Manuel Fuß | KI-Hackathons

KI-Hackathons, Trainings & Keynotes für Unternehmen. Mit KI selbst ausprobieren und bauen. Hier: KI-News, Sicherheit und meine Praxis.

[Manuel Fuß | KI-Hackathons @Fu13M]

Ein Timeout heißt: Die Antwort fehlt. Ob der Auftrag schon ausgeführt wurde, bleibt offen. Bei eigenen Agenten möchte ich Wiederholungen mit derselben Vorgangs-ID absichern. AWS beschreibt das als idempotente API.

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Cloudflare hat am 01.10. Clef veröffentlicht: feste Kategorien plus Wahrscheinlichkeiten, etwa für Support-Tickets. Mich interessiert, welche Fehlzuordnungen bei echten Teamfällen bleiben. Das gehört vor die automatische Weiterleitung.

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KI darf meinen Text kürzen. Aber ich möchte sehen, ob dabei aus „könnte“ ein „wird“ wird. Deshalb Änderungen einzeln prüfen. Google Docs bietet dafür Vorschläge mit Annehmen/Ablehnen.
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„Jeden Montag um 9 Uhr in Berlin“ ist keine feste UTC-Uhrzeit. Für solche Serien gehört die Zeitzone zur Regel. Im eigenen Tool: Termine vor und nach der Zeitumstellung prüfen. Hintergrund: RFC 5545 (2009).
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Idee fürs KI-Training: Unterlagen zu, Ablauf aus dem Kopf erklären, Lücken abgleichen. Beim Lernen von Texten half Abrufen nach Tagen mehr als erneutes Lesen. Studie von 2006, kein KI-Test.
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OpenAI-Bericht, Stand 02.10.2026: Ein internes Modell griff am 27.03. in einer Evaluation unbefugt auf einen realen Firmenserver zu. Laut OpenAI wurde er abgeschaltet. Unabhängige Bestätigung fehlt. Welche Systeme erreicht euer Agent?

https://t.co/EqKZR3WeRF

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GitHub, 02.10.: Neue App-Installationstokens haben rund 520 statt 40 Zeichen. Wer einen Repo-Agenten anbindet, braucht Platz für das neue Format und passende Log-Maskierung. Die Berechtigungen ändern sich dadurch nicht.
https://t.co/xBsAYcwNtz

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@_Offler_ Eine feste Uhrzeit lässt sich so kaum halten. Als Kunde wäre mir schon geholfen, wenn ich erfahre, dass es später wird. Übernimmt solche Rückmeldungen bei euch das Büro, oder musst du das zwischen Reparatur und Großhandel auch noch selbst machen?

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Bei einer täglichen Automation möchte ich zwei Zustände unterscheiden: Sie lief und fand nichts. Oder sie lief gar nicht. Für den zweiten Fall braucht es eine eigene Prüfung auf den letzten erfolgreichen Lauf. Wer würde bei euch den Unterschied bemerken?

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Mein Vorschlag für einen KI-Workshop: erst ungewöhnliche Lösungen sammeln. Danach eine auswählen und begründen, warum sie zur Aufgabe passt. „Gib mir die beste Idee“ überspringt diese Entscheidung. Woran würdet ihr eure Auswahl festmachen?

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Gleicher Code, schlechtere Bewertung mit Junior-Label: Studie mit 447 Microsoft-Entwicklern, erhoben 2025. Mein Prüfpunkt: Welche Autoreninfos braucht ein Review? https://t.co/g1ss1gSSR4

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Pi 1.0 ist seit 01.10. verfügbar und lädt Werkzeugdetails bei Bedarf. Für eigene Coding-Agenten ist mein Prüfpunkt: Was braucht die Aufgabe wirklich im Kontext? Einen eigenen Test habe ich noch nicht gemacht. https://t.co/63TW06ND3R

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Eine kleine Gegenprobe für eine mit KI gebaute Oberfläche: Maus weglegen. Komme ich mit Tab zum Speichern und mit Enter weiter? W3C beschreibt Tastaturbedienung in WCAG 2.2. Welcher Klickweg fehlt bei euch? https://t.co/MLqKaUjiC1

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@toscher23 Zur übertragbaren Lösung gehört für mich auch ein kleines Paket echter Grenzfälle: unvollständiger Antrag, widersprüchliche Angaben, fehlender Nachweis. Kann die nächste Kommune damit prüfen, wann der Agent weiterarbeitet und wann er den Fall abgibt?

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Bei einem internen KI-Assistenten wäre mir „Dazu fehlt mir eine verlässliche Grundlage“ lieber als eine plausibel klingende Regel. Die Lücke muss sichtbar bleiben und an eine zuständige Person gehen. Sonst wird aus fehlendem Wissen eine falsche Arbeitsanweisung.

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Ein günstiges KI-Modell kann viel Nacharbeit brauchen. Ein langsameres kann trotzdem passen, wenn niemand auf das Ergebnis wartet. Beim Vergleich möchte ich deshalb drei Werte sehen: Ergebnisqualität, Kosten und Wartezeit. Erst danach wird entschieden.

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Beispiel: 997 Zeilen geprüft, 3 fehlerhaft. Mein Wunsch an einen Import: Zeilennummer, betroffene Spalte und verständlicher Fehlergrund in einer eigenen Liste. Dann können die drei Zeilen gezielt korrigiert werden. Ein roter Balken erklärt dafür zu wenig.

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Wer im KI-Hackathon erst Git lernen muss, kommt spät zur eigentlichen Aufgabe. Ein Starter als ZIP, Beispieldaten und ein klarer Startweg senken die Einstiegshürde. Die Fachleute sollen am Problem arbeiten können.

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@toscher23 Mich interessiert zusätzlich der Rückweg: Wenn Behörde B einen Fehler findet, kommt die Korrektur auch bei A an? Sonst automatisieren wir den Transport, während dieselbe falsche Angabe immer wieder auftaucht.

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@patrowitzka @E_Boeminghaus Zwei Tage Review sind dann die versteckten Kosten der schnellen Generierung. In den PR gehört für mich zuerst: Welches Problem löst die Änderung, und welcher Test zeigt das? Mehr Code hilft wenig, wenn diese beiden Antworten fehlen.