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Remotion: Videos mit Code statt von Hand schneiden

Tue, 02 Jun 2026 10:00:00 +0200

Motion Graphics von Hand schneiden ist Fummelarbeit. Keyframe hier, Easing da, und beim fünften personalisierten Video klickst du dieselben Schritte zum fünften Mal. Remotion dreht das um. Ein Video ist hier kein Clip in einem Editor, sondern Code. Genauer: eine React-Komponente, die Remotion für jeden einzelnen Frame neu auswertet. Remotion ist dir vielleicht schon über ein Fireship-Video oder über GitHub Unwrapped begegnet, das jährliche Wrapped-Video für deinen GitHub-Account. Und weil das Video eben Code ist, kann es auch ein LLM schreiben. Dazu am Ende mehr.

Context-Engineering, einfach erklärt

Thu, 28 May 2026 12:30:00 +0200

Prompt-Engineering war 2023 der Buzzword. Context-Engineering ist 2026 das Nachfolger-Paradigma, und es ist deutlich mehr als nur eine neue Worthülse für dasselbe. Simon Willison hat den Begriff geprägt, seitdem ist er etabliert. Hier knapp was es ist und warum es für produktions-reife LLM-Systeme zentral wurde.

In einem Satz

Context-Engineering ist die Disziplin, das Context-Window eines LLMs strukturiert zu gestalten, indem du systematisch entscheidest welche Informationen in welcher Reihenfolge in welchem Format ins Modell gelangen.

Reasoning-Models, einfach erklärt

Thu, 28 May 2026 12:00:00 +0200

OpenAI hat o1 am 12. September 2024 als Preview-Release angekündigt (volle Verfügbarkeit Ende 2024), Anthropic hat Extended-Thinking im Februar 2025 nachgezogen, und seitdem ist “Reasoning-Model” eine eigene Modell-Klasse mit eigenen Trade-offs. Hier knapp was sie unterscheidet, wann sie wirklich helfen, und wann ein normales Modell besser ist.

In einem Satz

Reasoning-Models führen vor der finalen Antwort einen sichtbaren mehrstufigen Denk-Prozess (Chain-of-Thought) aus, der oft deutlich mehr Tokens kostet aber bei komplexen Aufgaben spürbar bessere Resultate liefert.

RAG (Retrieval-Augmented Generation), einfach erklärt

Thu, 28 May 2026 11:30:00 +0200

RAG ist seit 2023 das dominante Pattern wenn du LLMs mit eigenen Daten arbeiten lassen willst, ohne fine-tuning. Trotz neuer Long-Context-Modelle bleibt es 2026 das verbreitetste Architecture-Pattern in Produktion. Hier knapp erklärt was es ist, wie es funktioniert, und wo die ehrlichen Grenzen liegen.

In einem Satz

RAG ist ein Pattern bei dem ein LLM vor der Antwort relevante Dokumente aus einer eigenen Wissensbasis sucht (typisch via Vector-Search), diese in den Context lädt und dann antwortet.

MCP (Model Context Protocol), einfach erklärt

Thu, 28 May 2026 11:00:00 +0200

Wenn du in den letzten Monaten Indie-Builder-Twitter, Hacker News oder r/LocalLLaMA gelesen hast, ist dir MCP überall begegnet. Anthropic hat das Protocol Ende 2024 released, OpenAI hat es 2025 adoptiert, und seit Anfang 2026 ist es de-facto-Standard für Tool-Integration in Coding-Agents. Hier knapp was es ist und warum es relevant ist.

In einem Satz

MCP ist Anthropics offener Standard, mit dem LLM-Hosts und externe Tool-Server über ein gemeinsames JSON-RPC-Protokoll Capabilities aushandeln und Tool-Calls ausführen.

Verifiable Process Rewards, einfach erklärt

Thu, 28 May 2026 10:00:00 +0200

Diese Woche erschienen gleich drei Arxiv-Paper die eine gemeinsame Frage stellen: Was beim Training von Reasoning-Agenten tatsächlich zählt. Alle drei landen am gleichen Ort - wann und wie ein Modell Feedback bekommt, entscheidet mehr über seine Qualität als der Trainingsalgorithmus selbst.

In einem Satz

Verifiable Process Rewards geben einem Modell nach jedem einzelnen Denkschritt eine prüfbare Rückmeldung, statt erst am Ende zu beurteilen, ob das Gesamtergebnis korrekt ist.

In drei Absätzen

Reinforcement Learning trainiert Modelle über Belohnungssignale. Das klassische Problem bei langen Reasoning-Ketten: Das Signal kommt erst am Ende - entweder hat das Modell die Aufgabe gelöst oder nicht. Diese Spärlichkeit macht es schwer dem Modell beizubringen, wo genau im Denkprozess ein Fehler entstanden ist. Verifiable Process Rewards (VPR) lösen das, indem sie das Feedback auf jeden einzelnen Schritt aufteilen.