BREAKING: Google just dropped a hidden NotebookLM feature that converts any research paper into a full university lecture.
Examples. Analogies. Live Q&A. All generated in 60 seconds.
Here's how to unlock it 👇
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: BREAKING: Google hat gerade eine versteckte NotebookLM-Funktion entfernt, die jede Forschungsarbeit in eine vollständige Universitätsvorlesung umwandelt.
Beispiele. Analogien. Live-Fragen und Antworten. Alles in 60 Sekunden generiert.
So entsperren Sie es 👇
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R to @aiwithmayank: Paper: http://arxiv.org/abs/2603.15031
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Papier: http://arxiv.org/abs/2603.15031
🚨 BREAKING: The Kimi team just found a flaw that's been hiding inside every LLM since transformers were invented.
Standard residual connections treat every layer's output the same.
Layer 1? Same weight. Layer 47? Same weight.
It's like having a team of experts but making every single one of them speak at equal volume.
Their fix is called Attention Residuals (AttnRes) and it's wild.
Instead of blindly adding layer outputs together, each layer now runs softmax attention over ALL previous layers and picks what to actually focus on.
The model learns to selectively retrieve earlier representations the same way attention works across tokens.
Here's what they proved:
→ Block AttnRes matches baseline performance with 1.25× LESS compute
→ Less than 2% inference latency overhead
→ Less than 4% training overhead under pipeline parallelism
→ Improvements on EVERY single benchmark tested (GPQA-Diamond +7.5, HumanEval +3.1, Math +3.6)
The crazy part? This isn't a new architecture.
It's a drop-in replacement for the residual connections already in every transformer you've ever used.
They integrated it into Kimi's 48B MoE model, pre-trained on 1.4T tokens, and it improved across all evaluated tasks.
The deeper finding nobody's talking about:
Current PreNorm residuals cause hidden state magnitudes to grow O(L) with depth. Deeper layers get drowned out. A significant fraction of layers can literally be pruned with minimal loss.
AttnRes fixes this by letting each layer selectively retrieve what it actually needs from earlier layers instead of inheriting one compressed, noisy sum.
"Think longer = think better" was wrong.
The real unlock was always: "choose smarter across depth."
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: 🚨 AKTUELL: Das Kimi-Team hat gerade einen Fehler gefunden, der sich seit der Erfindung der Transformatoren in jedem LLM versteckt.
Standard-Restverbindungen behandeln die Ausgabe jeder Ebene gleich.
Schicht 1? Gleiches Gewicht. Schicht 47? Gleiches Gewicht.
Es ist, als hätte man ein Expertenteam, bei dem aber jeder einzelne mit gleicher Lautstärke sprechen muss.
Ihr Fix heißt Attention Residuals (AttnRes) und ist wild.
Anstatt Ebenenausgaben blind zu addieren, richtet jede Ebene jetzt Softmax-Aufmerksamkeit auf ALLE vorherigen Ebenen und wählt aus, worauf sie sich tatsächlich konzentrieren möchte.
Das Modell lernt, frühere Darstellungen selektiv abzurufen, genauso wie Aufmerksamkeit über Token hinweg funktioniert.
Folgendes haben sie bewiesen:
→ Block AttnRes entspricht der Grundleistung mit 1,25-fach WENIGER Rechenleistung
→ Weniger als 2 % Inferenzlatenz-Overhead
→ Weniger als 4 % Trainingsaufwand bei Pipeline-Parallelität
→ Verbesserungen bei JEDEM einzelnen getesteten Benchmark (GPQA-Diamond +7,5, HumanEval +3,1, Math +3,6)
Der verrückte Teil? Dies ist keine neue Architektur.
Es ist ein direkter Ersatz für die restlichen Anschlüsse, die bereits in jedem Transformator vorhanden sind, den Sie jemals verwendet haben.
Sie haben es in Kimis 48B MoE-Modell integriert, das auf 1,4T-Tokens vorab trainiert wurde, und es hat sich bei allen bewerteten Aufgaben verbessert.
Die tiefere Erkenntnis, über die niemand spricht:
Aktuelle PreNorm-Residuen führen dazu, dass die Größen verborgener Zustände mit der Tiefe um O(L) wachsen. Tiefere Schichten werden übertönt. Ein erheblicher Teil der Schichten kann buchstäblich mit minimalem Verlust beschnitten werden.
AttnRes behebt dieses Problem, indem jede Ebene selektiv das abrufen kann, was sie tatsächlich von früheren Ebenen benötigt, anstatt eine komprimierte, verrauschte Summe zu erben.
„Länger denken = besser denken“ war falsch.
Der eigentliche Auslöser war immer: „In der Tiefe intelligenter wählen.“
R to @aiwithmayank: If you made it this far, you'll love The Shift. It's free.
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R to @aiwithmayank: NotebookLM isn't a search engine.
It's a thinking partner that has read everything you've uploaded and never gets tired of your questions.
Google finds pages.
NotebookLM finds meaning.
The 10 prompts:
→ Contradiction Hunter
→ Hidden Assumption Detector
→ Five-Year-Old Explainer
→ Research Gap Finder
→ Devil's Advocate
→ Methodology Auditor
→ Cross-Source Synthesis
→ Bias Scanner
→ Exam Question Generator
→ Insight Extractor
Upload your next document.
Run one of these.
You'll never research the same way again.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: NotebookLM ist keine Suchmaschine.
Es ist ein mitdenkender Partner, der alles gelesen hat, was Sie hochgeladen haben, und der Ihre Fragen nie satt hat.
Google findet Seiten.
NotebookLM findet Sinn.
Die 10 Aufforderungen:
→ Widerspruchsjäger
→ Versteckter Annahmedetektor
→ Fünfjähriger Erklärer
→ Forschungslückenfinder
→ Devil's Advocate
→ Methodik-Auditor
→ Cross-Source-Synthese
→ Bias-Scanner
→ Prüfungsfragengenerator
→ Insight Extractor
Laden Sie Ihr nächstes Dokument hoch.
Führen Sie eines davon aus.
Sie werden nie wieder auf die gleiche Weise recherchieren.
R to @aiwithmayank: 10/ The Insight Extractor
Save this one for last after you've read the document yourself.
"What are the 3 most important insights in this document that a casual reader would miss? What is the author saying between the lines? What implication does this research have that the author themselves doesn't state explicitly?"
This is the prompt that makes you sound like the smartest person in the seminar.
Not because you read more.
Because you asked the right question of what you already read.
That's the whole game.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 10/ The Insight Extractor
Bewahren Sie dieses zum Schluss auf, nachdem Sie das Dokument selbst gelesen haben.
„Was sind die drei wichtigsten Erkenntnisse in diesem Dokument, die einem Gelegenheitsleser entgehen würden? Was sagt der Autor zwischen den Zeilen? Welche Implikation hat diese Forschung, die der Autor selbst nicht explizit angibt?“
Dies ist die Aufforderung, die Sie wie die klügste Person im Seminar erscheinen lässt.
Nicht, weil Sie mehr lesen.
Weil Sie die richtige Frage zu dem gestellt haben, was Sie bereits gelesen haben.
Das ist das ganze Spiel.
R to @aiwithmayank: 9/ The Exam Question Generator
This one is for students but honestly works for anyone learning a new field.
"You are an expert professor who wrote this material. Generate the 10 most likely exam questions based on these documents. For each question, explain why it's important, what a weak answer looks like, and what a perfect answer includes."
Upload your lecture notes, readings, and slides.
You now have a study guide built by an AI that has read everything your professor assigned.
The students using this are not studying harder. They're studying smarter.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 9/ Der Prüfungsfragengenerator
Dieses ist für Studenten gedacht, funktioniert aber ehrlich gesagt für jeden, der ein neues Fachgebiet erlernt.
„Sie sind ein erfahrener Professor, der dieses Material geschrieben hat. Erstellen Sie die 10 wahrscheinlichsten Prüfungsfragen auf der Grundlage dieser Dokumente. Erklären Sie für jede Frage, warum sie wichtig ist, wie eine schwache Antwort aussieht und was eine perfekte Antwort beinhaltet.“
Laden Sie Ihre Vorlesungsunterlagen, Lesungen und Folien hoch.
Sie haben jetzt einen Studienführer, der von einer KI erstellt wurde, die alles gelesen hat, was Ihr Professor Ihnen zugewiesen hat.
Die Schüler, die dies nutzen, lernen nicht härter. Sie lernen intelligenter.
R to @aiwithmayank: 8/ The Bias Scanner
Every author has a perspective. Most don't disclose it.
"Analyze this document for ideological, financial, or methodological bias. Who funded this research? What perspective does the author consistently favor? What evidence is conspicuously absent? What would a researcher with the opposite bias emphasize?"
Run this on any report, paper, or article before you cite it.
Especially useful for policy papers and industry-funded research where the conclusion is suspiciously convenient for whoever paid for the study.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 8/ Der Bias-Scanner
Jeder Autor hat eine Perspektive. Die meisten geben es nicht preis.
„Analysieren Sie dieses Dokument auf ideologische, finanzielle oder methodische Voreingenommenheit. Wer hat diese Forschung finanziert? Welche Perspektive vertritt der Autor durchweg? Welche Beweise fehlen auffällig? Was würde ein Forscher mit der gegenteiligen Voreingenommenheit hervorheben?“
Führen Sie dies in jedem Bericht, Papier oder Artikel aus, bevor Sie ihn zitieren.
Besonders nützlich für Strategiepapiere und von der Industrie finanzierte Forschung, bei der die Schlussfolgerung für denjenigen, der die Studie bezahlt hat, verdächtig praktisch ist.
R to @aiwithmayank: 7/ The Cross-Source Synthesis
This is what Google literally cannot do.
Upload 5-10 sources on the same topic and run this:
"Synthesize all uploaded sources into a single unified framework. Where do they agree? Where do they diverge? What does source A say that source B directly contradicts? Build me a coherent picture of what the field actually knows versus what's still disputed."
What used to take a week of reading and note-taking now takes 3 minutes.
And NotebookLM cites the exact passage from each source for every claim.
This is how literature reviews should be written.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 7/ Die Cross-Source-Synthese
Das ist es, was Google buchstäblich nicht kann.
Laden Sie 5–10 Quellen zum gleichen Thema hoch und führen Sie Folgendes aus:
„Führen Sie alle hochgeladenen Quellen in einem einzigen einheitlichen Rahmen zusammen. Wo stimmen sie überein? Wo weichen sie voneinander ab? Was sagt Quelle A, was Quelle B direkt widerspricht? Erstellen Sie mir ein kohärentes Bild davon, was das Fachgebiet tatsächlich weiß und was noch umstritten ist.“
Was früher eine Woche Lesen und Notizenmachen erforderte, dauert jetzt 3 Minuten.
Und NotebookLM zitiert für jede Behauptung die genaue Passage aus jeder Quelle.
So sollten Literaturrezensionen verfasst werden.
R to @aiwithmayank: 6/ The Methodology Auditor
This is where most academic papers fall apart and most readers never check.
"Audit the methodology section of this document. Is the sample size sufficient for the conclusions drawn? Are there selection biases the author doesn't acknowledge? Does the statistical analysis match the claims being made? Flag every methodological weakness."
I tested this on a widely cited study in my field.
NotebookLM flagged a sample size issue on page 8 that invalidated one of the paper's three main conclusions.
The study had 400 citations. Nobody caught it.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 6/ Der Methodologie-Auditor
Hier scheitern die meisten wissenschaftlichen Arbeiten und die meisten Leser lesen nie nach.
„Prüfen Sie den Abschnitt zur Methodik dieses Dokuments. Reicht die Stichprobengröße für die gezogenen Schlussfolgerungen aus? Gibt es Auswahlverzerrungen, die der Autor nicht anerkennt? Stimmt die statistische Analyse mit den aufgestellten Behauptungen überein? Markieren Sie jede methodische Schwäche.“
Ich habe dies anhand einer häufig zitierten Studie in meinem Fachgebiet getestet.
NotebookLM hat auf Seite 8 ein Problem mit der Stichprobengröße gemeldet, das eine der drei Hauptschlussfolgerungen des Papiers zunichte machte.
Die Studie hatte 400 Zitate. Niemand hat es erwischt.
R to @aiwithmayank: 5/ The Devil's Advocate
Your document makes an argument. This prompt destroys it.
"Steelman the strongest possible counterargument to the central thesis of this document. What evidence would someone use to argue the complete opposite? What data is missing that would undermine this conclusion? Don't hold back."
Use this on your own writing before you submit anything.
If NotebookLM can find the holes, your professor definitely can.
Better to find them yourself first.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 5/ The Devil's Advocate
Ihr Dokument liefert ein Argument. Diese Aufforderung zerstört es.
„Steelman ist das stärkste mögliche Gegenargument zur zentralen These dieses Dokuments. Welche Beweise würde jemand verwenden, um das komplette Gegenteil zu argumentieren? Welche Daten fehlen, die diese Schlussfolgerung untergraben würden? Halten Sie sich nicht zurück.“
Nutzen Sie dies für Ihr eigenes Schreiben, bevor Sie etwas einreichen.
Wenn NotebookLM die Löcher finden kann, kann Ihr Professor es auf jeden Fall.
Es ist besser, sie zuerst selbst zu finden.
R to @aiwithmayank: 4/ The Research Gap Finder
This is the one that will make your thesis advisor stare at you.
"Based on all uploaded sources, identify the questions nobody has answered yet. What does the existing research consistently ignore? What methodology has never been tried? What would the logical next study be?"
Upload 10 papers on any topic.
Run this prompt.
You'll have a list of original research directions in 2 minutes that most PhD students spend a semester trying to find.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 4/ Der Research Gap Finder
Dies ist der Punkt, der Ihren Dissertationsbetreuer dazu bringen wird, Sie anzustarren.
„Identifizieren Sie anhand aller hochgeladenen Quellen die Fragen, die noch niemand beantwortet hat. Was wird in der bestehenden Forschung konsequent ignoriert? Welche Methodik wurde noch nie ausprobiert? Was wäre die logische nächste Studie?“
Laden Sie 10 Artikel zu einem beliebigen Thema hoch.
Führen Sie diese Eingabeaufforderung aus.
In nur 2 Minuten erhalten Sie eine Liste der ursprünglichen Forschungsrichtungen, nach denen die meisten Doktoranden ein Semester lang suchen.
R to @aiwithmayank: 3/ The Five-Year-Old Explainer
You don't actually understand something until you can explain it simply.
This prompt proves whether you do.
"Explain the core argument of this document as if you're explaining it to a 10-year-old with zero background knowledge. Use analogies. Avoid jargon. If a concept can't be simplified, flag it and explain why."
I use this every time I pick up a dense paper outside my area.
If NotebookLM can't simplify a section cleanly, that's usually a sign the author is hiding weak logic behind complex language.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 3/ Der Fünfjährige-Erklärer
Man versteht etwas erst dann wirklich, wenn man es einfach erklären kann.
Diese Eingabeaufforderung beweist, ob Sie dies tun.
„Erklären Sie das Kernargument dieses Dokuments so, als ob Sie es einem 10-Jährigen ohne Hintergrundwissen erklären würden. Verwenden Sie Analogien. Vermeiden Sie Fachjargon. Wenn ein Konzept nicht vereinfacht werden kann, markieren Sie es und erklären Sie, warum.“
Ich benutze es jedes Mal, wenn ich außerhalb meiner Reichweite ein dickes Papier aufhebe.
Wenn NotebookLM einen Abschnitt nicht sauber vereinfachen kann, ist das normalerweise ein Zeichen dafür, dass der Autor eine schwache Logik hinter komplexer Sprache verbirgt.
R to @aiwithmayank: 2/ The Hidden Assumption Detector
Every argument rests on assumptions the author never states out loud.
This prompt surfaces them.
"Identify every assumption this document makes that is never explicitly stated or defended. What does the author take for granted? What would have to be true for their argument to hold? List each unstated assumption."
Use this on any paper you're writing a critique of.
It hands you the entire attack surface in 60 seconds.
What used to take 3 hours of close reading now takes one prompt.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 2/ Der Hidden Assumption Detector
Jedes Argument beruht auf Annahmen, die der Autor niemals laut ausspricht.
Diese Aufforderung bringt sie zum Vorschein.
„Identifizieren Sie alle Annahmen, die in diesem Dokument gemacht werden und die nie ausdrücklich dargelegt oder verteidigt werden. Was hält der Autor für selbstverständlich? Was müsste wahr sein, damit seine Argumentation Bestand hat? Listen Sie jede nicht dargelegte Annahme auf.“
Verwenden Sie dies für jede Arbeit, zu der Sie eine Kritik verfassen.
Es gibt Ihnen die gesamte Angriffsfläche in 60 Sekunden.
Was früher drei Stunden genaues Lesen erforderte, erfordert jetzt eine Eingabeaufforderung.
R to @aiwithmayank: 1/ The Contradiction Hunter
Most people read a paper and take it at face value.
This prompt doesn't.
"Read all uploaded sources and identify every internal contradiction. Where does the author's conclusion conflict with their own data? Where do two sources directly disagree? List each contradiction with the exact quote from each side."
I ran this on a research paper my professor assigned as gospel.
Found 3 places where the conclusion didn't match the data in the methodology section.
NotebookLM cited the exact passages.
That's not something Google can do.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 1/ Der Widerspruchsjäger
Die meisten Leute lesen eine Zeitung und nehmen sie für bare Münze.
Diese Eingabeaufforderung funktioniert nicht.
„Lesen Sie alle hochgeladenen Quellen und identifizieren Sie jeden internen Widerspruch. Wo widerspricht die Schlussfolgerung des Autors seinen eigenen Daten? Wo stimmen zwei Quellen direkt nicht überein? Listen Sie jeden Widerspruch mit dem genauen Zitat von jeder Seite auf.“
Ich habe dies auf einer Forschungsarbeit ausgeführt, die mein Professor als Evangelium bezeichnet hat.
Es wurden drei Stellen gefunden, an denen die Schlussfolgerung nicht mit den Daten im Abschnitt „Methodik“ übereinstimmte.
NotebookLM zitierte die genauen Passagen.
Das kann Google nicht.
Don't use ChatGPT, Claude, or Google for research anymore.
Here are 10 NotebookLM prompts that analyze any document, find contradictions, and generate insights your professors missed (save this)
🇩🇪 Übersetzung
Verwenden Sie ChatGPT, Claude oder Google nicht mehr für Recherchen.
Hier sind 10 NotebookLM-Eingabeaufforderungen, die jedes Dokument analysieren, Widersprüche finden und Erkenntnisse generieren, die Ihren Professoren entgangen sind (speichern Sie dies)
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R to @aiwithmayank: 8. The “Full Application Pack” Prompt
Prompt:
"Using this job description: {JD} and my background: {info}, generate a complete application package including tailored CV, cover letter, key talking points, and interview preparation notes."
This gives you a ready-to-submit system.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 8. Die Eingabeaufforderung „Vollständiges Anwendungspaket“.
Eingabeaufforderung:
„Erstellen Sie mit dieser Stellenbeschreibung: {JD} und meinem Hintergrund: {info} ein vollständiges Bewerbungspaket, einschließlich maßgeschneidertem Lebenslauf, Anschreiben, wichtigen Gesprächsthemen und Notizen zur Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch.“
Dadurch erhalten Sie ein einreichfertiges System.
R to @aiwithmayank: 7. The “STAR Story Builder” Prompt
Prompt:
"Help me turn my past experience into strong STAR (Situation, Task, Action, Result) stories for interviews. Use this experience: {details} and make each story concise and impactful."
This makes your answers structured and memorable.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 7. Die „STAR Story Builder“-Eingabeaufforderung
Eingabeaufforderung:
„Helfen Sie mir, meine bisherigen Erfahrungen in starke STAR-Geschichten (Situation, Aufgabe, Aktion, Ergebnis) für Interviews umzuwandeln. Nutzen Sie diese Erfahrung: {details} und gestalten Sie jede Geschichte prägnant und wirkungsvoll.“
Dadurch werden Ihre Antworten strukturiert und einprägsam.
R to @aiwithmayank: 6. The “Interview Question Predictor” Prompt
Prompt:
"Based on this job description and my CV, generate the top 10 interview questions I’m likely to be asked. Include behavioral and role-specific questions with strong sample answers."
This prepares you before the interview even happens.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 6. Die Eingabeaufforderung „Interview Question Predictor“.
Eingabeaufforderung:
„Generieren Sie auf der Grundlage dieser Stellenbeschreibung und meines Lebenslaufs die zehn häufigsten Interviewfragen, die mir wahrscheinlich gestellt werden. Fügen Sie verhaltens- und rollenspezifische Fragen mit aussagekräftigen Beispielantworten hinzu.“
Dies bereitet Sie vor, bevor das Vorstellungsgespräch überhaupt stattfindet.
R to @aiwithmayank: 5. The “Gap Fixer” Prompt
Prompt:
"Compare my current CV: {CV} with this job description: {JD}. Identify gaps in skills, experience, or positioning. Suggest how I can reframe or strengthen my profile."
This shows what’s missing and how to fix it.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 5. Die „Gap Fixer“-Eingabeaufforderung
Eingabeaufforderung:
„Vergleichen Sie meinen aktuellen Lebenslauf: {CV} mit dieser Stellenbeschreibung: {JD}. Identifizieren Sie Lücken in Bezug auf Fähigkeiten, Erfahrung oder Positionierung. Machen Sie Vorschläge, wie ich mein Profil neu gestalten oder stärken kann.“
Hier wird gezeigt, was fehlt und wie man es beheben kann.
BREAKING: ChatGPT can now write your entire job application like a top recruiter.
Here are 8 prompts that turn a job description into a tailored CV, cover letter, and interview prep guide in under 10 minutes (Save this)
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: BREAKING: ChatGPT kann jetzt Ihre gesamte Bewerbung wie ein Top-Personalvermittler verfassen.
Hier sind 8 Eingabeaufforderungen, die eine Stellenbeschreibung in weniger als 10 Minuten in einen maßgeschneiderten Lebenslauf, ein Anschreiben und einen Leitfaden zur Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch verwandeln (Speichern)
R to @aiwithmayank: Repo link: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Repo-Link: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
Holy shit... a developer just built an AI hedge fund that runs on your laptop.
It's called TradingAgents and it deploys 7 specialized LLM agents that mirror a real trading firm.
You don't need Bloomberg terminal.
Just:
- 4 analysts (fundamentals, sentiment, news, technical)
- 2 researchers running structured bull vs bear debates
- 1 trader agent making the final call
- Risk management reviewing every decision before execution
Works with Claude, GPT-5, Gemini, Grok, or local Ollama models.
100% Opensource.
Link in comments.
🇩🇪 Übersetzung
Heilige Scheiße ... ein Entwickler hat gerade einen KI-Hedgefonds erstellt, der auf Ihrem Laptop läuft.
Es heißt TradingAgents und setzt 7 spezialisierte LLM-Agenten ein, die ein echtes Handelsunternehmen widerspiegeln.
Sie benötigen kein Bloomberg-Terminal.
Nur:
- 4 Analysten (Grundlagen, Stimmung, Nachrichten, Technik)
- 2 Forscher führen strukturierte Bullen-gegen-Bären-Debatten durch
- 1 Handelsagent führt den letzten Anruf durch
- Risikomanagement, das jede Entscheidung vor der Umsetzung überprüft
Funktioniert mit Claude-, GPT-5-, Gemini-, Grok- oder lokalen Ollama-Modellen.
100 % OpenSource.
Link in Kommentaren.
R to @aiwithmayank: AI is not going to take job..
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R to @aiwithmayank: github.com/Kocoro-lab/Shanno…
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: github.com/Kocoro-lab/Shanno…
🚨A developer on GitHub just dropped the most production-ready multi-agent framework I've ever seen.
It's called Shannon. And it solves every problem that makes real agent deployments fail.
Here's what makes it different 👇
Most agent frameworks are toys.
They work in demos. They break in production.
Shannon was built for the opposite.
Here's what you actually get:
→ 8 orchestration patterns out of the box
DAG, parallel, sequential, hybrid, ReAct, Tree-of-Thoughts, Chain-of-Thought, Debate, Reflection
→ WASI sandbox for Python execution
Zero network access. Read-only filesystem. Agents can't escape. System calls blocked.
→ OPA policy enforcement
Fine-grained rules per team. "Data science" gets GPT-5. "Support" can't touch database_write. Governance built in.
→ Token budget management
Set a max. Hit 80%? Auto-switches to a fallback model. Your API bill stays predictable.
→ Deterministic replay debugging
Export any workflow execution. Replay it exactly. Find the exact moment your agent broke.
→ Vector + hierarchical memory
Qdrant-based semantic search. Recent + semantic retrieval with deduplication and compression.
→ Multi-tenant isolation
Separate memory, budgets, and policies per tenant. Enterprise-ready out of the box.
→ Human-in-the-loop middleware
Pauses workflows for human review before sensitive operations. Not just a checkbox it actually works.
The stack: Go orchestrator. Rust agent-core. Python LLM service.
One `make dev` command to run everything locally.
This is what the "autonomous AI employee" pitch actually needs under the hood.
100% Opensource. MIT License.
Link in comments.
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: 🚨Ein Entwickler auf GitHub hat gerade das produktionsreifste Multi-Agent-Framework veröffentlicht, das ich je gesehen habe.
Es heißt Shannon. Und es löst jedes Problem, das dazu führt, dass echte Agentenbereitstellungen scheitern.
Das macht es anders 👇
Die meisten Agenten-Frameworks sind Spielzeuge.
Sie arbeiten in Demos. Sie unterbrechen die Produktion.
Shannon wurde für das Gegenteil geschaffen.
Das bekommen Sie tatsächlich:
→ 8 sofort einsatzbereite Orchestrierungsmuster
DAG, parallel, sequentiell, hybrid, ReAct, Gedankenbaum, Gedankenkette, Debatte, Reflexion
→ WASI-Sandbox für die Python-Ausführung
Kein Netzwerkzugriff. Schreibgeschütztes Dateisystem. Agenten können nicht entkommen. Systemaufrufe blockiert.
→ Durchsetzung der OPA-Richtlinien
Fein abgestimmte Regeln pro Team. „Data Science“ erhält GPT-5. „Support“ kann „database_write“ nicht berühren. Integrierte Governance.
→ Verwaltung des Token-Budgets
Legen Sie einen max. Wert fest. 80 % erreicht? Schaltet automatisch auf ein Fallback-Modell um. Ihre API-Rechnung bleibt vorhersehbar.
→ Deterministisches Replay-Debugging
Exportieren Sie jede Workflow-Ausführung. Spielen Sie es genau nach. Finden Sie den genauen Moment heraus, in dem Ihr Agent pleite gegangen ist.
→ Vektor + hierarchisches Gedächtnis
Qdrant-basierte semantische Suche. Aktueller + semantischer Abruf mit Deduplizierung und Komprimierung.
→ Multi-Tenant-Isolierung
Separater Speicher, Budgets und Richtlinien pro Mandant. Sofort einsatzbereit für Unternehmen.
→ Human-in-the-Loop-Middleware
Unterbricht Arbeitsabläufe zur menschlichen Überprüfung vor sensiblen Vorgängen. Es ist nicht nur ein Kontrollkästchen, es funktioniert tatsächlich.
Der Stack: Go Orchestrator. Rostagent-Kern. Python-LLM-Dienst.
Ein „make dev“-Befehl, um alles lokal auszuführen.
Das ist es, was der Pitch „Autonomer KI-Mitarbeiter“ tatsächlich unter der Haube braucht.
100 % OpenSource. MIT-Lizenz.
Link in Kommentaren.
R to @aiwithmayank: Repo link: https://github.com/steel-dev/awesome-web-agents
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Repo-Link: https://github.com/steel-dev/awesome-web-agents
I found a list that catalogs every serious tool for building AI web agents and it's called Awesome Web Agents.
Browser agents, computer use, scrapers, benchmarks — all in one place:
→ Autonomous agents (Browser-Use, Skyvern, Manus, AgentGPT, Nanobrowser)
→ Computer use (Anthropic Computer Use, UI-TARS, OpenInterpreter)
→ Dev tools (Steel, Stagehand, Browserbase, FireCrawl, Crawl4AI)
→ Benchmarks (WebArena, Mind2Web, WebVoyager, WorkArena)
→ Web search tools (AgentQL, http://Exa.ai, http://Jina.ai, SerpAPI)
1.3K stars. 100% Opensource.
Link in comments.
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: Ich habe eine Liste gefunden, die alle ernsthaften Tools zum Erstellen von KI-Webagenten katalogisiert, und sie heißt Awesome Web Agents.
Browser-Agenten, Computernutzung, Scraper, Benchmarks – alles an einem Ort:
→ Autonome Agenten (Browser-Nutzung, Skyvern, Manus, AgentGPT, Nanobrowser)
→ Computernutzung (Anthropic Computer Use, UI-TARS, OpenInterpreter)
→ Entwicklungstools (Steel, Stagehand, Browserbase, FireCrawl, Crawl4AI)
→ Benchmarks (WebArena, Mind2Web, WebVoyager, WorkArena)
→ Web-Suchtools (AgentQL, http://Exa.ai, http://Jina.ai, SerpAPI)
1,3K Sterne. 100 % OpenSource.
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R to @aiwithmayank: AI is not going to take job..
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🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: KI wird den Job nicht übernehmen.
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R to @aiwithmayank: 10. The “Complete Essay Builder” Prompt
Prompt:
"Write a complete academic essay about {topic}. Structure it with a clear introduction, thesis statement, analytical body sections, and a thoughtful conclusion."
This produces structured academic writing.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 10. Die Eingabeaufforderung „Complete Essay Builder“.
Eingabeaufforderung:
„Schreiben Sie einen vollständigen wissenschaftlichen Aufsatz über {Thema}. Strukturieren Sie ihn mit einer klaren Einleitung, einer Thesenerklärung, analytischen Hauptabschnitten und einem durchdachten Schluss.“
Dadurch entsteht ein strukturiertes wissenschaftliches Schreiben.
R to @aiwithmayank: 9. The “Research Gap Finder” Prompt
Prompt:
"Analyze this essay or research topic and identify gaps in the current literature that future research could explore."
This is how research questions are discovered.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 9. Die Eingabeaufforderung „Research Gap Finder“.
Eingabeaufforderung:
„Analysieren Sie diesen Aufsatz oder dieses Forschungsthema und identifizieren Sie Lücken in der aktuellen Literatur, die zukünftige Forschung untersuchen könnte.“
So werden Forschungsfragen entdeckt.
R to @aiwithmayank: 8. The “Essay Simplifier” Prompt
Prompt:
"Rewrite this academic paragraph to make the argument clearer and more concise while preserving the original meaning."
Useful for improving readability.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 8. Die „Essay Simplifier“-Eingabeaufforderung
Eingabeaufforderung:
„Formulieren Sie diesen akademischen Absatz neu, um die Argumentation klarer und prägnanter zu gestalten und gleichzeitig die ursprüngliche Bedeutung beizubehalten.“
Nützlich zur Verbesserung der Lesbarkeit.
R to @aiwithmayank: 7. The “Concept Clarifier” Prompt
Prompt:
"Explain the key theoretical concepts behind {topic}. Focus on the ideas scholars debate and why they matter."
Helps understand intellectual foundations.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 7. Die „Concept Clarifier“-Eingabeaufforderung
Eingabeaufforderung:
„Erklären Sie die wichtigsten theoretischen Konzepte hinter {topic}. Konzentrieren Sie sich auf die Ideen, die Wissenschaftler diskutieren, und warum sie wichtig sind.“
Hilft, intellektuelle Grundlagen zu verstehen.
R to @aiwithmayank: 6. The “Counterargument Generator” Prompt
Prompt:
"Generate strong counterarguments against this thesis: {thesis}. Then explain how the original argument could respond to those critiques."
This strengthens critical thinking.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 6. Die Eingabeaufforderung „Gegenargumentgenerator“.
Eingabeaufforderung:
„Generieren Sie starke Gegenargumente gegen diese These: {Thesis}. Erklären Sie dann, wie das ursprüngliche Argument auf diese Kritiken reagieren könnte.“
Das stärkt das kritische Denken.
R to @aiwithmayank: 5. The “Essay Critique Prompt”
Prompt:
"Review this essay and critique it as a Stanford professor would. Identify weaknesses in reasoning, evidence, and clarity."
This improves academic quality dramatically.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 5. Die „Essay-Kritik-Eingabeaufforderung“
Eingabeaufforderung:
„Rezensieren Sie diesen Aufsatz und kritisieren Sie ihn, wie es ein Stanford-Professor tun würde. Identifizieren Sie Schwächen in Argumentation, Beweisen und Klarheit.“
Dies verbessert die akademische Qualität erheblich.
R to @aiwithmayank: 4. The “Citation-Rich Explanation” Prompt
Prompt:
"Explain {topic} in an academic style and include references to major theories, researchers, and studies that shaped the field."
Great for adding scholarly depth.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 4. Die Eingabeaufforderung „Zitatreiche Erklärung“.
Eingabeaufforderung:
„Erklären Sie {Thema} in einem akademischen Stil und beziehen Sie sich auf wichtige Theorien, Forscher und Studien, die das Fachgebiet geprägt haben.“
Großartig, um wissenschaftliche Tiefe zu verleihen.
R to @aiwithmayank: 3. The “Academic Argument Builder” Prompt
Prompt:
"Develop a strong academic argument about {topic}. Present the main thesis, supporting evidence, counterarguments, and a reasoned conclusion."
This mirrors how strong academic essays are built.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 3. Die Eingabeaufforderung „Academic Argument Builder“.
Eingabeaufforderung:
„Entwickeln Sie eine starke wissenschaftliche Argumentation zu {Thema}. Präsentieren Sie die Hauptthese, unterstützende Beweise, Gegenargumente und eine begründete Schlussfolgerung.“
Dies spiegelt wider, wie überzeugend akademische Aufsätze aufgebaut sind.
R to @aiwithmayank: 2. The “Literature Review Generator” Prompt
Prompt:
"Create a literature review on {topic}. Identify the most influential research themes, summarize key studies, and explain how different researchers agree or disagree."
Perfect for research papers and theses.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 2. Die Eingabeaufforderung „Literature Review Generator“.
Eingabeaufforderung:
„Erstellen Sie eine Literaturrecherche zu {topic}. Identifizieren Sie die einflussreichsten Forschungsthemen, fassen Sie wichtige Studien zusammen und erklären Sie, wie verschiedene Forscher übereinstimmen oder nicht übereinstimmen.“
Perfekt für Forschungsarbeiten und Abschlussarbeiten.