Скачать или смотреть Wie erstelle ich einen Critical‑Mentor in Google AI Studio? (John Carmack‑Methode, Debugging)

In diesem Video zeige ich dir Schritt für Schritt, wie du in Google AI Studio einen AI "Critical‑Mentor" erstellst – ein Modell, das nicht nur zustimmt, sondern kritisch analysiert, Fehler findet und deine Lösungen verbessert. Du lernst die John Carmack‑Methode kennen, wie du negative Constraints und zwingende Ergebnisanforderungen setzt, das Ausgabeformat mit 3 Abschnitten definierst (gefundenes Problem, Optimierungsvorschlag, Risiko‑Bewertung) und den Unterschied zwischen einem höflichen Assistant und einem aggressiven Red‑Team‑Mentor in der Playground‑Ansicht. Außerdem demonstriere ich, wie du die Konfiguration per System‑Instruction speicherst und den Workflow in Python über die API testest. Perfekt für Code‑Reviews, Architektur‑Checks, Sicherheits‑Audits und Performance‑Debugging mit Google AI Studio.

Wie erstelle ich einen Critical‑Mentor in Google AI Studio Schritt für Schritt?
Wie setze ich System‑Instructions in Google AI Studio für einen John Carmack‑basierten Mentor?
Wie nutze ich einen Critical‑Mentor in Google AI Studio für Code‑Reviews, Sicherheit und Performance‑Optimierung?

0:00 Intro – Ziel: Critical‑Mentor erklären
0:15 John Carmack‑Methode: Idee und Hintergrund
0:40 Was ist ein Critical‑Mentor und wofür er nützlich ist
1:19 Drei Techniken für Kritik: Negative Constraints, starke Verben, Mandatory Outcome
2:04 Konfigurations‑Tabelle: Rolle, Constraints, Ausgabeformat (3 Abschnitte)
3:20 Demo in Google AI Studio / Playground: höflicher Assistant vs. Critical‑Mentor
6:33 API & Python: API‑Key, Projekt und Test‑Workflow
8:24 Ergebnisbeispiel: Gefundene Fehler, Optimierungsvorschlag, Risiko‑Bewertung
9:32 Fazit, Tipps zur Anpassung und nächste Schritte

#GoogleAIStudio #CriticalMentor #JohnCarmackMethode #AIDebugging

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