Die Folge dreht sich um die Entwicklung von Prompt Engineering hin zu Context Engineering – also dem gezielten Bereitstellen aller relevanten Informationen, die ein LLM benötigt, um Aufgaben plausibel zu lösen. Wir erklären, warum gezielter, strukturierter Kontext wichtiger ist als clevere Prompts und wie sich das besonders beim Programmieren auszahlt. Dabei sprechen wir über effiziente Kontextgestaltung, typische Probleme bei KI-generiertem Code und praktische Tipps zum Aufbau und zur dynamischen Erweiterung von Kontext für Coding Agents.

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Links:

Context Engineering von Phil Schmid:

https://www.philschmid.de/context-engineering?utm_source=hackernewsletter&utm_medium=email&utm_term=fav

Qodo Studie "2025 State of AI code quality":

https://www.qodo.ai/reports/state-of-ai-code-quality/

Artikel zu KI und Codequalität von eMarketer:

https://www.emarketer.com/content/ai-boosts-code-speed-quality-doubts-persist

Best Practices für Prompt Engineering bei OpenAI:

https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api

Blog Post „God is hungry for context“ auf latent.space:

https://www.latent.space/p/o3-pro

Product Requirement Prompts (PRPs):

https://github.com/Wirasm/PRPs-agentic-eng

The AI's existential crisis:

https://medium.com/@sobyx/the-ais-existential-crisis-an-unexpected-journey-with-cursor-and-gemini-2-5-pro-7dd811ba7e5e

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