Hallo, ich weiß nicht mehr genau, wo ich es gesehen habe, im Ki-Cafe oder im Mastery Workshop... Es geht um eine Webseite, die Einblicke in vorhandene Webseiten bietet, so dass man sich von dem Design inspirieren lassen kann. Ich hoffe es weiß noch jemand, wie die Webseite heißt. Vielen Dank für euer Hilfe.

Ich möchte euch mein aktuelles KI-Projekt SAVYRA LUNE zeigen. Nicht nur die Musik und der virtuelle Artist wurden mit KI-Unterstützung entwickelt, sondern auch die komplette Website ist mit KI entstanden. Für mich war das ein spannender Test, wie weit man heute ein Musikprojekt von der Idee bis zum digitalen Auftritt mit KI umsetzen kann. Aktuell geht es vor allem um meinen Track „Golden Hour Heatline“. Wenn ihr Lust habt, schaut euch das Projekt und die Website einmal an. Mich würde besonders interessieren, wie ihr den gesamten KI-Auftritt bewertet und was ihr noch verbessern würdet. 👉 https://savyralune.com

Gute Quelle: https://www.youtube.com/@futurepedia_io https://offers.hubspot.com/view/claude-design-use-cases-futurepedia?hubs_signup-url=offers.hubspot.com/claude-design-use-cases-futurepedia&hubs_signup-cta=submit

Hallo zusammen, ich bin Ulf und neu hier in der Lounge! Ich arbeite im IT-Bereich und beschäftige mich schon eine Weile mit KI, bin aber gespannt, was andere hier für Erfahrungen gemacht haben. Was war für euch der größte Aha-Moment mit KI – privat oder beruflich?

Über Multi-Agenten-Systeme wird viel geschrieben, meist auf der Ebene von Architekturdiagrammen und Produktversprechen. Wie sich zwei unabhängige LLMs im Alltag tatsächlich koordinieren lassen, ohne dass Wissen driftet, Verantwortlichkeiten unklar werden oder am Ende niemand mehr weiß, welcher Stand gerade gilt, zeigt sich eher in der Praxis als in der Theorie. Der folgende Erfahrungsbericht stammt aus einem selbstgebauten, aber vollständig produktiven Fall: einer persönlichen Bewerbungspipeline, in der Claude und ChatGPT arbeitsteilig zusammenarbeiten – gekoppelt über Slack als Signalquelle und eine versionierte, dateibasierte Knowledge Base als gemeinsames Gedächtnis. Der Aufbau: Slack als Sensor, Dateien als Gedächtnis Slack übernimmt in diesem Setup nicht die Rolle einer Chat-Oberfläche für die Agenten, sondern die eines Sensors. Neue Stellenanzeigen landen in thematisch getrennten Kanälen; ein Agent scannt sie, erkennt Statuswechsel und wartet auf klar definierte menschliche Signale in Thread-Antworten – ein einfaches „GO“, „Freigabe“ oder „Sign-off“ genügt, um die Pipeline einen Schritt weiterzuschalten. Slack ist damit Ereignisquelle und Kommunikationskanal zugleich, aber ausdrücklich keine Wissensbasis. Das eigentliche gemeinsame Gedächtnis liegt in einer versionierten Dateistruktur, die beide Systeme lesen und – nach klaren Regeln – auch verändern dürfen. Zentral ist ein einziges Prinzip: Eine Datei ist die alleinige Faktenquelle für den Kandidaten, alle anderen Bestände (historische Bewerbungsunterlagen, Master-Lebensläufe, Slack-Kontext) liefern ausschließlich Kontext – Formulierungen, Gewichtung, Framing –, niemals neue Fakten. Jede Änderung an dieser Faktenbasis muss geschrieben werden, nie „nur im Kopf eines Modells“ bleiben. Genau das ist einmal schiefgegangen: Ein überarbeiteter Stand wurde nur intern in einem der beiden Systeme gepflegt und nie verteilt, sodass eine spätere Anfrage gegen einen veralteten Stand lief, ohne dass es zunächst auffiel. Die Konsequenz war keine neue Regel mit gutem Willen, sondern ein hartes Versionierungs- und Übergabeverfahren: durchgehend nummerierte Gesamtversionen, die je den vollständigen Stand aller Kategorien enthalten, plus eine bewusste Entscheidung gegen Mikro-Releases – kleine Einzeländerungen sammeln sich, bis ein inhaltlich abgeschlossener Block vorliegt, statt bei jeder Kleinigkeit einen neuen Stand zu erzeugen.