Level 1 Complete

Du hast einen interaktiven CLI-Chat gebaut, der Text streamt, strukturierte JSON-Ausgabe liefert und das Modell dynamisch waehlt. Diese sechs Bausteine bilden das Fundament für alles, was folgt.

Was Du Gelernt Hast

• AI SDK: TypeScript-Toolkit mit einheitlicher API für alle LLM-Provider — drei Bibliotheken (Core, UI, RSC), ein Interface
• Provider-System: Ein Import, ein Modell-Name — Provider wechseln ohne Code-Änderung. selectModel für aufgabenbasierte Modellwahl
• generateText: Text generieren mit vollem Result-Objekt — result.text, result.usage, result.finishReason und Callbacks für Monitoring
• streamText: Echtzeit-Feedback durch Token-für-Token Streaming — textStream für Text, fullStream für alle Events
• Structured Output: Typisierte JSON-Objekte statt Freitext — Zod Schemas mit Output.object, Output.array und Output.choice
• System Prompts: Konsistentes LLM-Verhalten durch Rollendefinition — system für Persoenlichkeit, prompt für die Aufgabe

Aktualisierter Skill Tree

Naechstes Level

Level 2: LLM Fundamentals — Was passiert eigentlich INNERHALB des LLM? Tokens, Context Windows und warum Deine Kosten explodieren können. Du lernst die technischen Grundlagen, die Du brauchst, um AI-Anwendungen effizient und kostenoptimiert zu bauen.