KI-Tutorials

Lerne, wie du eine Spec schreibst, sie in einen Plan überführst und Claude Code per spec-gesteuerter Entwicklung bauen lässt. Vergleiche Superpowers, Spec Kit und BMAD-METHOD, um das passende Tool für deinen Workflow zu finden.

Verbinde Xiaomi MiMo-V2.5-Pro mit OpenCode über Olostep MCP und den MiMo Token Plan – und teste das Modell mit einem CLI-Tool und einer Reflex-Web-App in der Praxis.

Lerne, wie du mit n8n KI-Agenten baust, die E-Mails automatisiert verarbeiten, und einen RAG-Agenten für dokumentbasierte Fragen erstellst.

Lass Qwen3.6 27B auf einer RTX 3090 laufen und lerne, wie Multi-Token Prediction (MTP) mit llama.cpp die lokale LLM-Inferenz fast verdoppeln kann – ganz ohne GPU-Upgrade.

Lerne, wie du mit GPT‑5.2 jede CSV in eine Excel‑Arbeitsmappe und ein PowerPoint‑Deck mit belastbaren Quellen verwandelst – direkt in einer Streamlit‑App.

Lerne, wie sich OpenAIs gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate und gpt-realtime-whisper unterscheiden, und teste jedes Modell mit funktionierendem Python-WebSocket-Code.

Lerne, wie du mit Kimi Claw KI-Workflows mit Zeitplänen, Skills und mehrstufiger Automatisierung durch praktische Experimente aufbaust.

Lerne, wie die drei Denkmodi von DeepSeek V4 funktionieren, und baue mit Streamlit eine Vergleichs-App, die zeigt, wann welcher Modus bei Qualität, Geschwindigkeit und Kosten gewinnt.

Lerne, wie du mit GPT-5.4 Computer Use ein Live-News-Dashboard baust, das automatisch Nachrichten sammelt und zusammenfasst.

Wie wäre es, wenn KI-Sprachgespräche sich echt anfühlen — natürlich, unterbrechbar und menschlich? Lerne, wie du NVIDIA PersonaPlex lokal betreibst und echte Full-Duplex-Konversationen erlebst.

Erfahre, was Perplexity Computer kann, wie parallele Sub-Agenten arbeiten, was Credits im Praxistest wirklich kosten und wo Pro und Max in echte Research-Workflows passen.

Baue mit Kimi K2.6, Olostep und dem OpenAI Agents SDK einen KI-Agenten, der deinen Lebenslauf liest, Live-Rollen findet, Rauschen filtert und dir sagt, wo du dich bewerben solltest.