Context Engineering: Warum gute Prompts nicht mehr reichen

Episode von KI kann alles? Fast! von Technologisches Institut für angewandte künstliche Intelligenz GmbH · 10. September 2026 · 48 min

Gute Prompts allein reichen nicht mehr aus, wenn Large Language Models produktiv eingesetzt werden sollen. Entscheidend wird zunehmend, welches Wissen ein Modell bekommt, wann es dieses Wissen bekommt und welche Werkzeuge ihm zur Verfügung stehen.

Lucas Moskau spricht mit Lukas Volk, Senior Software Developer & Data Engineer bei TIKI, darüber, warum Context Engineering als Weiterentwicklung des klassischen Prompt Engineerings gerade zu einem zentralen Thema in der Arbeit mit LLMs wird.

Anhand konkreter Beispiele aus der Softwareentwicklung erklären die beiden, warum mehr Kontext nicht automatisch bessere Ergebnisse bedeutet, welche Informationen dauerhaft verfügbar sein sollten und warum Modelle für unterschiedliche Aufgaben auch unterschiedliche Informationen benötigen.

Außerdem geht es um Skills und Progressive Disclosure, dauerhaft aktiven Kontext, Hooks und das Model Context Protocol (MCP). Lukas zeigt, wie Regeln für Code, sensible Daten und Verifikation so strukturiert werden können, dass ein Modell möglichst zuverlässig arbeitet, ohne mit unnötigen Informationen überladen zu werden.

Eine Folge über die Frage, wie aus einem leistungsfähigen Sprachmodell ein Werkzeug wird, das auch in produktiven Softwareprojekten kontrolliert, effizient und qualitativ hochwertig eingesetzt werden kann.

www.tiki-institut.com

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