Erste Schritte mit KI-generierten Inhalten (AIGC)
Wie ich über eine erste AIGC-Pipeline denke, von Prompts über Review bis Publishing, und wie mich dieser Weg zu Elser AI geführt hat.
Was ist AIGC
AIGC steht für Inhalte, die mit Hilfe generativer KI entstehen: Text, Bilder, Code oder Video. Wie viele Builder habe ich mit Abend- und Wochenendexperimenten angefangen, um aus Prompts wiederholbare Abläufe statt Einmal-Demos zu machen.
Der Stack, den ich nutze
Für Text verwende ich die OpenAI API mit Systemprompts, die auf meinen Schreibstil abgestimmt sind. Für Bilder experimentiere ich mit Stable Diffusion und Flux. Im Produktalltag ändert sich der genaue Stack, aber die Schleife bleibt gleich: Prompt → Modell → Bewertung → Veröffentlichen.
Praktischer Workflow
- Input: ein Thema oder Outline
- Generierung: ein Entwurf mit strukturierten Prompts
- Review: menschliche Überarbeitung in der Schleife
- Publishing: automatisiertes Deployment über GitHub Actions
So lässt sich Output skalieren, ohne Urteilsvermögen zu verlieren.
Von Experimenten zu Elser AI
Genau diese Bausteine, Prompt-Design, Bewertung und das Ausliefern echter Workflows, haben mich zu Elser AI geführt. Ich wollte mit generativer KI in einem ernsthaften Produktkontext arbeiten, also an Systemen, die für echte Nutzer bestehen müssen.
Wie es weitergeht
Ich ziehe diese Schleife weiter enger, sowohl im Produkt bei Elser AI als auch in meinen öffentlichen Experimenten. Wenn du am Anfang stehst, investiere zuerst in Review und Messung, bevor du automatisierst. Erst dann wird aus einem interessanten Prompt eine verlässliche Pipeline.