LLM Tutorien

Lerne, wie du mit Bolt.new eine Fitness-App mit anpassbaren Trainingsplänen erstellen und veröffentlichen kannst.

Lerne, wie du mit Gemini 2.5 Computer Use einen KI-gestützten Jobsuche-Agenten erstellen kannst. Dieses praktische Tutorial zeigt dir, wie du mit Playwright und Streamlit Browser-Automatisierung machst, ganz ohne APIs.

Ein praktischer Leitfaden zum Aufrufen von GPT-5-Funktionen: von JSON-Schema-Funktionen bis hin zu Freiform-Tools, Lark/CFG-Einschränkungen, Präambeln und Tool-Zulassungslisten.

Lerne DeepSeek-V3.2-Exp kennen, seinen neuen Sparse-Attention-Mechanismus, wie er API-Kosten senkt und die Verarbeitung langer Kontexte verbessert, und wie du ihn in deinen eigenen Projekten einsetzen kannst.

Schau mal, wie Anthropic mit „Imagine with Claude” ein neues Konzept für KI-gestützte Softwareentwicklung bringt, das Funktionen direkt im Lauf generiert.

Lerne, wie das Claude Agent SDK funktioniert, indem du drei Projekte erstellst, von Einmal- bis hin zu benutzerdefinierten Tool-Agenten.

Lerne, wie du Qwen3-Next lokal ausführen, mit Transformers Serve bereitstellen und über cURL und das OpenAI SDK interagieren kannst, damit du es in deine Apps integrieren kannst.

Lerne, wie Self-RAG das klassische RAG durch integriertes iteratives Denken und Selbstbewertung verbessert und wie du es Schritt für Schritt mit LangGraph umsetzen kannst.

Lerne, was LiteLLM ist und wie du es für einheitliche API-Aufrufe an verschiedene LLM-Anbieter nutzen kannst, einschließlich grundlegender API-Nutzung, Fehlerbehandlung, Fallbacks, Streaming, strukturierten Ausgaben und Kostenverfolgung.

Lerne, wie du eine Streamlit-App baust, um Qwen3-Next-80B-A3B und andere Qwen-Modelle direkt zu vergleichen, wobei du dich auf echte Leistungsdaten konzentrierst.

Lerne, wie du mit Tabnine und dem Nano Banana-Modell von Google einen KI-Bildeditor entwickelst.

Lerne, wie du Roo Code, einen Open-Source-KI-Coding-Assistenten, installierst und benutzt, und vergleiche seine Features und Funktionen mit denen von Cline.