# Glossar und Referenz > Alle wichtigen Begriffe rund um Vibe Coding, AI-Agenten, Prompting und Automatisierung — kompakt erklärt. - URL: https://thevibe-coding.de/kurs/glossar-referenz - Typ: kurs | Veroeffentlicht: 2026-02-24 | Aktualisiert: 2026-07-17 - Autor: VIBE CODING | Site: VIBE CODING — thevibe-coding.de --- # Glossar und Referenz Dieses Glossar enthält alle wichtigen Begriffe, die im Kurs verwendet werden. Nutze es als Nachschlagewerk, wann immer du einen Begriff nicht einordnen kannst. Die Begriffe sind nach Kategorien geordnet. Für ein umfassenderes Glossar aller Vibe-Coding-Begriffe besuche unser [Glossar](/glossar). --- ## KI & Agenten ### Agent Ein KI-System, das **autonom** Aufgaben ausführen kann. Im Gegensatz zu einem Chatbot kann ein Agent: - Entscheidungen treffen - Werkzeuge nutzen (Dateien lesen/schreiben, APIs aufrufen, Code ausführen) - Mehrere Schritte selbstständig planen und abarbeiten - Mit der Außenwelt interagieren **Beispiel:** Claude Code ist ein Agent. ChatGPT (Standardmodus) ist ein Chatbot. ### Chatbot Ein KI-System für **Konversation**. Kann Fragen beantworten und Texte generieren, aber keine eigenständigen Aktionen in der echten Welt ausführen. Ein Chatbot wartet auf deine nächste Nachricht. Ein Agent arbeitet selbstständig weiter. ### Subagent Ein Agent, der von einem **Hauptagenten** gestartet wird, um eine Teilaufgabe zu erledigen. Subagenten ermöglichen Parallelisierung — mehrere Aufgaben gleichzeitig bearbeiten. **Beispiel:** Der Hauptagent startet 5 Subagenten, die jeweils eine Exa-Suche durchführen. Alle 5 laufen gleichzeitig. ### Vibe Coding Die Praxis, Software, Content und Automatisierungen mit KI-Agenten zu erstellen — durch natürliche Sprache statt klassischem Programmieren. Du beschreibst, was du willst. Der Agent baut es. Mehr im [Glossar](/glossar). ### Claude Code Anthropics CLI-Werkzeug (Command Line Interface) für den KI-Agenten Claude. Läuft im Terminal, kann Dateien bearbeiten, Code ausführen, MCP-Server nutzen und komplexe Aufgaben autonom abarbeiten. ### LLM (Large Language Model) Das Sprachmodell hinter einem KI-Agenten. Claude basiert auf Anthropics LLM. Das Modell versteht und generiert Text, aber ohne die Agent-Infrastruktur kann es nicht mit der Außenwelt interagieren. --- ## Prompting & Skills ### Prompt Eine Anweisung an eine KI. Kann ein einfacher Satz sein ("Schreib einen Post") oder ein komplexes, mehrseitiges Dokument mit Kontext, Beispielen und Regeln. Die Qualität des Outputs hängt direkt von der Qualität des Prompts ab. ### Skill Wiederverwendbares Wissen für Claude — technisch eine `SKILL.md` in `.claude/skills//` (Projekt) bzw. `~/.claude/skills//` (global), mit YAML-Frontmatter aus `name` und `description`. Claude lädt einen Skill **selbstständig**, sobald die Aufgabe zur description passt (model-invoked, Lazy Loading — der Kontext bläht nicht auf). Skills sind ein offener Anthropic-Standard und funktionieren auch in Cursor, Codex oder Aider. **Bestandteile eines Skills:** - Frontmatter mit `name` und `description` (danach entscheidet Claude, wann der Skill greift) - Prozess (Schritt-für-Schritt-Anweisungen) - Ausgabe (was am Ende herauskommen soll) - Regeln (Einschränkungen und Qualitätskriterien) Mehr dazu: [Super Powers — Fertige Skills nutzen](/kurs/super-powers) ### Slash-Command Eine Markdown-Datei in `.claude/commands/.md`, die **du** per `/` im Terminal aufrufst (user-invoked). Nicht dasselbe wie ein Skill. Merksatz: Command = du rufst auf, Skill = Claude wendet selbst an, wenn es passt. ### Plugin Ein Paket, das Skills, Slash-Commands, Subagenten und MCP-Server bündelt. Installation über `/plugin` und Plugin-Marketplaces — so holst du dir 2026 zum Beispiel Superpowers ins Projekt, ohne einzelne Dateien zu kopieren. ### Prompt Gun Ein besonders mächtiger, getesteter Prompt, der konsistent exzellente Ergebnisse liefert. Wie eine "geladene Waffe" — du zielst, drückst ab, und es trifft. Im Gegensatz zu einem normalen Prompt ist ein Prompt Gun optimiert, iteriert und in der Praxis erprobt. ### Context Engineering Die Kunst, den **Kontext** für eine KI-Interaktion optimal zu gestalten. Dazu gehören: - CLAUDE.md (Projektgedächtnis) - STYLE.md (Stilvorlage) - Relevante Dateien und Daten - Klare Rollenanweisungen - Beispiele und Anti-Beispiele Context Engineering ist wichtiger als Prompt Engineering. Der beste Prompt funktioniert nicht ohne guten Kontext. ### System Prompt Eine versteckte Anweisung, die vor jeder Nutzer-Interaktion an die KI gesendet wird. Definiert Verhalten, Einschränkungen und Persönlichkeit. In Claude Code ist das die Kombination aus CLAUDE.md + Projektkontext. ### CLAUDE.md Die zentrale Konfigurationsdatei für Claude Code in einem Projekt. Enthält Projektbeschreibung, Regeln, Stil-Vorgaben und alles, was Claude über dein Projekt wissen muss. Liegt im Projektstammverzeichnis und wird bei jeder Session geladen. ### AGENTS.md Ein tool-übergreifender, offener Standard für Projekt-Anweisungen an KI-Agenten. Funktioniert wie CLAUDE.md, wird aber auch von Cursor, Codex und anderen Tools gelesen. Praktisch, wenn dein Team mit mehreren Agenten-Tools im selben Repo arbeitet. ### STYLE.md Eine Stil-Referenzdatei, die beschreibt, wie du schreibst. Basiert auf der Analyse deiner besten Texte. Wird von Skills und der Pipeline genutzt, um deinen persönlichen Schreibstil zu replizieren. --- ## MCP & Tools ### MCP (Model Context Protocol) Ein **offenes Protokoll**, das es KI-Agenten ermöglicht, mit externen Tools und Datenquellen zu kommunizieren. MCP-Server stellen Werkzeuge bereit, die Claude Code nutzen kann. **Beispiele für MCP-Server:** - Exa (Websuche) - Dateisystem (Dateien lesen/schreiben) - GitHub (Repository-Verwaltung) - Telegram (Nachrichten senden) Mehr dazu in unserem [Glossar](/glossar). ### Exa Eine **semantische Suchmaschine**, die über MCP in Claude Code integriert wird. Versteht die Bedeutung von Suchanfragen statt nur nach Keywords zu suchen. Wird für Content-Recherche, Trendanalyse und Wettbewerbsbeobachtung eingesetzt. Mehr dazu: [Content-Plan mit Exa MCP erstellen](/kurs/content-plan) ### Subagenten Eigene spezialisierte Agenten, die du als Markdown-Datei in `.claude/agents/.md` definierst (Frontmatter: `name`, `description`, `tools`). Claude delegiert passende Teilaufgaben an sie — jeder Subagent arbeitet mit **eigenem Kontext**, dein Hauptgespräch bleibt schlank. Mehrere Subagenten können parallel laufen. Mehr dazu: [Subagenten: Delegieren wie ein Tech-Lead](/kurs/subagenten-agent-teams) --- ## Telegram ### BotFather Der offizielle Telegram-Bot zum Erstellen und Verwalten von Bots. Erreichbar über @BotFather in Telegram. Hier erstellst du deinen Bot, bekommst den Token und konfigurierst die Grundeinstellungen. ### Bot Token Ein einzigartiger Schlüssel, der deinen Telegram-Bot identifiziert. Format: `123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11`. **Niemals** öffentlich teilen oder in Code committen — immer als Umgebungsvariable speichern. ### Handle Der @-Name deines Telegram-Bots oder Channels. Zum Beispiel: @vibe_operator_1. Muss einzigartig sein und kann nach der Erstellung geändert werden. ### Channel Ein Telegram-Broadcast-Kanal, in dem dein Bot Nachrichten veröffentlicht. Abonnenten können lesen, aber standardmäßig nicht antworten. Ideal für Content-Distribution. ### grammy Eine TypeScript/JavaScript-Bibliothek für Telegram-Bots. Leichtgewichtig, modern und gut dokumentiert. Wird in unserem Stack für die Bot-Interaktion verwendet. --- ## Content & Qualität ### AI Slop KI-generierter Text, der erkennbar maschinell ist. Typische Merkmale: generische Einleitungen, belehrender Ton, Übergangsphrasen-Überfluss, fehlende Spezifität. Mehr dazu: [KI-Slop bekämpfen](/kurs/ki-slop-bekaempfen) ### De-AI-ify Der Prozess, KI-typische Muster aus einem Text zu entfernen. Nutzt den 4-Kritiker-Zyklus (Rhythmus, KI-Stempel, Spezifität, Faktencheck) und 7 De-AI-Techniken. ### Human in the Loop Ein Designprinzip, bei dem ein **Mensch** in den automatisierten Workflow eingebunden bleibt — als finaler Qualitätsfilter vor der Veröffentlichung. Der Mensch genehmigt, lehnt ab oder überarbeitet, bevor Content live geht. ### 4-Kritiker-Zyklus Ein System zur Qualitätskontrolle von KI-Texten mit 4 spezialisierten Kritikern: 1. **Rhythmus-Prüfer** — Satzlänge und -variation 2. **KI-Stempel-Detektor** — Typische KI-Phrasen finden 3. **Spezifitäts-Prüfer** — Vage Aussagen konkretisieren 4. **Faktenchecker** — Zahlen und Behauptungen verifizieren ### Hook Der erste Satz (oder die ersten Sätze) eines Textes. Entscheidet darüber, ob der Leser weiterliest oder abspringt. Muss Neugier wecken, überraschen oder provozieren. ### Call-to-Action (CTA) Eine Handlungsaufforderung am Ende eines Textes. "Probiere es heute aus", "Starte deinen ersten Skill", "Kommentiere deine Erfahrung". Ohne CTA liest der Leser und vergisst. --- ## Automatisierung ### Cron Ein Unix/Linux-Zeitplanungssystem, das Befehle zu festgelegten Zeiten ausführt. Wird verwendet, um Content-Erstellung und -Veröffentlichung zu automatisieren. Mehr dazu: [Automatisierung](/kurs/automatisierung) ### Queue System Ein **Puffer** zwischen Content-Erstellung und -Veröffentlichung. Posts werden erstellt, in einer Warteschlange (`queue.json`) gespeichert, geprüft und nach Genehmigung automatisch veröffentlicht. ### Railway Eine **Cloud-Plattform** für einfaches Deployment. Push deinen Code zu GitHub → Railway deployed automatisch. Empfohlen für 24/7-Betrieb von Content-Bots. Mehr dazu: [Deployment 24/7](/kurs/deployment-24-7) ### VPS (Virtual Private Server) Ein virtueller Server bei einem Hosting-Anbieter (Hetzner, DigitalOcean, etc.). Maximale Kontrolle, aber erfordert Linux-Kenntnisse für Setup und Wartung. ### pm2 Ein Prozessmanager für Node.js-Anwendungen. Hält deine Bots am Laufen, startet sie nach Abstürzen automatisch neu und bietet grundlegendes Monitoring. --- ## Technisch ### Tokens Die **Grundeinheiten**, in die KI-Modelle Text aufteilen. Ein Token entspricht ungefähr 3/4 eines Wortes auf Deutsch. Wichtig für: - **Kosten:** Du zahlst pro Token (Input + Output) - **Limits:** Jede Anfrage hat ein maximales Token-Budget - **Geschwindigkeit:** Mehr Tokens = längere Antwortzeit ### Context Window Die maximale Menge an Text (gemessen in Tokens), die ein KI-Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Claude verarbeitet seit 2026 bis zu **1 Million Tokens** (allgemein verfügbar) — das entspricht grob 750.000 Wörtern, also mehreren dicken Büchern oder einer kompletten mittelgroßen Codebasis. ### Plan Mode Ein Modus in Claude Code (aktivierbar per **Shift+Tab**), in dem der Agent erst einen **Plan** erstellt, bevor er handelt. Nützlich für komplexe Aufgaben, bei denen du den Ansatz prüfen willst, bevor Code geschrieben oder Dateien geändert werden. ### Hooks Shell-Kommandos in der `settings.json` unter `"hooks"`, die Claude Code bei bestimmten Ereignissen automatisch ausführt — etwa `PreToolUse`, `PostToolUse`, `SessionStart` oder `Stop`. Typische Anwendung: Linter nach jeder Dateiänderung, Guards vor riskanten Befehlen. Mehr dazu: [Hooks: Automatische Leitplanken](/kurs/hooks-automatische-leitplanken) ### API (Application Programming Interface) Eine Schnittstelle, über die Softwaresysteme miteinander kommunizieren. Im Kontext dieses Kurses: - **Claude API:** Zugang zu Claude ohne die Web-Oberfläche - **Telegram API:** Nachrichten senden und empfangen - **Exa API:** Semantische Suche durchführen ### API Key Ein geheimer Schlüssel, der dich gegenüber einer API identifiziert. Wie ein Passwort — niemals öffentlich teilen, immer als Umgebungsvariable speichern. ### Umgebungsvariable (Environment Variable) Ein Schlüssel-Wert-Paar, das außerhalb des Codes gespeichert wird. Ideal für API-Keys, Tokens und andere Geheimnisse. Zugriff über `process.env.VARIABLE_NAME` (Node.js) oder `$VARIABLE_NAME` (Bash). ### JSON (JavaScript Object Notation) Ein universelles Datenformat für strukturierte Daten. Wird für `queue.json`, Konfigurationsdateien und API-Kommunikation verwendet. ```json { "schlüssel": "wert", "liste": [1, 2, 3], "verschachtelt": { "name": "Beispiel" } } ``` ### Markdown / MDX **Markdown** ist eine einfache Auszeichnungssprache für formatierte Texte. **MDX** erweitert Markdown um React-Komponenten. Skills, CLAUDE.md und Content werden in Markdown/MDX geschrieben. --- ## Methodologien ### MVP (Minimum Viable Product) Die **minimalste Version** eines Produkts, die funktioniert und Feedback ermöglicht. Im Content-Kontext: Lieber 1 guten Post veröffentlichen als 10 perfekte Posts planen und nie umsetzen. ### TDD (Test-Driven Development) Eine Entwicklungsmethode: Erst den Test schreiben, dann den Code. Übertragen auf Content: Erst definieren, was ein guter Post ist (Kriterien), dann schreiben. ### Pipeline Eine **Abfolge von Verarbeitungsschritten**, bei der der Output einer Stufe zum Input der nächsten wird. Im Kurs: Die 5-Phasen-Pipeline (Questions → Research → Draft → Deaify → Deploy). Mehr dazu: [Die 5-Phasen-Pipeline](/kurs/fuenf-phasen-pipeline) ### Iteration Der Prozess der **schrittweisen Verbesserung**. Version 1 erstellen → testen → Feedback einarbeiten → Version 2 erstellen → wiederholen. Gilt für Skills, Prompts, Content und das gesamte System. ### Batch Processing Mehrere Aufgaben **gebündelt** statt einzeln verarbeiten. Beispiel: 7 Posts auf einmal erstellen statt jeden Tag einen. Spart Zeit und Kontext-Wechsel. --- ## Schnellreferenz: Die wichtigsten Befehle ### Claude Code ```bash claude # Starten claude -p "Prompt" # Nicht-interaktiver Modus claude --model opus # Modell wählen (auch: sonnet, haiku) /name # Slash-Command aufrufen # Plan-Modus: Shift+Tab druecken ``` ### Cron ```bash crontab -e # Crontab bearbeiten 0 9 * * * befehl # Täglich um 9:00 0 9 * * 1-5 befehl # Mo-Fr um 9:00 */30 * * * * befehl # Alle 30 Minuten ``` ### Railway ```bash railway login # Anmelden railway init # Projekt initialisieren railway up # Deployen railway logs # Logs anzeigen ``` ### Git ```bash git add . # Alle Änderungen stagen git commit -m "Nachricht" # Commit erstellen git push # Zum Remote pushen git pull # Vom Remote ziehen ``` --- Dieses Glossar wird regelmäßig aktualisiert. Für Begriffe, die hier nicht aufgeführt sind, schaue in unser [umfassendes Glossar](/glossar) oder frage in den [Guides](/guides) nach.