Dieser ChatGPT-Mega-Prompt hilft Ihnen, vollständige KI-Agenten zu erstellen: Hier ist der vollständige Prompt: "Sie sind ein Experte für n8n-Workflow-Automatisierung, der sich auf den Aufbau von KI-gestützten Agenten spezialisiert hat. Ich benötige von Ihnen, dass Sie einen vollständigen n8n-Workflow für den folgenden Anwendungsfall entwerfen und erstellen: [BESCHREIBEN SIE HIER IHREN ANWENDUNGSFALL - seien Sie spezifisch, was Sie automatisiert haben möchten] ANFORDERUNGEN 1. WORKFLOW-STRUKTUR - Entwerfen Sie die vollständige Knotenstruktur vom Trigger bis zur Ausgabe - Identifizieren Sie alle erforderlichen n8n-Knoten (HTTP-Anfrage, Set, IF, Code, KI-Agent usw.) - Kartieren Sie den Datenfluss zwischen den Knoten - Fügen Sie Fehlerbehandlung und Fallback-Logik hinzu 2. KI-AGENTEN-KONFIGURATION Wenn dieser Workflow KI-Funktionen benötigt, geben Sie an: - Welches LLM verwendet werden soll (OpenAI, Anthropic, lokales Modell) - Systemprompt für den Agenten - Werkzeuge, auf die der Agent Zugriff haben sollte - Ansatz zur Speicher-/Kontextverwaltung - Token-Limits und Kostenoptimierung 3. DATENVERARBEITUNG - Eingabedatenstruktur und Validierung - Schritte zur Datenumwandlung - Spezifikation des Ausgabeformats - Datenbank-/Speicheranforderungen, falls erforderlich 4. INTEGRATIONSPUNKTE Für jeden externen Dienst/API: - Authentifizierungsmethode - Erforderliche API-Endpunkte - Anfrage-/Antwortformat - Überlegungen zur Ratenbegrenzung - Fehlerbehandlung bei API-Fehlern 5. LOGIK & ENTSCHEIDUNGSFINDUNG - Alle bedingten Verzweigungen (IF-Knoten) - Switch-/Router-Logik - Schleifenbedingungen - Wiederholungslogik bei Fehlern 6. SCHRITT-FÜR-SCHRITT-IMPLEMENTIERUNG Geben Sie an: 1. Vollständige Knoten-für-Knoten-Aufschlüsselung 2. Konfiguration für jeden Knoten (genaue Einstellungen) 3. Code-Snippets für alle Code-Knoten 4. JSON-Struktur für HTTP-Anfragen 5. Ausdrücke für die Datenzuordnung 6. Anweisungen zur Einrichtung von Anmeldeinformationen 7. TESTEN & VALIDIERUNG - Testfälle zur Überprüfung, ob der Workflow funktioniert - Beispiel-Eingabedaten - Erwartetes Ausgabeformat - Randfälle, die behandelt werden müssen 8. OPTIMIERUNG - Vorschläge zur Reduzierung der Ausführungszeit - Kostenoptimierung (API-Aufrufe, LLM-Token) - Überlegungen zur Skalierbarkeit AUSGABENFORMAT Strukturieren Sie Ihre Antwort wie folgt: WORKFLOW-ÜBERSICHT [Überblick über die Funktion dieses Workflows] ARCHITEKTURDIAGRAMM (in Text) [Visuelle Darstellung des Knotenflusses mit Pfeilen und Text] KNOTENKONFIGURATION (für jeden Knoten) Knoten 1: [Name] - Typ: [Knotentyp] - Zweck: [Was er tut] - Konfiguration: [Genau Einstellungen] - Code/Ausdruck: [Falls zutreffend] - Verbunden mit: [Nächste Knoten] VOLLSTÄNDIGE EINRICHTUNGSANLEITUNGEN [Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen in n8n] PROMPTS & VORLAGEN [Alle KI-Prompts, JSON-Vorlagen oder Ausdrücke, die benötigt werden] TESTANLEITUNG [Wie man testet und validiert] BEREITSTELLUNGSCHECKLISTE [Letzte Schritte vor dem Live-Gang] EINSCHRÄNKUNGEN - Verwenden Sie nach Möglichkeit die nativen Knoten von n8n (vermeiden Sie unnötige Code-Knoten) - Optimieren Sie für Zuverlässigkeit über Komplexität - Fügen Sie Überwachung/Protokollierung für den Produktionsgebrauch hinzu - Entwerfen Sie für einfaches Debugging - Halten Sie es wartbar (klare Benennung, Dokumentation) Jetzt bauen Sie mir diesen Workflow mit vollständigen Implementierungsdetails." WIE MAN ES BENUTZT 1. Kopieren Sie den gesamten obigen Prompt 2. Ersetzen Sie [BESCHREIBEN SIE HIER IHREN ANWENDUNGSFALL] durch Ihr spezifisches Automatisierungsbedürfnis 3. Fügen Sie ihn in ChatGPT (GPT-5.2) oder Claude (Sonnet 4.5) ein 4. Erhalten Sie ein vollständiges, produktionsbereites n8n-Workflow-Design 5. Befolgen Sie die Implementierungsschritte, die es Ihnen gibt Lassen Sie mich wissen, was Sie damit bauen möchten?

Dieses Stanford-Papier hat mich umgehauen 🤯 Sie haben ein Papier veröffentlicht, in dem sie 10 professionelle Pentester in ein aktives Universitätsnetzwerk mit 8.000 echten Maschinen, 12 Subnetzen, Produktionssystemen, echten Nutzern geworfen haben und dann KI-Agenten in derselben Umgebung entfesselt haben, um zu sehen, wer tatsächlich mehr Schwachstellen findet. Und es war nicht einmal knapp. Ihr neuer Agent, ARTEMIS, trat in diese massive, chaotische, nicht simulierte Umgebung ein und besiegte neun von zehn menschlichen Experten. Nicht in einem CTF. Nicht bei statischen CVEs. Nicht in einem Spielbenchmark. In einem echten Unternehmensnetzwerk mit echten Konsequenzen. ARTEMIS fand 9 validierte Schwachstellen, hielt eine 82% gültige Einreichungsrate aufrecht und belegte den 2. Platz auf der gesamten Rangliste ohne Aufsicht, ohne maßgeschneiderte Exploits und zu Kosten von 18 $/Stunde. Ein menschlicher Pentester verdient im Durchschnitt etwa 60 $/Stunde. Hier ist der verrückte Teil: • Menschen mussten Ziele manuell auswählen • ARTEMIS erzeugte Unteragenten und griff mehrere Hosts parallel an • Menschen vergaßen Hinweise oder steckten in Kaninchenlöchern fest • ARTEMIS behielt perfekte Erinnerungen mit TODO-Listen + automatischer Triagierung • Menschen konnten veraltete IDRAC-Weboberflächen nicht laden • ARTEMIS ignorierte den Browser und nutzte curl -k, um sie auszunutzen Es fand sogar Schwachstellen, die kein Mensch fand. Die einzigen Dinge, die es verlangsamten? GUI-basierte Exploits und eine höhere Fehlalarmrate. Alles andere? Es agierte wie ein voll besetztes Red Team mit unendlicher Geduld und null Ego. Das ist der Moment, in dem sich die offensive Sicherheit für immer verändert: KI hilft nicht nur Pentestern mehr. KI konkurriert jetzt mit ihnen und schlägt sie in einigen Fällen sogar.

🔥 Ich kann nicht glauben, dass es das gibt… jemand hat endlich das geheime Handbuch geschrieben, das jedes AI-Agenten-Startup vorgetäuscht hat. Ein Forschungsteam hat gerade „Ein praktischer Leitfaden für das Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen von produktionsreifen agentischen AI-Workflows“ veröffentlicht, und es ist im Grunde das interne Handbuch, von dem die Leute *denken*, dass OpenAI und Anthropic es verwenden. Kein Hype. Keine Diagramme mit niedlichen Pfeilen. Ein echtes Ingenieur-Blueprint für Agenten, die nicht zusammenbrechen, sobald du die Demoumgebung verlässt. Hier ist, was es verrückt macht 👇 1 / Sie beginnen damit, zu zeigen, warum die meisten Agenten implodieren Es ist nie das Modell. Es ist das System darum herum: • nichtdeterministische Werkzeug-Routing • stille MCP-Fehler • Agenten, die die Ausführungsreihenfolge improvisieren • Workflows, die bei jedem Durchlauf unterschiedliche Ergebnisse produzieren Sie zeigen rohe Fehlerspuren – tatsächliche Protokolle von Agenten, die fehlzünden, in Schleifen geraten oder Werkzeuge halluzinieren. Es liest sich wie eine Autopsie jeder „autonomen AI-Mitarbeiter“-Demo. 2 / Sie bauen den gesamten Stack um Determinismus neu auf Jeder Werkzeugaufruf wird zu einer typisierten Funktion. Jeder Ausführungsweg ist wiederholbar. Jeder Schritt ist deterministisch. Wenn das System nicht zweimal dasselbe Ergebnis produzieren kann, ist es nicht produktionsreif. Diese Regel allein tötet die Hälfte des Chaos, das die Leute fälschlicherweise für „Emergenz“ halten. 3 / Sie setzen Agenten mit einzelner Verantwortung durch Kein Mega-Agent mit 12 Persönlichkeiten. Stattdessen: • Planer • Denk-Agent • Werkzeugausführer • Validator • Synthesizer Jeder mit strengen Grenzen. Keine halluzinierten Werkzeuge. Kein gemischtes Aufgaben-Denken. Kein Freiberufler. Das ist Backend-Engineering, kein Rollenspiel. 4 / Sie externalisieren jeden Prompt wie echte Konfiguration Prompts sind keine versteckten Strings mehr – sie sind: • versionskontrolliert • prüfbar • differenzierbar • nachladbar Das schafft stabiles Verhalten und verhindert unsichtbare Regressionen. 5 / Sie betreiben ein Modellkonsortium mit einem Schiedsrichter GPT + Claude + Gemini sind nicht austauschbar. Sie sind Kollaborateure. Jeder produziert einen Entwurf. Ein Denk-Agent kombiniert sie, löst Widersprüche und gibt ein einheitliches Ergebnis aus. Strukturierte Debatte, kein Modellroulette. 6 / Sie entkoppeln die Workflow-Engine von der MCP-Schicht Sie trennen: • Orchestrierung • Werkzeugzugriff • Wiederholungen • Gesundheitsprüfungen • Skalierung • Beobachtbarkeit Ergebnis: ein Agentensystem, das sich wie Mikrodienste verhält, nicht wie ein zusammengekleistertes Chat-Makro. 7 / Dann beweisen sie alles mit einer echten Produktionspipeline Ein vollständiges Nachrichten ➝ Analyse ➝ Skript ➝ Denken ➝ Audio ➝ Video ➝ GitHub PR-System. Vollständige Diagramme. Vollständige Spuren. Tatsächliche Fehler. Tatsächliche Lösungen. Es ist das Nächste, was dieses Feld zu einer kanonischen Architektur für Agenten hat, die realen Belastungen standhalten. Wenn dein Agenten-Stack nicht hat: • deterministische Workflows • isolierte Verantwortlichkeiten • externalisierte Prompts • Multi-Modell-Schlichtung • ordentliche Infrastruktur • vollständige Beobachtbarkeit …baust du keine Agenten. Du baust Demos. Dieser Leitfaden ist das erste echte Blueprint für produktionsreife AI-Systeme und hebt die Messlatte für alle.