Im Handumdrehen habe ich heute eine leistungsfähige Bildverwaltung erzeugt, die wir bei Mac-TV verwenden können. Der Clou: Die App besorgt sich automatisch aktuelle Produktbilder, sortiert sie in die passenden Rubriken und fügt Schlagworte hinzu.

Auf diese Weise verfügen wir automatisch über aktuelle Bilder für die Webseite oder für Folien in den Sendungen. Die komplette App wurde automatisch und in kürzester Zeit erstellt, ohne selbst zu programmieren.

Wie gut ist GPT 6 »Astra«?

In zwei Worten: unglaublich gut. Das Modell ist nicht grundlegend anders als der Vorgänger. Aber es ist besser in dem Sinne, dass es schönere User-Interfaces erzeugt und ohne Aufforderung einen Haufen Funktionen einfügt, an die man gar nicht gedacht hatte. Astra ist sehr »proaktiv«. Es durchdenkt die Aufgaben und findet dabei neue Aspekte, die es direkt löst, ohne nachzufragen.

Dadurch verblüfft es, weil man nicht damit rechnet. Es versucht ständig, die Erwartungen zu übertreffen. Während meiner Tests habe ich immer wieder gedacht: »Du krichst die Tür nicht zu…!«, was auf hochdeutsch so viel bedeutet wie »Das ist kaum zu glauben«.

So ist es geschehen

Um 5 Uhr morgens (sonntags!) habe ich, weil mir die Idee nicht aus dem Kopf ging, einen Plan geschrieben für eine automatisierte Bild-Datenbank. In dem Plan habe ich festgelegt, was ich mir von der App wünsche. So beginne ich jedes Projekt mit einer KI.

Anschließend habe ich den Plan mit Astra diskutiert und immer weiter verfeinert. Das hat gute drei Stunden gedauert, bis etwa 8 Uhr morgens. Diese langen Besprechungen mit dem KI-Modell sind mein bester Trick.

Als alles geklärt war, gab ich den Startschuss:



Die Screenshot oben ist tatsächlich sehr interessant. Denn er zeigt, dass Astra eine Stunde und fünfunddreißig Minuten ohne Unterbrechung gearbeitet hat. Ich verwendet meist die Einstellung »Sehr hoch«, was bedeutet, dass das Modell für jeden Schritt besonders lange nachdenkt.

Diese Fähigkeit, so lange an einem Problem (bestehend aus vielen Teilschritten) zu arbeiten, ist eine neue und große Errungenschaft. Je länger die Modelle an einer Sache arbeiten können, desto schwieriger können die Aufgaben sein.

Ich bin während dieser Zeit zum Bäcker gegangen und habe ein schönes Sonntags-Frühstück nachgeholt. Es war ein gutes Gefühl, zu wissen, dass in dieser Zeit eine KI für mich arbeitet.

Hier ist das Ergebnis:



Und dies:

Das Ergebnis

Es ist eine komplette Mac-Applikation mit allem drum und dran. Als sie erstmals startete, war es genau 9:58 Uhr.

Das bedeutet: Es hat von 5:00 Uhr bis 9:58 gedauert, knapp fünf Stunden, von der ersten Planung bis zur fertigen App.

Die App kann Webseiten einlesen und findet darin die Bilder ab einer brauchbaren Größe. Die App liest den Text der Webseite, um eine kurze Beschreibung für jedes Bild zu erzeugen. Sie findet Schlagworte und sie erkennt, ob das Produkt von vorne oder von hinten dargestellt wird. Die App erkennt sogar, ob es sich um ein neues Produkt handelt. — Das sind sehr komplexe Funktionen.

Klar, danach ist man noch lange nicht fertig. Beim Testen erwachen weitere Wünsche. Hier ein Menü, da eine Abkürzung. Man entdeckt Spezialfälle, für die man die Regeln etwas anpassen muss. Nach etwa sieben oder acht weiteren Stunden war auch dieser Feinschliff abgeschlossen. Das dauert normalerweise viele Tage, oft auch Wochen.

Gegen 17 Uhr beendete ich meine Arbeit und widmete mich den TV-Berichten über die Landtagswahl in Sachsen-Anhalt. (Es wäre wohl besser gewesen, wenn ich auch das an die KI delegiert hätte.)

Astra bedient den Computer

Um die Funktionen zu testen, wollte ich die letzten 20 Pressemeldungen von Apple einlesen. Dazu hätte ich die URL der jeweiligen Pressemeldung eingeben müssen, um anschließend zu kontrollieren, ob der Import wie erwartet funktioniert.

Dafür war ich aber zu faul. Einer der wichtigsten Tricks, den ich mir von anderen Entwicklern abgeschaut habe, lautet: Sei unverschämt! Man kann von den KI-Modellen inzwischen Dinge verlangen, die einfach nur dreist sind. Deswegen habe ich Astra mitgeteilt, dass ich nun diese 20 Meldungen importieren müsse; und scheinheilig gefragt, wie es mir dabei helfen könne.

Astra antwortete, dass es die Aufgabe einfach selbst übernähme — und legte direkt los. Das ist ein Beispiel für das »proaktive« Verhalten: Astra rast sofort los, wenn es irgendwo eine Aufgabe entdeckt.



Interessant ist aber, wie es die Aufgabe löste. Es führte einen zweiten Mauspfeil und bediente die App damit. Neu ist die Geschwindigkeit, mit der das inzwischen möglich ist. Das Video zeigt einen Ausschnitt aus dieser Phase:

Fazit

Ich habe innerhalb eines Tages eine komplette und durchaus komplexe Mac-Applikation erzeugt, inklusive Tests, Dokumentation und ersten Verfeinerungen.

Die technische Qualität der App und das Design sind exzellent. Es ist richtig, richtig, richtig gut. Es ist sogar haarsträubend gut. Es ist Du-krichst-die-Tür-nicht-zu-gut.

Die Fähigkeit zur Programmierung ist nur eine Facette. Das Modell kann auch viele andere Dinge. Allgemein gilt: Es versteht sehr gut, was man will. Und es ist verflixt schlau. Und schnell.

Die Arbeit ist getan. Ich bin zufrieden.

Mal sehen, was ich morgen mache.