Multi-Agent-Expertenprüfungs-Workflow für KI-Ausgaben
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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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Verwendung
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Referenzen
- Kategorie: productivity-Prompts
- Quelle: https://x.com/EXM7777/status/2025654339130527775
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