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Einführung in JSON Prompting

Grundlagen und Ziele des Kurses

Grundbegriffe und Bausteine des JSON-Promptings

Konzeption und Strukturierung

Entwurf robuster JSON-Schemas für Prompts

Fehlertoleranz und Validität in JSON-Prompts

Referenzen und Abhängigkeiten sauber organisieren

Validierung, Test und Automatisierung

Validation-Workflows und Testfälle

Integration in Tooling und Pipelines

Fortgeschrittene Muster und Sicherheit

Kompositionsmuster und Modularität

Sicherheit, Robustheit und Missbrauchsprävention

Anwendungsfälle und Praxis

Fallstudien: Extraktion, Transformation, Steuerung

Leistungsoptimierung und Kostenkontrolle

Anwendungsfälle: Wiederverwendbare Prompt-Bausteine

Quizmodule

Quiz 1: Grundlagen von JSON-Prompting

Quiz 2: Dokumentstruktur und Referenzen

Quiz 3: Schema-Design

Quiz 4: Validierung und Tests

Quiz 5: Fehlertoleranz und Robustheit

Quiz 6: Tooling und Automatisierung

Quiz 7: Fortgeschrittene Muster

Quiz 8: Anwendungsfälle und Metriken

Abschluss und Feedback

Abschlussüberblick und nächste Schritte

Kursfeedback – Zufriedenheit und Relevanz

Kursfeedback – Lernziele und Verbesserungen

JSON Prompting: Strukturierte, valide Prompts für KI-Modelle ist dein praxisorientierter Leitfaden, um Large Language Models zuverlässig, reproduzierbar und kosteneffizient zu steuern. Statt freier Texte nutzt du klar definierte JSON-Schemas, um Anforderungen, Randbedingungen und erwartete Ausgaben präzise zu beschreiben. So erzielst du deterministischere Ergebnisse, vereinfachst die Validierung und integrierst Prompts direkt in deine bestehenden Data- und CI/CD-Workflows. Der Kurs führt dich von den Grundlagen über robustes Schema-Design bis zu fortgeschrittenen Mustern wie Modularität, Referenzen, Versionierung und Sicherheitskontrollen. Du lernst, wie du Parser-Fehler vermeidest, atomare Antworten erzwingst, Idempotenz sicherstellst und mehrsprachige Felder konsistent verwaltest. Mit realen Fallstudien zu Extraktion, Transformation und Agentensteuerung baust du wiederverwendbare Bausteine, die in Produktivumgebungen bestehen. Ergänzt durch Tests, Linting, Telemetrie und Kostenkennzahlen erhältst du ein vollständiges Toolkit, um JSON-basierte Prompts professionell zu entwickeln, zu testen und zu betreiben.

JSON Prompting: Strukturierte, valide Prompts für KI-Modelle

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    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>JSON Prompting: Strukturierte, valide Prompts für KI-Modelle vermittelt einen systematischen Ansatz, um komplexe, reproduzierbare und belastbare Prompts im JSON-Format zu entwerfen. Der Kurs startet mit den grundlegenden Begriffen und Zielen: von Schema, Struktur und Validität über Determinismus bis hin zur Reproduzierbarkeit in realen KI-Workflows und Tools. Teilnehmende lernen, Einsatzszenarien zu identifizieren und die Bausteine von JSON-Prompts präzise zu definieren, sodass Ausgaben verlässlich parsebar sind und sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lassen.</p>
<p>Im Schwerpunkt Konzeption und Strukturierung werden robuste JSON-Schemas entwickelt: rollenbasierte Segmente, klare Constraints, Beispiele, optionale und obligatorische Felder mit Default-Werten sowie Metadaten wie Versionierung, Locale und Zeitstempel. Darauf aufbauend adressiert der Kurs Fehlertoleranz und Validität, etwa durch strikte Typisierung, zulässige Wertebereiche, das Erzwingen atomarer Antworten und deterministische Felder für Idempotenz. Ein weiterer Fokus liegt auf sauber organisierten Referenzen und Abhängigkeiten, um Redundanzen zu reduzieren und Konsistenz zu sichern.</p>
<p>Der Abschnitt Validierung, Test und Automatisierung führt in praktikable Validation-Workflows ein, einschließlich JSON-Schema-Validierung, Linting, Golden Prompts, Regressionstests sowie der Erkennung von Konflikten bei mehrsprachigen Feldern und strikten Formatvorgaben. Teilnehmende integrieren diese Prozesse in moderne Toolchains: CI/CD-Checks für Prompt-Änderungen, automatisierte Prompt-Generierung aus Vorlagen sowie Protokollierung, Telemetrie und Feedback-Schleifen, die kontinuierliche Verbesserung ermöglichen.</p>
<p>Fortgeschrittene Muster behandeln Komposition und Modularität mit Vorlagen, Partials, Vererbung und versionierten Modulen. Der Kurs zeigt, wie Referenzen das Kontextfenster schonen und Änderungen kontrolliert ausgerollt werden. Zudem werden Sicherheits- und Robustheitsaspekte vertieft: Eingabesanitisierung, Escape-Strategien, klare Grenzen hinsichtlich zulässiger Operationen und auditierbare Prozesse mittels unveränderlicher Logs und Signaturen.</p>
<p>In der Praxisphase illustrieren Fallstudien die Umsetzung: striktes Output-JSON für Informations-Extraktion, definierte Feld-Mappings für Transformationen sowie Agentensteuerung über JSON-Kommandos und Policies. Leistungsoptimierung und Kostenkontrolle runden den Anwendungsbezug ab, etwa durch minimalistische Schemas zur Tokenreduktion, Caching von Teilantworten und die Messung zentraler Metriken wie Genauigkeit, Konsistenz, Latenz und Kosten. Quizmodule zu Grundlagen, Struktur, Schema-Design, Validierung, Fehlertoleranz, Tooling, fortgeschrittenen Mustern sowie Anwendungsfällen sichern den Lernfortschritt.</p>
<p>Zum Abschluss konsolidiert der Kurs die Leitprinzipien, bietet praxisnahe Checklisten für den Produktionseinsatz und verweist auf weiterführende Ressourcen und Standards. Strukturierte Feedbackmodule erfassen Zufriedenheit, Relevanz und Zielerreichung und liefern Impulse für die nächsten Schritte, damit Teilnehmende ihre JSON-basierten Prompts nachhaltig professionalisieren und in skalierbare, sichere KI-Pipelines überführen.</p>
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