Banana Prompts ist eine kostenlose Online‑Plattform, die KI‑Prompt‑Vorlagen für Bild‑ und Videogenerierungsmodelle sammelt, überprüft und teilt. Indem sie reale Prompts anbietet, die tatsächliche Ergebnisse liefern, hilft sie sowohl Anfängern als auch erfahrenen Nutzern, ihre KI‑gestützten Kreativprojekte zu verbessern. Nutzer können genaue Formulierungen, Einstellungen und Techniken aus einer großen Community abrufen, was ein schnelleres Lernen und bessere Ergebnisse in der KI‑Kunstproduktion ermöglicht.

Claude-Code-OpenAI verwandelt die Anthropic Claude API in einen eins-zu-eins Ersatz für OpenAI-Modelle in Python-Anwendungen. Nach der Installation via pip und der Konfiguration Ihrer Umgebungsvariablen OPENAI_API_KEY und CLAUDE_API_KEY können Sie vertraute Methoden wie openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() oder openai.Embedding.create() mit Claude-Modellnamen (z.B. claude-2, claude-1.3) verwenden. Die Bibliothek interceptiert Aufrufe, leitet sie an die entsprechenden Claude-Endpunkte weiter und normalisiert die Antworten, damit sie mit OpenAI-Datenstrukturen übereinstimmen. Sie unterstützt Echtzeit-Streaming, umfangreiche Parameterzuweisung, Fehlerbehandlung und Prompt-Vorlagen. Dadurch können Teams mit Claude und GPT-Modellen ohne Code-Refactoring experimentieren, was eine schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltsgenerierung, semantische Suche und hybride LLM-Workflows ermöglicht.

Augini erlaubt Entwicklern, intelligente Agenten zu definieren, die Nutzereingaben interpretieren, externe APIs aufrufen, kontextbewussten Speicher laden und kohärente, mehrstufige Antworten liefern. Benutzer können jeden Agenten mit anpassbaren Werkzeugsets für Websuche, Datenbankabfragen, Dateimanagement oder benutzerdefinierte Python-Funktionen konfigurieren. Das integrierte Speichermodul bewahrt den Gesprächszustand über Sessions hinweg auf und sorgt für Kontextkontinuität. Die deklarative API von Augini ermöglicht den Bau komplexer mehrstufiger Workflows mit Verzweigungen, Wiederholungen und Fehlerbehandlung. Es integriert sich nahtlos mit führenden LLM-Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Azure AI und unterstützt die Bereitstellung als eigenständige Skripte, Docker-Container oder skalierbare Microservices. Augini befähigt Teams, AI-gesteuerte Agenten schnell zu prototypisieren, zu testen und in Produktionsumgebungen zu warten.

CrewAI Agent Generator nutzt eine Befehlszeilenschnittstelle, um ein neues KI-Agenten-Projekt mit festen Ordnerstrukturen, Beispiel-Eingabeaufforderungen, Tool-Definitionen und Teststub zu initialisieren. Sie können Verbindungen zu OpenAI, Azure oder benutzerdefinierten LLM-Endpunkten konfigurieren; Agentenspeicher mit Vektor-Stores verwalten; mehrere Agenten in kollaborativen Workflows orchestrieren; detaillierte Gesprächsprotokolle anzeigen; und Ihre Agenten mit integrierten Skripten auf Vercel, AWS Lambda oder Docker bereitstellen. Es beschleunigt die Entwicklung und sorgt für einheitliche Architektur in KI-Agenten-Projekten.

Ernie Bot Agent ist ein Entwickler-Framework, das die Erstellung KI-gesteuerter Konversationsagenten mit Baidu ERNIE Bot erleichtert. Es bietet Abstraktionen für API-Aufrufe, Eingabevorlagen, Speicherverwaltung und Tool-Integration. Das SDK unterstützt Multi-Turn-Gespräche mit Kontextbewusstsein, benutzerdefinierte Arbeitsabläufe für Aufgaben und ein Plugin-System für domänenspezifische Erweiterungen. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und Konfigurationsoptionen reduziert es Boilerplate-Code und ermöglicht schnelles Prototyping von Chatbots, virtuellen Assistenten und Automatisierungsskripten.

GPTMe bietet eine robuste Plattform zur Orchestrierung von KI-Agenten, die den Gesprächskontext beibehalten, externe Tools integrieren und eine konsistente API bereitstellen. Entwickler installieren ein leichtgewichtiges Python-Paket, definieren Agenten mit Plug-and-Play-Gedächtnissystemen, registrieren benutzerdefinierte Tools (z.B. Websuche, Datenbankabfragen, Dateiversionen) und starten einen lokalen oder Cloud-Dienst. GPTMe verwaltet Sessions, mehrstufige Logik, Prompt-Templates und Modellwechsel, um einsatzbereite Assistenten für Kundenservice, Produktivität, Datenanalyse und mehr bereitzustellen.

GRASP bietet eine strukturierte Pipeline zum Aufbau von KI-Agenten in TypeScript- oder JavaScript-Umgebungen. Im Kern definieren Entwickler Agenten, indem sie eine Reihe von Werkzeugen—Funktionen oder externe API-Connectoren—registrieren und Prompt-Vorlagen festlegen, die das Verhalten des Agenten steuern. Eingebaute Speicher-Module erlauben es Agenten, Kontextinformationen zu speichern und abzurufen, was Mehrrunden-Konversationen mit persistentem Zustand ermöglicht. Die Planungs-Komponente steuert die Auswahl und Ausführung der Werkzeuge basierend auf Nutzerinput, während die Ausführungsschicht API-Aufrufe und Ergebnishandhabung übernimmt. Das Plugin-System von GRASP unterstützt benutzerdefinierte Erweiterungen wie Retrieval-augmented Generation (RAG), Aufgabenerstellung und Logging. Das modulare Design ermöglicht es Teams, nur die benötigten Komponenten zu wählen und so die Integration mit bestehenden Systemen und Diensten für Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Workflows zu erleichtern.

AI-OnChain-Agent integriert OpenAI GPT-Modelle mit Web3-Protokollen, um autonome Blockchain-Agenten zu erstellen. Es verbindet sich mit Ethereum-Netzwerken über konfigurierbare RPC-Endpunkte, nutzt LangChain für Prompt-Orchestrierung sowie Ethers.js/Hardhat für Smart-Contract-Interaktionen. Entwickler können Handels- oder Governance-Strategien durch Prompt-Vorlagen festlegen, Token-Metriken in Echtzeit überwachen, Transaktionen mit privaten Schlüsseln signieren und Kauf/Verkauf- oder Staking/Unstaking-Operationen ausführen. Detaillierte Logs verfolgen Entscheidungen und On-Chain-Ergebnisse, und das modulare Design unterstützt die Erweiterung auf Oracles, Liquiditätsmanagement oder automatisierte Governance-Abstimmungen über mehrere DeFi-Protokolle.

Pydantic AI verwendet Pydantic-Modelle, um KI-Agenten-Definitionen zu kapseln und dabei typsichere Eingaben und Ausgaben sicherzustellen. Entwickler deklarieren Prompt-Vorlagen als Model-Felder, wodurch die Benutzerdaten und Agentenantworten automatisch validiert werden. Das Framework bietet integrierte Fehlerbehandlung, Wiederholungslogik und Unterstützung für Funktionsaufrufe. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Azure, Anthropic usw.), unterstützt asynchrone Abläufe und ermöglicht modulare Agentenzusammensetzung. Mit klaren Schemas und Validierungsebenen reduziert Pydantic AI Laufzeitfehler, vereinfacht das Prompt-Management und beschleunigt die Erstellung robuster, wartbarer KI-Agenten.

LLMs bietet eine einheitliche Abstraktion für verschiedene Open-Source- und gehostete Sprachmodelle, sodass Entwickler Modelle über eine einzige Schnittstelle laden und ausführen können. Es unterstützt Modelldetektion, Prompt- und Pipeline-Management, Batch-Verarbeitung sowie fein abgestimmte Kontrolle über Tokens, Temperatur und Streaming. Nutzer können mühelos zwischen CPU- und GPU-Backends wechseln, lokale oder entfernte Modellhosts integrieren und Antworten für eine bessere Leistung zwischenspeichern. Das Framework enthält Hilfsmittel für Prompt-Templates, Antwort-Parsing und Benchmarking der Modellleistung. Durch die Entkopplung der Anwendungslogik von modell-spezifischen Implementierungen beschleunigt LLMs die Entwicklung von NLP-gestützten Anwendungen wie Chatbots, Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzungen und mehr, ohne Anbieterbindung oder proprietäre APIs.

Micro-agent ist eine leichte, unvoreingenommene JavaScript-Bibliothek, die die Erstellung komplexer KI-Agenten mit großen Sprachmodellen vereinfacht. Sie bietet Kernabstraktionen wie Agenten, Werkzeuge, Planer und Speichersysteme, wodurch Entwickler benutzerdefinierte Konversationsflüsse zusammenstellen können. Agenten können externe APIs oder interne Dienstprogramme als Werkzeuge aufrufen, um dynamische Daten abzurufen und Aktionen durchzuführen. Die Bibliothek unterstützt sowohl kurzfristiges Gesprächsspeicher als auch langfristiges persistentes Gedächtnis, um den Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren. Planer steuern die Denkprozessketten, zerlegen komplexe Aufgaben in Werkzeugaufrufe oder Sprachmodelanfragen. Mit konfigurierbaren Eingabeaufforderungsvorlagen und Ausführungsstrategien passt sich Micro-agent nahtlos an Frontend-Webanwendungen, Node.js-Dienste und Edge-Umgebungen an und bietet eine flexible Basis für Chatbots, virtuelle Assistenten oder autonome Entscheidungssysteme.

Das LLM-gesteuerte RAG-System ist ein entwicklerorientiertes Framework zum Aufbau von retrieval-augmented generation (RAG)-Pipelines. Es bietet Module für die Einbettung von Dokumentensammlungen, Indizierung via FAISS, Pinecone oder Weaviate sowie das Abrufen relevanten Kontexts zur Laufzeit. Das System nutzt LangChain-Wrappers zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen, unterstützt Prompt-Vorlagen, Streaming-Antworten und Multi-Vektor-Store-Adapter. Es vereinfacht die End-to-End-Bereitstellung von RAG für Knowledge Bases, mit Anpassungsmöglichkeiten bei jedem Schritt – von der Einbettungsmodellkonfiguration bis zum Prompt-Design und der Ergebnisnachbearbeitung.

Die ChatGPT-Seitenleiste - Modellaggregation bietet direkt von Ihrer Browser-Seitenleiste aus ein umfassendes Chatbot-Erlebnis. Sie unterstützt mehrere Modelle wie ChatGPT 3.5, GPT-4, Google Gemini und mehr und ermöglicht den Benutzern, nationale Verbindungsbeschränkungen zu überwinden. Mit Funktionen wie verschiedenen Ausgabeformaten, in der Cloud gespeicherten Chatverläufen und reichhaltigen Eingabevorlagen können Benutzer leicht mit fortschrittlichen KI-Modellen interagieren. Die Darstellung der Seitenleiste sorgt dafür, dass Ihr Browsing nicht gestört wird, wodurch sie ein effizientes Werkzeug für verschiedene Anwendungsfälle ist.

AI Prompt Master ist ein fortgeschrittenes Tool, um Ihre Interaktionen mit generativen KI-Plattformen wie ChatGPT, DALL-E, Midjourney und mehr zu optimieren. Es bietet den Benutzern die Möglichkeit, benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen über eine intuitive Benutzeroberfläche zu erstellen, die Optionsschaltflächen und Kontrollkästchen umfasst, um die Eingabeaufforderungen an spezifische Bedürfnisse anzupassen. Mit Zugriff auf vordefinierte Vorlagen und Funktionen zum Kopieren mit einem Klick wird der Transfer von Eingabeaufforderungen zu KI-Tools nahtlos. AI Prompt Master zielt darauf ab, die Effizienz zu verbessern, Zeit zu sparen und genaue KI-Antworten zu gewährleisten, was es ideal für Fachleute, Studenten und KI-Enthusiasten macht.

Die ChatGPT Enhanced-Erweiterung bereichert das ChatGPT-Erlebnis, indem sie eine Reihe innovativer Funktionen hinzufügt, die die Benutzerfreundlichkeit verbessern. Benutzer können problemlos ihren Chatverlauf exportieren, aus einer Vielzahl von Eingabeaufforderungs-Templates auswählen und auf Funktionen zugreifen, die sowohl die Produktivität als auch den Komfort erhöhen. Dieses Tool ist unerlässlich für alle, die das volle Potenzial von ChatGPT für verschiedene Aufgaben nutzen möchten, von allgemeinen Anfragen bis hin zu komplexen Projekten.

Das Aufforderungs-Tool für Midjourney hilft den Nutzern, mühelos hochwertige Aufforderungen zu erstellen. Durch die Bereitstellung einer intuitiven Schnittstelle und anpassbarer Funktionen wird die Lernkurve für neue KI-Kunstschaffende verringert. Dieses Tool ist darauf ausgelegt, Zeit zu sparen und die Effizienz zu steigern, sodass es ideal für Künstler, Designer und Content-Creator ist, die schnell und effektiv die KI-Funktionen von Midjourney nutzen möchten.

Prompt Affix ist ein fortschrittliches Tool, das Verbrauchern hilft, die Antworten von KI-Modellen wie ChatGPT anzupassen. Indem Benutzer detaillierte Eingabeaufforderungen bereitstellen, können sie den Ton, die Struktur und die Spezifität der Antworten der KI bestimmen. Dieses Tool erleichtert es Nutzern, die Qualität der Interaktionen zu verbessern, indem es sicherstellt, dass die von der KI gelieferten Ausgaben perfekt mit den beabsichtigten Zielen übereinstimmen. Egal, ob Sie formelle, informelle, detaillierte oder prägnante Antworten benötigen, Prompt Affix bietet die Flexibilität, diese Ergebnisse problemlos zu erreichen.

Team-GPT bietet eine Plattform für nahtlose Zusammenarbeit durch Gruppenchats mit ChatGPT. Teams können interagieren, Chats in Ordnern organisieren und Wissen mühelos teilen. Die Plattform zielt darauf ab, die KI-Fähigkeiten des Teams mit Lernressourcen und Aufforderungsvorlagen zu verbessern. Sie ist so konzipiert, dass sie in den Arbeitsablauf des Alltags integriert wird, um das Verständnis und die Akzeptanz von KI-Technologien innerhalb von Teams zu steigern.

TeamPrompt ist eine webbasierte Plattform, die entwickelt wurde, um Teams dabei zu helfen, effektiv zusammenzuarbeiten und ChatGPT-Aufforderungen zu verwalten. Es bietet eine umfassende Aufforderungsbibliothek und Chatbot-Funktionen, die es den Nutzern ermöglichen, Aufforderungsvorlagen innerhalb ihres Teams und in der breiteren Gemeinschaft zu finden, zu erstellen und zu teilen. Indem die Erstellung und Verwaltung von Aufforderungen optimiert wird, steigert TeamPrompt die Produktivität und kreative Ergebnisse, wodurch auftreten basierte Aufgaben für Nutzer in verschiedenen Branchen einfacher und effizienter werden.

Prompt Anywhere ist eine leistungsstarke Chrome-Erweiterung, die es Benutzern ermöglicht, Eingabeaufforderungsvorlagen schnell und effizient auf jeder Website zu speichern, zu kopieren und zu bearbeiten. Es funktioniert ohne Speicherbeschränkungen und bietet unbegrenzte Abrufmöglichkeiten, was es zu einem idealen Werkzeug für diejenigen macht, die häufig mit verschiedenen KI-Plattformen interagieren. Nach dem ersten Login in Ihr Konto können Sie ein optimiertes Erlebnis genießen, um Eingabeaufforderungen zu Lesezeichen zu setzen und anzupassen, was Ihren Arbeitsablauf und kreative Prozesse in verschiedenen Anwendungen erleichtert.