Ich habe zwei KI-Tools gebaut. Das zweite hat mir verraten, wie ich KI lernen sollte.

Ich habe versucht, KI auf herkömmliche Weise zu lernen. Ich habe einen offiziellen Kurs eröffnet. Nach ein paar Lektionen habe ich abgebrochen. Das Material war gut, aber es stand nichts auf dem Spiel. Nichts ging kaputt. Nichts blieb hängen.

Mir wurde klar, dass ich am besten lerne, wenn Dinge kaputtgehen.

Das Bauen von TeachSim hat mir LangGraph beigebracht, weil der Bot funktionieren musste. Das Bauen von GitHub Digest hat mich etwas über stille Fehler gelehrt, weil der Code lautlos kaputtging. Ich habe die Konzepte gelernt, weil ich sie brauchte, damit alles funktionierte.

Ich möchte AI Engineering lernen. Ich möchte nicht nur eine API nutzen. Ich möchte die Werkzeuge verstehen, die ich jeden Tag verwende.

Momentan ist mein Wissen nur oberflächlich. Ich nutze Slash-Befehle und Konventionen, um Dinge zum Laufen zu bringen. Ich verstehe MCP, Subagenten, Hooks oder Checkpoints nicht. Ich nutze einfach das Werkzeug, das an diesem Tag gerade funktioniert.

Ich ändere meinen Ansatz. Ich erstelle meinen eigenen Lehrplan basierend auf echten Projekten. Eine Phase ist nicht abgeschlossen, wenn ich darüber gelesen habe. Eine Phase ist erst abgeschlossen, wenn sie ein echtes Problem in meinem Projekt löst.

Hier ist meine neue Lernsequenz:

• Phase 1: MCP (Erweitern, worauf der Agent zugreifen kann) • Phase 2: Skills (Formalisierung der Werkzeugnutzung) • Phase 3: Subagenten (Arbeit auf mehrere Agenten aufteilen) • Phase 4: Hooks (Schutzmechanismen hinzufügen) • Phase 5: Plugins (Alles verpacken) • Phase 6: Checkpoints (Fehlerhafte Sitzungen rückgängig machen) • Phase 7: Endergebnisse

Ich werde dies auf meine Live-Projekte anwenden. Zum Beispiel werde ich den MCP-Server von GitHub in GitHub Digest einbinden, anstatt eine REST-API zu verwenden.

Diese Methode kostet jetzt mehr Zeit. Ich tausche unmittelbares Momentum gegen langfristige Geschwindigkeit ein. Ich möchte die Werkzeuge beherrschen, bevor ich mich an die komplexe Mathematik des maschinellen Lernens mache. Wenn ich meine Werkzeuge nicht verstehe, werde ich gegen sie kämpfen, während ich versuche, schwierige Konzepte zu lernen.

Ich baue das Schritt für Schritt auf.

Source: https://dev.to/mediblacksand_f0ea36c53fb/i-built-two-ai-tools-the-second-one-told-me-how-i-should-be-learning-ai-5el0

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi