Was du lernst
- Die Gemini- und Claude-APIs direkt aufrufen, inklusive des kostenlosen Gemini-Kontingents
- Strukturierten JSON-Output erzwingen, sodass eine Modell-Antwort zu einem Datenbank-Datensatz wird
- Zwei Gründer-Fallstudien: Rechnungszuordnung und Schweizer Sammelkarten, Foto rein, Datensatz raus
Überblick
Der grösste Wandel im Software-Bauen ist dieser: Wenn das Tool, das du brauchst, nicht existiert, baust du es am selben Nachmittag. Modell-APIs lassen dich ein LLM aus deinem eigenen Code aufrufen, mit deinem eigenen Prompt, und - entscheidend - strukturierte Daten zurückbekommen statt einer Wand aus Prosa. Sobald ein Modell ein Bild oder ein Dokument verlässlich in einen sauberen JSON-Datensatz verwandeln kann, verschwindet eine ganze Klasse manueller Dateneingabe-Arbeit. Diese Lektion lehrt den direkten API-Call, den Trick mit strukturiertem Output, der die Antwort nutzbar macht, und zwei echte Tools, die der Gründer dieser School aus genau diesen Teilen gebaut hat.
Was du lernst
Du lernst, Gemini und Claude direkt mit einem minimalen fetch-Request aufzurufen, das Modell zu zwingen, JSON passend zu einem Schema zurückzugeben, sodass der Output direkt in eine Datenbank fällt, Vision zu nutzen, sodass ein Foto zu strukturierten Daten wird, und zu erkennen, wann der Bau eines kleinen internen Tools das Bezahlen von SaaS schlägt. Die zwei Gründer-Fallstudien machen es konkret: Foto einer Rechnung rein, zugeordneter Datensatz raus; Foto einer Sammelkarte rein, katalogisierter Datensatz raus.
Voraussetzungen
Kurse 1 bis 3. Du brauchst die Modellauswahl-Lektion aus Kurs 1 (die Tool-Kosten hängen ganz davon ab, welches Modell du aufrufst), die Secrets-Disziplin aus Kurs 3 (der API-Key fasst nie Client-Code an) und eine Datenbank zum Hineinschreiben - Convex aus Kurs 3 ist perfekt. Die Fundamentals-Seite dazu, was eine API ist, deckt die Request-Grundlagen ab, falls du sie brauchst.
Eine API ist eine Art, wie zwei Programme miteinander reden. Lerne, was eine API ist, wie sie funktioniert und warum sie für das Bauen mit KI zählt.
Tokens sind die Textstücke, in denen KI-Modelle lesen und abgerechnet werden. Lerne, was ein Token ist, warum es für die Kosten zählt und wie es sich von einem Security-Token unterscheidet.
Eine .env-Datei speichert Secrets wie API Keys ausserhalb deines Codes, damit sie nie veröffentlicht werden. Lerne, was sie ist und wie du sie sicher hältst.
JSON, YAML und Markdown sind drei Klartext-Formate, denen du ständig begegnest. Lerne, wofür jedes da ist und wie du sie auf einen Blick liest.
Das Problem
Unternehmen zahlen monatlich für SaaS-Tools, die eine enge Sache tun - Belege lesen, Bilder taggen, Felder aus PDFs extrahieren -, und die trotzdem nicht ganz zu ihrem Workflow passen. Dabei ist derselbe Job einen einzigen API-Call entfernt. Der Blocker war nie die Fähigkeit; es ist, dass Leute nicht merken, wie wenig Code zwischen "ich habe ein Foto einer Rechnung" und "die Rechnung ist in meinem Buchhaltungssystem, dem richtigen Projekt zugeordnet" steht. Diese Lektion entfernt diesen Blocker, indem sie den ganzen Weg von Anfang bis Ende zeigt.
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