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Ich habe 40 KI-Podcasts in 7 Sprachen evaluiert. Sechs Pipeline-Fixes später – das hat sich verbessert.
Ich habe ein Evaluierungs-Framework gebaut, um meine KI-Podcast-Pipeline anhand von 40 echten Episoden in 7 Sprachen zu bewerten. Der Review-Schritt machte die Skripte schlechter (3,34 → 2,91). Quellen-URLs sahen alle gefälscht aus (Score: 1,28). Chinesisch war die schwächste Sprache (2,88). Sechs Fixes, ein Tag und ein neues Modell später – hier sind die Vorher-Nachher-Zahlen und jede Änderung, die ich vorgenommen habe.
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Wie ich System-Prompts schreibe, die auch wirklich durchgesetzt werden (nachdem meine KI-Moderatoren 13 Mal 'Trời ơi' gesagt haben)
Ich habe tagelang an einem System-Prompt für meine KI-Podcast-Moderatoren gearbeitet. Sie haben jedes Wort gelesen – und fast alles ignoriert. Die Lösung waren nicht bessere Worte, sondern die Erkenntnis, dass LLMs Regeln unterschiedlich verarbeiten, je nachdem, wo sie in deiner Pipeline leben.
6 Monate, 3 Spieleprojekte, 0 veröffentlicht
Ich habe 6 Monate lang versucht, neben meinem Vollzeitjob Game Developer zu werden. Ich habe drei Projekte gebaut, 684 Commits geschrieben und genau null Spiele veröffentlicht. Hier ist, was passiert ist, was ich gelernt habe und warum nichts veröffentlicht wurde.
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