Orientierung — Warum diese Begriffe wichtig sind
Praktisches Grundverständnis dafür, was KI-Tools gut können, wo sie scheitern, welche Daten man ihnen geben darf und wann menschliche Kontrolle notwendig bleibt. Im Unternehmenskontext mindestens so wichtig wie das Tool selbst.
Umgangssprachlicher, meist englisch verwendeter Begriff für das Bauen von Software durch Beschreibung in natürlicher Sprache: Man formuliert Ziel, Kontext und Korrekturen; ein KI-Agent schreibt oder ändert den Code. Nützlich für schnelle Prototypen, aber ohne Review/Test riskant.
Programm oder digitales System, das eine Aufgabe erfüllt. "App" meint im Alltag oft eine konkrete nutzbare Oberfläche; "Software" ist der breitere Begriff, auch für unsichtbare Backend- oder Automatisierungslogik.
Werkzeuge, mit denen Anwendungen über Oberflächen, Formulare oder visuelle Workflows gebaut werden. Low-Code erlaubt zusätzlich kleine Code-Erweiterungen. Unterschied zu Vibecoding: Die KI schreibt beim Vibecoding oft echten Code im Hintergrund.
Machbarkeitsnachweis; fast immer englisch oder als "PoC" verwendet. Zeigt, dass eine Idee technisch oder fachlich grundsätzlich funktionieren kann. Nicht dasselbe wie ein fertiger Prototyp oder ein produktionsreifes System: Ein PoC darf klein, unfertig und bewusst eng geschnitten sein.
Erste funktionsfähige Version, um Idee, Workflow oder Datenlogik zu testen. Nicht automatisch produktionsreif.
Software ist stabil, wartbar, getestet, dokumentiert, sicher betrieben und für echte Nutzer:innen freigegeben. "Production-ready" wird meistens englisch verwendet. Im Alltag wichtig: Ein Demo-Stand oder PoC ist nicht automatisch production-ready.
KI-Grundbegriffe
Künstliche Intelligenz. Im aktuellen Arbeitsalltag meist Systeme, die Texte, Bilder, Code oder Entscheidungen aus Datenmustern generieren oder unterstützen. "AI" wird in Tool-Namen häufiger verwendet als "KI".
Fast immer englisch verwendet. Ein Sprachmodell, das Text versteht und erzeugt, z. B. ChatGPT, Claude oder Gemini. Es berechnet wahrscheinliche nächste Inhalte, statt wie eine Datenbank Fakten garantiert abzurufen.
Eingabe an ein KI-Modell: Frage, Anweisung, Kontext, Datei oder Rollenbeschreibung. Gute Prompts sind konkret, liefern Kontext und sagen, welches Ergebnisformat gebraucht wird.
Systematisches Formulieren und Verbessern von Prompts, damit ein Modell verlässlicher arbeitet. Im Alltag oft weniger "magische Formulierung" als klares Briefing.
Menge an Text, Dateien oder Verlauf, die ein Modell gleichzeitig berücksichtigen kann. Wenn der Kontext zu groß wird, muss verdichtet, gesucht oder nachgeladen werden.
Technische Einheit, in die Text für KI-Modelle zerlegt wird. Ein Token ist ungefähr ein Wortteil oder kurzes Wort. Kosten, Geschwindigkeit und Kontextlimits werden oft in Tokens gemessen.
Plausibel klingende, aber falsche oder erfundene Ausgabe eines KI-Modells. Besonders kritisch bei Zahlen, Rechtsfragen, Quellen, Ansprechpartnern oder aktuellen Fakten.
Ein Modell wird mit konkreten Quellen, Dateien oder Daten verbunden, damit Antworten auf prüfbarem Kontext basieren. Der Begriff wird meist englisch verwendet.
Fast immer englisch verwendet. Verfahren, bei dem ein KI-System zuerst relevante Dokumentstellen sucht und daraus eine Antwort erzeugt. Typisch für interne Wissensassistenten.
Numerische Repräsentation von Text, mit der semantische Ähnlichkeit gesucht werden kann. Praktisch: "Finde Dokumente, die inhaltlich zu dieser Frage passen", auch wenn andere Wörter verwendet werden.
Nachtraining eines Modells auf spezifische Beispiele. Nicht dasselbe wie Kontext geben: Fine-tuning verändert das Modellverhalten, RAG liefert Informationen zur Laufzeit.
Modellantwort in festgelegtem Format, z. B. JSON mit bestimmten Feldern. Wichtig, wenn KI-Ergebnisse automatisiert weiterverarbeitet werden sollen.
Agenten, Tools & Automatisierung
KI-System, das nicht nur antwortet, sondern Aufgaben über mehrere Schritte bearbeitet: planen, Dateien lesen, Code ändern, Tools nutzen, prüfen. "Agent" wird meist englisch verwendet.
Aufruf eines Werkzeugs durch einen KI-Agenten, z. B. Datei lesen, Web suchen, Code ausführen oder eine API aufrufen.
Technik, mit der ein KI-Modell strukturierte Argumente für externe Funktionen erzeugt. So kann ein Modell z. B. "Termin erstellen" in einen echten Kalender-API-Aufruf übersetzen.
Meist englisch verwendet. Offener Standard, über den KI-Anwendungen mit Datenquellen und Tools verbunden werden können.
Verbindung zwischen KI-Tool und externem System, z. B. SharePoint, Google Drive, Salesforce oder Browser. Connectoren sind nützlich, aber auch Berechtigungs- und Datenschutzthema.
Prozessdesign, bei dem ein Mensch vor kritischen Aktionen prüft oder freigibt, z. B. bevor eine Mail gesendet oder Kundendaten geändert werden.
Technische oder organisatorische Stoppschwelle: Der Agent darf erst nach Zustimmung weitermachen, z. B. bei Datei-Löschung, externem Versand oder Zugriff auf sensible Daten.
Abfolge von Arbeitsschritten, z. B. "E-Mail lesen → fehlende Felder erkennen → Briefing-Entwurf schreiben → Freigabe einholen". Wird in AI-/Automation-Kontexten meist englisch verwendet.
Automatisierung wiederkehrender Arbeitsschritte, z. B. E-Mail auslesen, fehlende Briefingfelder erkennen, Entwurf erstellen, Ablage aktualisieren.
Coding-Basics
Text, der von einem Computer ausgeführt oder in eine ausführbare Form übersetzt wird. Code ist sehr formstreng: kleine Zeichenfehler können Verhalten stark verändern.
Sprache, in der Software geschrieben wird, z. B. Python, JavaScript oder SQL. Jede Sprache hat eigene Stärken und typische Einsatzfelder.
Grammatik einer Programmiersprache: Welche Zeichen, Klammern und Reihenfolgen erlaubt sind. Syntaxfehler bedeuten: Der Computer versteht den Code formal nicht.
Benannter Platz für einen Wert, z. B. userName = "Murat" oder taskCount = 3.
Wiederverwendbarer Codeblock mit klarer Aufgabe, optional mit Eingaben und Rückgabewert.
Eingabewert für eine Funktion. Beispiel: Bei sendEmail(to, subject) sind to und subject Parameter.
Datenstruktur, die zusammengehörende Werte bündelt, z. B. ein User, Task oder Dokument mit mehreren Eigenschaften.
Geordnete Sammlung mehrerer Werte, z. B. eine Liste von Tasks oder Dateinamen. "Array" wird in vielen Sprachen englisch verwendet.
Beschreibung, welche Datenobjekte es gibt und wie sie zusammenhängen, z. B. User, Task, Kommentar, Datei und Status. Ein gutes Datenmodell verhindert spätere Logik- und Reportingprobleme.
Regeln, wie Daten erzeugt, verändert, validiert, berechnet oder miteinander verknüpft werden. Beispiel: "ein Task braucht Titel und Status" oder "ein Fortschrittswert darf nur zwischen 0 und 100 liegen".
Fachliche Regeln einer Anwendung: was im echten Arbeitsprozess erlaubt, nötig oder falsch ist. Beispiel: Eine Aufgabe darf erst als erledigt markiert werden, wenn alle Pflichtfelder vorhanden sind.
Kleines Programm für eine konkrete Aufgabe, z. B. Dateien indexieren, Daten umwandeln oder einen Report generieren.
Fehler im Code oder in der Logik. Meist englisch verwendet.
Systematische Fehlersuche: Problem reproduzieren, Ursache eingrenzen, Fix testen. Meist englisch verwendet.
Code wird intern verbessert, ohne das sichtbare Verhalten zu ändern: klarer, wartbarer, weniger doppelt.
Wichtige Sprachen & Datenformate
Programmiersprache, sehr beliebt für Automatisierung, Datenanalyse, KI-Prototyping und Scripts. Gut lesbar, große Bibliothekslandschaft.
Sprache des Webs: läuft im Browser und auch serverseitig über Node.js. Wichtig für interaktive Websites, Web-Apps und viele Automatisierungen.
JavaScript mit Typprüfung. Hilft bei größeren Projekten, Fehler früher zu finden und Code besser wartbar zu machen.
Struktur einer Webseite: Überschriften, Abschnitte, Tabellen, Links, Formulare. Keine Programmiersprache im engeren Sinn.
Gestaltung einer Webseite: Farben, Abstände, Schrift, Layout, Responsiveness.
Benutzeroberfläche: der sichtbare und bedienbare Teil einer Anwendung, z. B. Buttons, Formulare, Tabellen, Navigation und Statusanzeigen. Meist englisch als "UI" verwendet.
Sprache für Datenbankabfragen, z. B. "zeige alle erledigten Tasks der letzten 30 Tage". Wird in BI, Reporting und Datenmigration häufig gebraucht.
Strukturiertes Datenformat aus Schlüssel-Wert-Paaren. Sehr wichtig für APIs, Tool Calls und Konfigurationen.
Gut lesbares Konfigurationsformat. Wird oft für Frontmatter, CI/CD, Deployments und Tool-Konfiguration genutzt.
Tabellenformat als Textdatei: Werte sind durch Kommas oder Semikolons getrennt. Gut für einfache Exporte, aber fehleranfällig bei Sonderzeichen und Datumsformaten.
Leichtgewichtiges Textformat für Überschriften, Listen, Links und Codeblöcke. In Repos oft Standard für Dokumentation und Wissensdateien.
Metadatenblock am Anfang einer Markdown-Datei, meist in YAML, z. B. Titel, Datum, Tags, Status. Hilft Suchsystemen und Agenten, Dokumente richtig einzuordnen.
Entwicklungsumgebung & Arbeiten im Repo
Meist englisch verwendet. Entwicklungsumgebung zum Schreiben, Suchen, Testen und Ausführen von Code, z. B. VS Code, Cursor oder JetBrains IDEs.
Programm zum Bearbeiten von Text und Code. Ein Editor kann sehr schlicht sein oder IDE-Funktionen haben.
Sehr verbreiteter Code-Editor von Microsoft mit Erweiterungen, integriertem Terminal, Git-Ansicht und Debugging.
AI-first Code-Editor auf Basis von VS Code. Stark auf Chat, Codebase-Verständnis und AI-gestützte Bearbeitung ausgelegt.
Textbasierte Schnittstelle zum Computer. Befehle wie git status, npm install oder node script.js laufen dort.
Meist englisch verwendet. Bedienung eines Programms über Terminal-Befehle statt grafischer Oberfläche.
Projektordner unter Versionskontrolle, meist mit Git. Enthalten sind Code, Dokumentation, Konfiguration und Verlauf.
Fachlich oder technisch zusammengehörende Arbeitseinheit mit Ziel, Dateien, Aufgaben und Verantwortlichkeit. Ein Projekt kann ein einzelnes Repo sein, muss es aber nicht: Es kann auch mehrere Ordner, Dokumente, Tools und Stakeholder umfassen.
Arbeitsumgebung aus Dateien, Regeln, Kontext und Tools. In diesem Pro7-Kontext: strukturierter lokaler Wissens- und Arbeitsbereich. Ein Workspace kann mehrere Projekte oder Themenbereiche enthalten.
Persönlicher oder isolierter Entwicklungsbereich, in dem man gefahrlos arbeitet, ausprobiert und testet. Kann lokal am eigenen Rechner, in einem Cloud-Workspace oder in einer Sandbox liegen. Wird meist englisch verwendet.
Einstellungen, Dateien oder Schritte, die festlegen, wie ein Tool oder Projekt läuft: z. B. API-Keys, Pfade, Portnummern, Modellwahl, Berechtigungen oder Build-Befehle. "Setup" wird meist englisch verwendet.
Externe Bibliothek oder Paket, das ein Projekt braucht. Beispiele: React, Playwright, Pandas.
Werkzeug zum Installieren und Aktualisieren von Dependencies, z. B. npm, pnpm, pip.
Git, Versionierung & Zusammenarbeit
Versionskontrollsystem. Speichert, welche Dateien sich wann und warum geändert haben, und erlaubt Rückverfolgung oder Zusammenarbeit.
Gespeicherter Änderungsstand in Git mit Nachricht. Ein Commit sollte eine logisch zusammenhängende Änderung enthalten.
Parallele Arbeitslinie in Git. Erlaubt Arbeit an Features oder Experimenten, ohne den Hauptstand direkt zu verändern.
Anzeige der Änderungen zwischen zwei Dateiständen: hinzugefügte, gelöschte oder geänderte Zeilen.
Vorschlag, Änderungen aus einem Branch in einen anderen zu übernehmen. In Teams oft Ort für Review und Diskussion.
Zusammenführen zweier Branches oder Änderungsstände.
Git kann Änderungen nicht automatisch zusammenführen, weil dieselbe Stelle unterschiedlich bearbeitet wurde. Muss manuell gelöst werden.
Rückkehr zu einem früheren Stand, wenn eine Änderung fehlerhaft war.
Web, APIs & Datenanbindung
Fast immer englisch verwendet. Definierte Schnittstelle, über die Systeme Daten austauschen oder Aktionen auslösen.
Konkrete Adresse innerhalb einer API, z. B. /tasks/123/status.
Anfrage an ein System oder eine API.
Antwort eines Systems oder einer API.
Grundprotokoll des Webs. APIs verwenden häufig HTTP-Methoden wie GET, POST, PUT oder DELETE.
GET holt Daten, POST sendet Daten oder startet eine Aktion. Diese Begriffe werden meist englisch verwendet.
Nachweis, wer man ist, z. B. Login, Token oder Single Sign-on.
Festlegung, was eine identifizierte Person oder Anwendung tun darf. Nicht dasselbe wie Authentication.
Automatischer HTTP-Aufruf bei einem Ereignis, z. B. "wenn Datei gespeichert wurde, starte Indexierung". Meist englisch verwendet.
Datenbanken, Suche & Wissenssysteme
System zum strukturierten Speichern und Abfragen von Daten. Besser geeignet als lose Excel-Dateien, wenn Daten konsistent, verknüpft und aktuell sein müssen.
Kleine dateibasierte Datenbank. Praktisch für lokale Tools, Prototypen und Indexe ohne Serverbetrieb.
Vorbereitete Suchstruktur, damit Inhalte schneller gefunden werden. Ein Index ist nicht automatisch die Quelle der Wahrheit.
Suche über den Textinhalt vieler Dateien oder Datenbankeinträge.
Suche nach Bedeutung statt nur exakten Wörtern, oft über Embeddings.
Strukturierte Sammlung von Dokumenten, Quellen, Begriffen und Entscheidungen, die von Menschen und/oder KI genutzt wird.
Verbindliche Quelle für einen bestimmten Informationsstand. Wird meist englisch verwendet; wichtig, weil Kopien, Exporte und KI-Zusammenfassungen veralten können.
Information ist nicht mehr frisch oder möglicherweise nicht mehr korrekt. In AI-Workflows muss Staleness sichtbar gemacht werden.
Harness, Agenten-Umgebung & Claude/Codex-spezifische Begriffe
Diese Begriffe sind weniger klassische Programmierbegriffe, aber wichtig, sobald Kolleg:innen mit Claude Code, Codex, Cursor-Agenten oder internen AI-Workflows arbeiten.
Ausführungsumgebung rund um einen KI-Agenten: Welche Dateien er sehen darf, welche Tools er hat, welche Regeln gelten und welche Aktionen Freigabe brauchen. Wird meist englisch verwendet.
Höchste Anweisungsebene für ein KI-System. Legt Rolle, Grenzen, Regeln und Stil fest. Nutzerprompts dürfen dem nicht widersprechen.
Projektbezogene Anweisungsdatei für Coding-Agenten wie Codex. Beschreibt Routing, Arbeitsweise, Kontextquellen und Regeln im Repository.
Ähnliche Anweisungsdatei im Claude-Code-Umfeld. Je nach Setup kann sie Projektregeln, Commands und Kontext enthalten.
Automatischer Auslöser bei einem Ereignis. In Claude Code können Hooks z. B. nach Datei-Änderungen oder Tool-Nutzung laufen. Im Pro7-Workspace feuern Claude-Hooks für Codex nicht automatisch; Codex muss vergleichbare Schritte selbst ausführen.
Wiederverwendbare Anleitung oder Arbeitsroutine für einen Agenten, z. B. "erst Quellen lesen, dann Briefing nach diesem Muster schreiben". In Claude/Codex-Kontext meist englisch verwendet.
Spezialisierter Unter-Agent für Teilaufgaben, z. B. Research oder Code-Review. Im Pro7-Workspace sind Claude-Subagents nur in Claude Code verfügbar; andere Systeme arbeiten direkt.
Begrenzte Ausführungsumgebung. Der Agent darf nur bestimmte Dateien lesen/schreiben oder bestimmte Befehle ausführen. Schutz gegen unbeabsichtigte oder riskante Aktionen.
Freigabe, wenn ein Agent eine Aktion ausserhalb der normalen Sandbox braucht, z. B. Netzwerkzugriff, Schreibzugriff ausserhalb des Workspace oder potenziell destruktive Befehle.
Beschreibung, welche Eingaben ein Tool erwartet. Wichtig, damit ein KI-Agent Werkzeuge korrekt und maschinenlesbar aufrufen kann.
Methode, mit der Coding-Agenten Dateien gezielt per Diff ändern. Vorteil: Änderungen sind klar sichtbar und eng begrenzt.
Script oder Dienst, der Dateien durchsucht, Inhalte extrahiert und in einen Suchindex schreibt. Im Pro7-Workspace z. B. relevant für _Wiki/SQLite-Suche.
Von KI erzeugte Zusammenfassungsebene über Quelldateien. Nützlich zur Orientierung, aber nicht Quelle der Wahrheit und potenziell veraltet.
Vorbereitender Kontextdurchlauf: Memory, Inbox, relevante Ordner und Suchindex prüfen, bevor ein Agent Output erstellt.
Testing, Qualität & Sicherheit
Automatisierte oder manuelle Prüfung, ob ein System erwartungsgemäß funktioniert.
Test einer kleinen Einheit, z. B. einer Funktion.
Test, ob mehrere Teile gemeinsam korrekt funktionieren, z. B. API plus Datenbank.
Test eines kompletten Nutzerflusses von Anfang bis Ende. Wird meist englisch verwendet.
Automatische Prüfung von Code-Stil, typischen Fehlern und Formatregeln.
Prüfung, ob Datentypen zusammenpassen, z. B. in TypeScript. Findet viele Fehler vor dem Ausführen.
Menschliche Prüfung von Änderungen auf Fehler, Risiken, Lesbarkeit und Wartbarkeit.
Prüfung auf Sicherheitsrisiken, z. B. zu breite Berechtigungen, Secrets im Code oder unsichere API-Zugriffe.
Erklärende Beschreibung eines Systems, Workflows oder Codes: Zweck, Bedienung, Annahmen, Grenzen, Setup und offene Punkte. Gute Dokumentation macht AI-Projekte übertragbar und wartbar.
Wie leicht ein System später verstanden, geändert, erweitert und repariert werden kann. Wichtig bei Vibecoding, weil schnell erzeugter Code ohne Struktur schwer wartbar werden kann.
Personally Identifiable Information; Daten, mit denen Personen direkt oder indirekt identifizierbar sind. In EU-Kontext DSGVO-relevant.
Geheimer Zugangswert wie API-Key, Passwort oder Token. Darf nicht in normale Dokumente, Prompts oder Repos geraten.
Deployment, Betrieb & typische Rollen
Bereitstellen einer Anwendung in einer Umgebung, in der sie genutzt werden kann, z. B. Webserver, Cloud oder internes System.
Entwicklungsphase oder Entwicklungsumgebung; fast immer kurz als "Dev" verwendet. Hier wird gebaut, ausprobiert und getestet, bevor etwas in Staging oder Production landet.
Erzeugter lauffähiger Stand einer Anwendung oder der Prozess, der diesen Stand erstellt. Bei Web-Apps wird aus Quellcode oft ein optimiertes Paket für Browser oder Server gebaut.
Getrennter Ausführungskontext, z. B. Development, Staging, Production.
Test-/Abnahmeumgebung kurz vor Production. Dort wird geprüft, ob ein Stand unter möglichst realistischen Bedingungen funktioniert, ohne echte Nutzer:innen oder echte Geschäftsprozesse zu gefährden.
Live-Umgebung, in der echte Nutzer:innen mit echten Daten arbeiten. Änderungen an Production brauchen mehr Sorgfalt, Tests, Freigaben und Monitoring als Änderungen in Dev.
Lokaler Entwicklungsserver zum Testen einer Web-App während der Entwicklung. Er stellt die App meist auf einer lokalen Adresse bereit und aktualisiert Änderungen oft automatisch beim Speichern.
Adresse für den eigenen Computer, meist localhost oder 127.0.0.1. Wenn ein Dev Server auf http://localhost:5173 läuft, ist die App nur lokal auf dem eigenen Gerät erreichbar, nicht automatisch im Internet.
Teil einer Anwendung, den Nutzer:innen sehen und bedienen: Oberfläche, Layout, Interaktion.
Läuft im Browser oder auf dem Gerät der Nutzer:innen. Frontend-Code ist meist client-side. Der Begriff wird fast immer englisch verwendet.
Wiederverwendbarer Baustein einer Benutzeroberfläche, z. B. Suchfeld, Button, Karte, Tabelle oder Sidebar. In React/Vue/Svelte zentraler Frontend-Begriff.
Aktueller Zustand einer Anwendung oder Komponente, z. B. Suchbegriff, geöffneter Tab, eingeloggter User oder geladene Daten. Wird meist englisch als "State" verwendet.
Zuordnung von URL oder Navigationspfad zu einer Ansicht, z. B. /tasks/open öffnet die Ansicht mit offenen Aufgaben. Wird meist englisch verwendet.
Gestaltung, die auf verschiedenen Bildschirmgrößen funktioniert: Desktop, Tablet, Handy. Wichtig, damit UI nicht überlappt oder unbedienbar wird.
Statisch heißt: Inhalt ist beim Laden bereits fertig. Dynamisch heißt: Inhalt wird durch Nutzeraktion, Datenabfrage oder Backend-Logik erzeugt bzw. aktualisiert.
Serverseitige Logik: Daten speichern, Rechte prüfen, APIs bereitstellen, Geschäftslogik ausführen.
Läuft auf einem Server statt im Browser der Nutzer:innen. Backend-Code ist meist server-side. Der Begriff wird fast immer englisch verwendet.
Praktiken und Tools für Build, Deployment, Monitoring und Betrieb von Software.
Sichtbarkeit in laufende Systeme: Logs, Metriken, Fehler, Performance. Wichtig, wenn Automatisierung produktiv läuft.
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