KI-Programmierungstools · Kein Zauber, sondern Technik
Nur wer die Mechanismen versteht, kann das Werkzeug beherrschen. Von den Grundlagen für Einsteiger bis hin zur Praxis auf Enterprise-Niveau lernen Sie systematisch die gängigen KI-Coding-Tools wie Cursor, Copilot und Claude Code.
Ich werde dieses kostenlose Lernprodukt weiterhin pflegen
Neue Nutzer können ein lokales Lernprofil erstellen. Die Daten werden nur im aktuellen Browser gespeichert und dienen dazu, Ihre tatsächlichen Besuche, abgeschlossenen Kapitel und Ihren Lernfortschritt zu protokollieren.
Detaillierte Erklärung der fünf wichtigsten KI-Anwendungs-Frameworks
Die Arbeitsteilung und Zusammenarbeit gängiger KI-Frameworks auf einen Blick verstehen
Jedes Framework wird mit einer hochauflösenden Infografik + Code Map + Codebeispielen geliefert; klicken Sie, um die entsprechende Detailseite zu öffnen.
Dynamische Modelle · alle 6 Stunden automatisch aktualisiert
Verfolgung der neuesten Modellveröffentlichungen
Versuchen Sie automatisch, die neuesten Modelldaten zu lesen, und bevorzugen Sie dabei die Angaben auf der offiziellen Modellseite bzw. in der API-Dokumentation; ist die Schnittstelle nicht verfügbar, wird klar auf den statischen Seed zurückgegriffen, ohne ungeprüfte Inhalte als aktuell zu behandeln.
Statische Validierungsdaten
Aktualisierungsmechanismus
Beim Öffnen der Seite wird es zuerst angefordert /api/models; durch Klicken auf „Neueste anfordern“ wird einmal ausgelöst /api/models/refresh。
Aktuelle Datenquelle
Diese Seite hat statische Fallback-Daten zur Validierung aus der Online-API geladen; nach der Konfiguration eines externen Suchschlüssels wird auf Echtzeit-Updates umgeschaltet.seed-official-verified-2026-07-10
Historisch nachvollziehbar
Enthalten 14 Dies ist der Veröffentlichungszeitpunkt jedes Modells. Unten können Sie scrollen, um die Historie und den offiziellen Einstieg zu sehen.
OpenAI hat die GPT-5.6-Serie veröffentlicht: Sol ist für Spitzenfunktionen gedacht, Terra balanciert Intelligenz und Kosten, und Luna ist auf hohen Durchsatz ausgelegt; der Alias gpt-5.6 verweist auf Sol.
Kimi API-Dokumentationsankündigung: K2.7 Code wurde offiziell veröffentlicht, und die Hochgeschwindigkeitsversion ist jetzt ebenfalls verfügbar. Unterstützt 256K Kontext, langes Denken, Text-/Bild-/Videoeingaben und Tool-Aufrufe.
Google Docs kennzeichnet gemini-3.5-flash als GA, Stable und positioniert es als das intelligenteste Flash-Modell mit Unterstützung für 1.048.576 Input-Token und 65.536 Output-Token.
Zhipu hat GLM-5.2 veröffentlicht, mit Unterstützung für 1M verlustfreien Kontext und Verbesserungen bei Coding, Langzeitaufgaben, komplexem System-Engineering, tiefem Debugging und kontextbezogener Verarbeitung auf Projektebene.
Die Anthropic-Dokumentation führt Claude Fable 5 als das stärkste öffentlich verfügbare Modell auf, ausgelegt für die schwierigsten Schlussfolgerungen und langfristige Agent-Arbeit, mit 1M Kontext und verfügbar auf den wichtigsten Cloud-Plattformen.
GA-Stable-Modell, in der Google-Dokumentation als das intelligenteste Flash-Modell beschrieben
Zeitachse der historischen Modelle
Das offizielle Veröffentlichungsdatum hat Vorrang; Einträge, die nicht offiziell verifiziert werden können, werden als Zeitpunkt der Verzeichnisaufnahme gekennzeichnet.
Machen Sie beliebte Open-Source-Projekte zu Ihrer eigenen Stärke
8 1 ausgewähltes Deep-Dive-Projekt · 4 Trending-Einstiege · 4 Suchanfragen in Richtungen mit vielen Stars; auf der Startseite zuerst die Vorschaubilder ansehen, dann zu den Details gehenGitHub-Trends。
Top-Technologieblogs, KI-Podcasts, Branchenberichte, Newsletter, Entwickler-Communities und hochwertige Kurse, mit nach Kategorien ausgewählten häufig genutzten Links.
Lern-Dashboard · Daten werden nur in Ihrem Browser gespeichert
Bereit, deine Lernreise zu beginnen?
Wählen Sie einen zufälligen Einstiegspunkt und schauen Sie sich erst einmal um. Wir protokollieren nur lokal die von Ihnen besuchten Seiten und laden keine Informationen hoch.
Noch keine Zugriffsaufzeichnungen · Einfach ein wenig umsehen, und du siehst den Weg, den du gegangen bist
Echter Fortschritt · Anwendungsgrenzen · frühes Feedback
Dieses Projekt wird weiterhin aktiv gepflegt
Ich zeige keine erfundenen Teilnehmerzahlen oder Bewertungen. Hier veröffentliche ich zunächst den aktuellen Projektstand, für wen es geeignet ist und das Feedback, das Sie mir per E-Mail senden können.
Tatsächlicher Projektfortschritt
Was erledigt wurde und was gewartet wird
Die Kursübersicht sowie die Abschnitte Grundlagen, Werkzeuge, Architektur, Praxis und Team sind jetzt online
Lokale Lernaufzeichnungen und der tatsächliche Fortschritt beim Surfen sind verbunden und werden nur im aktuellen Browser gespeichert
Kontinuierliche Ergänzung der neuesten Modell-Ansichten, beliebter GitHub-Projekte und Ressourceneinstiege
Zielgruppe
Geeignet für Menschen, die ernsthaft lernen und praktisch arbeiten möchten
Entwickler, Produktmanager, Designer und Ops-Fachleute, die KI-Programmierwerkzeuge systematisch verstehen möchten
Technische Leiter oder Teammanager, die KI-Tools in Team-Workflows einführen
Einzelne Lernende, die Projekte mit KI eigenständig abschließen und Werke sowie Methoden aufbauen möchten
Frühe Feedback-Einholung
Bitte geben Sie mir Ihr Feedback direkt per E-Mail
Teilen Sie mir Ihre aktuelle Rolle, Ihren Hintergrund und das Problem mit, das Sie am dringendsten lösen möchten
Stellen Sie die Teile des Kurses heraus, die schwer verständlich, veraltet, beispielarm oder ergänzungsbedürftig sind
Nach der Freigabe werde ich echtes Feedback als Grundlage für Überarbeitungen zusammenstellen, anstatt Lob zu erfinden.
Nachdem ich echtes E-Mail-Feedback mit ausdrücklicher Genehmigung erhalten habe, werde ich es zuerst anonymisieren und aufbereiten und dann hier schrittweise anzeigen.
Status: wartet auf weitere Berechtigungen
Für die öffentliche Anzeige ist eine Autorisierung erforderlich
Datenschutz zuerst · Wartet auf Genehmigung
Der ursprüngliche Inhalt in der E-Mail wird nicht direkt öffentlich gemacht. Er erscheint hier erst, nachdem Sie die Freigabe bestätigt und die Anonymisierung abgeschlossen haben.
Ich werde die tatsächlichen Probleme und Vorschläge aus dem Feedback beibehalten, aber persönliche Informationen wie E-Mail-Adressen, Firmennamen und Projektdetails entfernen.
Status: wartet auf weitere Berechtigungen
Auf das nächste echte Feedback warten
Ergänzung der Feedback-Wand · Automatische Aktualisierung
Nachdem die Bestätigung des neuen E-Mail-Feedbacks abgeschlossen ist, wird der Platzhalterstatus hier automatisch ersetzt, und altes Feedback wird nicht erneut als neues Feedback doppelt gezählt.
Status: wartet auf weitere Berechtigungen
Fragen zum Lernen sind willkommen
Frühe Feedback-Einholung · Offen
Sie können Rückmeldung zur Schwierigkeit des Kurses, zu fehlenden Fallbeispielen und zu Unsicherheiten bei der Tool-Auswahl geben. Ich werde echte Probleme priorisieren und in künftige Updates einarbeiten.
Status: wartet auf weitere Berechtigungen
Keine privaten Informationen offenlegen
Anonymisierte Anzeige · Langfristige Regeln
Im Ausstellungsbereich werden nur Zusammenfassungen angezeigt; zeigen Sie keine E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Firmennamen, Projektnamen oder andere Informationen an, die eine Person identifizieren könnten.
Status: wartet auf weitere Berechtigungen
Feedback wird in die Aktualisierungsliste aufgenommen
Bestätigte Probleme werden in Verbesserungsmaßnahmen für den Kurs umgewandelt, statt in Scheinbewertungen, die zwar auffällig wirken, aber nicht nachverfolgt werden können.
Status: wartet auf weitere Berechtigungen
Wird nach mehr Autorisierungsfeedback angezeigt
Echte Daten zuerst · Wartet auf Ergänzung
Sobald bestätigt ist, dass die Anzahl der Rückmeldungen steigt, werden diese drei Zeilen natürlich mehr echte Auszüge von verschiedenen Lernenden anzeigen.
Nachdem ich echtes E-Mail-Feedback mit ausdrücklicher Genehmigung erhalten habe, werde ich es zuerst anonymisieren und aufbereiten und dann hier schrittweise anzeigen.
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