Gleich gehen wir in den letzten Call der Challenge .. wir werden nochmals reflektieren was einen guten Agenten ausmacht .. welche Schritt es braucht zur App zu kommen und warum das der wichtige / richtige Weg ist .. und ... natuerlich wollen wir eure besten Resultate kennenlernen .. Let's go

Passe diesen Prompt nach deinen Beduerfnissen an .. oder mache ihn dir auf anderen Wegen zu eigen .. und bringe ihn in einer KI deiner Wahl (optionen hast du heute kennengelernt) zur Anwendung .. und berichte hier ueber den heutigen Abend .. welche Kunden du suchst und welche Ergebnisse du bekommen hast. 🔥 ---- PROMPT START ---- Der Praxisfall: Wie eine Website- oder SEO-Agentur mit einem Agenten eine komplett neue Akquise-Strategie aufbaut Der Case fällt bei dir genau an der Stelle, an der es um die zentrale Frage jeder Agentenspezifikation geht: Was darf der Agent – und was darf er nicht? Carsten hatte gerade beschrieben, wie schnell man bei automatisiertem E-Mail-Versand in Richtung Hochrisiko nach EU AI Act rutscht, sobald ein Mensch die Entscheidung übers Absenden nicht mehr trifft. Genau an diesem Punkt hakst du mit einem sehr konkreten Beispiel aus deiner eigenen Zielgruppe ein – Website- und SEO-Agenturen, wie sie zuhauf in deiner Community sitzen. Das Szenario, das du skizzierst: Du hast eine Website-Agentur, sagen wir im Umkreis von Frankfurt. Statt klassisch Kaltakquise zu betreiben, gehst du technologiegestützt vor. Der Agent bekommt folgenden Auftrag: Gebiet scannen – er durchsucht dein definiertes Einzugsgebiet über Google Maps. Zielunternehmen filtern – er identifiziert kleine und mittelständische Unternehmen mit etwa 10 bis 100 Mitarbeitenden. Webseiten-Check – er prüft, ob und welche Webseite diese Unternehmen überhaupt betreiben. Bewertung nach Kriterien – er analysiert die bestehende Webseite inhaltlich und bewertet sie nach festgelegten Qualitätskriterien (SEO, Ladezeit, Struktur, Aktualität – was du eben als Kriterienraster mitgibst). Neuentwurf bauen – auf Basis dieser Analyse erstellt er einen Prototyp einer neuen Webseite, und zwar in der Corporate Identity des jeweiligen Unternehmens. Kontaktaufnahme vorbereiten – parallel formuliert er eine E-Mail an das Unternehmen: „Ich habe eure Webseite analysiert, hier mein Bericht, und ich habe gleich einen Prototypen gebaut – hier ist er. Interesse an einem unverbindlichen Angebot, eure Seite innerhalb von 48 Stunden auf neue Beine zu stellen?"

Hallo zusammen, ich bin Product Owner und beschäftige mich aktuell intensiv mit der Frage, wie AI Agents und Skills unsere tägliche PO-Arbeit sinnvoll unterstützen können. Mich würde interessieren: Gibt es hier in der Community andere Product Owner, Business Analysten oder Agile Coaches, die bereits eigene Product Owner Agents, Coach Agents oder spezifische Skills für PO-Aktivitäten gebaut haben? Ich denke dabei zum Beispiel an Unterstützung bei: - Discovery und Problemverständnis - User Story Mapping - Epic- und Story-Erstellung - Acceptance Criteria - Refinement-Vorbereitung - Stakeholder-Kommunikation - Review- oder Planning-Vorbereitung - Product Strategy und Roadmap-Arbeit Meine Idee wäre, dass wir hier in der Community Wissen, Erfahrungen, Prompts, Skills oder Agent-Konzepte teilen und uns gegenseitig beim Aufbau solcher AI-gestützten PO-Workflows unterstützen. Vielleicht gibt es ja bereits spannende Ansätze, Best Practices oder auch Learnings, was gut funktioniert und was nicht. Würde mich freuen, wenn wir dazu einen Austausch starten könnten. Gibt es hier Product Owner oder andere Rollen, die in diese Richtung schon etwas gebaut oder ausprobiert haben?

Spannende These aus einem aktuellen Artikel:Apples Fokus auf On-Device AI könnte ein Signal sein, dass klassische Cloud-LLMs für viele Alltagsanwendungen an ihre Grenzen kommen. Bisher war der große KI-Hype oft:größere Modelle, mehr Cloud, mehr Rechenpower, mehr Abo-Logik. Apple scheint mit seiner Strategie aber in eine andere Richtung zu zeigen:KI soll direkt auf dem Gerät laufen – schneller, privater und näher am tatsächlichen Nutzungskontext. Das ist aus Produktsicht extrem interessant. Denn vielleicht gewinnt am Ende nicht die KI mit dem größten Modell, sondern die KI, die im Alltag am besten integriert ist: - lokal verfügbar - weniger abhängig von der Cloud - datenschutzfreundlicher - schneller im Workflow - näher an Apps, Dateien und Nutzerkontext Für mich ist das eine wichtige Produktlektion:KI wird nicht nur durch bessere Modelle wertvoll, sondern durch bessere Integration in echte User-Journeys. Oder anders gesagt:Vielleicht ist die nächste große KI-Welle nicht „noch größer“, sondern praktischer, lokaler und unsichtbarer im Alltag eingebaut. Was meint ihr?Ist On-Device AI die Zukunft – oder bleibt die Cloud trotzdem der Hauptmotor für starke KI-Anwendungen? https://www.perplexity.ai/page/apple-s-on-device-ai-push-sign-222BT_lTRpCUC8TPujlRlA

https://www.perplexity.ai/page/trump-admin-blocks-foreign-acc-A2GvqlgtR3mUvI2CFCz0tQ Wo führt das noch hin ?