KI-Programmierung ist Ingenieursarbeit, keine Magie.

Baue etwas mit KI,
und nutze die Methoden in echten Projekten.

Von der ersten Webseite über geprüfte Codeänderungen bis zur Teamarbeit. Wähle deinen Einstieg und lerne beim Bauen die Prinzipien hinter den Werkzeugen.

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Ich bin neu beim Programmieren und möchte etwas bauen

Browser bedienen und Dateien speichern können genügt

Eine persönliche Seite fertigstellen, die du öffnen und ändern kannst

Mit der ersten Webseite starten

Ich entwickle Software und möchte Projekte verbessern

Du kannst programmieren und möchtest KI im Beruf nutzen

Tests und Abnahmekriterien für eine Codeänderung festlegen

Tests und Qualität lernen

Ich leite ein Team und möchte KI praktisch einsetzen

Du verantwortest Zusammenarbeit oder einen Team-Piloten

Rollen von Mensch und KI, Code-Review und Auslieferung ordnen

Teamablauf planen

Hier kann dein erstes Projekt beginnen

Eine persönliche Seite in einer einzigen Datei. Folge dem Tutorial, ändere sie und prüfe das Ergebnis mit der Checkliste.

Ein echtes HTML-Beispiel zum Scrollen und Anklicken. Ersetze den englischen Beispieltext durch deine eigene Vorstellung.Vollständige index.html herunterladen

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Kopiere den gesamten Text, speichere ihn als index.html in UTF-8 und öffne die Datei im Browser.

<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
  <meta name="description" content="A first website: introduction, work and learning notes.">
  <title>Lin | My first website</title>
  <style>
    * { box-sizing: border-box; }
    html { scroll-behavior: smooth; }
    body { margin: 0; background: #f7f5ff; color: #222039; font: 17px/1.7 system-ui, sans-serif; }
    main, nav, footer { width: min(860px, 100% - 40px); margin: auto; }
    nav { display: flex; flex-wrap: wrap; justify-content: space-between; gap: 16px; padding-block: 22px; border-bottom: 1px solid #dcd6ed; }
    nav div { display: flex; gap: 24px; }
    a { color: #5b21b6; text-underline-offset: 5px; }
    a:focus-visible { outline: 3px solid #5b21b6; outline-offset: 5px; }
    header { padding-block: 56px 40px; }
    h1 { font-size: clamp(36px, 7vw, 68px); line-height: 1.15; letter-spacing: -0.03em; margin: 14px 0 24px; }
    h2 { font-size: 24px; line-height: 1.3; }
    p { max-width: 60ch; }
    .tag { color: #5b21b6; font-weight: 650; }
    .button { display: inline-flex; min-height: 44px; align-items: center; padding: 9px 20px; border-radius: 10px; background: #5b21b6; color: white; text-decoration: none; }
    section { padding-block: 28px; border-top: 1px solid #dcd6ed; scroll-margin-top: 24px; }
    footer { padding-block: 24px; color: #514a66; font-size: 14px; }
    @media (prefers-reduced-motion: reduce) { html { scroll-behavior: auto; } }
  </style>
</head>
<body>
  <nav aria-label="Main navigation">
    <strong>Lin.</strong>
    <div><a href="#work">My work</a><a href="#about">About</a></div>
  </nav>
  <main>
    <header>
      <p class="tag">Learning by making</p>
      <h1>Small ideas.<br>Real things.</h1>
      <p>I'm Lin. This is my first website. I am learning to turn a clear idea into a page that people can use.</p>
      <a class="button" href="#work">See my first project</a>
    </header>
    <section id="work" aria-labelledby="work-title">
      <h2 id="work-title">My first project</h2>
      <p>A personal page built with HTML and CSS. I can change its content, follow its links, and read it on a phone.</p>
      <a href="#about">Read what I learned</a>
    </section>
    <section id="about" aria-labelledby="about-title">
      <h2 id="about-title">What I learned</h2>
      <ul><li>Describe a small, clear goal.</li><li>Build one working version.</li><li>Check the result and improve it.</li></ul>
      <p>Next: replace this example text with my own introduction and project.</p>
    </section>
  </main>
  <footer>Learning example for EasyGoVibeCoding. This is a fictional profile.</footer>
</body>
</html>

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Kursübersicht · 7 Artikel · drei Lernpfade

Wählen Sie Ihren Lernpfad

Einstieg → technische Umsetzung → Monetarisierung im großen Maßstab, drei Linien auf einen Blick

Einstiegsstufe

Von den Grundlagen bis zur Beherrschung gängiger KI-Tools3 Seite

Grundlagen

Einstieg von Grund auf

Noch nie Code geschrieben? Kein Problem. Verstehen Sie KI-Codierungstools, lernen Sie die Grundlagen und erstellen Sie Ihr erstes Werk.

7 LerneinheitenGeschätzt 8 Stunden(einschließlich Übungen)

Mit dem Lernen beginnen

Werkzeuge

Tiefgehende Analyse

Das System beherrscht Tools wie Cursor, Windsurf und Claude Code und kennt die Kerntechnologien MCP, Skill und Agent.

8 LerneinheitenGeschätzt 15 Stunden(einschließlich Übungen)

Mit dem Lernen beginnen

Fortgeschrittene

Von Tools zur Architektur

Vertiefe das Verständnis der Prinzipien und fortgeschrittenen Funktionen von KI-Coding-Tools und beherrsche Unternehmenspraktiken sowie das Denken in architektonischen Kompromissen.

14 LerneinheitenGeschätzt 12 Stunden(einschließlich Übungen)

Mit dem Lernen beginnen

Engineering-Linie

Architekturprinzipien verstehen und Projekte umsetzen, die sich wirklich realisieren lassen2 Seite

Architekturteil

Architektur großer Modelle

Architekturen wie Transformer, Mamba, MoE und RAG verstehen und das Denken hinter der Architekturauswahl beherrschen.

10 LerneinheitenGeschätzt 10 Stunden(einschließlich Übungen)

Mit dem Lernen beginnen

Praxis

Projektpraxis

Beherrschen Sie KI-Programmierwerkzeuge durch reale Projekte und sammeln Sie praktische End-to-End-Erfahrung von der Anforderung bis zur Lieferung.

13 LerneinheitenGeschätzt 20 Stunden(einschließlich Übungen)

Mit dem Lernen beginnen

Skalierungslinie

Fähigkeiten produktisieren, vom Individuum zum Team bis zur Kommerzialisierung2 Seite

Team-Teil

Ein KI-Team aufbauen

Ein Leitfaden für den Aufbau von KI-Teams auf Unternehmensebene, um KI-Teams zu organisieren, Workflows einzurichten und eine lernende Organisation aufzubauen.

11 LerneinheitenGeschätzt 12 Stunden(einschließlich Übungen)

Mit dem Lernen beginnen

Kapitel des Superindividuums

Persönliche Fähigkeiten skalieren

Verwandle deine Fähigkeiten in ein System, das lieferbar, reproduzierbar und skalierend ist: Positionierung → Produktisierung → Automatisierung → Wachstum → Rückblick.

6 LerneinheitenGeschätzt 10 Stunden(einschließlich Übungen)

Mit dem Lernen beginnen

Dein Lernprofil speichern

Spitzname und Lernrolle bleiben in diesem Browser, ohne geräteübergreifende Synchronisation. Lernen und Fortschrittsaufzeichnung funktionieren auch ohne Profil.

Modellupdates · Quellen und Daten prüfen

Modellupdates: Was bedeuten sie für deine Arbeit?

Prüfe zuerst die Eignung für deine Aufgabe, dann die Spezifikationen. Teste vor einem Modellwechsel Ergebnisse, Kosten und Grenzen an deiner eigenen Arbeit.

Referenzdaten

Lerntipp:Nutze für dein erstes Projekt ein Werkzeug, das die Aufgabe erfüllt. Führe vor Modellwechseln in Entwicklungsprojekten die Tests erneut aus. Auswirkungen dieser Updates auf einzelne Tutorials haben wir noch nicht separat überprüft.

Du siehst zuvor geprüfte Referenzdaten, die neuere Änderungen möglicherweise nicht enthalten. Beachte das unten angegebene Datum.

Quellen, Daten und Rangfolge

Quelle:seed-official-verified-2026-07-20. Daten aktualisiert:20.07.2026, 08:00。

Offizielle Veröffentlichung und Katalogaufnahme werden getrennt datiert. Ein Katalogdatum ist kein offizielles Veröffentlichungsdatum. Die Stufen fassen öffentliche Informationen zusammen; sie beruhen nicht auf eigenen Modellvergleichen und gelten nicht für jede Aufgabe.

Aktualisieren fragt die Daten erneut ab; der Inhalt wurde deshalb nicht gerade erst veröffentlicht. Schlägt das Lesen fehl, bleiben die aktuellen Daten erhalten. Referenzdaten werden angezeigt, solange noch keine Online-Daten gelesen wurden. Du musst keine Schlüssel konfigurieren.

Neu aufgenommene Meldungen

2026-07-16
xAIGrok 4.5 veröffentlicht und über die xAI API verfügbar
xAI hat Grok 4.5 als Frontier-Modell für Coding, agentische Aufgaben und Wissensarbeit veröffentlicht. Es bietet einen 500K-Kontext, konfigurierbare Denkintensität und native Tool-Aufrufe.
2026-07-09
OpenAIGPT-5.6 Sol / Terra / Luna veröffentlicht
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.
2026-06-24
MoonshotKimi K2.7 Code ist jetzt in der Kimi API-Dokumentation verfügbar
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.

Erste Klasse (Flaggschiff)

1
Claude Fable 5
Anthropic
1M
Das leistungsstärkste öffentliche Modell von Anthropic, für anspruchsvollstes Reasoning und langfristige Agentenarbeit
2
GPT-5.6 Sol
OpenAI
1.05M
Das Flaggschiff für komplexes Schlussfolgern und Codierung, das auf der offiziellen OpenAI-Modellseite aufgeführt ist
3
Grok 4.5
xAI
500K
xAI bezeichnet es als sein bisher intelligentestes und schnellstes Modell für Coding, Agents und Wissensarbeit
4
Gemini 3.5 Flash
Google
1,048,576
GA-Stable-Modell, in der Google-Dokumentation als das intelligenteste Flash-Modell beschrieben

Modellverlauf und Originalquellen öffnen

Zeitachse der historischen Modelle

Das offizielle Veröffentlichungsdatum hat Vorrang; Einträge, die nicht offiziell verifiziert werden können, werden als Zeitpunkt der Verzeichnisaufnahme gekennzeichnet.

Alle Inhalte per Scrollen anzeigen

Datenaktualisierungszeit:20.07.2026, 08:00· Diese Anfrage:20.07.2026, 08:00· Datenquelle:seed-official-verified-2026-07-20

Werkzeuge, Open-Source-Projekte und Lernmaterial erkunden

Ökosystem-Navigation · ausgewählte Vorschau

KI-Programmierwerkzeuge auf einen Blick

IDE / Web / CLI / Design-Tools + gängige große Modelle · Modelldaten20.07.2026, 08:00· QuelleStatischer Seed

Das vollständige Ökosystem ansehen

Cursor

IDE-ähnlich

AI-first-IDE, unterstützt Skill/Agent/MCP

AI IDEAgent

Claude Code

Kommandozeile

Im Terminal integrierter KI-Assistent, das MCP-Ökosystem ist am aktivsten

TerminalAnthropic

v0

Web-Editing

UI per natürlicher Sprache generieren, Figma-Integration

UI-GenerierungVercel

Windsurf

IDE-ähnlich

Fast-Context-Technologie, 1M-Token-Kontext

Großer Kontext

Aider

Kommandozeile

KI-Pair-Programming im Terminal, Git-nativ

TerminalGit

Figma

Designtools

Kollaborative UI-Designtools mit erweiterten KI-Funktionen

UI-DesignZusammenarbeit

GitHub-Trends · Ausgewählte vertiefte Projekte

Beliebte Open-Source-Projekte in deine Fähigkeiten verwandeln

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。

Alle kuratierten Inhalte ansehen

everything-claude-code

ECC-Code-Optimierungsriese

System im extrem großen Maßstab für agents/rules/skills/hook: Leistungsoptimierung, Regelbindung, Sicherheitsprüfung und kontinuierliche Weiterentwicklung.

AgentsRulesHooks

superpowers

Hochdiszipliniertes KI-Programmier-Engine-OS

Ein strikter Prozess hebt KI vom „Tippdienst“ zum „Ingenieur/Architekten“: TDD, Arbeitsteilung, Abnahme.

TDDWorktreeReview

agency-agents

Organisierte anthropomorphe Unternehmensmannschaft

Verlagere die „Organisation“ ins Repository: zahlreiche Rollenvorlagen mit Kennzahlen und Liefergegenständen, die abteilungsübergreifend zusammenarbeiten.

OrgMetricsPlaybooks

get-shit-done

GSD-Anti-Context-Corruption-System

Technische Gegenmaßnahmen gegen Context Rot: Planung → wellenbasierte isolierte Ausführung → Abnahme → atomarer Commit.

ContextPlanExecute

skills

Minimalist Entrepreneur Fähigkeitsbibliothek

Die 10 Begleitkompetenzen für Gründer aus „The Minimalist Entrepreneur“: Validierung priorisieren und sich dagegen aussprechen, erst zu bauen und dann zu verkaufen.

EntrepreneurValidation

TradingAgents

Finanzhandelsagent für das makroökonomische Umfeld

Multi-Agenten-Zusammenarbeit + Debatte/Reflexion + geschlossener Risikokontrollkreislauf, um robustere Handelsentscheidungen zu treffen.

Multi-AgentDebateRisk

Ausgewählte Ressourcen · 6 Eine Kategorie

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OpenAI / Anthropic / Google / Meta / Vercel

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Hacker News / r/MachineLearning / Discord

Lernressourcen

4 Ausgewählte Beiträge

fast.ai / Karpathy / 3Blue1Brown / Coursera

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Die Kurse sind kostenlos. Lernprofil und Fortschritt bleiben in diesem Browser. Rückmeldungen werden nur mit Erlaubnis und ohne identifizierende Angaben veröffentlicht.

Inhaltliche Überarbeitung · 2026-09-22

Das Einstiegsprojekt enthält jetzt ein vollständiges Seitenbeispiel, Arbeitsschritte, Fehlerhilfe und eine Prüfliste. Kurszahlen und Sucheinträge wurden ebenfalls abgestimmt.

Quellenprüfung, Ausführung des Beispiels und Tests mit echten Einsteigern werden getrennt dokumentiert. Sag uns genau, wo du nicht weiterkommst, damit wir die Inhalte verbessern können.

Überarbeitetes Tutorial ansehen

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Es werden nur freigegebene, anonymisierte Rückmeldungen gezeigt. Deine Vorschläge helfen, die Tutorials zu verbessern.

Noch keine Rückmeldungen veröffentlicht. Erzähle uns, wo du beim Lernen nicht weiterkommst.

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E-Mail-Adresse

1301385382gjts@gmail.com

GitHub

hardybao

Antwort normalerweise innerhalb von 24 Stunden，komplexe Vorschläge werden in die Liste der folgenden Iterationen aufgenommen

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Einstiegsstufe

Grundlagen

Werkzeuge

Fortgeschrittene

Engineering-Linie

Architekturteil

Praxis

Skalierungslinie

Team-Teil

Kapitel des Superindividuums

Modellupdates: Was bedeuten sie für deine Arbeit?

Neu aufgenommene Meldungen

Erste Klasse (Flaggschiff)

Zeitachse der historischen Modelle

KI-Programmierwerkzeuge auf einen Blick

Cursor

Claude Code

v0

Windsurf

Aider

Figma

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Inhaltliche Überarbeitung · 2026-09-22

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