Labor

01 Einleitung

Was ist das Labor?

Bei Kursvorbereitungen, Projektrecherchen oder einfach aus Neugier beschäftige ich mich immer wieder mit interessanten Themen. Einige dieser Recherchen und Experimente landen hier.

02 ki-shell

Eine Shell, die mitdenkt — mit Kostenbremse

Kein Chatfenster mit Shell-Zugriff, sondern eine bash-kompatible Shell, in der die Sprachmodell-Anbindung eingebaut ist. Gewöhnliche Befehle laufen wie immer; mit einem vorangestellten Schlüsselwort geht die Frage an das Modell, das dabei auch Werkzeuge aufrufen darf.

Der interessante Teil war die Kostenkontrolle: Sie greift im Zweifel sperrend, damit im Hintergrund nichts unbemerkt Geld verbraucht.

ki-shell
Eingebaute Befehle für Gedächtnis und Kosten

03 Sprachen

Interpreter selbst gebaut: Forth und Prolog

Zwei Sprachen, die anders funktionieren als das, womit man täglich arbeitet: Forth mit seinem Stack und dem Wortschatz, den man sich selbst baut, und Prolog, wo man Zusammenhänge beschreibt und die Maschine die Lösung sucht.

Der Anlass war schlicht, es auszuprobieren — und so etwas selbst zu haben, statt auf eine fremde Implementierung angewiesen zu sein, an der sich nichts ändern lässt. Beide gibt es deshalb zweimal, in Go und in Python, mit gemeinsamer Wissensbasis und derselben Testsuite.

Inzwischen dienen sie einem zweiten Zweck: Zusammen mit dem Heinzel-Framework nutze ich sie für Experimente zur Intelligenzsteigerung von Agenten.

Sprachen
Prolog im Browser
Sprachen
Forth im Browser

04 voice-io

Sprachaufnahme und Transkription, lokal

Diktieren statt tippen — mit Whisper auf der eigenen Maschine, ohne Konto und ohne Cloud. Entstanden aus dem Wunsch, längere Texte einzusprechen und sauber transkribiert zurückzubekommen.

Die Aufnahme läuft zweistufig: eine schnelle Vorschau während des Sprechens, danach ein sorgfältigeres Ergebnis. Fachbegriffe lassen sich über eigene Wortlisten führen, häufige Wendungen über Textbausteine abkürzen.

voice-io
Sessions, Aufnahme und Transkript

05 go-ode

Differentialgleichungen lösen in Go

Wer in Python numerisch rechnet, greift zu SciPy. In Go fehlte mir ein entsprechend schlankes Gegenstück, also habe ich eines gebaut — angelehnt an die Schnittstelle von solve_ivp, aber ohne fremde Abhängigkeiten.

Entstanden ist es aus der Arbeit an Simulationen, wo physikalische Vorgänge über die Zeit fortgeschrieben werden müssen.

go-ode
Schnittstelle und Verfahren im README