Es gibt Programmierprojekte, die beginnen harmlos. Man möchte „nur mal eben“ ein paar Daten importieren. Danach möchte man „nur kurz“ die Nachrichten historisieren. Dann wäre es „eigentlich praktisch“, wenn neue Kontakte automatisch erkannt würden. Und irgendwann sitzt man vor einer ...
Die Prompt-Bibliothek enthält wiederverwendbare Vorlagen für alle Textarten des Systems. Prompts gehören nicht hart in Python-Code. Sie werden als Dateien gespeichert, versioniert und vom Generator mit Variablen gefüllt. Ein Prompt sollte immer klar trennen: Alle Beispiele verwenden Platzhalter im Format: ...
Die OpenAI-Integration wird als eigene Schicht gekapselt. Der Content-Generator, das Quality-Gate und die Kommentarlogik sollen nicht direkt mit dem SDK arbeiten. Die Anwendung nutzt die Responses API. Die offizielle Dokumentation zeigt dafür client.responses.create(...), instructions, input und response.output_text als Standardmuster. (platform.openai.com) ...
Das System benötigt strukturierte Eingangsdaten. Diese Eingangsdaten werden nicht direkt veröffentlicht, sondern zuerst normalisiert und danach vom Content-Generator verarbeitet. Typische Quellen: Ziel ist ein einheitliches internes Format. Der Generator soll nicht wissen müssen, ob ein Buch aus JSON, CSV, SQLite, ...
Das Datenmodell bildet die Arbeitsobjekte des Systems ab: Für das MVP reichen JSON-Dateien. Sobald mehrere Plattformen, wiederkehrende Jobs, Reports und Dublettenprüfung dazukommen, ist SQLite sinnvoller. 5.1 Book Book beschreibt ein Buch als Content-Quelle. Minimalfelder: Beispiel als JSON: Python-Modell: 5.2 Author ...
