Seminar Prismic – AI-gestützte Entwicklung und Content-Arbeit

KI-Werkzeuge können Modellierung, Komponentenbau, Inhaltsänderungen, Lokalisierung und Migration deutlich beschleunigen. Entscheidend ist jedoch ein kontrollierter Arbeitsprozess, in dem Kontext, Berechtigungen, Entwürfe, Reviews und Freigaben sauber voneinander getrennt bleiben.

Inhaltsübersicht

• Lernziele
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Lernziele

KI-gestützte Abläufe lassen sich sicher in Entwicklung und Redaktion einbauen. Geeignete Aufgaben werden erkannt, Arbeitsaufträge präzise formuliert und Änderungen vor der Veröffentlichung technisch sowie redaktionell geprüft.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Einsatzbereiche sauber abgrenzen

   Prismic MCP, Prismic CLI, KI-Agent, Content-Zugriff und klassische API-Automatisierung werden funktional getrennt. Für jede Aufgabe wird der passende Weg gewählt.

2. Schritt 2: Projektkontext für den Agenten vorbereiten

   Namenskonventionen, Content-Modelle, Slice-Regeln, Designvorgaben und Qualitätskriterien werden als belastbarer Arbeitskontext zusammengestellt.

3. Schritt 3: Entwicklungsaufträge präzise formulieren

   Prompts für Seitentypen, Felder, Slices, Varianten, Mock-Daten und Komponenten werden schrittweise aufgebaut und mit überprüfbaren Akzeptanzkriterien versehen.

4. Schritt 4: Inhalte kontrolliert lesen und ändern

   Such-, Analyse-, Massenänderungs- und Lokalisierungsaufträge werden so formuliert, dass Änderungen als prüfbare Entwürfe entstehen und nicht unkontrolliert veröffentlicht werden.

5. Schritt 5: Releases als Sicherheitsgrenze verwenden

   Mehrere KI-Änderungen werden gebündelt, in Vorschauen kontrolliert und erst nach menschlicher Freigabe veröffentlicht. Fehlende oder unerwartete Änderungen werden systematisch identifiziert.

6. Schritt 6: Bulk-Änderungen und Lokalisierung planen

   Wiederkehrende Begriffe, Handlungsaufforderungen, Kampagnentexte und Sprachvarianten werden mit Suchumfang, Ausschlüssen und Prüflisten bearbeitet.

7. Schritt 7: Migrationen vorbereiten lassen

   Quellinhalte, Feldzuordnung, Transformationsregeln und Validierung werden in klar getrennte Arbeitspakete zerlegt. Automatisch erzeugte Ergebnisse werden stichprobenartig und vollständig geprüft.

8. Schritt 8: Schutzregeln und Review-Gates definieren

   Keine Produktivgeheimnisse in Prompts, minimale Rechte, Vier-Augen-Prinzip, Protokollierung, Testumgebung und Rückfallplan werden als feste Leitplanken eingerichtet.

9. Schritt 9: Eine wiederverwendbare Prompt-Bibliothek anlegen

   Bewährte Aufträge für Modellierung, Inhaltsprüfung, Übersetzung, Migration und Dokumentation werden versioniert und mit erwarteten Ergebnissen versehen.

Praxisübungen

• Einen Content-Modellierungsauftrag mit Akzeptanzkriterien formulieren
• Eine kontrollierte Massenänderung einschließlich Ausschlüssen planen
• Eine KI-Änderung in Release, Vorschau und Review prüfen
• Eine Prompt-Vorlage für Lokalisierung oder Migration erstellen

Methodik

Demonstrationen werden mit kontrollierten Fallstudien kombiniert. Der Schwerpunkt liegt nicht auf möglichst viel Automatisierung, sondern auf reproduzierbaren Aufträgen, belastbaren Kontrollen und klaren Freigabegrenzen.