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KI · LLMs · CODE-EDITOREN · AGENTEN · SKILLS

KI- & LLM-Engineering.
Vom Modell zum Workflow.

Ich arbeite mit unterschiedlichen Sprachmodellen und KI-gestützten Code-Editoren, lasse Agenten Werkzeuge benutzen und entwickle Skills, mit denen sich Wissen und Arbeitsweisen zuverlässig wiederverwenden lassen. Nicht als Demo, sondern in echten Projekten.

KI & LLM Engineering

Von der guten Unterhaltung mit einem Modell zum nachvollziehbaren, prüfbaren Arbeitsprozess.

MODELLE verschiedene LLMs
CODE KI-Editoren · Agenten
SYSTEM MCP · Skills · Evaluation

01 — Praxis statt Prompt-Sammlung

Was ich mit KI wirklich mache.

Ich nutze KI nicht nur zum Schreiben. Ich zerlege Aufgaben, stelle Kontext bereit, verbinde Modelle mit Werkzeugen, prüfe Ergebnisse und halte funktionierende Vorgehensweisen als Skills fest. So wird aus einem guten Einzelresultat ein wiederholbarer Prozess.

CODE-EDITOREN / AGENTEN

Agentische Entwicklung

Planen, Code verstehen, ändern, testen und dokumentieren: Ich kenne die Stärken und Eigenheiten verschiedener KI-Code-Editoren und setze sie passend zur Aufgabe ein — nicht nach Markenloyalität.

SKILLS / KONTEXT

Skills & Wissenssysteme

Ich bringe Modellen Regeln, Projektwissen und konkrete Abläufe bei. Gute Skills machen implizite Erfahrung explizit — versionierbar, überprüfbar und auch im nächsten Projekt wieder nutzbar.

02 — Worin ich Erfahrung habe

Erfahrung jenseits des Promptens.

Modelle wechseln schnell. Die Fähigkeit, ihren Einsatz sauber zu strukturieren, bleibt. Genau dort liegt meine praktische Erfahrung.

01

LLMs einschätzen

Nicht jedes Modell ist für jede Aufgabe gleich gut. Ich vergleiche Arbeitsweise, Kontextverhalten, Werkzeugnutzung und Ergebnisqualität statt nur Bestenlisten.

02

Mit KI Code entwickeln

Ich nutze KI-Code-Editoren für bestehende und neue Codebasen: Architektur verstehen, Änderungen planen, implementieren, testen und gegen Regressionen absichern.

03

Agenten & Tools verbinden

Über MCP und andere Werkzeugschnittstellen lasse ich Agenten mit Dateien, WordPress, APIs und Entwicklungsumgebungen arbeiten — mit klaren Grenzen und überprüfbaren Schritten.

04

Skills formulieren

Ich formuliere Regeln, Beispiele und Prüfverfahren als Skills. Dadurch lernt ein Assistent nicht dauerhaft wie ein Mensch, erhält aber reproduzierbaren Kontext und eine belastbare Arbeitsanweisung.

03 — Wie aus KI Verlässlichkeit wird

Vom Modell zum Workflow.

Ein LLM liefert Möglichkeiten, keine Gewissheit. Deshalb behandle ich KI-Arbeit wie Systementwicklung: Kontext definieren, Werkzeuge begrenzen, Ergebnisse prüfen und Gelerntes festhalten.

K

Kontext

Was ist die Aufgabe, welche Quellen gelten, was darf verändert werden und woran erkennen wir ein korrektes Ergebnis? Ohne diesen Rahmen bleibt jeder Prompt Glücksspiel.

L

LLM & Editor

Ich wähle Modell und Code-Editor nach Aufgabe. Schnelligkeit, großes Kontextfenster oder starke Werkzeugnutzung sind unterschiedliche Qualitäten.

A

Agenten & Aktionen

Agenten bekommen nur die Werkzeuge und Rechte, die sie benötigen. MCP macht Systeme erreichbar; gute Begrenzung macht den Einsatz beherrschbar.

R

Review & Realität

Code wird getestet, Fakten werden belegt, Änderungen werden diffbar. Eine überzeugend formulierte Antwort ist noch lange kein belastbares Ergebnis.

E

Erfahrung speichern

Was funktioniert, wird als Skill, Regel oder Vorlage festgehalten. So muss ein Modell beim nächsten Mal nicht wieder bei null anfangen.

04 — Erfahrung mit beiden Seiten

Ich arbeite damit. Jeden Tag.

Ich kenne Softwareentwicklung ohne KI — vom C64 und Assembler bis Laravel, JavaScript und Rust. Gerade deshalb kann ich einschätzen, wo ein Modell wirklich beschleunigt und wo es nur plausibel klingt. Zugleich arbeite ich intensiv mit aktuellen LLMs, Code-Editoren, Agenten, MCP-Servern und eigenen Skills. Ich verbinde klassische technische Urteilskraft mit den neuen Möglichkeiten.

LLMs

vergleichen statt glauben

Editoren

praktisch eingesetzt

MCP

Werkzeuge anbinden

Skills

Wissen wiederverwenden

Praxis · LLMs · KI-Code-Editoren · Agenten · MCP · Skills · Prompt- und Kontextdesign · Evaluation · Git · DDEV

05 — Kontakt

Schreib mir einfach.

Erzähl mir, welche Aufgabe du mit KI verlässlich lösen möchtest. Ich sage dir offen, was sinnvoll automatisierbar ist — und was nicht.

Direkt per Mail

hallo@sascha-kohler.at