Aufhoeren zu raten, anfangen zu bauen
Text generieren, streamen, strukturierte Ausgaben — mit einem SDK für alle Provider. Kein Copy-Paste aus ChatGPT mehr.
Level Up AI
Vom Vibe Coder zum AI Engineer. 9 Levels, 41 Challenges, 9 Boss Fights — gebaut auf offiziellen Quellen und getesteten Code-Beispielen.
Du nutzt AI — aber baust Du auch damit?
Abschnitt betitelt „Du nutzt AI — aber baust Du auch damit?“Du promptest besser als die meisten. Aber wenn es darum geht, AI programmatisch einzubauen — SDK, Agents, Tool Calling, Streaming — wird es still. Das Problem ist kein fehlendes Talent. Es ist ein fehlender Lernpfad.
Vibe Coding bedeutet: Du laesst ein LLM Code generieren, kopierst ihn rein und hoffst, dass er funktioniert. Kein Debugging, keine Evaluation, kein Verständnis der Mechanik. Das Ergebnis: fragile Anwendungen, die in Production versagen.
AI Engineering ist das Gegenteil: Du verstehst, wie LLMs funktionieren. Du misst Qualität statt zu raten. Du baust Guardrails, trackst Kosten und testest systematisch. Verify, don’t trust. Dieser Kurs bringt Dich vom einen zum anderen.
Nach 9 Levels wirst Du…
Abschnitt betitelt „Nach 9 Levels wirst Du…“AI bauen die handelt
Tool Calling, MCP-Server, Agent Loops — Deine AI antwortet nicht nur, sie tut Dinge.
Beweisen dass Deine AI funktioniert
Evals, LLM-as-Judge, Observability mit Langfuse — nicht shippen und hoffen, messen und wissen.
Mit Vertrauen an echte User shippen
Streaming-UIs, Guardrails, Model Routing — Production Patterns die bei Scale nicht brechen.
Wie es funktioniert
Abschnitt betitelt „Wie es funktioniert“Jedes Level folgt einem festen Rhythmus:
1. Briefing
Skill Tree, Lernziele und ein klarer Überblick.
2. Challenges
6 Schritte: THINK, OVERVIEW, WHY, WALKTHROUGH, TRY, COMBINE.
3. Boss Fight
Alle Bausteine in einem Projekt kombinieren — ohne Lösung.
4. Level Complete
Zusammenfassung und Vorschau aufs nächste Level.
Curriculum
Abschnitt betitelt „Curriculum“| Level | Thema | Was Du baust |
|---|---|---|
| 1 | AI SDK Basics | generateText, streamText, Structured Output |
| 2 | LLM Fundamentals | Tokens, Usage Tracking, Context Windows |
| 3 | Agents & MCP | Tool Calling, MCP-Server, Agent Loops |
| 4 | Persistence | Chat-Historie, DB Persistence, Validation |
| 5 | Context Engineering | Prompting, RAG, Chain of Thought |
| 6 | Evals | Evalite, LLM-as-Judge, Langfuse |
| 7 | Streaming | Custom Data Parts, Stream Transforms |
| 8 | Workflows | Pipelines, Streaming zum Frontend |
| 9 | Advanced Patterns | Guardrails, Model Router, Research Workflow |
Für wen ist das?
Abschnitt betitelt „Für wen ist das?“Das bist Du
TypeScript-Dev, der AI in echte Projekte einbauen will. “Vibe Coder”, der systematisch verstehen will was unter der Haube passiert.
Was Du brauchst
Node.js 20+, TypeScript-Grundkenntnisse und einen API Key (Anthropic, OpenAI oder Google).
Zeitaufwand: ~25-50 Stunden im eigenen Tempo. Bei 2-4 Stunden pro Woche ca. 3 Monate für alle 9 Levels. Jedes Level funktioniert auch einzeln.
Häufig gestellte Fragen
Abschnitt betitelt „Häufig gestellte Fragen“Brauche ich AI/ML-Vorkenntnisse?
Nein. Der Kurs startet bei Null und baut systematisch auf. Du solltest TypeScript können und schon mal eine API benutzt haben — das reicht. Machine-Learning-Theorie ist nicht noetig.
Welchen AI-Provider brauche ich?
Jeder Provider den das Vercel AI SDK unterstuetzt: Anthropic (Claude), OpenAI oder Google (Gemini). Das SDK abstrahiert die Unterschiede, Du kannst jederzeit wechseln. Die meisten Challenges funktionieren mit jedem Provider.
Ist das nur ein weiterer Prompt-Engineering-Kurs?
Nein. Prompt Engineering ist ein Thema in Level 5. Dieser Kurs deckt den vollen Stack ab: SDK-Integration, Tool Calling, Agents, Streaming, Evaluation, Persistence und Production Patterns. Du schreibst echten Code, nicht nur Prompts.
Kann ich Levels ueberspringen?
Ja. Jedes Level funktioniert eigenstaendig. Schau in die Roadmap um zu sehen was jedes Level abdeckt. Die Levels bauen aber aufeinander auf — Level 3 (Agents) setzt Level 1 (SDK Basics) voraus.
Ist der Inhalt aktuell?
Dieser Kurs basiert auf dem Vercel AI SDK v6.x (Stand Maerz 2026). APIs entwickeln sich weiter — pruefe im Zweifelsfall die aktuelle Dokumentation auf ai-sdk.dev. Die Prinzipien und Patterns bleiben stabil auch wenn APIs sich ändern.
Verwandtes Projekt
Abschnitt betitelt „Verwandtes Projekt“ AI Product Thinking Das Gegenstueck für Product Manager: ein kostenloser AI PM Lernpfad mit Entscheidungsszenarien statt Code. Gleiche Qualität, andere Perspektive.
Warum es das gibt
Abschnitt betitelt „Warum es das gibt“Die meisten AI-Kurse lehren Prompting. Wenige lehren Bauen. Dieser Kurs existiert, weil die Luecke zwischen “Ich kann ChatGPT nutzen” und “Ich kann ein AI-Feature shippen” größer ist als sie aussieht — und es keinen kostenlosen, strukturierten Weg gab sie zu schliessen. Jede Challenge ist getestet, jedes Konzept mit offiziellen Quellen verlinkt. Kein Filler, kein Fluff.