Alternativen in der Praxis
Nicht der Prompt ist der Anfang
Dein KI-Arbeitsprofil
Prompt, Kontext, Absicht
Wenn die KI dich mitpromptet
Kein Master Prompt ersetzt ein gutes Datenfundament
Das Kontextfenster ist kein Gedächtnis
Der Hand-off
Aus Chat-Chaos wird Wissen
Ein Second Brain für Menschen und Modelle
Der dreiteilige KI-Arbeitsplatz
Ein zweites Modell ist kein Luxus, sondern Qualitätsarbeit
Die Prompt-Bibliothek
Testen statt bestaunen
Was ein guter KI-Skill wirklich ist
Ein großer Auftrag ist viele kleine Schritte
Fünf Phasen, ein Verfahren: KI-Beratung nach dem Sakızlı-Modell
Browser plant, Agent baut, Mensch entscheidet
Von der Idee zum Handoff-Paket
Was ein Agent Harness ist – und warum Autonomie Grenzen braucht
Aus einem Fachexperten wird ein nützliches Tool
Dokumentieren, damit ein Projekt nach Monaten noch funktioniert
Lokal, Cloud oder Hybrid? Eine Entscheidungsarchitektur für KMU
Lokale Sprachmodelle wählen, ohne auf Marketing hereinzufallen
Sichere Agenten: Rechte, Sandboxes, Reviews und die Kunst des Nein-Sagens
Die KI promptet zurück: Wie Modelle unser Urteil mitformen
Wenn Kontext verschleißt
Automatisiere nur, was du verifizieren kannst
Vom Erfahrungswissen zum Expertensystem
Skills sind Software
Die hybride KI-Architektur
Vom persönlichen Assistenten zur Teamintelligenz
Nach dem Prompt
Agentic Operations Kit

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▸AI Data Engineering· 40

Kein Master Prompt ersetzt ein gutes Datenfundament
KI beginnt dort, wo Quellcode auf Daten trifft
Vom Dokument zum verwendbaren Projektwissen
Datenhoheit ist mehr als lokales Hosting
Datenqualität ist immer zweckgebunden
Ohne Herkunft keine belastbare KI
Metadaten machen Wissen maschinenlesbar
Daten brauchen einen Lebenszyklus
RAG ist keine Wahrheitsmaschine
Human-in-the-Loop braucht Entscheidungsgrenzen
Ein Skill ist kein langer Prompt
Ein Agent braucht einen Arbeitsraum, nicht nur eine Persona
Mehr Agenten machen noch kein Team
Was ein Agent getan hat, muss rekonstruierbar bleiben
Das Risiko einer KI steckt im Einsatz, nicht im Modell
Gute KI-Beratung beginnt mit einer belastbaren Systemaufnahme
KI-Kompetenz ist kein einmaliges Training
Ein KI-Hinweis allein schafft noch keine Transparenz
Eine regulatorische Sandbox ist kein Gütesiegel
Ein Pilotbetrieb ist noch kein kontrollierter Realtest
Nach dem Go-live beginnt die Evidenzarbeit
Ein CE-Zeichen ist kein Qualitätsversprechen
RAG ist kein Chatbot mit angehängten PDFs
Chunking, Parsing und die verlorenen Zusammenhänge
Ein RAG-System braucht mehr als eine Vektordatenbank
Die Nadel nicht finden, sondern ihren wahrscheinlichsten Ort
Eine Lücke im Graphen ist noch keine Erkenntnis
GraphRAG muss jede Antwort zur Quelle zurückführen
Wenn die KI nicht nur liest, sondern Dateien verändert
Skills als ausführbares Wissen
Personas, Skills und Projektdaten sauber trennen
Automatisierung erhöht den Kontrollbedarf
Worktrees, Checkpoints und Berichte als Datensicherungen
Die KI darf vorbereiten – der Mensch muss entscheiden
Wem gehören die Datenräume der KI?
Recherche und Umsetzung brauchen unterschiedliche KI-Arbeitsräume
Ein KI-System braucht ein ausführbares Regelwerk
Datenhoheit ist mehr als lokales Hosting
Die Ordnung vor der Antwort
Das Agentic Operations Package

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▸AI Project Management· 39

Planen statt prompten — Warum KI-Projekte Struktur vor Tools brauchen
Vom Thema zum Problemraum — Wie aus einer Idee eine bearbeitbare Projektfrage wird
Deep Research ist eine Kette, kein Knopf — Mehrstufig recherchieren mit KI
Vom Research-Pool zur Wissensdatenbank — Quellen in ein arbeitsfähiges System verwandeln
Kollektive Erfahrung als Methoden-Mapping — Wie viele Projekte einen besseren Standard erzeugen
Vom Konzept zum Projektplan — Verdichten, prüfen, iterieren
Warum Projektplanung agentische KI erst steuerbar macht
Browser, Agent oder Spezialtool? — Das richtige KI-System für die richtige Projektphase
Wann Projektmanagement-Software hilft — und wann sie nur zusätzliche Arbeit erzeugt
Klassisch, agil oder hybrid? — Methoden nicht nach Mode, sondern nach Projektlogik wählen
Scrumban für KI-Projekte — Sprint-Rhythmus und kontinuierlichen Flow verbinden
Mirum Malum, Mirum Beatum — Überraschungen als Risiko und Ressource managen
Scope, Non-Scope und Change Requests — Wie KI-Projekte vor Feature Creep geschützt werden
Puffer gegen die KI-Wirklichkeit — Ausfälle, Limits, Abhängigkeiten und technische Unsicherheit einplanen
Der Mensch bleibt Chef vom Ganzen — Verantwortung in KI-Projekten
Wenn Prüfen selbst zur Belastung wird
Die 80/20-Regel der KI-Arbeit
Expertise liegt oft im Unwahrscheinlichen
Vom Mitarbeitenden zum Projektleiter
Methodenkompetenz statt Toolhörigkeit
Automation ist nicht Agentic AI
KI-Agenten als Teamrollen entwerfen
Vom Einzelagenten zum Orchestrator
Holokratische KI-Teams
Human in the Loop ist ein System, kein Not-Aus-Schalter
Rolling Waves, Vertical Slices und WIP-Limits
Kontext ist Infrastruktur
Reproduzierbare KI-Projekte
Lokal, Cloud oder hybrid?
Compliance by Design
KI-Risiken sind Projektrisiken
Wenn das Ziel das System austrickst
Businessstrategie mit KI
Orthogonal denken
Worst Case zuerst
KI-Souveränität zwischen USA, China und Europa
KI-Einführung ist Change Management
Das Agentic Operations Package für KI-Projektmanagement
Nach dem Prompt

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▸AI Ethics· 7

KI-Ethik beginnt vor dem ersten Prompt
Wer trägt Verantwortung, wenn KI vorbereitet?
Werte ohne eingebauten Norden
Die freundlichste Stimme im Raum
Was wissen wir über KI-Bewusstsein?
Kohärenz ist keine Wahrheit
Urteilen unter Zeitdruck

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