In der Agenten-Challenge hat Torsten davon gesprochen, dass die meisten Webseiten "auf Basis der KI" laufen und das quasi im Institut Wordpress disruptiert wurde. Was bedeutet "auf Basis der KI"? Laufen die einzelnen Projekt-Seiten auf HTML, JS, CSS und Datenbanken... und werden neue Features in den Code direkt mit Hilfe der KI eingebaut?

Ich geb's zu: Ich bin Fanboy von Claude Fabel. Seit dem Release nutze ich es fast täglich. Ab morgen (7. Juli) ist Schluss mit "kostenlos im Abo" – danach läuft es nur noch über extra Nutzungsguthaben, deren Preis Anthropic noch nicht mal veröffentlicht hat. Und jetzt, wo ich ehrlich zu mir selbst bin: Ich kann nicht klar benennen, wie viel messbaren Value mir das Modell in den letzten Wochen gebracht hat. Gefühlt viel. In Euro? Keine Ahnung. Meine Frage an euch: Wenn Anthropic morgen sagen würde "5€ extra pro Monat für Fabel" – würdet ihr zahlen? Ja / Nein / Kommt drauf an (und worauf)? Schreibt einfach Ja, Nein oder eure Zahl in die Kommentare 👇

HI (Prompt) + KI (Perplexity) + HI (lesen) + KI (Claude) + HI (freigabe) Stand: Juli 2026. Über die Claude-App/Claude Code wählst du direkt; über die API sind es die Modell-IDs in Klammern. Faustregel (die eigentliche Entscheidung) Denk nicht in vier isolierten Kästen, sondern in einer Eskalationsleiter: Sonnet 5 (Default) → reicht die Qualität nicht? → Opus 4.8 → immer noch nicht, und Aufgabe ist lang/komplex? → erst Opus-Effort auf xhigh/max drehen → wenn das nachweislich scheitert → Fable 5. Merke: Der Sprung Opus→Fable verdoppelt die Kosten. Der Sprung Sonnet→Opus verfünffacht die Output-Kosten. Deshalb: erst Effort-Level ausreizen, dann Tier wechseln. 1. „Schnell, günstig, viele Durchläufe" → Haiku 4.5 Nimm Haiku, wenn: - Hohes Volumen: viele einfache Klassifikationen, Tagging, Zusammenfassungen kurzer Texte. - Latenz zählt: Chat-Funktionen, schnelle UI-Antworten. - Aufgabe ist flach: keine tiefen Reasoning-Schritte. - Sub-Agenten für kleine Teilaufgaben („skaliere Daten", „formatiere CSV", „generiere Meta-Labels"). Kontextfenster: 200k (deutlich kleiner als der Rest — bei langen Dokumenten fällt Haiku raus). 2. „Allzweck-Coding & normale Agenten" → Sonnet 5 Dein Standard-Modell im Alltag. Wichtig: Sonnet 5 (Release 30.06.2026) bringt near-Opus-Intelligenz zu Sonnet-Kosten — der Abstand zu Opus ist kleiner geworden. Umso mehr Grund, hier zu starten. Nimm Sonnet 5, wenn: - Du Code entwickelst. - Feature-Requests, kleine Refactorings, Bugfixes, Code-Reviews anstehen. - Agenten laufen, die nicht wochenlang, sondern höchstens ein paar Stunden arbeiten („analysiere Repo, erstelle RFC, generiere Code-Änderungen"). - Du eine gute Balance aus Kosten und Leistung willst. Typische Use Cases: neue Funktionen im PySide6-Tool, UI-Entwicklung (Widgets, Animationen, Layouts), Business-Automatisierung, schneller Loop „Prompt → Code → Test → Nachprompt" im IDE. 3. „Komplexes Reasoning, große Refactorings, langlaufende Agenten" → Opus 4.8

Hedy ist der KI-Assistent, der Meetings live mitschreibt und danach Zusammenfassung, Protokoll und To-Dos liefert. Er ist auch Bestandteil der Bordmittel des Koerting Institutes. Seit unserem letzten Post am 22. April hat sich einiges getan – hier die wichtigsten drei Neuerungen: 🎯 Coaching für Verkaufsgespräche. Neuer Sitzungstyp speziell für Vertrieb: Hedy hilft live beim Gespräch (z. B. bei Einwänden oder Preisfragen) und liefert danach eine Auswertung – mit Checkliste, Bewertung des Calls und sogar einem fertigen Entwurf für die Nachfass-E-Mail. Wer regelmäßig Verkaufsgespräche führt, bekommt damit quasi einen stillen Co-Piloten mit ins Telefonat. 💻 Läuft jetzt ohne Grafikkarte (CPU-Modus, Windows). Bisher brauchte die lokale KI-Verarbeitung eine halbwegs aktuelle Grafikkarte. Jetzt reicht ein normaler Büro-PC. Gerade für kleinere Betriebe ohne Spezial-Hardware fällt damit eine echte Einstiegshürde weg. 🌍 Nemotron – neue Spracherkennung direkt auf dem Gerät. Transkribiert rund 40 Sprachen in Echtzeit, ohne dass Daten den Rechner verlassen – inklusive Erkennung, wer gerade spricht. Relevant für alle, die aus Datenschutzgründen zurückhaltend bei Cloud-KI sind. Kurz und knapp außerdem: - 📅 Kalender-Kontext (Termin-Infos fließen automatisch in die Sitzung ein), - Audio-Sync über iCloud, - freie Wahl eigener KI-Modelle (GGUF), - stabilere Live-Sitzungen bei Unterbrechungen, - diverse Detailverbesserungen bei Teilnehmernamen und Protokollen. Details unter (Hedy Changelog) Besonders der CPU-Modus könnte für einige hier der entscheidende Unterschied sein, ob Hedy überhaupt eine Option ist. Nutzt jemand von euch schon den Verkaufsgespräch-Modus? 🤔 Und: Welches Feature von der Liste fehlt euch noch bei Hedy – ich sammle das gerne für einen Update-Check in ein paar Wochen. P.S. Der Post wurde redaktionell von der KI unterstützt 😉

OpenAI hat die Modellreihe GPT-5.6 vorgestellt. Das Flaggschiffmodell heißt Sol, flankiert von den günstigeren Stufen Terra (mittlere Leistung) und Luna (günstigste Variante). Zudem gibt es einen „max“-Modus für tieferes Reasoning und einen „ultra“-Modus für die Parallelisierung komplexer Aufgaben über Subagenten. ​Eingeschränkter Zugang: Auf Drängen der US-Regierung ist die Preview vorerst nur für ausgewählte Partner über die API und Codex verfügbar. OpenAI kritisiert diese staatliche Einschränkung deutlich, da sie Entwickler und Unternehmen ausbremse https://the-decoder.de/openai-stellt-gpt-5-6-sol-vor-und-uebertrifft-claude-mythos-in-zentralen-benchmarks/