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Anwendung
Was mit einem Modell gemacht wird, sobald es steht. Von der Suche über Belege bis zur Spracheingabe.
41 Begriffe38 mit Kapitelverweis108 Zweitwörter im Indexalle 214 im Verzeichnis
Agentic Engineering
Die berufliche Gegenseite zum Vibe-Coding: mehrere fehlbare Agenten führen, ohne Richtigkeit, Sicherheit und Wartbarkeit aufzugeben.
Andrej Karpathy stellte den Begriff am 30.04.2026 neben seinen eigenen von 2025 und zog damit selbst die Grenze, die dem ersten Begriff seither fehlte. Vibe-Coding hebt den Boden: Es bringt Menschen zu einem Ergebnis, die sonst keines bekommen hätten. Agentic Engineering hebt die Decke und bleibt eine berufliche Disziplin, bei der jemand für das Ergebnis geradesteht. Eine deutsche Entsprechung hat sich bisher nicht durchgesetzt.
Kapitel 01 · Was Vibe-Coding istSequoia Ascent 2026 summarysiehe Vibe Codingsiehe Agentsiehe Harness
Anrufweitergabe
Das Umlegen eines laufenden Anrufs an eine andere Gegenstelle.
Seit 2009 spezifiziert, in drei Formen: ohne Ankündigung, mit Rückfrage und mit Ankündigung. Der Unterschied hat eine praktische Folge, denn bei der angekündigten Form besteht die Verbindung zum Anrufer fort. Ist das Ziel unerreichbar, lässt sich der Anruf zurückholen.
auchTransfer · Call Transfer · REFER
Kapitel 08 · Eskalation an einen MenschenRFC 5589, SIP Call Control, TransferRFC 3515, The Session Initiation Protocol (SIP) Refer Methodsiehe Session Initiation Protocolsiehe Eskalation
Artifact
Eine interaktive Seite, die Claude aus einer Sitzung unter einer privaten Adresse auf claude.ai veröffentlicht.
Ein Artifact eignet sich für Ergebnisse, die man besser ansieht als liest, etwa mehrere Entwürfe nebeneinander. Jede Veröffentlichung wird eine eigene Fassung, und die Seite aktualisiert sich, während die Sitzung weiterarbeitet. Es ist eine einzelne Seite ohne eigenes Backend; was einen eigenen Server oder eine eigene Anmeldung braucht, gehört auf eigene Infrastruktur.
auchArtifacts
Kapitel 08 · Vom Prototyp zum ProduktAnthropic, Share session output as artifactssiehe Minimum Viable Product
Barge-in
Ins Wort fallen: Jemand redet, während das System noch spricht.
Meldet die Erkennung eine Unterbrechung, bricht das Modell seine laufende Erzeugung ab und verwirft sie. Damit ist die halbe Arbeit getan. Der bereits gesendete Ton liegt im Abspielpuffer und läuft weiter, bis er geleert wird; ein System, das nur auf das Signal reagiert, redet nach der Unterbrechung noch sekundenlang.
auchHineinreden · Unterbrechung
Kapitel 03 · Wenn das Gespräch nicht in Runden läuftGoogle, Live API capabilities guidesiehe Voice Activity Detectionsiehe Sprachsynthese
Blocking Tool Call
Die Voreinstellung: Das Gespräch hält an, bis das Ergebnis da ist.
Ein Tool Call läuft der Reihe nach. Das Modell legt die Argumente ab, die Anwendung führt aus, schickt das Ergebnis zurück und bittet dann um eine Antwort. Im Chatfenster ist das ein Ladebalken, im Gespräch eine Stille. Es gibt eine Einstellung, mit der der Aufruf im Hintergrund läuft; sie verschiebt die Aufgabe in die Anwendung, denn ein Ergebnis kann dann zu einem Zeitpunkt eintreffen, an dem das Gespräch längst woanders steht.
auchBlockierender Werkzeugaufruf · Sequential Function Calling · Blocking Tool Use
Kapitel 06 · Tools anbindenGoogle, Tool use with Live APIsiehe Latenzsiehe Preamble
Chain-of-ThoughtCoT
Eine Prompt-Technik: Das Modell schreibt vor der Antwort seinen Lösungsweg aus und kommt dadurch bei Rechen- und Textaufgaben öfter zum richtigen Ergebnis.
Jason Wei und Mitautoren bei Google zeigten am 28.01.2022, dass dafür wenige Beispiele in der Eingabe genügen, in denen der Weg ausgeschrieben ist. Acht solcher Beispiele brachten ein Modell mit 540 Milliarden Parametern bei Textaufgaben auf den damaligen Höchststand. Die Technik wirkt allein über die Eingabe. Reasoning-Modelle holen denselben Gedanken seit 2024 ins Training und erzeugen ihre Zwischenschritte von selbst.
auchCo
T · Chain of Thought · Gedankenkette · Lösungsweg im Prompt Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models2022 · Zwischenschritte im Promptsiehe Reasoning-Modellsiehe Few Shotsiehe Prompt
Checkpoint
Ein Stand der Dateien, den Claude Code vor jeder Eingabe festhält und zu dem man mit /
rewind zurückkehren kann. Zurück geht es wahlweise mit Code und Gespräch, nur mit dem Gespräch oder nur mit den Dateien. Erfasst sind nur Dateien, die Claude in dieser Sitzung selbst bearbeitet hat, an ihnen dann auch spätere Bash-Befehle. Eine Datei, die nur ein Bash-Befehl verändert hat, fehlt. Die Doku sieht Checkpoints als schnellen Rückweg innerhalb einer Sitzung, für dauerhafte Versionsgeschichte bleibt Git zuständig.
auchCheckpoints · Checkpointing · Rewind · /
rewind · Zurückspulen Kapitel 03 · Bedienung im TerminalAnthropic, Checkpointingsiehe Verdichtensiehe Rechtemodus
Commit
Ein festgehaltener Stand der Dateien in einem Git-Repository, mit Zeitpunkt, Urheber und einer Nachricht dazu.
Aus einer Reihe von Commits entsteht die Historie eines Projekts. Man kann zu jedem Stand zurück und sieht, was sich zwischen zwei Ständen geändert hat. Claude Code committet über die Kommandozeile und setzt in der Voreinstellung eine Zeile Co-Authored-By darunter.
auchCommits · committen · committet
Kapitel 04 · VersionierungKapitel 26 · Git und Forgessiehe Repositorysiehe Pull Requestsiehe Diff
Computer Vision
Das Fachgebiet, das aus Bildpunkten nachrechenbare Aussagen macht: Klassen, Koordinaten, Flächen.
Vier Aufgaben stehen dahinter, und sie liefern verschiedene Antwortformen: eine Klasse für das ganze Bild, ein Rechteck um ein einzelnes Ding, eine Klasse je Bildpunkt, oder ein Abstand zwischen zwei Aufnahmen. Ein Sprachmodell mit Bildeingang beantwortet die erste Frage in Prosa und misst dabei nichts; dafür steht der eigene Begriff multimodal.
auchBilderkennung · maschinelles Sehen · Bildverarbeitung
Kapitel 05 · Computer VisionMicrosoft COCO: Common Objects in Contextsiehe Objekterkennungsiehe Multimodalsiehe Neuronales Netz
Context Engineering
Die Arbeit an allem, was beim Aufruf im Kontextfenster steht, vom eigenen Prompt bis zu dem, was Tools und Suchen dort ablegen.
Der Begriff kam 2025 auf. Gemeint ist die Auswahl und Pflege aller Token im Fenster: Systemanweisung, Tool-Beschreibungen, Ergebnisse von Aufrufen, Gesprächsverlauf, gefundene Dokumente. Anthropic rechnet Prompt Engineering als Teil dazu. Der Maßstab ist die kleinste Menge aussagekräftiger Token, die das gewünschte Ergebnis am wahrscheinlichsten macht. Bei einem Agenten fällt diese Auswahl mit jedem Schritt neu an.
auchContext-Engineering
Kapitel 06 · Gute Prompts schreibenAnthropic, Effective context engineering for AI agentssiehe Prompt Engineeringsiehe Kontextfenstersiehe Agent
Conversational AICAI
Sammelbegriff für Systeme, die man bedient, indem man mit ihnen redet.
Dazu gehören das Chatfenster, die Assistenz im Auto und der Sprachagent am Telefon. In der Mitte steht in allen Fällen ein Sprachmodell mit Text auf beiden Seiten; wo gesprochen wird, kommen vorn die Erkennung und hinten die Sprachsynthese dazu. Der Begriff beschreibt die Bedienform und sagt nichts darüber, wie viel das System selbst entscheidet.
auchCAI · Dialogsystem · Sprachdialogsystem · Chatbot
Kapitel 01 · Was Conversational AI istsiehe Sprachagentsiehe Natural Language Processingsiehe Sprachmodell
Diff
Die Gegenüberstellung von altem und neuem Stand einer Datei, Zeile für Zeile.
Ein Diff zeigt, welche Zeilen dazugekommen und welche weggefallen sind. An ihm prüft man eine Änderung, bevor sie übernommen wird. Claude Code zeigt Diffs im Terminal, in der Desktop-App und in der Erweiterung für VS Code direkt im Editor.
auchDiffs
Kapitel 25 · Prüfen und ReviewKapitel 30 · Editor, Desktop, Web und Slacksiehe Pull Request
Dual-Tone Multi-FrequencyDTMF
Der zweite Eingabekanal am Telefon, der an der Stimme vorbeiläuft.
„Drücken Sie die Eins“ fährt als benanntes Ereignis über die Leitung. Der Grund steht in der Spezifikation: Sprachcodecs mit niedriger Bitrate geben solche Doppeltöne nicht zuverlässig genug wieder, damit eine Maschine sie erkennt. Sie empfiehlt dem Gateway außerdem, nach dem Eintreffen des Ereignisses nur noch dieses wiederzugeben, weil die Kompression dem Ton Störtöne hinzufügen kann. Die Erkennung am anderen Ende stören diese im Allgemeinen nicht.
auchTastenwahl · Mehrfrequenzwahlverfahren
Kapitel 04 · Über das TelefonRFC 4733, RTP Payload for DTMF Digits, Telephony Tones, and Telephony Signalssiehe Session Initiation Protocol
Eskalation
Die Übergabe eines laufenden Gesprächs an einen Menschen.
Eine der zwei Formen von Human in the Loop. Beim Tastenmenü war der Auslöser eine Taste und stand damit fest; bei einem Sprachagenten muss eigens entschieden werden, wo das System aufhört. Was dabei an Zusammenhang mitgeht, gibt kein Protokoll vor.
auchÜbergabe an einen Menschen · Handoff · Human Handoff
Kapitel 08 · Eskalation an einen MenschenRasa, Fallback and Human HandoffRasa, Patternssiehe Human in the Loopsiehe Sprachagentsiehe Interactive Voice Response
Few Shot
Ein paar Beispiele in der Eingabe, an denen das Modell erkennt, was es tun soll, ohne dafür trainiert zu sein.
Vor GPT-3 brauchte jede neue Aufgabe ein eigenes Nachtraining mit beschrifteten Daten. Seither genügt es oft, zwei oder drei gelöste Fälle in die Eingabe zu schreiben. Ohne Beispiel heißt es Zero Shot, mit einem einzigen One Shot. Die Gewichte des Modells ändern sich dabei nicht: Nach der Antwort ist der Zusammenhang wieder weg, und beim nächsten Aufruf muss er erneut mitgegeben werden. Am stärksten wirken Beispiele, die das Format zeigen, in dem die Antwort stehen soll. Seit die Kontextfenster groß sind, passen auch Hunderte bis Tausende Beispiele hinein. Bei Übersetzungen in Sprachen mit wenig Material kam das in einer Messung von Google Deep
Mind nah an ein Training heran. auchFew-Shot · Zero Shot · One Shot · Many-Shot · Beispiele in der Eingabe · In-Context Learning
Kapitel 15 · Wofür man ein Sprachmodell benutztKapitel 08 · Woran es fehlt, entscheidet den WegLanguage Models are Few-Shot LearnersMany-Shot In-Context Learning2020 · GPT-3siehe Promptsiehe Kontextsiehe Fine-Tuning
IDE
Ein Programm zum Schreiben von Code, das Editor, Dateibaum, Terminal und Fehlersuche in einem Fenster vereint.
Verbreitete Beispiele sind VS Code und die Programme von Jet
Brains. Claude Code läuft dort als Erweiterung und zeigt seine Änderungen in den offenen Dateien. auchIDEs · Integrated Development Environment · Entwicklungsumgebung
Interactive Voice ResponseIVR
Das Telefonmenü, das Ansagen vorliest und auf Tastendrücke wartet.
Der Vorgänger des Sprachagenten. Der Ablauf war abzählbar, und genau darin lag seine Stärke: Der Ausstieg zu einem Menschen stand als Menüpunkt fest. Ein System, das ganze Sätze versteht, hat diese Stelle nicht mehr von selbst.
auchSprachdialogsystem · Telefonmenü
Kapitel 08 · Eskalation an einen Menschensiehe Dual-Tone Multi-Frequencysiehe Eskalation
Kontext
Alles, was dem Modell bei einer Anfrage mitgegeben wird. Was nicht darin steht, existiert für das Modell nicht.
Der Kontext ist der Arbeitsspeicher des Modells: Er wird bei jeder Anfrage neu zusammengesetzt und mitgeschickt. Dass ein Chatprogramm sich an gestern erinnert, leistet die Anwendung, indem sie das Gespeicherte jedes Mal erneut hineinlegt.
auchContext · Gesprächsverlauf
Kapitel 01 · Was ein Sprachmodell istKapitel 02 · Was ein Sprachmodell tutKapitel 05 · Der Promptsiehe Kontextfenstersiehe Promptsiehe RAG
Kontextfenster
Die Obergrenze an Token, die ein Modell in einem Durchgang gleichzeitig berücksichtigen kann.
Ist das Fenster voll, muss etwas weichen, und was weicht, ist für das Modell nicht mehr vorhanden. Ein größeres Fenster ist deshalb kein besseres Gedächtnis, sondern nur ein größerer Tisch. Ein Gespräch je Thema ist meist wirksamer als ein sehr langes Gespräch über alles.
auchContext Window · Fenstergröße · Kontextlänge
Kapitel 03 · Token, die Bausteine der SpracheKapitel 05 · Der Prompt2024 · Eine Million Token2023 · 100.000 Token, ein Dokument passt hinein17.09.2026 · Claude Code koordiniert in Projekten mehrere parallele Agenten-Stränge selbständigsiehe Kontextsiehe Token
Minimum Viable ProductMVP
Die kleinste Fassung eines Programms, mit der andere im Alltag arbeiten können.
Ein Prototyp zeigt, ob eine Idee geht, und benutzt wird er meist nur von dem, der ihn gebaut hat. Mit dem MVP kommen die ersten Nutzer, und mit ihnen die Fehler, die am Schreibtisch nicht auffallen. Spätestens hier braucht ein Projekt Versionierung, eine Prüfung, die sich wiederholen lässt, und festgehaltene Entscheidungen.
auchMVPs
Kapitel 08 · Vom Prototyp zum Produktsiehe Vibe Codingsiehe Artifact
Objekterkennung
Die Aufgabe, Dinge im Bild zu finden und je Fund ein Rechteck mit einer Klasse auszugeben.
Die Antwort besteht aus vier Zahlen und einem Etikett, und beide Teile können einzeln falsch sein. Gemessen wird über die Überlappung zwischen vorhergesagtem und hinterlegtem Rechteck: Ab einem festgelegten Anteil gilt der Fund als Treffer. Diese Schwelle ist eine Festlegung des Messprotokolls, weshalb sich Erkennungszahlen aus zwei Quellen selten vergleichen lassen.
auchBounding Box · Detektion · Objektdetektion · Io
U Kapitel 05 · Computer VisionYou Only Look Once: Unified, Real-Time Object DetectionMicrosoft COCO: Common Objects in Contextsiehe Computer Visionsiehe Klassifikationsiehe Benchmark
Physical AI
KI-Systeme, bei denen am Ausgang eine Bewegung steht: Roboter, Fahrzeuge, Laborgeräte.
Der Sammelbegriff für Modelle, die in der physischen Welt handeln statt auf einem Bildschirm. Populär gemacht hat ihn NVIDIA, das auf Deutsch von physischer KI spricht. Das Nadelöhr sind die Daten: Für Text liegt das Netz bereit, für Bewegung muss jede Fähigkeit mit genau dem Roboter und für genau die Aufgabe erhoben werden. Deshalb wird viel in Simulationen und in Weltmodellen geübt. Die übliche Bauform ist das VLA-Modell.
auchPhysische KI · Embodied AI · verkörperte KI · Robotik-Grundmodell
Kapitel 14 · Physical AINVIDIA Releases New Physical AI Models as Global Partners Unveil Next-Generation Robotsπ0: Our First Generalist PolicyPreviewing the Model Hardware Standardsiehe VLA-Modellsiehe Weltmodellsiehe Computer Visionsiehe Multimodal
Plan-Modus
Ein Rechtemodus, in dem der Agent liest, erkundet und einen Plan vorlegt, ohne den Quellcode zu ändern.
In Claude Code schaltet Shift+Tab den Plan-Modus ein. Claude liest Dateien, führt zum Erkunden Befehle aus und schreibt einen Plan. Wird der Plan angenommen, endet der Modus, die Sitzung wechselt in den Rechtemodus der gewählten Option, und erst dann beginnen die Änderungen. In einer Sitzung mit umgangenen Rückfragen ist der Plan-Modus nur eine Anweisung an das Modell: Eine Änderung, die Claude beim Planen doch versucht, läuft dann ohne Rückfrage.
auchPlan Mode · Planmodus
Kapitel 23 · Plan vor CodeKapitel 10 · Vorgabe und UmfangAnthropic, Choose a permission modesiehe Rechtemodussiehe Spec-Driven Development
Preamble
Der kurze Satz, mit dem ein Sprachagent ankündigt, dass er gleich arbeitet.
Ein Tool Call oder eine Suche hält das Gespräch an, und Stille ist im Gespräch eine Aussage. Der Hersteller führt die Ansage deshalb als eigenes Bauteil und nennt beide Seiten: Gut gemacht beruhigt sie, schlecht gemacht erhöht sie die gefühlte Wartezeit, weil sie das Warten benennt, ohne es zu verkürzen. Empfohlen sind Sätze, die die Handlung nennen; abgeraten wird von Formeln, die den Zustand der Maschine beschreiben.
auchAnsage vor der Wartezeit · Füllsatz
Kapitel 05 · Wissen anbindenKapitel 06 · Tools anbindenOpenAI, Using realtime modelssiehe Latenzsiehe Sprachagent
Projektanweisung
Eine Textdatei im Projekt, die ein Coding-Agent zu Beginn jeder Sitzung liest, bei Claude Code die CLAUDE.md.
Darin stehen Befehle zum Bauen und Testen, Konventionen und Fallstricke, die der Agent aus dem Code allein nicht ableiten kann. Claude Code reicht die Datei als Nachricht nach dem Systemprompt an das Modell weiter. Sie ist damit Kontext, dem das Modell in aller Regel folgt; eine Grenze, die sicher halten muss, gehört in eine Rechteregel oder einen Hook. Anthropic empfiehlt unter 200 Zeilen je Datei, weil längere Dateien mehr Kontext belegen und schlechter befolgt werden. Fehlt eine CLAUDE.md, liest Claude Code seit Version 2.1.277 eine AGENTS.md.
auchCLAUDE.md · AGENTS.md · Projektdatei · Memory-Datei
Kapitel 14 · Anweisungen und GedächtnisKapitel 03 · Der InitAnthropic, How Claude remembers your projectAnthropic, Claude Code changelogsiehe Kontextfenstersiehe Hooksiehe Skill
Prompt
Die Eingabe an ein Sprachmodell. Nicht nur die getippte Frage, sondern alles, was das Modell zu sehen bekommt.
Zum Prompt gehören die Systemanweisung, die Nutzereingabe, der bisherige Gesprächsverlauf und die Ergebnisse aufgerufener Tools. Wer nur die getippte Zeile für den Prompt hält, wundert sich über Antworten, die auf etwas Bezug nehmen, das nirgends sichtbar steht.
auchEingabe · Anweisung · Systemprompt · Prompting
Kapitel 05 · Der PromptBeitrag · Warum ich eine eigene Diktier-App gebaut habe2020 · GPT-3siehe Kontextsiehe Kontextfenstersiehe Few Shot
Prompt Engineering
Die Arbeit an der Eingabe, damit ein Modell verlässlich das liefert, was gebraucht wird: Aufgabe, Ziel, Kontext, Beispiele, Ausgabeform.
In den Ratgebern stand der Begriff lange für eine Trickkiste: Rollenzuweisungen, Zauberformeln, Denkanweisungen. Davon hat wenig einen Modellwechsel überstanden. Was bleibt, ist unspektakulär und hält seit Jahren: eine Aufgabe je Prompt, ein überprüfbares Ziel, der Kontext, den das Modell nicht wissen kann, Beispiele für die Form der Antwort, und eine Messung, ob es funktioniert. Dass ein Modell aus wenigen Beispielen in der Eingabe eine Aufgabe übernimmt, war 2020 der Befund, mit dem diese Arbeit anfing. Die Hersteller führen dazu Leitfäden, die sie mit jeder Modellfassung überarbeiten; der zu GPT-5.6 riet, wiederholte Anweisungen und Beispiele wieder herauszunehmen und nur zu behalten, was eine Produktanforderung festhält oder eine gemessene Lücke schließt. Der zu GPT-6 gibt wieder fertige Absätze gegen Eigenheiten des neuen Modells vor. Ein Prompt ist damit ein Artefakt mit Ablaufdatum, und die Arbeit daran endet nicht mit dem ersten, der funktioniert.
auchPrompt-Engineering · Prompting-Technik · Prompt Design
Kapitel 06 · Gute Prompts schreibenAnthropic, Prompting best practicesOpenAI, Model guidance für GPT-5.6Language Models are Few-Shot LearnersOpenAI, Model guidance für GPT-6siehe Promptsiehe Few Shotsiehe Kontextsiehe Context Engineering
Pull Request
Ein Antrag, Änderungen aus einem Zweig in den Hauptstand eines Git-Repositorys zu übernehmen.
Auf Git
Hub und ähnlichen Plattformen sieht das Team im Pull Request die Änderung als Diff, kommentiert sie und gibt sie frei. Erst danach wird zusammengeführt. Claude Code öffnet Pull Requests selbst, und Code Review kann jeden neuen Pull Request mit mehreren Agenten prüfen. auchPull Requests · PR · Merge Request
Kapitel 25 · Prüfen und ReviewKapitel 21 · Parallel arbeitensiehe Diffsiehe Worktree
Repository
Ein Projektordner unter Versionsverwaltung, samt der ganzen Geschichte seiner Commits.
Liegt eine Kopie auf einem Server wie Git
Hub oder Git Lab, arbeiten mehrere Personen am selben Stand. Dateien wie CLAUDE.md und .claude/settings.json im Repository gelten für alle, die es klonen. auchRepositorys · Repositories · Repo · Repos
Kapitel 04 · VersionierungKapitel 26 · Git und Forgessiehe Commitsiehe Pull Request
Robotic Process AutomationRPA
Software, die die Oberfläche anderer Programme bedient, so wie ein Mensch es täte: Fenster öffnen, Felder lesen, klicken und tippen.
Der Roboter ist ein Programm auf einem Rechner. Er erreicht ein fremdes System über dessen Bildschirmmaske, und das System selbst bleibt dabei unverändert. Der Hersteller Ui
Path verortet die Bauform bei wiederkehrenden, regelbasierten Aufgaben wie der Dateneingabe. Gibt es eine Schnittstelle, ist sie der bevorzugte Weg: Microsofts Leitfaden für Power Automate setzt die Bedienung der Oberfläche erst an die dritte Stelle. Welches Feld der Roboter bedient, findet er über einen Selektor. auchSoftware-Roboter · Softwareroboter
Kapitel 04 · RPA und UiPathKapitel 01 · Was Automatisierung mit KI istRobotic Process AutomationUiPath, What is Robotic Process AutomationMicrosoft Learn, Optimize desktop flow performancesiehe Selektorsiehe Computer Usesiehe Workflow
Scratchpad
Ein Ordner, den Claude Code jeder Sitzung für Zwischenstände gibt: Zwischenergebnisse, Hilfsskripte und Entwürfe, die nicht ins Projekt gehören.
Claude darf dort ohne Rückfrage Dateien anlegen, ändern und lesen. Der Ordner liegt im Temp-Verzeichnis des Systems und wird mit dem Transkript der Sitzung gelöscht. Was bleiben soll, verschiebt man ins Projekt. Ein Scratchpad gibt es nur bei einer Anmeldung über ein Konto bei claude.ai.
auchScratchpad-Ordner · scratchpad_dir
Kapitel 21 · Parallel arbeitenAnthropic, Explore the .claude directorysiehe Worktree
Selektor
Eine Beschreibung, über die ein Software-Roboter ein Element der Oberfläche wiederfindet, etwa ein Eingabefeld, anhand seiner Merkmale.
Die Position auf dem Bildschirm nennt Ui
Path als Weg unzuverlässig. Ein Selektor hält stattdessen die Attribute des Elements und die seiner Elternelemente fest, bei Ui Path als kleines Stück XML. Er greift, solange diese Attribute gleich bleiben; ändert sich ein Wert bei jedem Programmstart, findet er das Element nicht. Power Automate gibt jedem Element einen oder mehrere Selektoren und probiert sie der Reihe nach. auchSelektoren · Selector
Kapitel 04 · RPA und UiPathUiPath Docs, About SelectorsMicrosoft Learn, Automate using UI elementssiehe Robotic Process Automation
Semantic Layer
Eine Schicht mit festgelegten Kennzahlen zwischen den Rohdaten und jeder Auswertung.
Wer eine Kennzahl abfragt, ruft eine Funktion auf und bekommt dieselbe Zahl, die jede andere Oberfläche im Unternehmen zeigt. Ein Agent muss dann nicht selbst entscheiden, welche Tabelle und welche Spalte zu einem Begriff wie aktive Nutzer gehören. Genau an dieser Zuordnung scheitern Auswertungen am häufigsten.
auchSemantic Layers
Kapitel 13 · Daten auswertenHow Anthropic enables self-service data analytics with Claudesiehe Skillsiehe Agent
Session Initiation ProtocolSIP
Das Protokoll, über das ein Anruf zustande kommt, auch der bei einem Sprachagenten.
Session Initiation Protocol regelt das Klingeln, das Annehmen und das Auflegen. Der Ton läuft daneben über einen eigenen Weg. Für einen Sprachagenten heißt das: Der eingehende Anruf erreicht die Anwendung als Nachricht an eine hinterlegte Adresse, und erst beim Annehmen wird die Sitzung eingerichtet, mit Anweisung, Stimme und Tools. Das Ablehnen ist ein eigener Aufruf und damit eine Entscheidung, die es im Chatfenster nicht gibt.
auchSIP
Kapitel 04 · Über das TelefonOpenAI, Realtime API with SIPsiehe Abtastratesiehe Conversational AI
Strukturierte Ausgabe
Ein Schema, an das ein Modell seine Antwort halten muss, damit ein Programm sie weiterverarbeiten kann.
Seit 2023 lässt sich einem Aufruf ein Schema mitgeben, inzwischen ist die Einhaltung erzwingbar. Gesichert ist damit die Form: Die Ausgabe ist gültiges JSON mit den verlangten Feldern. Ob der herausgezogene Betrag der richtige ist, sagt das Schema nicht, und diese Trennung ist die wichtigste Auskunft dazu. Von allen Aufgabenformen ist diese am billigsten zu prüfen, weil ein Programm über die Gültigkeit entscheiden kann.
auchStructured Output · JSON-Modus · Schema-Zwang
Kapitel 15 · Wofür man ein Sprachmodell benutztKapitel 11 · Über die APIFunction calling and other API updatessiehe Toolsiehe API Key
Temperatur
Eine Einstellung, die bestimmt, wie weit die Bewertungen für die Ziehung auseinandergezogen werden.
Niedrige Temperatur führt zu vorhersagbaren, gleichförmigen Antworten, hohe zu abwechslungsreichen und riskanteren. Dass dieselbe Frage zweimal unterschiedlich beantwortet wird, ist deshalb im Normalfall eine Einstellung und selten eine Fehlfunktion. Auch der niedrigste Wert verspricht keine Wiederholbarkeit, denn er hält nur die Ziehung fest; die Bewertungen davor hängen daran, wie viele fremde Anfragen im selben Moment mitlaufen. Bei Claude-Modellen ist sie seit der Schnittstellenversion 2026-10-21 entfernt, eine Anfrage mit diesem Feld endet mit Fehler 400.
auchTemperature
Kapitel 12 · Wie zufällig die Antwort istsiehe Inferenzsiehe Sampling
Verdichten
Ein Agent ersetzt den wörtlichen Gesprächsverlauf durch eine Zusammenfassung, damit die Sitzung im Kontextfenster weiterläuft.
Claude Code verdichtet von selbst, sobald sich das Gespräch der Grenze des Fensters nähert, und auf Wunsch mit /
compact. Danach liest es bis zu fünf der zuletzt bearbeiteten Dateien neu ein und hängt die Rümpfe benutzter Skills wieder an, gekürzt auf ein Budget. Was nur im Verlauf stand, etwa eine im Gespräch gezogene Grenze, kann dabei verloren gehen. Wer selbst verdichtet, kann angeben, was die Zusammenfassung behalten soll. auchCompaction · Compact · /
compact · Auto-Compact · Kontextverdichtung Kapitel 05 · Das GedächtnisKapitel 05 · Kontext und SitzungenAnthropic, Explore the context windowsiehe Kontextfenstersiehe Context Engineeringsiehe Checkpoint
Vibe Coding
Programmieren, bei dem der Schwerpunkt vom Schreiben des Codes auf das Beschreiben und Prüfen verschiebt.
Der Begriff kam 2025 auf. Er beschreibt weniger ein Werkzeug als eine Arbeitsteilung: Absicht formulieren, Ergebnis prüfen, nachsteuern. Die Schwierigkeit wandert damit vom Tippen zum Beurteilen, und die Prüfung wird zum Engpass.
auchVibecoding · KI-gestütztes Programmieren
Beitrag · Warum ich eine eigene Diktier-App gebaut habe2025 · „Vibe Coding“ bekommt einen Namen2024 · Cursor Composer, der Editor baut selbst umsiehe Agentsiehe Harnesssiehe Test-Driven Development
Work IQ
Microsofts Schicht zwischen einem Sprachmodell und den Inhalten einer Organisation. Sie entscheidet, was ein Copilot von Postfächern, Dateien und Besprechungen zu sehen bekommt.
Die Schicht liest fortlaufend mit, was in einem Mandanten geschieht, und baut daraus eine durchsuchbare Ordnung über Microsoft 365 und angebundene Fremdsysteme. Jede Antwort ist dabei auf die Rechte des fragenden Kontos beschnitten, was einen doppelten Boden hat: Eine zu weit gefasste Freigabe bleibt unauffällig, solange sich niemand durch die Ordner klickt, und wird durch eine Suche über den gesamten Bestand an einem Nachmittag sichtbar. In der Oberfläche erscheint die Schicht als Schalter, mit dem sich die Verankerung in den Firmendaten zu- und abschalten lässt. Der Zugang zur Schnittstelle hängt am Verbrauch. Für Lizenzierte ist er in allen Copilot-Anwendungen enthalten, für alle anderen wird er nach Nutzung abgerechnet.
auchWork
IQ · Microsoft Work IQ · Work-IQ-Schalter Beitrag · Welcher Copilot in welchem Microsoft-365-Paket stecktBeitrag · Welchen Copilot habe ich?Beitrag · Was vor der Copilot-Einführung zu klären istWork IQ overviewMicrosoft Copilot overviewsiehe RAGsiehe Groundingsiehe Mandant
Worktree
Ein zusätzlicher Arbeitsordner desselben Git-Repositorys, mit eigenem Zweig und eigener Kopie der Dateien.
Mehrere Sitzungen von Claude Code können so nebeneinander am selben Projekt arbeiten. Jede ändert ihre eigene Kopie, keine überschreibt die Dateien der anderen. Claude Code legt einen Worktree mit claude --worktree selbst an, Subagents können in einem eigenen laufen.
auchWorktrees · Git-Worktree · git worktree
Kapitel 21 · Parallel arbeitenKapitel 04 · Versionierungsiehe Subagentsiehe Workflow
Zero-Shot
Eine Aufgabe ohne jedes Beispiel im Prompt lösen, allein aus der Anweisung.
Der Gegenbegriff zu Few-Shot, wo einige Beispiele mitgegeben werden. Dass beides überhaupt geht, war der Befund von 2020 und der Grund, warum ein einzelnes Modell viele Aufgabenformen bedienen kann: Vorher brauchte jede Aufgabe ihr eigenes Training und ihre eigene Datensammlung. Ob Beispiele nützen, hängt von der Form ab; beim Einordnen helfen sie meist, beim Umformen selten.
auchohne Beispiel
Kapitel 15 · Wofür man ein Sprachmodell benutztLanguage Models are Few-Shot Learnerssiehe Few Shotsiehe Prompt