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Multi-Agent-Expertenprüfungs-Workflow für KI-Ausgaben

Von Wikiprompt, der freien Prompt-Enzyklopädie

Machina
Beigetragen vonMachinaXQuelle

22. Feb. 2026

Multi-Agent-Expertenprüfungs-Workflow für KI-Ausgaben Ein Workflow zur Nutzung mehrerer Sub-Agenten mit echten Experten-Frameworks zur Überprüfung und Verbesserung von KI-Ausgaben, unter Nutzung von NotebookLM zur Extraktion von Expertenprofilen.

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Verwenden Sie 3-5 Sub-Agenten, um Claudes Arbeit gleichzeitig aus völlig unterschiedlichen Blickwinkeln zu überprüfen. Erstellen Sie Expertenprofile mit echten Frameworks: Option 1: Verwenden Sie bekannte Persönlichkeiten, deren Denkweise in den Trainingsdaten enthalten ist (z. B. ein Karpathy-artiger Agent, der Prompts auseinandernimmt, oder Ogilvys Prinzipien, um Texte zu verreißen). Option 2: Verwenden Sie NotebookLM, um eine Expertenkarte aus einem vertrauenswürdigen YouTube-Kanal, Blog, Newsletter oder Podcast-Transkripten zu extrahieren, einschließlich Frameworks, Entscheidungsmustern und Prinzipien. Laden Sie das Expertenmaterial in den OpenClaw-Speicher oder ein Claude-Projekt hoch. Ablauf: 1. Claude erstellt den ersten Entwurf. 2. Sub-Agent 1 überprüft durch die Linse von Experte A. 3. Sub-Agent 2 testet mit dem Framework von Experte B. 4. Sub-Agent 3 fängt ab, was andere übersehen haben. 5. Alle laufen gleichzeitig. 6. Claude verarbeitet das gesamte Feedback und baut neu auf. 7. Sie sehen nur die endgültige Version, die 3-5 Prüfrunden überstanden hat.

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Kategorien:productivity| twitter| sub-agents| expert-review

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