Level 5: Context Engineering — Briefing
Context Engineering ist die Kunst, einem LLM den optimalen Input zu geben. Du lernst, Prompts als wiederverwendbare Templates zu strukturieren (XML Tags), mit Beispielen konsistente Ausgaben zu erzeugen (Few-Shot), externes Wissen einzubinden (RAG) und das LLM zum Nachdenken zu bringen (Chain of Thought). Nach diesem Level kannst Du alle fuenf Techniken in einem Prompt kombinieren.
Skill Tree
Abschnitt betitelt „Skill Tree“
Was Du Lernst
Abschnitt betitelt „Was Du Lernst“- The Template: System Prompts als wiederverwendbare, parametrisierte Templates mit XML Tags strukturieren
- Basic Prompting: Vage Prompts in klare, strukturierte Anweisungen mit dem Anthropic Prompt Template umwandeln
- Exemplars (Few-Shot Learning): Dem LLM mit konkreten Input-Output-Beispielen zeigen, was Du erwartest
- Retrieval (RAG): Externes Wissen dynamisch laden und als Kontext in den Prompt einfuegen
- Chain of Thought: Das LLM zum schrittweisen Nachdenken bringen, bevor es antwortet
Warum Das Wichtig Ist
Abschnitt betitelt „Warum Das Wichtig Ist““The hottest new programming skill is not prompting, it’s context engineering.” — Simon Willison
Ein LLM weiss nur, was Du ihm gibst. Zu wenig Kontext bedeutet Halluzinationen. Zu viel Kontext bedeutet Rauschen, hohe Kosten und verlorener Fokus. Context Engineering ist der Unterschied zwischen einem Chatbot, der ratet, und einem AI-System, das zuverlässig arbeitet.
Das konkrete Problem: Ohne strukturierte Prompts schreibst Du für jeden API-Call einen neuen Prompt per Copy-Paste. Die Ergebnisse sind inkonsistent, nicht testbar und schwer zu warten. Mit Context Engineering baust Du ein System, das bei 20 verschiedenen Calls konsistente, reproduzierbare Ergebnisse liefert.
Voraussetzungen
Abschnitt betitelt „Voraussetzungen“- Level 1: AI SDK Basics —
generateTextundstreamTextmüssen sitzen - Grundverstaendnis was ein LLM ist — Du weisst, dass ein LLM Text basierend auf Input generiert
Skip-Hinweis: Du arbeitest bereits mit strukturierten System Prompts, nutzt XML Tags und hast Erfahrung mit Few-Shot Prompting? Dann spring direkt zur Boss Fight und pruefe, ob Du alle Konzepte kombinieren kannst.
Projektverzeichnis: Du arbeitest weiterhin im Projektverzeichnis aus Level 1. Erstelle für jede Challenge eine eigene TypeScript-Datei (z.B.
challenge-5-1.ts).
Challenges
Abschnitt betitelt „Challenges“Boss Fight
Abschnitt betitelt „Boss Fight“Baue einen Documentation Assistant: Ein System, das Dokumente aus einer lokalen Quelle laedt (RAG), mit einem strukturierten Prompt Template arbeitet, Exemplars für konsistente Antworten nutzt und Chain of Thought für komplexe Fragen einsetzt. Alle fuenf Bausteine in einem System.