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Immer wieder kommen die Menschen auf richtig simple, geniale Prompts welche die Guardrails komplett austricksen. Und bei Image Gen bekommt das ein ganze anderes Level, denn ein Bild sagt mehr als 1000 Wörter. Ich wollte eigentlich nur wieder ein bisschen dieses alte Jailbreak-Knistern fühlen. Nicht im Sinne von „mach
Jailbreaks
Ich wollte eigentlich nur wissen, wie weit ein lokales Modell denkt, bevor es brav wird. Nicht „brav“ im Sinne von: antwortet höflich und benutzt keine schlimmen Wörter. Sondern brav im viel interessanteren Sinn: Wann merkt ein Modell, dass es gerade in einem Regelkonflikt steckt? Wann sagt es innerlich: Wait. Wann
AI Agents
ChatGPT, Grok und Gemini haben ihre Memories über mich ausgespuckt. OpenClaw hat daraus Kontext destilliert. Danach kamen Podcast und Suno-Song. Kein Tagebuch, eher ein "2nd Brain mit Kraken-Unterstützung"! 🦞🧠⚡ AI ist für mich längst nicht mehr nur ein Chatfenster. Nicht nur: „Schreib mir eine Mail.“ Nicht nur:
Prompt
ChatGPT 5.4 wurde am 06.03.2026 global ausgerollt 🚀 und mein erster Test war direkt ein klassischer Naiklas-Use-Case: Kann die AI aus meinem eigenen Blog automatisch eine editierbare PowerPoint bauen? 📊 Meine Testsuites für neue Modelle haben sich durch das ganze Codex- und OpenClaw-Einrichten inzwischen deutlich stärker
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Gemini 3 Nana Banana Pro Modell ist mit großer Wahrscheinlichkeit das aktuell überrageste Allrounder Modell wenn es um Bilder Generierung geht. Der Trick: 2-Step Prompting (JSON → Bild) 1) Bevor du renderst, lässt du dir erst den Plan geben: Deshalb kann ich jedem nur raten, bevor er ein Bild erstellt,
Prompt
Nach dem ersten Rundumschlag mit Higgsfield AI wollte ich tiefer rein. Weniger Templates, mehr eigene Daten. Denn aus Erfahrung gilt: Persönliche Bilder brechen Modelle schneller als jede Stockfoto-Demo. 🧠 Selfie-Tests: Wenn’s persönlich wird, wird’s interessant Mein Ansatz war simpel: Ich habe 8 meiner bisherigen Profilbilder genommen und
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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
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Ich bin nach wie vor massiv beeindruckt von Nano Banana. Textverständnis, Context-Handling und vor allem die Bildqualität nach dem Download sind absurd gut. Der eigentliche Gamechanger kommt aber erst dann, wenn man das Modell sauber vorbereitet und ihm strukturierte Vorarbeit gibt. Statt „einfach prompten“ funktioniert hier ein zweistufiger Ansatz
Jailbreaks
Context ist kein Feature. Context ist der Exploit – und mein Tagebuch ist der Payload.🔥 1. Jailbreaks, Testing, Context? Kein Gelaber, direkt rein: Mir ist erst jetzt klar geworden, was ich da eigentlich mache. Ich jailbreake keine Modelle. Ich spiegle sie mit mir selbst. Kurz erklären: * Rosebud = Tagebuch * Markdown = portable Seele
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Der Einstieg: Der Funke (oder: Die Eisberg-Warnung) ⚡ Jeder gute generative Workflow beginnt nicht mit einem Tool, sondern mit einem Gedanken. Einem Hook. Bei mir war's ein Spruch mit perfektem Dark-Cringe-Vibe: "TeamViewer ist wie auf der Titanik." Aua. Aber statt das wegzuschieben, hab ich&
AI-Blog
Bros & Brosephines, und alle anderen AI-Dopamin-Junkies da draußen. Hört auf, die KI zu fragen. Fangt an, sie zu gegeneinander zu fordern. Zu provozieren. Zu Erklärungen und Zwickmühlen zu zwingen. Die meisten Leute behandeln ihre LLMs wie ein verdammtes Bambi – man murmelt eine vage Frage rein und wundert
Jailbreaks
Wie’s angefangen hat Ich saß da, neue Modelle gelauncht, Google AI Studio mit neuer UI, Herz voller Neugier – also Standard Mittwochabend in Ultrawidescreen Neo RGB Light Himmel. Und dann dacht ich mir: Warum nicht mal wieder die neuen Modelle mit Vergangenen Chatprompt History in Gemini 2.5 im Google