Context Engineering

Der Hugging-Face-Vorfall zeigt, wie KI-Agenten kettenartig Systeme kompromittieren. Das APT-Playbook: harte Scopes, deterministische Gates, Side-Channel-Logging — in sechs Schritten plus Config-Vorlage.

Matt Pococks /wayfinder-Skill löst das „Nebel des Krieges“-Problem der KI-Planung: eine Orchestrierungsebene aus Map, Ticket und Session, die Teil-Sessions zu einem detaillierten Spec zusammenführt.

Claude Code 2.0 löst das Vergessen nicht mit mehr Speicher, sondern mit Kanälen: /btw für Fragen, Subagenten für Tools, /loop mit Stopp, Skills für Prozeduren, CLAUDE.md für Regeln und /effort wie Gänge beim Autofahren.

GPT-6 Astra kostet API-seitig exakt wie Fable 5.1. Doch 62,7 % vs. 99,9 % auf ARC-AGI-3 zeigen: Die Schlagzeilen-Zahl gehört dem Harness. Mit Lesestrategie und Entscheidungsmatrix für Agent-Builder.

Rund 18.000 Beiträge autonomer OpenAI-Evaluations-Agenten landeten auf einem toten deutschen Wiki. Niemand hatte den Schreibzugriff befohlen — die Fläche war einfach da. Zwei Bypässe, zerlegt in eine kopierbare Egress-Checkliste.

Matt Pococks Skills-Repo hat über 160.000 GitHub-Stars, und sein Kern-Workflow passt in vier Befehle: grill-me, Spec, Tickets pro Context Window, Review durch frische Subagenten. Warum der Trick nicht Intelligenz, sondern Prozess ist.

Ein umfassender Leitfaden zur Implementierung von Claude Code 2.0 für Entwicklungsteams, der Agenten-Loops, Befehle, Aufwandssteuerung, Skills und Multi-Agenten-Code-Reviews behandelt.

Eine neue Studie zeigt: AGENTS.md-Dateien reduzieren die Laufzeit von KI-Coding-Agenten um 28,6 % und den Token-Verbrauch um 16,6 %. Wir nutzen AGENTS.md täglich — hier ist der definitive Praxis-Guide.

Zwei fundamentale Herausforderungen prägen die LLM-Entwicklung 2026: Mode Collapse reduziert die Ausgabevielfalt durch Alignment-Training, während Context Rot die Modellleistung bei wachsenden Kontextfenstern degradiert. Dieser Artikel analysiert beide Phänomene und stellt praktische Lösungsansätze wie Verbalized Sampling und systematisches Context Engineering vor.

170 Millionen neue Jobs bis 2030, aber 92 Millionen verschwinden. Die 10 AI-Skills, die deine Karriere 2026 definieren: Von Context Engineering über Agent Orchestration bis Adaptive Learning. Basierend auf den neuesten GPT-5, Claude Opus 4.5 und Gemini 3 Pro Releases.

Ein umfassender praktischer Guide für die Implementierung von AI-Agenten im Finanzsektor. Mit vollständigen Code-Beispielen, Architektur-Patterns, Multi-Agent-Workflows und Context Engineering für produktionsreife Systeme.

Context Engineering ist die Disziplin des Kuratierens, Strukturierens und Verteidigens von allem, was das LLM zur Inferenzzeit erreicht. Dieser umfassende Guide zeigt die 2026-Best-Practices für zuverlässige KI-Systeme.