KI Coding Plugin - Versionsgeschichte

Cg: /* Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) */

2026-06-08T08:18:21Z

Was kann eine lokale KI (z.B. ollama)

← Nächstältere Version		Version vom 8. Juni 2026, 08:18 Uhr
Zeile 181:		Zeile 181:
	== Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) ==		== Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) ==

	Erste Versuche sind eher ernüchternd. Ohne Zugriff auf lokale Quellen, mit rein antrainiertem Wissen sind die Modelle vermutlich zu klein. Hier eine Konversation mit gemma3:8b-it-qat (8 Mrd, quantifiziert) auf einem Rechner ohne GPU.		Erste Versuche sind eher ernüchternd. Ohne Zugriff auf lokale Quellen <sup>1)</sup>, mit rein antrainiertem Wissen sind die Modelle vermutlich zu klein. Hier eine Konversation mit gemma3:8b-it-qat (8 Mrd, quantifiziert) auf einem Rechner ohne GPU.
	Die Antwortzeiten sind natürlich schlecht, aber mit einer GPU u.U. brauchbar. Wenn Sie im Haus Zugriff auf Rechner mit GPU haben sollten Sie diese unbedingt nutzen (mit möglichst viel RAM, damit die Modelle auch hineinpassen!)		Die Antwortzeiten sind natürlich schlecht, aber mit einer GPU u.U. brauchbar. Wenn Sie im Haus Zugriff auf Rechner mit GPU haben sollten Sie diese unbedingt nutzen (mit möglichst viel RAM, damit die Modelle auch hineinpassen!)

Zeile 187:		Zeile 187:
	Aber die Erfahrungen werden aktuell in einem Feintuning Prozess in die nächste Release eingebracht.		Aber die Erfahrungen werden aktuell in einem Feintuning Prozess in die nächste Release eingebracht.

			<sup>1)</sup> z.B. über mcp tools, welche wir in der aktuellen Version für claudeCode bereits implementiert haben.

	=== Installation ===		=== Installation ===
	install ollama		install ollama

Cg: /* Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) */

2026-06-08T08:15:40Z

Was kann eine lokale KI (z.B. ollama)

← Nächstältere Version		Version vom 8. Juni 2026, 08:15 Uhr
Zeile 182:		Zeile 182:

	Erste Versuche sind eher ernüchternd. Ohne Zugriff auf lokale Quellen, mit rein antrainiertem Wissen sind die Modelle vermutlich zu klein. Hier eine Konversation mit gemma3:8b-it-qat (8 Mrd, quantifiziert) auf einem Rechner ohne GPU.		Erste Versuche sind eher ernüchternd. Ohne Zugriff auf lokale Quellen, mit rein antrainiertem Wissen sind die Modelle vermutlich zu klein. Hier eine Konversation mit gemma3:8b-it-qat (8 Mrd, quantifiziert) auf einem Rechner ohne GPU.
	Die Antwortzeiten sind natürlich schlecht, aber mit einer GPU u.U. brauchbar.		Die Antwortzeiten sind natürlich schlecht, aber mit einer GPU u.U. brauchbar. Wenn Sie im Haus Zugriff auf Rechner mit GPU haben sollten Sie diese unbedingt nutzen (mit möglichst viel RAM, damit die Modelle auch hineinpassen!)

	Wichtig: wir sind selbst noch Anfänger und keine [https://en.wikipedia.org/wiki/Susan_Calvin KI Psychologen].		Wichtig: wir sind selbst noch Anfänger und keine [https://en.wikipedia.org/wiki/Susan_Calvin KI Psychologen].
			Aber die Erfahrungen werden aktuell in einem Feintuning Prozess in die nächste Release eingebracht.


	=== Installation ===		=== Installation ===
	install ollama		install ollama
Zeile 217:		Zeile 218:
	^area		^area
	```		```
			nicht schlecht. PI gibt es zwar nicht als globale Variable (richtig wäre "Float pi"), aber dennoch bemerkenswert.
	nicht schlecht.

	>>> how to extract a substring		>>> how to extract a substring

	`substring:startIndexToEndIndex` (inclusive). E.g., `"hello" substring:2 to:4` yields `"llo"`.		`substring:startIndexToEndIndex` (inclusive). E.g., `"hello" substring:2 to:4` yields `"llo"`.
	wieder falsch; 1-basierter index, substring:to: möglicherweise in einem anderen Smalltalk vorhanden. Könnte man durchgehen lassen		wieder falsch; 1-basierter index, substring:to: möglicherweise in einem anderen Smalltalk vorhanden. Könnte man durchgehen lassen.

	>>> alternative?		>>> alternative?
Zeile 247:		Zeile 248:

	You are absolutely right! My apologies. `copyFrom:to:` includes both endpoints, so `'hello' copyFrom:2 to:4` results in `"ell"`. Thanks for the correction. I am still under development and learning nuances like this.		You are absolutely right! My apologies. `copyFrom:to:` includes both endpoints, so `'hello' copyFrom:2 to:4` results in `"ell"`. Thanks for the correction. I am still under development and learning nuances like this.
	soso, eine Nuance. Mal sehen:		soso, eine Nuance. Und eigentlich hatte ich gesagt, er solle kurz und exact antworten. Die Entschuldigungen kann er sich sparen. Mal sehen:

	>>> >> what is the result of 'abcde' copyFrom:2 to:4		>>> >> what is the result of 'abcde' copyFrom:2 to:4
Zeile 263:		Zeile 264:
	>>> you are expert in smalltalk programming, especially smalltalk/x, visualworks and pharo		>>> you are expert in smalltalk programming, especially smalltalk/x, visualworks and pharo

	Acknowledged. I'm ready to leverage my knowledge of Smalltalk (including Smalltalk/X, VisualWorks, and Pharo) to		Acknowledged. I'm ready to leverage my knowledge of Smalltalk (including Smalltalk/X, VisualWorks, and Pharo) to assist you. Ask away!

	assist you. Ask away!
	>>> remember: because smalltalk is 1-based indexing, the result of 'hello' copyFrom:2 to4 is 'ell'		>>> remember: because smalltalk is 1-based indexing, the result of 'hello' copyFrom:2 to4 is 'ell'

	Understood. I will keep in mind Smalltalk's 1-based indexing when answering your questions about string		Understood. I will keep in mind Smalltalk's 1-based indexing when answering your questions about string manipulation and other operations

	manipulation and other operations
	>>> what is the result of 'abcde' copyFrom:2 to:4		>>> what is the result of 'abcde' copyFrom:2 to:4

	'bcd'		'bcd'
	richtig!		richtig!<br>
			Hätte ich hinzufügen müssen, daß das nicht nur für Strings gilt? Mal sehen:

	>>> given Array #(10 20 30 40) what is the result of array at:3		>>> given Array #(10 20 30 40) what is the result of array at:3
Zeile 279:		Zeile 281:
	richtig!		richtig!

	Man muss den Context also mit Wissen füllen, dann kommt durchaus sinnvolles heraus. Wir sind dran, das zu evaluieren damit möglicherweise sogar eine lokale KI (allerdings mit GPU) hilfreich unterstützen kann.		Man muss den Context also mit Wissen füllen (fein tuning), dann kommt durchaus sinnvolles heraus. Wir sind dran, das zu evaluieren damit möglicherweise sogar eine lokale KI (allerdings mit GPU) hilfreich unterstützen kann.

	== Wahl der Modellgrösse ==		== Wahl der Modellgrösse ==

Cg: /* Tipps für die Arbeit mit claudeCode */

2026-06-08T08:04:40Z

Tipps für die Arbeit mit claudeCode

← Nächstältere Version		Version vom 8. Juni 2026, 08:04 Uhr
Zeile 133:		Zeile 133:
	* "mach mir eine neue Suite in einem neuen Fenster",		* "mach mir eine neue Suite in einem neuen Fenster",
	* "Mache eine Aktion zur Berechnung des Umfangs eines Kreises bei gegebenen Radius",		* "Mache eine Aktion zur Berechnung des Umfangs eines Kreises bei gegebenen Radius",
	* "Erstelle eine neue ~~suite~~ mit einem Testfall der folgendes macht:		* "Erstelle eine neue Suite mit einem Testfall der folgendes macht:
	** 1) webbrowser auf "www.exept.de" öffnen.		** 1) webbrowser auf "www.exept.de" öffnen.
	** 2) auf das logo oben links klicken.		** 2) auf das logo oben links klicken.
Zeile 139:		Zeile 139:
	* welche Funktionalität ist in xxx.ets		* welche Funktionalität ist in xxx.ets

			(Anm.: es spielt keine Rolle, ob Sie sich in Deutsch oder Englisch unterhalten)
⚫	Claude wurde von uns in die Lage versetzt, selbst nach passenden Bibliotheken zu suchen, diese zu importieren, Aktionen zu ~~Generieren~~ und den Testplan anzulegen.

		⚫	Claude wurde von uns in die Lage versetzt, selbst nach passenden Bibliotheken zu suchen, diese zu importieren, Aktionen zu generieren und den Testplan anzulegen.

	Tatsächlich auch, den Test gleich durchzuführen und das Resultat zu analysieren.		Tatsächlich auch, den Test gleich durchzuführen und das Resultat zu analysieren.

	Aktuell sind wir am trainieren, so dass claude z.B. selbst entscheidet ob es besser ist, eine fehlende Aktion als Diagramm oder ~~als elementare~~ zu definieren. Es ist in der Lage, die Funktionen des unterliegenden Frameworks zu sehen und auch komplexe Aufgaben zu erledigen:		Aktuell sind wir am trainieren, so dass claude z.B. selbst entscheidet ob es besser ist, eine fehlende Aktion als Diagramm oder elementa zu definieren. Es ist in der Lage, die Funktionen des unterliegenden Frameworks zu sehen und auch komplexe Aufgaben zu erledigen:
	* "~~aktion~~ zum Lesen der Jahresumsätze eines Jahres aus der Datenbank"		* "Aktion zum Lesen der Jahresumsätze eines Jahres aus der Datenbank"
	* extrahiere aus dem xml Dokument alle budget Einträge und liefere die Summe		* extrahiere aus dem xml Dokument alle budget Einträge und liefere die Summe

Zeile 150:		Zeile 152:

	Sonnet-4 ist gefühlt weit intelligenter als Heiku-4.5,		Sonnet-4 ist gefühlt weit intelligenter als Heiku-4.5,
	aber auch weit teurer. Ihr Budget kann sehr schnell schmelzen mit Sonnet. Insbesondere wenn man auf medium oder high Intelligenzlevel ~~abeitet~~. Aber Haiku macht auch weit mehr Fehler und man sollte genau hinschauen was er so generiert. Gefühlt war Sonnet selbst im low level besser als Haiku. Aber der Preis...		aber auch weit teurer. Ihr Budget kann sehr schnell schmelzen mit Sonnet. Insbesondere wenn man auf medium oder high Intelligenzlevel arbeitet. Aber Haiku macht auch weit mehr Fehler und man sollte genau hinschauen was er so generiert. Gefühlt war Sonnet selbst im low level besser als Haiku. Aber der Preis...

	Folgende konkrete Tipps aus unseren ersten Erfahrungen, diese Liste wird aktualisiert, und kann auch basieren auf unserer eigenen Dummheit. Ist also u.U.mit Vorsicht zu ~~geniessen~~.		Folgende konkrete Tipps aus unseren ersten Erfahrungen, diese Liste wird aktualisiert, und kann auch basieren auf unserer eigenen Dummheit. Ist also u.U. mit Vorsicht zu genießen.

		⚫	* geben Sie Haiku mehr Hinweise, z.B. "schau mal dort, oder nimm das als Beispiel". Sonnet findet selbst viel besser Lösungen.

⚫	* geben Sie Haiku Hinweise, z.B. schau mal dort, oder nimm das als Beispiel. Sonnet findet selbst viel besser Lösungen.
	* kurze Anweisungen, je konkreter desto günstiger.		* kurze Anweisungen, je konkreter desto günstiger.

	* ~~haiku~~ ist weit "fauler". Z.B hat sonnet automatisch eine Dokumentation bei neuen Aktionen angelegt, und diese auch aktualisiert. Haiku hingegen musste man explizit eine Regel dazu anlegen (z.B. mit "wenn du eine ~~aktion~~ anlegst oder änderst, aktualisiere die ~~dokumentation~~")		* Haiku ist weit "fauler". Z.B hat sonnet automatisch eine Dokumentation bei neuen Aktionen angelegt, und diese auch aktualisiert. Haiku hingegen musste man explizit eine Regel dazu anlegen (z.B. mit "wenn du eine Aktion anlegst oder änderst, aktualisiere die Dokumentation")
⚫	* ~~heiku~~ ist dümmer. Regeln die von ~~sonnet~~ angelegt wurden, können von ~~haiku~~ u.U. nicht befolgt werden, weil ~~sonnet~~ weit mehr generalisieren kann.

⚫	* sagen ~~sie~~ beiden sie sollten wenn sie ein Problem haben, nicht lange selbst suchen. sondern nachfragen ob man ihnen einen Tipp geben kann. Wenn Sie das nicht tun, kann es sein dass Sonnet auch eine viertel Stunde nachdenkt und die Dollars schmelzen wie Eis in der Sonne<br>(ist mir passiert, als ein Socket Problem in der Kommunikation auftrat, und er nicht erkannte, das die Antworten von mcp falsch waren, es hat dann selbst alle möglichen Wege gesucht, eine Nachricht abzusetzen, incl. der Erstellung diverser Shell, curl und Python Scripte... obgleich es eigentlich ein Interface dafür gab, das aber einen Fehler hatte).
		⚫	* Heiku ist dümmer. Regeln die von Sonnet angelegt wurden, können von Haiku u.U. nicht befolgt werden, weil Sonnet weit mehr generalisieren kann.
⚫	* schränken Sie das Modell in seinen Möglichkeiten ein, z.B. sagen sie "editiere nicht die files sondern verwende dazu ein tool", oder "eine expecco ~~aktion~~ und sag mir vorher welche du nimmst". Sonst kann es passieren dass es anfängt ihre ets zu entpacken um darin nach ~~strings~~ zu suchen, obgleich es das eigentlich einfacher über das interface machen kann (dieses konkrete Problem wird nicht mehr auftreten aber Sie sehen den Punkt). Da war Sonnet weit intelligenter hat aber auch länger nachgedacht.

⚫	* wenn sie feststellen, dass es einen Fehler macht, sagen sie (wörtlich) "remember: mach dies nicht, oder um das zu machen tu das."
		⚫	* sagen Sie beiden sie sollten wenn sie ein Problem haben, nicht lange selbst suchen. sondern nachfragen ob man ihnen einen Tipp geben kann. Wenn Sie das nicht tun, kann es sein dass Sonnet auch eine viertel Stunde nachdenkt und die Dollars schmelzen wie Eis in der Sonne<br>(ist mir passiert, als ein Socket Problem in der Kommunikation auftrat, und er nicht erkannte, das die Antworten von mcp falsch waren, es hat dann selbst alle möglichen Wege gesucht, eine Nachricht abzusetzen, incl. der Erstellung diverser Shell, curl und Python Scripte... obgleich es eigentlich ein Interface dafür gab, das aber einen Fehler hatte). Insbesondere hatte ich dummerweise vorher sinngemäß gesagt er solle, wenn ein Problem auftritt dies und jenes tun, wobei dabei genau dieses Problem wieder auftrat...

		⚫	* schränken Sie das Modell in seinen Möglichkeiten ein, z.B. sagen sie "editiere nicht die files sondern verwende dazu ein tool", oder "eine expecco Aktion und sag mir vorher welche du nimmst". Sonst kann es passieren dass es anfängt ihre ets zu entpacken um darin nach Strings zu suchen, obgleich es das eigentlich einfacher über das interface machen kann (dieses konkrete Problem wird nicht mehr auftreten aber Sie sehen den Punkt). Da war Sonnet weit intelligenter hat aber auch länger nachgedacht.

		⚫	* wenn sie feststellen, dass es einen Fehler macht, sagen sie (mehr oder weniger wörtlich) "remember: mach dies nicht, oder um das zu machen tu das."

	* sie können diese Erinnerungen sowohl in ihrem UserProfile (also im lokalen Filesystem) als auch in ihren expecco Präferenzen halten. Sagen Sie dazu "remember this in in my expecco memory" oder "remember (in my user memory): bla bla". Erinnerungen kann man auch löschen "forget to ...". Zu Beginn der nächsten session sagen sie "read your expecco memory".		* sie können diese Erinnerungen sowohl in ihrem UserProfile (also im lokalen Filesystem) als auch in ihren expecco Präferenzen halten. Sagen Sie dazu "remember this in in my expecco memory" oder "remember (in my user memory): bla bla". Erinnerungen kann man auch löschen "forget to ...". Zu Beginn der nächsten session sagen sie "read your expecco memory".

	* wechseln sie das Modell oder den level, je nach Komplexität der Aufgabe. Aber bedenken Sie dass Wissen von Session zu Session verloren geht, wenn es nicht erinnert wird. Technisch sind Erinnerungen nichts anderes als das Lesen einer Liste der vormaligen remember Anweisungen. Kosten also auch Tokens. Sie könnten also die Erinnerunge auch einfach neu eintippen ;-)		* wechseln sie das Modell oder den level, je nach Komplexität der Aufgabe. Aber bedenken Sie dass Wissen von Session zu Session verloren geht, wenn es nicht erinnert wird. Technisch sind Erinnerungen nichts anderes als das Lesen einer Liste der vormaligen remember Anweisungen. Kosten also auch Tokens. Sie könnten also die Erinnerunge auch einfach neu eintippen ;-)

	* auch wenn es so scheint: das "Ding" ist kein Mensch; lassen sie "bitte, danke, oder Begründungen - es sei denn sie dienen der Entscheidung - weg. Tatsächlich erhöhen sie den Tokenverbrauch u.U.		* auch wenn es so scheint: das "Ding" ist kein Mensch; lassen sie "bitte, danke, oder Begründungen - es sei denn sie dienen der Entscheidung - weg. Tatsächlich erhöhen sie den Tokenverbrauch u.U.

	Subjektive Zusammenfassung:		Subjektive Zusammenfassung:
	* ~~haiku~~ ist viel schneller in der Antwort und kostet ein Zehntel. Mit Sonnet war nach 3-4 Std Arbeit mein Limit erreicht und ich durfte Stunden Pause machen. Mit Haiku kann man durcharbeiten. Aber ich brauche auch mindestens doppelt so viel Zeit um haiku anzuleiten und seine Fehler wieder auszubügeln.		* Haiku ist viel schneller in der Antwort und kostet ein Zehntel. Mit Sonnet war nach 3-4 Std Arbeit mein Limit erreicht und ich durfte Stunden Pause machen. Mit Haiku kann man durcharbeiten. Aber ich brauche auch mindestens doppelt so viel Zeit um haiku anzuleiten und seine Fehler wieder auszubügeln.

	== Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) ==		== Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) ==

Cg: /* Wahl der Modellgrösse */

2026-06-07T10:12:47Z

Wahl der Modellgrösse

← Nächstältere Version		Version vom 7. Juni 2026, 10:12 Uhr
Zeile 272:		Zeile 272:
	== Wahl der Modellgrösse ==		== Wahl der Modellgrösse ==

	Versuche mit gemma3:270m (sehr klein; ~~270m~~), gemma3:1b (1 ~~mrd~~) und gemma3:4b (4 ~~mrd~~). Alle auf lokalem Rechner ohne GPU.		Versuche mit gemma3:270m (sehr klein; 270Mio), gemma3:1b (1 Mrd) und gemma3:4b (4 Mrd). Alle auf lokalem Rechner ohne GPU.
	Versuch: Übersetzung einer Bausteindokumentation.		Versuch: Übersetzung einer Bausteindokumentation.

Zeile 278:		Zeile 278:
	"show a dialog with an informationstring"		"show a dialog with an informationstring"

	Die ~~270mio~~ und ~~1mrd~~ Modelle ~~versagen, und~~ kennen das Geschlecht nicht; sie ~~stammeln~~:		Die 270m und 1b Modelle kennen das Geschlecht nicht; sie drücken sich etwas ungeschickt aus:

	"Zeigen Sie eine Dialoge mit einer Informationsstring"		"Zeigen Sie eine Dialoge mit einer Informationsstring"

Cg: /* Wahl der Modellgrösse */

2026-06-07T10:11:51Z

Wahl der Modellgrösse

← Nächstältere Version		Version vom 7. Juni 2026, 10:11 Uhr
Zeile 296:		Zeile 296:
	Das 4Mrd Modell scheint brauchbar:		Das 4Mrd Modell scheint brauchbar:
	"Zeige einen Dialog mit einer Informationsnachricht"		"Zeige einen Dialog mit einer Informationsnachricht"


	Alternativen:		Alternativen:
	"Erstelle ein Dialogfenster mit einer Informationsanzeige"		"Erstelle ein Dialogfenster mit einer Informationsanzeige"

Cg: /* Sitzung 2 */

2026-06-07T10:11:26Z

Sitzung 2

@@ Zeile 269: / Zeile 269: @@
 Man muss den Context also mit Wissen füllen, dann kommt durchaus sinnvolles heraus. Wir sind dran, das zu evaluieren damit möglicherweise sogar eine lokale KI (allerdings mit GPU) hilfreich unterstützen kann.
 [[Kategorie:Plugin]]
 [[Kategorie:Erweiterung]]

Cg: /* Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) */

2026-06-04T11:23:22Z

Was kann eine lokale KI (z.B. ollama)

← Nächstältere Version		Version vom 4. Juni 2026, 11:23 Uhr
Zeile 173:		Zeile 173:
	Die Antwortzeiten sind natürlich schlecht, aber mit einer GPU u.U. brauchbar.		Die Antwortzeiten sind natürlich schlecht, aber mit einer GPU u.U. brauchbar.

			Wichtig: wir sind selbst noch Anfänger und keine [https://en.wikipedia.org/wiki/Susan_Calvin KI Psychologen].

			=== Installation ===
	install ollama		install ollama
			ollama pull gemma3:8b-it-qat ;; gemma3:8b / gemma3:12b usw.
	ollama run gemma3:8b-it-qat		ollama run gemma3:8b-it-qat

			=== Sitzung 1 ===
	Hinweise: Wichtig, sonst labert Sie das Modell voll!		Hinweise: Wichtig, sonst labert Sie das Modell voll!

	>>> respond short and concise		>>> respond short and concise
	Understood		Understood

			Hinweise: Smalltalk/X wissen hat er nicht, aber VW und Pharo sind ähnlich genug.

	>>> you are an expert in smalltalk programming, especially in Smalltalk/X, visualworks and Squeak.		>>> you are an expert in smalltalk programming, especially in Smalltalk/X, visualworks and Squeak.
Zeile 219:		Zeile 226:

	Correct. The result of `'hello' copyFrom:2 to:4` is `"llo"`.		Correct. The result of `'hello' copyFrom:2 to:4` is `"llo"`.
	soso. ~~Correct.~~ ~~Dann~~ aber dickköpfig.		soso. Er sieht ein, dass ich korrigiert habe - dann aber dickköpfig.

	>>> in smalltalk the first index is 1 the last is the collection's size. Not as in Python or C.		>>> in smalltalk the first index is 1 the last is the collection's size. Not as in Python or C.
Zeile 228:		Zeile 235:
	>>> remember: the result of 'hello' copyFrom:2 to4 is 'ell'		>>> remember: the result of 'hello' copyFrom:2 to4 is 'ell'

	You are absolutely right! My apologies. `copyFrom:to:` includes both endpoints, so `'hello' copyFrom:2 to:4`		You are absolutely right! My apologies. `copyFrom:to:` includes both endpoints, so `'hello' copyFrom:2 to:4` results in `"ell"`. Thanks for the correction. I am still under development and learning nuances like this.
	results in `"ell"`. Thanks for the correction. I am still under development and learning nuances like this.
	soso, eine Nuance. Mal sehen:		soso, eine Nuance. Mal sehen:

Zeile 235:		Zeile 241:

	"bcd"		"bcd"
	na also. geht doch.		na also; geht doch.

			=== Sitzung 2 ===

	Neuer Versuch; eine neue Session. Gib ihm Grundwissen, das er nicht im Modell hat.		Neuer Versuch; eine neue Session. Gib ihm Grundwissen, das er nicht im Modell hat.
Zeile 241:		Zeile 249:
	>>> answer short an concise		>>> answer short an concise
	Okay.		Okay.

	>>> you are expert in smalltalk programming, especially smalltalk/x, visualworks and pharo		>>> you are expert in smalltalk programming, especially smalltalk/x, visualworks and pharo

	Acknowledged. I'm ready to leverage my knowledge of Smalltalk (including Smalltalk/X, VisualWorks, and Pharo) to		Acknowledged. I'm ready to leverage my knowledge of Smalltalk (including Smalltalk/X, VisualWorks, and Pharo) to
	assist you. Ask away!		assist you. Ask away!
	>>> remember: because smalltalk is 1-based indexing, the result of 'hello' copyFrom:2 to4 is 'ell'		>>> remember: because smalltalk is 1-based indexing, the result of 'hello' copyFrom:2 to4 is 'ell'

	Understood. I will keep in mind Smalltalk's 1-based indexing when answering your questions about string		Understood. I will keep in mind Smalltalk's 1-based indexing when answering your questions about string
	manipulation and other operations		manipulation and other operations
	>>> what is the result of 'abcde' copyFrom:2 to:4		>>> what is the result of 'abcde' copyFrom:2 to:4

	'bcd'		'bcd'
			richtig!

	>>> given Array #(10 20 30 40) what is the result of array at:3		>>> given Array #(10 20 30 40) what is the result of array at:3

	30		30
			richtig!

	Man muss den Context also mit Wissen füllen, dann kommt durchaus sinnvolles heraus. Wir sind dran, das zu evaluieren damit möglicherweise sogar eine lokale KI (allerdings mit GPU) hilfreich unterstützen kann.		Man muss den Context also mit Wissen füllen, dann kommt durchaus sinnvolles heraus. Wir sind dran, das zu evaluieren damit möglicherweise sogar eine lokale KI (allerdings mit GPU) hilfreich unterstützen kann.

Cg: /* Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) */

2026-06-04T10:44:46Z

Was kann eine lokale KI (z.B. ollama)

← Nächstältere Version		Version vom 4. Juni 2026, 10:44 Uhr
Zeile 245:		Zeile 245:
	assist you. Ask away!		assist you. Ask away!
	>>> remember: because smalltalk is 1-based indexing, the result of 'hello' copyFrom:2 to4 is 'ell'		>>> remember: because smalltalk is 1-based indexing, the result of 'hello' copyFrom:2 to4 is 'ell'
	Understood. I will keep in mind Smalltalk's 1-based indexing when answering your questions about string		Understood. I will keep in mind Smalltalk's 1-based indexing when answering your questions about string
	manipulation and other operations		manipulation and other operations
	>>> what is the result of 'abcde' copyFrom:2 to:4		>>> what is the result of 'abcde' copyFrom:2 to:4

Cg: /* Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) */

2026-06-04T10:42:50Z

Was kann eine lokale KI (z.B. ollama)

← Nächstältere Version		Version vom 4. Juni 2026, 10:42 Uhr
Zeile 198:		Zeile 198:
	area := radius * radius * PI.		area := radius * radius * PI.
	^area		^area
			```
	~~```~~nicht schlecht.		nicht schlecht.

	>>> how to extract a substring		>>> how to extract a substring

Cg: /* Erfahrungen und Tipps für die Arbeit */

2026-06-04T10:35:53Z

Erfahrungen und Tipps für die Arbeit

@@ Zeile 167: / Zeile 167: @@
 Subjektive Zusammenfassung:
 * haiku ist viel schneller in der Antwort und kostet ein Zehntel. Mit Sonnet war nach 3-4 Std Arbeit mein Limit erreicht und ich durfte Stunden Pause machen. Mit Haiku kann man durcharbeiten. Aber ich brauche auch mindestens doppelt so viel Zeit um haiku anzuleiten und seine Fehler wieder auszubügeln.
 [[Kategorie:Plugin]]
 [[Kategorie:Erweiterung]]