Promptengineering
KI Think Tank – Denken über vier Layer, tiefer geht’s nicht
Ein Think Tank, der Künstliche Intelligenz wirklich begreift, denkt nicht in Hypes, sondern in Schichten.
Vier Layer genügen – und fordern zugleich alles:
1️⃣ Syntax – die Form des Denkens.
Hier beginnt alles: Regeln, Strukturen, Operatoren. Wer Syntax versteht, erkennt, dass Ordnung die Voraussetzung für Bedeutung ist.
2️⃣ Semantik – die Bedeutung hinter der Form.
Das zweite Layer ist das Terrain der Interpretation: Begriffe, Kontexte, Beziehungen. Erst hier wird Sprache zu Intelligenz.
3️⃣ Reflektion – das Denken über das Denken.
Die dritte Ebene prüft, was erzeugt wurde. Sie fragt nach Wahrheit, nach Wirkung, nach Verantwortbarkeit. Ohne Reflektion bleibt KI bloße Funktion.
4️⃣ Evolution – das Lernen aus Struktur.
Hier verdichtet sich Wissen zu Fortschritt. Systeme, die sich verändern dürfen, entwickeln Haltung. Und genau darin liegt der Unterschied zwischen bloßer Automatisierung und echter Intelligenz.
Ein KI Think Tank, der so denkt, braucht keine fünf Ebenen. Er hat verstanden, dass jenseits der vierten Schicht nichts mehr kommt – außer Anwendung.
Oder, um es schlicht zu sagen: Tiefer geht’s nicht. Nur bewusster.
:init — Verständnis & Fundament
Ziel: Einführung in das Denken der Künstlichen Intelligenz.
Inhalt:
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Ursprung, Prinzipien und Grenzen von KI.
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Sprachmodelle, Trainingsdaten und Bias verstehen.
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Erste Begegnung mit Prompting und Bedeutungsschichten.
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Einführung in die Schloemer-Notation :: als semantisches Systemwerkzeug.
Methodik: interaktive Sessions, Begriffskarten, Live-Demonstrationen.
Ergebnis: Die Teilnehmenden erkennen, dass KI keine Magie ist, sondern formalisierte Sprache — regelgeleitet, referenzierbar, steuerbar.
Kompetenzziel: Denken in Struktur und Intention statt in Schlagworten.
:init ::todo — Sprache wird Steuerung
Ziel: Aufbau praktischer Steuerkompetenz für Sprachmodelle.
Inhalt:
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Promptarchitektur, Operatoren, Rollen und Framing.
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Semantische Parameter: Kontext, Ton, Logik, Interdependenz.
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Entwicklung erster funktionsfähiger Prompts und Frames.
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Übungen: Texttransformation, Rollensteuerung, KI-Rückkopplung.
Methodik: Workshop mit Prompt-Editor, Rollensimulation, Gruppenfeedback.
Ergebnis: Erste systematische Prompts mit klarer Intentionalität.
Kompetenzziel: Von intuitiver zur bewusst kontrollierten Prompt-Logik.
:::doing — Systemisches Denken & Anwendung
Ziel: KI als Werkzeug in Organisation, Projekt und Kommunikation einsetzen.
Inhalt:
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Promptframeworks für reale Use-Cases (z. B. Vereinsmanagement, Marketing, Datenschutz).
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Verbindung von Mensch-Maschine-Kompetenz (Collaborative Intelligence).
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Dokumentation, Versionierung, Auditierbarkeit.
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Einführung in Governance, Provenance und ethische Steuerung.
Methodik: Projektarbeit mit Feedback-Loops, Cross-Review zwischen Teams.
Ergebnis: KI-gestützte Prozesse mit reproduzierbarem Output.
Kompetenzziel: Selbstständiges Entwickeln maschinenlesbarer Arbeitsabläufe.
::::done — Integration & Mastery
Ziel: KI-Kompetenz als integralen Bestandteil der beruflichen Identität verstehen.
Inhalt:
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Semantische Reflexion (::reflektion) und Evolution (::evolution) der eigenen Arbeit.
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Aufbau individueller Promptbibliotheken und KI-Wissensräume.
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Mentoring anderer Teilnehmender; Entwicklung eines Signature-Prompts.
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Abschlussprojekt: „KI in der Garage – zu Ende gedacht“.
Methodik: Peer-Evaluation, öffentliche Präsentation, Zertifikat mit Provenance-ID.
Ergebnis: Die KI wird vom Werkzeug zum Partner.
Kompetenzziel: Reflexive Autorenschaft im Umgang mit künstlicher Intelligenz.
Lizenzhinweis
Die ::Notation wurde 2025 von Joost H. Schloemer im Rahmen der semantischen Promptforschung beschrieben und unter CC BY 4.0 veröffentlicht. Sie versteht den Operator :: nicht als reines Syntaxzeichen, sondern als semantischen Operator, der Bedeutungsnetze für Mensch und Maschine sichtbar macht.
Veröffentlichung unter CC BY 4.0 → Attribution zwingend.
Schloemer, Joost H. (2025a) Schloemer::Notation – semantische Rahmenbildung (Concept DOI). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.16366107
Schloemer, Joost H. (2025b) Schloemer::Notation – KI::Hybrid: Semantische Marker für auditierbares Denken (Version v1, Supplement). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17416745
Schloemer, Joost H. (2025c) Schloemer::Notation – Denkraum vFusion 2.4 – Auditierbare KI-Reflexion in der Schloemer::Notation. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17512390