Der Kurs "Prompt Debugging und Optimierung" zeigt, wie Vibe Coder und KI-Entwickler systematisch fehlerhafte, ineffiziente oder inkonsistente Prompts analysieren, debuggen und optimieren. Diese Weiterbildung vermittelt alle Methoden für professionelles Prompt Debugging - von der Fehleranalyse über systematisches Testing bis zur kontinuierlichen Prompt-Verbesserung.
Inhalte (Auswahl)- Prompt Debugging Grundlagen: Fehlertypen, Ursachen und Diagnosestrategien
- Prompt Testing: systematisches Testen von Prompts und Ausgaben
- Ausgaben-Evaluation: KI-Ausgaben objektiv bewerten und verbessern
- Chain-of-Thought Debugging: Gedankenketten in Prompts analysieren und korrigieren
- Prompt-Versionierung: Prompts systematisch tracken und verwalten
- A/B-Testing für Prompts: Prompt-Varianten vergleichen und optimieren
- Automatisiertes Prompt Testing: Testing-Workflows aufbauen
- Prompt Debugging mit Evaluierungsframeworks: RAGAS, TruLens und Co.
Arbeitsweise
Diese Fortbildung ist als praxisnahes Debugging-Seminar konzipiert, in dem Teilnehmende eigene Prompts systematisch analysieren und verbessern. Trainer mit Prompt-Engineering- und KI-Testing-Erfahrung begleiten die Schulung.
Kompetenzen (Ergebnis)- Prompt-Fehler systematisch identifizieren und beheben
- Prompts durch Testing und Evaluation kontinuierlich verbessern
- Automatisierte Prompt-Testing-Workflows aufbauen
- Prompt-Versionierung professionell managen
- Evaluierungsframeworks für Prompt Debugging einsetzen
Berufsperspektiven und praktische Anwendung
Prompt-Debugging-Kompetenz ist für Vibe Coder, LLM Engineers und AI Software Engineers eine wichtige Spezialkompetenz. Absolventen entwickeln zuverlässigere und konsistentere KI-Anwendungen.
ZusammenfassungDieser Kurs vermittelt Prompt Debugging praxisnah für Vibe Coder. Von Fehleranalyse bis automatisiertem Testing werden alle Methoden direkt auf eigene Prompts und KI-Projekte angewendet.
Tools (Beispiele)Cursor, Claude, OpenAI API, LangSmith, RAGAS, Python, Jupyter, PromptFoo