Context Engineering on Pfisterer Consulting

Meine LinkedIn-Strategie als Code: Warum ich eine 11-Datei-Pipeline baue

Tue, 19 May 2026 15:00:00 +0200

Letzten Sonntag, 22:00. Vor mir auf dem Schreibtisch liegen elf Markdown-Dateien, daneben eine offene Tabelle mit 90 Tagen LinkedIn-Analytics. Mate im Glas, ehrliche Frage im Hinterkopf, warum ich gerade eine Pipeline baue, statt einen Post zu schreiben.

Die Tabelle gibt eine klare Antwort. Mein Profil hat 511 Follower und kam in den letzten 90 Tagen auf 44.483 Impressions bei einer Engagement-Rate von 0,18 Prozent. Das liegt um den Faktor 11 bis 16 unter dem LinkedIn-Benchmark von zwei bis drei Prozent. An 52 von 90 Tagen blieb es vollständig still, ohne eine einzige Reaktion auf irgendeinen Post.

Context Rot bei KI-Agenten: Warum die Qualität sinkt

Tue, 31 Mar 2026 14:30:00 +0200

Wer mit Claude Code, Cursor oder Copilot arbeitet, kennt das Muster. Das Problem hat einen Namen: Context Rot. Die ersten Ergebnisse sind brillant, der Code präzise und die Architektur sauber. Dann kippt die Qualität. Nach 20, 30 Minuten fangen die Antworten an, sich zu wiederholen. Der KI-Agent vergisst Kontext. Er erzeugt Code, der dem widerspricht, was er fünf Prompts vorher geschrieben hat.

Kein Nutzerfehler, sondern ein Architekturproblem. Die Lösung liegt im Context Engineering: dem gezielten Management von Kontextfenstern durch Multi-Agent Orchestrierung. Genau solche Praxisprobleme adressiere ich in meiner KI & Automatisierungs-Beratung.