Higgsfield Part 1 - Lokales Gold im Prompt-Mixer: Wie Göppingen meine KI-Qualitätsprüfung zerlegt 🏘️💎
Ich habe mir Higgsfield geholt, um direkt auf alle neuen Modelle per API zuzugreifen – und vor allem, um ohne große Refusals testen zu können, wie weit Klischees, Muster und lokale Kontexte inzwischen wirklich verstanden werden.
Und ja: Ich feier das hart. 😀✨
Der große Unterschied zu den Original-Interfaces liegt für mich in der Kontrolle:
Verschiedenste Parameter wie Qualität, Anzahl der Bilder oder Format lassen sich sauber variieren, und mehrere Versuche können parallel laufen. Kein UI-Gefrickel, kein Warten, einfach Output vergleichen.
Klischee-Tests
Schlat:
Göppingen
Schwabenmeme basis: (7/10, paar sind echt nice, das wird so schnell soviel besser, unfassbar! ✨😀🎉)
Möglicher Anwendungsfall: Lokale News + Prompt-Tuning
Ein besonders spannender Use Case ist für mich die Kombination aus lokalen News und iterativem Prompting.
Beispiel-Prompt:
„Gönn dir aktuelle Göppinger News und erneuere danach den Prompt.“
Prompt "gönn dir aktuelle göppinger news und dann erneuere die prompt"
->Hier ist der News-Download, bevor wir den Prompt tunen:
- B10-Tunnel-Fail: Ein LKW war zu hoch und hat im Öde-Tunnel einfach mal die Deckenleuchten und Schienen abgerissen. Klassiker!
- Frisch Auf Drama: Knappes Ding gegen Flensburg (32:33), wieder nix mit Punkten, aber viel "Hätte, Wäre, Wenn". Der Schmerz sitzt tief.
- Fußgängerzonen-Chaos: Ein 76-Jähriger ist mit 'nem Sprinter durch die Fußgängerzone geballert. "Lieferverkehr frei" mal anders interpretiert.
- Waldweihnacht & Waffenkontrolle: Glühwein fließt, aber die Cops checken Taschenmesser. Safety first beim Rote Wurst essen!
Persönlicher Kontext als Qualitätsmesser
Durch meinen eigenen lokalen Bezug kann ich die Qualität der Outputs extrem schnell einschätzen. Oder eigentlich jeder? :D
Trifft das Modell den Ton? Erfasst es implizite Klischees? Versteht es, was „lokal“ wirklich bedeutet?
Es grüßt
N(ai(klas
