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Gesamtkatalog

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Fachkatalog Recht

Catalogue de droit

Agrawal A: Building Software with Vibe
Coding

Building Software with Vibe Coding

From idea to production with AI (English Edition)

Start in die AI-zentrierte Softwareentwicklung mit Bolt.new

- Die Prinzipien der Prompt-getriebenen Softwareentwicklung kennenlernen und erproben

- Mehr Produktivität und Flow mit der leistungsfähigen KI-Coding-Plattform

- Fitness-Tracker, Movie Explorer und Co.: ohne technische Hürden zur funktionierenden Web-App 

KI-gestütztes Coden und cloudbasierte Tools verändern schon heute, wie moderne Anwendungen entwickelt werden. Bolt.new, ein leistungsstarker KI-Agent von StackBlitz, der direkt im Browser läuft, vereinfacht den Entwicklungsprozess dramatisch. Bolt.new ermöglicht Ihnen, Prototypen in kürzester Zeit zu erstellen, intelligent zu debuggen und Software sicher bereitzustellen - ganz ohne lokales Setup. 

Ob Sie neu in der Full-Stack-Entwicklung sind oder Ihren Workflow optimieren möchten: Dieser verständliche Leitfaden führt Sie von den Grundlagen von JavaScript und React bis hin zur Bereitstellung anspruchsvoller Anwendungen mit Bolt.new und StackBlitz.

Web-Apps mit KI planen, entwickeln und betreiben

Vibe Coding mit Bolt

Günter Neumann

Sechs Chatbots im Vergleich. Mehr Transparenz bei Rechtsfragen.

Unser Recht per KI - Kompendium

30 Minuten

KIs mit den richtigen Prompts steuern
 30 Minuten Prompting bietet eine kompakte und praxisnahe Einführung in die Kunst des Prompting. Erfahren Sie, wie Sie KI effektiv steuern können, welche Arten und Techniken es gibt und wie Sie Ihre eigene Prompt-Bibliothek aufbauen. Von allgemeinen Tipps und Beispielen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Chain-of-Thought und systematischen Prompt-Workflows - dieses Buch deckt alles ab.Mit Anwendungsfällen aus verschiedenen Branchen und Lösungsansätzen für Herausforderungen lernen Sie, Prompts gezielt einzusetzen und KI-Interaktionen zu optimieren. Ideal für alle, die in kurzer Zeit ihre Prompting-Fähigkeiten ausbauen wollen!

30 Minuten Prompting

Use generative AI at work without producing slop or losing trust Unsloppable: How to Leverage AI Without Outsourcing Your Thinking is a practical guide to using ChatGPT, Claude, and Gemini for better business writing and clearer thinking. Learn to create emails, reports, proposals, and presentations that reflect your expertise and earn your readers' trust. Former Google Cloud AI director Valliappa Lakshmanan, PhD, explains why large language models produce generic prose and invented facts--and what you can do about it. Through worked examples and practical checklists, he shows you how to avoid AI slop: content that looks polished but lacks the substance, accuracy, or judgment your readers need. Unsloppable opens with a six-item prompt checklist designed to ensure generated content reflects the writer's own point of view rather than generic output. Subsequent chapters cover tool selection, avoiding common rookie mistakes, owning the narrative across long-form content, curating context, and synthesizing multiple sources. The book concludes with a recommended end-to-end workflow for creating content that balances productivity gains against the risk of AI slop. Readers will also find: <ul> <li>A clear framework for balancing trust and productivity when integrating generative AI into everyday professional communications and deliverables</li> <li>Guidelines for writing better AI prompts using six essential elements: audience, purpose, task, viewpoint, format, and constraints</li> <li>Suggestions on AI tools for your work that enable you to customize AI to your voice by suppling the sources, context, and instructions they need</li> <li>An approach that uses AI as a sparring partner to explore alternatives, challenge assumptions, and develop recommendations you can defend</li> <li>Ways to check facts and citations, spot AI hallucinations, and catch weak reasoning before it reaches your readers</li> <li>A repeatable workflow that matches the effort to the stakes, from routine updates to presentations that shape important decisions</li> </ul> Written for professionals without a technical background--including business leaders, lawyers, policymakers, healthcare professionals, educators, journalists, and consultants--Unsloppable equips anyone who uses generative AI at work with the specific methods needed to produce trustworthy content and avoid the reputational cost of AI slop.

How to Leverage AI Without Outsourcing Your Thinking

Unsloppable

You are not using worse AI than everyone else. You are asking it worse.

Most people treat AI like a vending machine. Put in a request, take out whatever falls down the chute, shrug when it is mediocre. Then they blame the model.

Matt Lane spent twenty years in warehouse and distribution operations, the last decade running a warehouse floor. He has no computer science degree. What he has is a manager's instinct for the difference between a process that works and a process that only looks busy. In August 2025, laid off with no plan, he pointed that instinct at AI.

What came out is this book: a repeatable system for getting expert-level thinking out of any AI model, on demand, without luck and without tricks.

WHAT IS INSIDEThe 7-Step Architect Framework - The backbone. A structure you attach to any important prompt that forces the model to state its assumptions, name what it does not know, reason through the problem, and critique its own weakest point before you ever read the answer.
The Decision Framework - The chapter nobody else writes. Not every task needs a heavyweight method. This tells you exactly when the simple approach is enough and when you need to escalate, so you stop burning time and tokens on overkill.
Advanced Reasoning Patterns - Tree-of-Thoughts, ReAct, Self-Consistency, and Meta-Prompting, each with the specific problem it solves and the situations where it is the wrong tool.
Multi-Agent Collaboration - Researcher plus Critic plus Synthesizer. Planner plus Executor plus Verifier. Adversarial debate with a judge. Working setups, not theory.
Cost and Value, Honestly - A straight table of what each approach actually costs in tokens and time, and what a twenty-dollar-a-month operator can realistically run versus a two-hundred-dollar one.
Making AI Communicate Visually - How to get charts that decide something instead of charts that decorate, with worked figures showing exactly what separates the two.



WHO THIS IS FOR

Business owners who are excellent at their business and lost in the AI conversation. Operators who need output they can defend to a room. Builders who are tired of prompt lists that stop working next month. Anyone who suspects there is more in these tools than they have been getting, and is right.

The frameworks are model-agnostic. They work on ChatGPT, Claude, Gemini, and whatever ships next quarter, because they are about how to structure thinking, not which button to press.

READ THIS INSTEAD OF COLLECTING PROMPTS

A prompt solves today. A framework solves the next thousand days.

This book hands you the frameworks, the decision rules for choosing between them, and the honest limits of each, written by someone who learned to run systems on a distribution floor, where a process that only works when you are lucky is not a process at all.

Stop prompting. Start architecting.

Stop prompting - Start architecting

The Architects Playbook

Einrichtung und Werkzeuge
 Richten Sie LLMs ein und lernen Sie, die Modelle mit Python in Gebrauch zu nehmen. Machen Sie sich mit dem Werkzeugkasten vertraut, der dazu gehört: Mit der OpenAI- und anderen APIs, Hugging Face, LangChain u. v. m. stellen Sie die Modelle in Ihren Dienst.
 RAGs mit Vektordatenbanken
 Wenn große Sprachmodelle auf gut aufbereitete Unternehmensdaten treffen, lassen sich wahre Schätze heben. Lernen Sie, Vektordaten einzurichten, um große Datenmengen bereitzuhalten. Praxisnah von der Datenaufbereitung bis zur Abfrage.
 Agentensysteme
 Ihre KI-Anwendung soll nicht nur Antworten schreiben, sondern sich gewinnbringend in bestehende Arbeitsabläufe einbringen. Lernen Sie nützliche Frameworks dafür kennen und meistern Sie das magische Dreieck aus Autonomie, Flexibilität und Zuverlässigkeit. So erstellen Sie wirklich nützliche und intelligente Systeme!

RAG-Anwendungen und Agentensysteme mit Vektordatenbanken und LLMs

Generative KI mit Python

Animals

Alle Werkzeuge und Techniken für die praktische Arbeit mit LLMs

- Das Handbuch für das intuitive Verständnis von LLMs: Mit zahlreichen Visualisierungen, die Konzepte schnell zugänglich machen

- Themen sind die Sprachverarbeitung - Textklassifikation, Suche oder Cluster - und die Sprachgenerierung - vom Prompt Engineering bis zur Retrieval Augmented Generation (RAG)

- Die Autoren haben mit ihren beliebten Blogs Millionen von Entwickler*innen geholfen, Machine Learning und KI zu verstehen

Diese umfassende und anschauliche Einführung in die Welt der LLMs beschreibt sowohl konzeptionelle Grundlagen als auch konkrete Anwendungen und nützliche Tools. Tauchen Sie in das Innenleben von LLMs ein und erkunden Sie ihre Architekturen, Einsatzbereiche, Trainingsmethoden und Feintuning-Techniken. Mit seiner einzigartigen Mischung aus intuitiv verständlichen Illustrationen und praxisbezogenen Erläuterungen ist dieses Buch die ideale Ausgangsbasis für alle, die die Möglichkeiten von KI-Systemen voll ausschöpfen möchten.

Sie lernen, vortrainierte Transformer-LLMs von Hugging Face für Anwendungsfälle wie das Verfassen von Texten oder für Inhaltszusammenfassungen einzusetzen. Sie erfahren außerdem, wie Sie Suchsysteme erstellen und vorhandene Bibliotheken und vortrainierte Modelle für Textklassifikation, Suche und Clustering nutzen.

- Verstehen Sie die Architektur von Transformer-basierten Sprachmodellen, die bei der Textgenerierung und -repräsentation hervorragende Ergebnisse liefern

- Entwerfen Sie fortgeschrittene LLM-Pipelines, um Textdokumente zu clustern und die darin enthaltenen Themen zu erforschen

- Erstellen Sie semantische Suchmaschinen, die über den Abgleich von Schlagwörtern hinausgehen und auf Methoden wie Dense Retrieval und Reranking basieren

- Lernen Sie, wie Sie generative Modelle optimal einsetzen - vom Prompt Engineering bis hin zur Retrieval Augmented Generation (RAG)

- Entwickeln Sie ein tieferes Verständnis dafür, wie LLMs trainiert und für spezifische Anwendungen optimiert werden, beispielsweise durch Feintuning generativer Modelle, Contrastive Fine-Tuning und In-Context-Learning

Sprache mit KI verarbeiten und generieren

Praxisbuch Large Language Models

In the constantly changing field of artificial intelligence, effective communication and prompt engineering have become essential for developers, researchers, and tech enthusiasts to guide and improve AI. Optimizing Prompt Engineering for Generative AI provides in-depth insight into the techniques and skills needed to create prompts that enhance the performance and relevance of conversational AI systems. 
Intended for AI practitioners, technology developers, and academics, this book serves as both a foundational text for newcomers and a detailed guide for experienced professionals seeking to refine their skills. 
This book equips readers with the knowledge to effectively design, test, and refine AI prompts that lead to more accurate, engaging, and ethically aligned AI interactions. From the basics of prompt construction to advanced techniques for specific industries, the content covers a broad spectrum. Each chapter builds on the previous one, starting with an introduction to the fundamental concepts of prompt engineering, moving through detailed discussions on crafting effective prompts, and concluding with insights into future trends and ethical considerations. 
Through a blend of theoretical explanations, practical applications, case studies, and hands-on exercises, the coverage ensures that readers not only understand the principles of prompt engineering but also know how to apply these principles effectively. By the end of this journey, readers will be equipped to enhance the capabilities of AI systems, making them more responsive, intuitive, and beneficial in a variety of real-world settings. 
This book is not just a manual; it's a pathway to mastering the art of conversational AI, designed to foster an innovative approach to AI interactions that are as transformative forward-thinking.

Optimizing Prompt Engineering for Generative AI

Build AI that thinks in context using semantic blueprints, multi-agent orchestration, memory, RAG pipelines, and safeguards to create your own Context Engine
Free with your book: DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader*
Key Features:
- Design semantic blueprints to give AI structured, goal-driven contextual awareness
- Orchestrate multi-agent workflows with MCP for adaptable, context-rich reasoning
- Engineer a glass-box Context Engine with high-fidelity RAG, trust, and safeguards
Book Description:
Generative AI is powerful, yet often unpredictable. This guide shows you how to turn that unpredictability into reliability by thinking beyond prompts and approaching AI like an architect. At its core is the Context Engine, a glass-box, multi-agent system you'll learn to design and apply across real-world scenarios.
Written by an AI guru and author of various cutting-edge AI books, this book takes you on a hands-on journey from the foundations of context design to building a fully operational Context Engine. Instead of relying on brittle prompts that give only simple instructions, you'll begin with semantic blueprints that map goals and roles with precision, then orchestrate specialized agents using the Model Context Protocol. As the engine evolves, you'll integrate memory and high-fidelity retrieval with citations, implement safeguards against data poisoning and prompt injection, and enforce moderation to keep outputs aligned with policy. You'll also harden the system into a resilient architecture, then see it pivot across domains, from legal compliance to strategic marketing, proving its domain independence.
By the end of this book, you'll be equipped with the skills to engineer an adaptable, verifiable architecture you can repurpose across domains and deploy with confidence.
*Email sign-up and proof of purchase required
What You Will Learn:
- Develop memory models to retain short-term and cross-session context
- Craft semantic blueprints and drive multi-agent orchestration with MCP
- Implement high-fidelity RAG pipelines with verifiable citations
- Apply safeguards against prompt injection and data poisoning
- Enforce moderation and policy-driven control in AI workflows
- Repurpose the Context Engine across legal, marketing, and beyond
- Deploy a scalable, observable Context Engine in production
Who this book is for:
This book is for AI engineers, software developers, system architects, and data scientists who want to move beyond ad hoc prompting and learn how to design structured, transparent, and context-aware AI systems. It will also appeal to ML engineers and solutions architects with basic familiarity with LLMs who are eager to understand how to orchestrate agents, integrate memory and retrieval, and enforce safeguards.
Table of Contents
- The Semantic Blueprint: From Prompt to Context
- Building a Multi-Agent System with MCP
- Building the Context-Aware Multi-Agent System
- Assembling the Context Engine
- Hardening the Context Engine
- Building the Summarizer Agent for Context Reduction
- High-Fidelity RAG and Defense: The NASA-Inspired Research Assistant
- Architecting for Reality: Moderation, Latency, and Policy-Driven AI
- Architecting for Brand and Agility: The Strategic Marketing Engine
- The Blueprint for Production-Ready AI

Move beyond prompting to build a Context Engine, a transparent architecture of context and reasoning

Context Engineering for Multi-Agent Systems

Hype und Realität
 Die KI-Tools versprechen viel: Die ersten Ergebnisse sind beeindruckend, doch nach einer Weile macht sich eine gewisse Ernüchterung breit. Michael Kofler, Bernd Öggl und Sebastian Springer teilen ihre Erfahrungen mit Ihnen, erklären die Zusammenhänge und machen Sie auf mögliche Fallstricke aufmerksam. Sie lernen, wie Sie die KI-Helfer richtig einsetzen, um ihr Potenzial auszuschöpfen.
 Agenten für alle Aufgaben
 Von den Autovervollständigungen des GitHub Copilots bis zur Arbeit mit Claude AI oder Mistral Vibe, vom Debugging kleiner Scripts bis zum Refactoring einer ganzen Codebasis, vom Datenbankdesign bis zur Entwicklung eigener Apps mit LangChain: Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen aktuellen Überblick über alle Aspekte der KI-(R)evolution.
 MCP, Skills und die Zukunft
 KI ist schon längst nicht mehr in das Chat-Fenster eingesperrt. Über MCP-Server steuert Ihre KI verschiedene Tools, recherchiert selbstständig im Internet ... und löscht auch mal die Datenbank in Prod, wenn Sie nicht aufpassen. Der verantwortungsvolle Umgang mit diesen Werkzeugen ist daher wichtiger denn je. Nur was Sie verstehen, können Sie richtig einsetzen.

Das Praxisbuch für die Softwareentwicklung

Coding mit KI

Den KI-Assistenten zur Code-Vervollständigung und -Generierung optimal nutzen

- Erstellen, testen, dokumentieren, erklären und reparieren Sie Code mit GitHub Copilot

- Lernen Sie neben der Inline- auch die Chat-Schnittstelle von GitHub Copilot kennen

- Unabhängig von der verwendeten Programmiersprache oder dem verwendeten Framework

- Sowohl für Programmiereinsteiger*innen als auch für Fortgeschrittene geeignet

Dieser praktische Leitfaden zeigt Schritt für Schritt die Verwendung von GitHub Copilot, einem Tool, das GenAI mit Pair Programming kombiniert. Sie lernen, wie Sie mit dem KI-Assistenten schneller besseren Code schreiben, mühelos Tests generieren und in jeder Entwicklungsphase ausgefeilte Dokumentationen erstellen. Neben den Grundlagen stellt Brent Laster Ihnen auch fortgeschrittene Anwendungsmöglichkeiten vor, darunter Copilot Edits, den Agentenmodus und Copilot Vision.

Das Buch richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, Tester, DevOps-Engineers und Software-Experten aller Erfahrungsstufen. Ganz gleich, ob Sie mit Python, JavaScript oder einer anderen Sprache arbeiten - dieses Buch hilft Ihnen dabei, KI sicher in Ihren Entwicklungsworkflow zu integrieren und dadurch deutlich produktiver zu werden.

- Nutzen Sie die Codevervollständigung und die Chat-Oberfläche, um Routineaufgaben zu automatisieren

- Erstellen Sie schnell und einfach vollständige Funktionen, Tests und Dokumente mit Prompts in natürlicher Sprache

- Optimieren Sie die Ergebnisse der KI durch Kontext und Prompts, um maßgeschneiderte Lösungen zu erhalten

- Arbeiten Sie direkt in GitHub mit Repositorys, Pull Requests und Issues

- Erfahren Sie, wie sich die Funktionalität von Copilot durch GitHub Extensions ergänzen lässt und wie Sie eigene Erweiterungen erstellen

Maximieren Sie Ihre Produktivität mit KI-Pair-Programming

Einführung in GitHub Copilot

Produktivere Teams mit ChatGPT und Co.
 
 <ul>
 
 <li>Einstieg in die Arbeit mit Sprachmodellen: für alle, die erste Erfahrungen sammeln und die Zusammenarbeit im Projektteam verbessern möchten.</li>
 
 <li>Effektives Prompting, so geht's: mit bewährten Techniken zu guten Ergebnissen.</li>
 
 <li>Den Informationsfluss verbessern: Mit weniger Aufwand aussagekräftige Anforderungen und Dokumentationen erstellen und aktuell halten.</li>
 
 <li>Mit ChatGPT das Verständnis von Code erleichtern und die Codestruktur verbessern. </li>
 
 </ul>
 
 Large Language Models wie ChatGPT werden schon heute produktiv in der Softwareentwicklung eingesetzt. Developer, Projektmanagerinnen und Architekten kommen nicht umhin, sich mit diesen neuen Möglichkeiten auseinanderzusetzen. 
 
 Patrick Schnell bietet einen praktischen Einstieg in die Arbeit mit diesen Sprachmodellen. Pragmatisch und ohne Panikmache beschreibt er, wie Teams diese Tools nutzen können, um die Qualität ihrer Codebasis zu verbessern, den Informationsfluss im Projektteam zu optimieren und Projekte besser zu steuern. 
 
 Gerade gute Anforderungsdefinitionen und Dokumentationen spielen für die Zusammenarbeit im Team eine wichtige Rolle. Patrick Schnell demonstriert, wie ChatGPT &amp; Co. bei diesen oftmals ungeliebten Aufgaben entlasten können. Der Autor zeigt darüber hinaus, wie Sie mithilfe von ChatGPT die Qualität von Code überprüfen und ein Verständnis der Codebasis - gerade auch für neue Teammitglieder - erleichtern. Die zu Beginn des Buchs beschriebenen Techniken des Prompting können Sie auch für andere Aufgaben nutzen.

Mit KI Codequalität, Anforderungen und Dokumentation verbessern

ChatGPT in Softwareprojekten

Building Software with Vibe Coding

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