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#observability

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Ein Prompt im Wiki ist kein Nachweis: Revisionssicheres Logging und der Agent Contract in regulierten Umgebungen

Der Agent Contract ist das Soll, das revisionssichere Log der Ist-Nachweis. Ohne das zweite ist das erste nur eine Behauptung - was DORA, GoBD und die kommende MaRisk jetzt verlangen.

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Die beste Antwort ist keine Zielgröße

Ein Eval-Score, der nur Qualität misst, belohnt Brute Force - mehr Sampling, größeres Modell, mehr Retries. Warum die richtige Entscheidungsgrundlage eine Cost-Quality-Latency-Frontier ist, eine Kurve statt eines Punkts, und wie man den Operating-Point in Dollar wählt statt in Prozent.

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Release-Disziplin für AI-Features: Canary, Shadow Runs und automatischer Rollback

Eval grün im PR, zwei Wochen später rote Zahlen in Produktion - ohne neuen Deploy. Warum AI-Features zwischen Merge und 100% Traffic eigene Gates brauchen.

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Observability für AI-Features: Welche Spans, Events und IDs du wirklich brauchst

Ohne Traces, Modell- und Promptversionen, Tool-Spans und Kostenmetriken bleibt jeder Incident Spekulation. Ein Leitfaden für Teams, die AI-Features in Produktion betreiben.

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AI Systems Architecture beginnt dort, wo Modelloutput Teil der Produktlogik wird

Wie ich aus einem GitHub Issue einen testbaren, beobachtbaren Umsetzungsplan mache

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