Wie Claude Sonnet 4.5 in 30 Stunden eine App wie Slack entwickeln kann

In der Welt der Künstlichen Intelligenz hat Claude Sonnet 4.5 für Aufsehen gesorgt, insbesondere durch seine bemerkenswerte Fähigkeit, über 30 Stunden hinweg an der Entwicklung einer App zu arbeiten, die mit Slack vergleichbar ist. Dies wirft die Frage auf: Wie ist es möglich, dass ein KI-Modell solch komplexe Aufgaben bewältigen kann? In diesem Artikel werden wir die Funktionsweise von Claude Sonnet 4.5, die Bedeutung seiner Systemprompts und die praktischen Anwendungen dieser Technologie untersuchen.

Die Funktionsweise von Claude Sonnet 4.5

Claude Sonnet 4.5 nutzt eine Vielzahl von Systemprompts, die es ihm ermöglichen, effizient und effektiv zu arbeiten. Diese Prompts sind so gestaltet, dass sie das Modell anleiten, große Mengen an Code zu generieren, ohne die Übersicht zu verlieren. Hier sind einige der Schlüsselmerkmale:

• Durable Artifacts: Der Prompt zwingt das Modell, „großen Code“ in dauerhafte Artefakte zu verwandeln. Alles, was über 20 Zeilen oder 1500 Zeichen hinausgeht, muss als separates Artefakt ausgegeben werden. Dies ermöglicht es dem Modell, große Anwendungen modulweise zu erstellen, ohne dass der Code abgeschnitten wird.
• Iterative Arbeitsweise: Der Prompt legt fest, wann das Modell kleine Änderungen (Updates) oder strukturelle Änderungen (Rewrite) vornehmen soll. Dies ermöglicht eine sichere Entwicklung großer Codebasen über mehrere Zyklen hinweg.
• Runtime Constraints: Um die Stabilität zu gewährleisten, verbietet der Prompt die Verwendung von localStorage und sessionStorage, was bedeutet, dass der Zustand im Arbeitsspeicher gehalten werden muss.
• Dependency Management: Der Prompt definiert die Regeln für Abhängigkeiten und Paketierungen, sodass das Modell vollständige Funktionen wie Authentifizierung und Benutzeroberflächen ohne Komplikationen erstellen kann.
• Forschungsmodus: Der Prompt definiert einen Forschungsmodus, der mehrere Toolaufrufe ermöglicht, um die vielen Informationen zu recherchieren, die für den Aufbau einer App wie Slack erforderlich sind.
• Tool Governance: Anstatt Annahmen zu treffen, wird das Modell angeleitet, mit Tools zu arbeiten, was die Wahrscheinlichkeit von Fehlentscheidungen verringert.
• Deliberation-Action Split: Dieser Ansatz trennt den Denk- und den Handlungsteil des Prozesses, was verhindert, dass unfertiger Code erzeugt wird.
• Langfristige Autonomie: Der Prompt sorgt dafür, dass das Modell über Planung und Feedback-Schleifen hinweg arbeiten kann, was entscheidend ist, um über längere Zeiträume Fortschritte zu erzielen.
• Fehlerbehandlung: Der Prompt enthält Rituale zur Fehlerbehandlung, die es dem Modell ermöglichen, mit Integrationsfehlern umzugehen und aus diesen zu lernen.
• Vertraute Technologien: Das Modell wird angeleitet, gängige und gut dokumentierte Frameworks zu verwenden, was die Effizienz und Korrektheit erhöht.

Die Bedeutung der Systemprompts

Die Systemprompts von Claude Sonnet 4.5 sind entscheidend für seine Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Sie bieten nicht nur eine Struktur für die Codegenerierung, sondern auch einen klaren Rahmen für die Interaktion mit verschiedenen Tools und Technologien. Durch die Implementierung dieser Prompts kann das Modell über längere Zeiträume hinweg konsistent arbeiten, ohne die Übersicht zu verlieren oder in die Irre zu gehen.

Anwendungsbeispiele

Ein praktisches Beispiel für die Anwendung von Claude Sonnet 4.5 ist die Entwicklung einer Chat-Anwendung. Der Prompt stellt sicher, dass der gesamte Zustand der Anwendung bei jeder Interaktion berücksichtigt wird, was für die Benutzererfahrung entscheidend ist. Darüber hinaus ermöglicht die modulare Struktur des Codes eine einfache Wartung und Erweiterung der Anwendung.

Fazit

Claude Sonnet 4.5 demonstriert, wie fortschrittliche KI-Modelle in der Softwareentwicklung eingesetzt werden können, um komplexe Aufgaben effizient zu bewältigen. Die durchdachten Systemprompts ermöglichen es dem Modell, über längere Zeiträume hinweg zu arbeiten und dabei qualitativ hochwertigen Code zu produzieren. Diese Entwicklungen könnten die Zukunft der Softwareentwicklung erheblich beeinflussen und neue Möglichkeiten für die Integration von KI in den Entwicklungsprozess eröffnen.

Quellenliste:

• Quelle: How is it possible that Claude Sonnet 4.5 is able to work for 30 hours to build an app like Slack?!
• A Pattern Language for Agentic AI