Ein Harness schließt die Schleife

In Gesprächen mit Freunden merke ich, daß viele beim Einsatz von LLMs noch nicht über das Chatfenster hinauskommen. Man öffnet ChatGPT im Browser oder OpenWebUI, stellt eine Frage und bekommt eine Antwort. Dann versucht man, mit besseren Prompts bessere Antworten zu bekommen. Als Ersatz für ein Google-Suchfenster ist das oft brauchbar. Wenn ich aber Code, ein Dokument oder ein anderes Arbeitsergebnis haben will, ist das umständlich. Ich muß dem Modell das Material hinterhertragen und seine Antworten von Hand in die Arbeitsumgebung übertragen. Ich bin die Zwischenablage mit Beinen. Für solche Aufgaben verwende ich einen Harness, etwa OpenCode oder Codex . Die lassen das Modell in einem Projektverzeichnis Dateien lesen, schreiben und Programme ausführen. Damit kann es sich Kontext beschaffen, Dateien erzeugen und Ergebnisse prüfen. Der entscheidende Schritt ist die Schleife zwischen Modell und Arbeitsumgebung. Tool Calling Ein Modell führt selbst keine Programme aus. Es kann aber einen…