#144 - Wie ich 94 Slides gebaut habe ohne zu prompten (Teil 2/2)

Title: #144 - Wie ich 94 Slides gebaut habe ohne zu prompten (Teil 2/2)Teil 1 vom Montag war Theorie: Was ist ein Loop? Wie unterscheidet sich das von Agents und Workflows? Heute der konkrete Teil. Wir nehmen einen echten Use Case — meinen Workshop-Closeout bei Gärtner von Eden mit 94 Slides — und bauen ihn Schritt für Schritt mit Loops. Ihr seht, wie man konkret prompted, was die Done-Conditions sind, und warum dieselbe Logik bei Sales-Calls, F&E-Reports und Procurement-Audits funktioniert.📍 Worum es heute geht: Loops am echten Workshop-Closeout — von 20 Workshop-Transkripten zum verifizierten 94-Slide-Deck. Mit konkreten Prompt-Mustern, der "linken Felge" und einer Einladung nach Wien.🪙 Der Goldwäscher (Content-Extraction Loop). 20 Aufnahmen, Interviews, Toothbrush-Tests, Breakout-Rooms. Wie zieht ihr da raus, was wirklich drin ist? Ihr sagt der KI: "Extrahiere die Use Cases. Jeder Use Case braucht mindestens DREI Belege aus dem Transkript. Wenn nicht — raus. Wenn ja — drinnen." Und dann lasst ihr es laufen. Drei, vier Mal. Mit immer feinerem Sieb. Bis das Gold übrig bleibt. Das ist Loop Nummer eins.🛠️ Die linke Felge (Personal Verify Loop). Mein Mechaniker weiß, wenn der Malcolm kommt — die linke Felge ist zerkratzt. Jedes Mal. Er muss nicht jeden Aspekt prüfen. Er prüft DAS eine, was bei mir IMMER schiefgeht. Genau das macht ein Verify Loop: er prüft NICHT alles, er prüft eure typischen Fehler. Wenn die KI bei euch immer Use Cases erfindet, die nie im Interview vorkamen — Verify Loop prüft genau das. Drei Mal. Vier Mal. Bis sicher.📋 Memory Loop als Audit-Log. Ihr braucht keinen perfekten Mega-Prompt. Ihr braucht einen Memory Loop, der mitschreibt was passiert. Eine Zeile pro Schritt. Was wurde gebaut? Was wurde geprüft? Was war rot, was wurde gefixt? Wenn die KI in drei Stunden Arbeit vergisst, was sie gemacht hat — der Memory Loop weiß es noch. Audit-Log mit zwei Funktionen: erstens, lückenlos prüfbar. Zweitens, die KI selbst kann reinschauen und sich erinnern.🏗️ Die 5 Templates aus der Nacht (im Detail im Listener Artifact unten):T1 — Content Extraction Loop: Goldwäscher. Aus messy Sources (Transkripte, Calls, E-Mails) das Gold sieben.T2 — Generation with Source-Pinning: Bauteil mit Prüfsiegel. Jede Behauptung muss auf eine Quelle zeigen, sonst FAIL.T3 — Adaptation Loop: Heimwerker am Auto. Eine Schraube ändern, nicht den Motor.T4 — Mechanical Verify: TÜV-Prüfer. Deterministisches Skript, keine LLM-Bewertung.T5 — Self-Catch Loop: Prüfstatiker. Frischer QA-Subagent, ohne Build-Kontext, findet deine eigenen Widersprüche.⚡ Der 03:42-Moment. Die Build ist durch. Mechanical Verify grün. Espresso #3. Ich starte den QA-Subagent (frischer Kontext, kennt den Build nicht). 4 Minuten später schreibt er mir: "Die Rubric sagt Modul 03 unangetastet. Aber Slide 27 hat eine neue Bildreferenz. Welche Version stimmt?" — und ich dachte: f*ck. Ich hatte beides geschrieben. In meiner EIGENEN Rubric. Eine andere KI hat MICH gefunden.📌 Drei Take-aways für drei Rollen:CTO/CDO: T4 zuerst. Mechanical Verify ist die einzige Schicht, die nicht lügt. Baut das vor allem anderen.Head of Sales: T1 (Extraction). CRM-Notizen, Calls, E-Mails — Goldwäscher. Was bewegt sich? Wer signalisiert?R&D-Lead: T2 (Source-Pinning). KI in Forschung MUSS Quellen pinnen, sonst halluziniert sie eure Reputation kaputt.💼 Wo das in eurer Firma als Pattern auftaucht — die 10-Säulen Commercial Maturity bei werchota. Säule 9 Sales Ops & Performance Management = im Kern T4 + T5: eure Pipeline-Daten validieren sich selbst gegen die Pipeline-Regeln, ohne dass jemand wöchentlich im Forecast-Call alles abfragt. Wer wissen will, wo in der eigenen Commercial Engine Loops ansetzen können — Link unten.🎒 Bonus: Ich bin diese Woche in Wien. Donnerstag bei der RBI. Wenn ihr in Wien seid und euch treffen wollt — pingt mich auf WhatsApp 0043 676 6144 904. Oder wenn ihr mit eurer KI an einer Stelle hängt und nicht weiterkommt — ping. Manchmal bauen wir gemeinsam einen Loop für euren Case.⏱️ Timestamps00:00 — 30-Sekunden-Recap aus Teil 1 (Fable 5, US-Handelsministerium, Loops)02:00 — Der konkrete Use Case: Gärtner von Eden Workshop-Closeout05:00 — Content-Extraction Loop: der Goldwäscher09:00 — Generation-with-Source-Pinning: das Bauteil mit Prüfsiegel12:00 — Adaptation Loop: nur die linke Schraube, nicht der Motor14:30 — Mechanical Verify: warum LLM-as-judge nicht funktioniert17:00 — Self-Catch Loop: der 03:42-Moment, der QA-Subagent fängt MICH19:30 — Die linke Felge: personalisierter Verify auf eure typischen Fehler21:30 — Memory Loop als Audit-Log + Einladung nach Wien🎙️ Über den HostMalcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Studium: Physik / Werkstoffwissenschaft an der Montanuniversität Leoben. 10 Jahre Erdöl & Erdgas, 3 Jahre Novartis (Head of Strategy einer 2-Mrd-USD Business Unit). Am 30. November 2022 kam ChatGPT raus. Einen Monat später hat er gekündigt. Heute Co-Founder werchota.ai und coatingAI. Lebt in Lochau am Bodensee mit Masha, Camila, Sophia und Alex.🚀 Ressourcen für Führungskräfte📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider🎯 AI Commercial Playbook — diagnostiziert eure 10-Säulen Commercial Maturity👥 AI Leadership Community🌐 werchota.ai📥 Loop Templates Collection (T1-T5) — kostenlos zum Download📬 KontaktLinkedIn: linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: [email protected] (für Wien-Meetup oder Loop-Hilfe): +43 676 6144 904📰 Quellen + ReferenzenGärtner von Eden Workshop, Düsseldorf (11. Juni 2026)Lance Martin (Anthropic Research) — Agent Loops InfografikAnthropic Fable 5 + Mythos 5 Launch (9. Juni 2026, Export-Stopp 12. Juni 2026)Loop-Methode angewandt auf: Workshop-Closeout, Sales-Pipeline, F&E-Reporting, HR-Bewerber-Filter, Vorstands-Strategie-AuditTags: #LoopTemplates #ContentExtraction #SourcePinning #MechanicalVerify #SelfCatchLoop #AuditLog #MemoryLoop #Workshop #CommercialPlaybook #Mittelstand #DACH #werchota #DasKIKochbuch #Bregenz #WienNeed to diagnose your commercial engine? [email protected] care for now. Malcolm out.