Open-Format

Prompts, die Tech nicht ablehnt. Structured Outputs für Systeme.

JSON-Schema, Error-Handling und Testing-Framework — für Entwickler, die KI in Systeme integrieren.

Keine Chat-Oberfläche. System-Integration.

  • 01Advanced Prompt Templates: 30+ mit JSON-Schema und Structured Outputs
  • 02Integration-Code: Python und JavaScript — API-Calls, Output-Parsing
  • 03Testing-Framework: Unit-Tests für Prompts, Performance-Benchmarks
  • 04Production-Readiness-Guide: Monitoring, Logging, Cost-Optimization

LLM-Ausgaben in natürlicher Sprache sind für Systeme nicht verarbeitbar. Ohne Schema-Definition, Error-Handling und Testbarkeit bleibt KI Experiment — wird nicht Infrastruktur.

Praxisbeispiel

Entwicklerin, Datenextraktion aus Freitextdokumenten: Prompt mit JSON-Schema-Output, Validation, Fehlerbehandlung. 5 h/Woche Zeitersparnis. Produktiv nach 30 Tagen.

Interne Erhebung, Stand: 2026-02-19

Ablauf

  1. 01Structured Outputs, JSON-Schema, Few-Shot Learning
  2. 02API-Integration, Error-Handling, Retry-Logic
  3. 03Testing, Benchmarks, Production-Readiness

Basis der Methodik: MOTIVE Framework — dokumentiert, reproduzierbar, auditierbar.

Voraussetzungen

  • Programmiererfahrung in Python oder JavaScript erforderlich
  • REST-API-Kenntnisse und JSON-Grundverständnis
  • Konkretes Integrationsprojekt vorab identifiziert

Zielgruppe

Zielgruppe: Entwickler, Data Analysts mit Programmiererfahrung, System-Integratoren. Nicht geeignet für Personen ohne Programmiererfahrung — dafür: Open Professional.

Förderfähigkeit prüfen: ki-werkstatt.ai/tools/foerder-check

Häufige Fragen

KI-Standardisierung beginnt mit einer Standortbestimmung.

30 Minuten. Strukturierte Standortbestimmung. Kein Verkaufsgespräch.

DSGVO-konform. Kein Folgeauftrag erforderlich.