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Sicher

Profitable AI-Wrapper-Produkte entwickeln

Lernen Sie, Produkte zu entwickeln, die AI-APIs in fokussierte Tools verwandeln, für die Nutzer bereit sind zu zahlen. Meistern Sie Produktarchitektur, Kostenmanagement und UX-Muster für erfolgreiche AI-Geschäftsmodelle.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 Bronze
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Verwendung von "ai-wrapper-product". Helfen Sie mir, ein AI-E-Mail-Schreiber-Produkt zu entwerfen

Erwartetes Ergebnis:

Wichtige Architekturkomponenten:

1. **Eingabevalidierung** - Validieren Sie E-Mail-Zweck, Empfänger, Tonart und Schlüsselpunkte vor dem Senden an die AI

2. **Prompt-Vorlage** - Verwenden Sie System-Prompts, um professionellen Ton zu definieren, und injizieren Sie dann Benutzervariablen

3. **Modellauswahl** - Beginnen Sie mit Claude 3 Haiku für Geschwindigkeit, wechseln Sie zu Sonnet für komplexe Entwürfe

4. **Ausgabeparsing** - Erzwingen Sie JSON-Ausgabe mit Feldern für Titel, Inhalt und Vorschläge

5. **Kostenverfolgung** - Protokollieren Sie Token-Nutzung pro E-Mail, um Kosten pro Benutzer zu berechnen

Verwendung von "ai-wrapper-product". Wie verhindere ich AI-Halluzinationen in meinem Produkt?

Erwartetes Ergebnis:

Strategien zur Halluzinationsprävention:

1. **Prompt mit Beispielen** - Fügen Sie 2-3 Beispiele für korrekte Ausgabe in Ihren Prompt ein

2. **Ausgabeformatspezifikation** - Erzwingen Sie JSON mit spezifischen erforderlichen Feldern

3. **Validierungsschicht** - Parsen und validieren Sie AI-Ausgabe vor der Rückgabe an den Benutzer

4. **Fallback-Behandlung** - Wenn die Ausgabe ungültig ist, wiederholen Sie mit verbessertem Prompt oder verwenden Sie Fallback-Modell

5. **Nachbearbeitung** - Führen Sie Ausgabe durch Faktenprüfung oder Konsistenzprüfungen

Sicherheitsaudit

Sicher
v1 • 2/24/2026

All 32 static findings are false positives. The scanner detected code block markers in markdown documentation (e.g., ```python) as shell commands, and incorrectly flagged text patterns as cryptographic algorithms. This is a documentation skill containing example code snippets for building AI wrapper products - no actual shell execution, cryptography, or system reconnaissance is present.

1
Gescannte Dateien
278
Analysierte Zeilen
3
befunde
1
Gesamtzahl Audits

Probleme mit hohem Risiko (1)

SKILL.md:3SKILL.md:34SKILL.md:99SKILL.md:277
False Positive: Weak Cryptographic Algorithm
Static scanner incorrectly flagged text patterns as cryptographic algorithms. No cryptographic code exists in this skill - only documentation and example code for AI product building.
Probleme mit mittlerem Risiko (1)
SKILL.md:36-52SKILL.md:55-86SKILL.md:95SKILL.md:103-122SKILL.md:125-148SKILL.md:158-195SKILL.md:207-223SKILL.md:274
False Positive: External Commands (Shell Backtick)
Static scanner detected 25 instances of 'Ruby/shell backtick execution' but these are code block markers in markdown documentation (```python, ```javascript). No shell commands are being executed.
Probleme mit niedrigem Risiko (1)
SKILL.md:63SKILL.md:128-145
False Positive: System Reconnaissance
Static scanner flagged input validation and JSON parsing code as 'system reconnaissance'. These are legitimate product development patterns.
Auditiert von: claude

Qualitätsbewertung

38
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
50
Community
88
Sicherheit
100
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

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Ein Gründer, der ein AI-gesteuertes SaaS-Produkt entwickelt, lernt, wie er seine Anwendung architektonisch gestaltet, API-Kosten verwaltet und sich von Wettbewerbern unterscheidet.

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Helfen Sie mir, die Architektur für ein AI-Produkt zu entwerfen, das [Produkt-Anwendungsfall beschreiben]. Inklusive Eingabevalidierung, Prompt-Vorlagenstruktur, API-Integrationsansatz und Ausgabehandling.
AI-Kosten optimieren 
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Mein AI-Produkt liefert manchmal inkonsistente Ausgaben. Helfen Sie mir, Prompt-Muster und Validierungslogik zu entwerfen, um zuverlässige, strukturierte Antworten für [Anwendungsfall beschreiben] zu gewährleisten.
Unterscheidung von ChatGPT 
Wie kann ich mein AI-Produkt von generischen Chat-Oberflächen wie ChatGPT unterscheiden? Welche spezifische Domain-Expertise, UX-Muster oder Integrationen würden einzigartigen Mehrwert bieten?

Bewährte Verfahren

  • Beginnen Sie mit günstigeren Modellen wie Haiku für High-Volume-Aufgaben, wechseln Sie zu Sonnet oder GPT-4 für komplexe Anfragen
  • Validieren und parsen Sie AI-Ausgaben immer vor der Rückgabe an Benutzer - vertrauen Sie niemals rohen Antworten
  • Verfolgen Sie Kosten pro Benutzer ab Tag eins, um sicherzustellen, dass die Stückökonomie vor dem Scaling funktioniert

Vermeiden

  • Einen dünnen Wrapper um ChatGPT ohne Differenzierung bauen - Nutzer werden einfach Chat direkt verwenden
  • API-Kosten ignorieren, bis Skalierung eintritt - Überraschungsrechnungen können ein AI-Produkt in die Insolvenz treiben
  • AI-Ausgaben ohne Validierung ausliefern - Halluzinationen und Formatierungsprobleme zerstören Vertrauen

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein AI-Wrapper-Produkt?
Ein AI-Wrapper-Produkt ist ein Tool oder eine Anwendung, die AI-APIs (wie OpenAI oder Anthropic) als Engine verwendet, um ein spezifisches Problem zu lösen. Im Gegensatz zu generischen Chatbots konzentrieren sich Wrapper-Produkte auf bestimmte Anwendungsfälle mit maßgeschneiderten Prompts, UX und Integrationen.
Wie wähle ich das richtige AI-Modell für mein Produkt?
Berücksichtigen Sie Kosten, Geschwindigkeit und Qualität. Haiku ist am günstigsten und schnellsten für einfache Aufgaben. Sonnet bietet eine gute Balance. GPT-4 ist am besten für komplexes Reasoning, kostet aber mehr. Beginnen Sie mit günstigeren Modellen und wechseln Sie basierend auf Benutzerbedürfnissen.
Wie kann ich AI-API-Kosten reduzieren?
Verwenden Sie günstigere Modelle für einfache Aufgaben, begrenzen Sie Ausgabe-Tokens, cachen Sie häufige Anfragen, bündeln Sie ähnliche Anfragen und kürzen Sie Eingabekontext. Verfolgen Sie jeden API-Aufruf, um Ihre Kosten pro Benutzer zu verstehen.
Wie gehe ich mit AI-Halluzinationen um?
Fügen Sie Beispiele in Prompts ein, erzwingen Sie strukturierte Ausgabeformate, validieren Sie Antworten vor der Rückgabe an Benutzer, implementieren Sie Wiederholungslogik mit verbesserten Prompts und fügen Sie Nachverarbeitungsprüfungen hinzu.
Was unterscheidet ein AI-Produkt von ChatGPT?
Differenzieren Sie durch Domain-Expertise, spezialisierte Prompts, Integrationen mit anderen Tools, bessere UX für spezifische Aufgaben und Nachbearbeitung von Ausgaben für Konsistenz. Lösen Sie ein spezifisches Problem besser als ein allgemeiner Chatbot es kann.
Muss ich mir wegen AI-Ratenlimits Sorgen machen?
Ja, insbesondere im großen Maßstab. Implementieren Sie Wiederholungslogik mit exponentiellem Backoff, verwenden Sie Fallback-Modelle bei Erreichen von Limits und erwägen Sie mehrere API-Anbieter für Redundanz.

Entwicklerdetails

Autor

sickn33

Lizenz

MIT

Repository

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/ai-wrapper-product

Ref

main

Dateistruktur

📄 SKILL.md