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GenAI-Tools

Generative KI (GenAI) bezeichnet KI-Systeme, die auf Basis neuronaler Netze Inhalte wie Texte, Bilder, Videos, Musik oder Quellcode erzeugen. Im Unterschied zu "traditionellen" KI-Systemen, die Muster erkennen oder Daten klassifizieren, kann GenAI mittels statistischer Wahrscheinlichkeiten neuartige Inhalte generieren, die nicht Teil der Trainingsdaten waren. Schlüsseltechnologien sind Large Language Models (LLMs) für Texte sowie Diffusionsmodelle und Generative Adversarial Networks (GANs) für Bilder und Videos. Moderne Chatbots wie ChatGPT, Gemini oder LeChat nutzen LLMs, um kontextabhängig und zusammenhängend zu antworten. KI-gestützte Assistenzsysteme (Co-Pilots) wie Microsoft 365 Copilot oder GitHub Copilot sind dagegen direkt in eine Anwendung integriert und unterstützen den Anwender aktiv, ohne die Kontrolle zu übernehmen.

Prompt Engineering​

Prompt Engineering ist die Disziplin der gezielten Formulierung von Eingaben (Prompts), um von einem generativen Modell vorhersagbare, präzise und hochwertige Ausgaben zu erhalten. Ein guter Prompt zeichnet sich durch Klarheit, Kontext und Struktur aus. Die folgenden Techniken helfen dabei, die Qualität von Prompts zu verbessern.

Beim Delimiter-Prompting dienen Trennzeichen wie Rauten und Gravis dazu, Anweisungen klar vom eigentlichen Eingabetext zu trennen. Dies erhöht die Zuverlässigkeit der Verarbeitung.

Fasse den mit 3 Rauten umschlossenen Text in einem Satz zusammen.
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Prompt Engineering ist...
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Vibe Coding​

Vibe Coding ist eine Methode der Softwareentwicklung, bei der ein LLM den Quellcode auf Basis natürlichsprachlicher Beschreibungen generiert. Der Begriff wurde von OpenAI-Mitbegründer Andrej Karpathy geprägt. Im Unterschied zur herkömmlichen Softwareentwicklung steht nicht das Schreiben von Code im Vordergrund, sondern die klare Beschreibung der gewünschten Funktionalität durch Prompts — das LLM übernimmt die Implementierung. Vibe Coding ist damit im Kern eine Anwendung des Prompt Engineerings auf die Softwareentwicklung. Einsatzgebiete sind unter anderem Rapid Prototyping, die Erstellung von Minimal Viable Products (MVPs) und das Erzeugen von Boilerplate-Code. Nachteil ist eine oft schwankende Softwarequalität und ein erhöhter Wartungsaufwand — Vibe Coding eignet sich daher nur bedingt für komplexe oder qualitätskritische Anwendungen.

Im Beispiel soll ein einfacher Taschenrechner mit JavaFX entwickelt werden.

Eingabe

Ich möchte einen einfachen Taschenrechner mit Hilfe von JavaFX erstellen.
Der Taschenrechner soll die 4 Grundrechenoperationen für 2 Zahlen ermöglichen.
Starte mit dem Grundgerüst (Startklasse und Fenster).

Ausgabe

CalculatorApp.java (Ausschnitt)
public class CalculatorApp extends Application {

   @Override
   public void start(Stage primaryStage) {
      BorderPane root = new BorderPane();
      Scene scene = new Scene(root, 400, 300);
      primaryStage.setTitle("Einfacher Taschenrechner");
      primaryStage.setScene(scene);
      primaryStage.show();
   }

}