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

Ausgangslage und Nutzen

Für wen

Entwickler, Data Analysts mit Programmiererfahrung, System-Integratoren und Tech-Leads, die KI in Systeme integrieren.

Ergebnis

30+ Technical Prompts, Integration-Code in Python und JavaScript, ein Testing-Framework und ein Production-Readiness-Guide.

Umfang

2 Tage live online, 840 Minuten Programm in sieben Modulen.

Voraussetzung

Programmiererfahrung in Python oder JavaScript, REST-API- und JSON-Kenntnisse sowie ein konkretes Integrationsprojekt.

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

Das Training führt von Structured Outputs und Few-Shot-Learning über API-Integration und Error-Handling bis zu Testing, Benchmarks und Production-Readiness. Gearbeitet wird live an Ihren eigenen Projekten und API-Accounts.

Praxisbeispiel

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

Zielgruppe und Voraussetzungen

Voraussetzungen

• Programmiererfahrung in Python oder JavaScript
• REST-API-Kenntnisse und JSON-Grundverständnis
• Konkretes Integrationsprojekt vorab identifiziert
• Eigener API-Zugang zu OpenAI, Anthropic oder einem ähnlichen Anbieter
• Eingerichtete Entwicklungsumgebung mit IDE und Paketmanager

Keine Mindestvorgabe zur Unternehmensgröße.

5 bis 12 Teilnehmende.

Lernergebnisse und Inhalte

Nach der Teilnahme können Sie

1. 01

   Prompts mit JSON-Schema für maschinenlesbare Ausgaben entwerfen

   Deterministische Responses mit Schema-Validation

   KD3 · Advanced
2. 02

   Ausgaben über Few-Shot- und In-Context-Learning steuern

   Beispielbasiertes Prompting ohne Training des Modells

   KD3 · Advanced
3. 03

   LLM-Aufrufe per API mit Error-Handling und Retry-Logic integrieren

   Robuste Implementierung mit Fallbacks und Output-Parsing

   KD3 · Advanced
4. 04

   Mehrstufige Prompt-Chains mit strukturiertem Output je Stufe aufbauen

   Workflow-Orchestrierung für komplexe Aufgaben

   KD3 · Advanced
5. 05

   Prompts mit Unit-Tests und Performance-Benchmarks prüfen

   Einschließlich Regression-Tests bei Modell-Updates

   KD4 · Advanced
6. 06

   Monitoring, Logging und Kostensteuerung für den Produktivbetrieb festlegen

   Production-Readiness für die eigene Integration

   KD4 · Advanced

Angestrebtes Niveau Advanced nach Entscheidung M-02. Die Zuordnung zu Kompetenzdimensionen ist ein Vorschlag und wird vom Content Owner bestätigt.

Module

1. 01Structured Outputs mit JSON-Schema120 min

   Erzeugen Sie deterministische Responses mit JSON-Schema.

   Validieren Sie die Ausgaben gegen das Schema.

2. 02Few-Shot und In-Context Learning120 min

   Steuern Sie das Modell über Beispiele im Prompt, ohne es zu trainieren.

3. 03API-Integration und Error-Handling180 min

   Implementieren Sie LLM-Aufrufe robust mit Retry-Logic und Fallbacks.

4. 04Prompt-Chaining für komplexe Tasks120 min

   Orchestrieren Sie mehrstufige Workflows und Multi-Agent-Systeme mit verketteten Prompts.

5. 05Testing und Evaluation120 min

   Schreiben Sie Unit-Tests für Prompts.

   Messen Sie die Prompt-Performance mit Benchmarks.

6. 06Production-Readiness120 min

   Legen Sie Monitoring, Logging und Kostenoptimierung für den Produktivbetrieb fest.

7. 07Praxis-Session und offene Fragen60 min

   Übertragen Sie die Inhalte auf Ihre eigenen Integrationsszenarien.

   Klären Sie offene Fragen.

Ablauf und Format

1. Tag 1Phase 1Structured Outputs, JSON-Schema, Few-Shot Learning
2. Tag 1 und 2Phase 2API-Integration, Error-Handling, Retry-Logic, Prompt-Chaining
3. Tag 2Phase 3Testing, Benchmarks, Production-Readiness

Die drei Phasen fassen die sieben Module zusammen.

Ergebnisse und Abschluss

Leistungsumfang und Konditionen

Enthalten

• 2 Tage Training live online
• Prompt Templates, Integration-Code, Testing-Framework, Production-Readiness-Guide

Daten

Gearbeitet wird an Ihren eigenen Projekten mit Ihrem eigenen API-Account. Welche Daten Sie einbringen, legen Sie vor dem Training fest.

Nicht Teil des Angebots

• Kein Einstieg ohne Programmiererfahrung, dafür Open Professional
• Keine Arbeit in Chat-Oberflächen, Fokus auf System-Integration

Einordnung im Lernpfad

Anschlüsse

1. VorherOpen ProfessionalAutomation für Power-User ohne tiefen Tech-Stack.
2. Dieses AngebotOpen AdvancedKI als Systemkomponente mit deterministischen Outputs, Testing und Production-Readiness.
3. DanachTeam ProfessionalTeam-Standards für Entwickler-Teams.

Alle Anschlüsse sind freiwillig.

Fragen zur Teilnahme

Stand 08.10.2026 · Version 0.2