{"podcast":{"title":"Think Different. Think AI.","slug":"think-different-think-ai-7426047","podcast_index_feed_id":7426047,"rss_url":"https://think-ai.podigee.io/feed/mp3","website_url":"https://www.linkedin.com/in/mark-zimmermann-5a005123?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=ios_app","image_url":"https://images.podigee-cdn.net/0x,sL3rd-8gIENV0jDGxTRhEKOYzoUhn4Sgs9-d3rsTM_Hk=/https://main.podigee-cdn.net/uploads/u73317/3c6e6a97-b38f-40cb-8890-7ce7916cb31c.jpg","author":"Jens Scharnetzki und Mark Zimmermann","episode_count":50,"summary":"Willkommen bei „Think Different. Think AI.“ – dem Podcast von Mark und Jens. Zwei technologieverliebte Köpfe, die nicht nur über künstliche Intelligenz reden, sondern sie leben. Hier gibt’s klare Einordnungen, echte Praxiseinblicke und einen frischen Blick auf das, was möglich ist – verständlich, kritisch und immer mit einem Augenzwinkern. KI zum Nachdenken. Zum Schmunzeln. Und vor allem: zum Mitreden.... von Menschen … für Menschen","last_synced_at":"2026-07-27T04:17:51.877870+00:00","page_url":"https://stenobird.com/podcast/think-different-think-ai-7426047"},"episode":{"title":"Mythos Anthropic","slug":"mythos-anthropic","published_at":"2026-04-12T23:59:00+00:00","page_url":"https://stenobird.com/podcast/think-different-think-ai-7426047/mythos-anthropic","show_page_url":"https://stenobird.com/podcast/think-different-think-ai-7426047","url":"https://think-ai.podigee.io/36-mythos-anthropic","audio_url":"https://audio.podigee-cdn.net/2442712-m-82fe18ce5b8f2e0c9d331fc080e5d909.mp3?source=feed","summary":"Was passiert, wenn aus Prompt Engineering plötzlich Skill Engineering wird? Für diese Folge holen sich Mark und Jens ihren allerersten Podcast-Gast zurück ins virtuelle Studio: René, mit dem sie schon vor Monaten über Agents und das IOC-Modell (Intent – Operate – Control) gesprochen hatten. Die zentrale These der Folge fällt schnell: \"Prompt Engineering ist gestern, Skill Engineering ist morgen\", und zwar nicht nur für Agenten, sondern für ganze Organisationen. Ein Skill, erklärt René, ist mehr als ein gut formulierter Prompt: orchestrierter Zugriff auf Tools, ausführbarer Code mitten in der Markdown-Datei (ja, auch Python-Snippets tauchen darin auf) und persistente Speichereinheiten, und das alles modellagnostisch, sodass derselbe Skill wahlweise mit Modellen von Anthropic oder anderen Anbietern läuft. Als Aufhänger dient der kurze Rückblick, wie sich seit der ersten gemeinsamen Folge N8N, Managed Agents bei Notion und die gesamte Modelllandschaft schon wieder verändert haben. Die Pixel-Rennen-Analogie aus der Digitalkamera-Ära liefert die Einordnung: Irgendwann sättigt die reine Modell-Leistung, und das System drumherum entscheidet. Sehr konkret wird das, als René von seinem eigenen Skill erzählt, der alte GitHub-Repositories durchforstet, brauchbaren Code in eigenständige Skills überführt und den Rest als Python weiterlaufen lässt. Mit Verweis auf Andrej Karpathy spinnt die Runde das weiter: Statt ganzer Legacy-Codebasen forkt man in Zukunft nur noch das Markdown-File mit der eigentlichen Idee, token-optimiert, ganz im Sinne einer Jobs-to-be-done-Logik, bei der am Ende nur das Loch in der Wand zählt, nicht der Bohrer. Ein Leadership-Paradox trägt die zweite Hälfte der Folge: Je mehr Geschäftsprozesse automatisiert werden, desto mehr Führung statt weniger wird gebrau…","meta_description":"Was passiert, wenn aus Prompt Engineering plötzlich Skill Engineering wird? Für diese Folge holen sich Mark und Jens ihren allerersten Podcast-Gast zurück…","key_points":[],"chapters":[],"topics":[],"duration_seconds":3357,"processing_state":"not_requested","actions":[{"name":"request_transcript","method":"POST","url":"https://stenobird.com/v1/public/podcasts/think-different-think-ai-7426047/episodes/mythos-anthropic/transcription-requests","description":"Idempotently request low-priority transcript generation for this episode."},{"name":"read_markdown","method":"GET","url":"https://stenobird.com/podcast/think-different-think-ai-7426047/mythos-anthropic.md","description":"Read the agent-friendly Markdown representation of this episode resource."}]}}