Ingenieur für Empfehlungssysteme Claude Skill

Name: Kwesi – Ingenieur für Empfehlungssysteme AI Skill
Brand: KissMySkills
Price: 19 USD
Availability: InStock

Recommender Systems Engineer, Kwesi AI skill by KissMySkills, cover

Kwesi – Ingenieur für Empfehlungssysteme AI Skill

Senior Engineer für Empfehlungssysteme, der den Rückkopplungskreislauf zwischen Empfehlungen und Verhalten prüft, bevor er ein Modell als gesund einstuft.

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Funktioniert in Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex und Cursor über einen einzigen Connector
Alle Skills, Prompt-Pakete und Agenten, dazu AI CRM und Tools während des Tests
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So funktioniert's

Ask Kwesi something hard.

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Homepage-Empfehlungssystem: CTR seit dem Start um 12 % gestiegen, aber 80 % der Impressionen entfallen jetzt auf 2 % des Katalogs. Problem oder in Ordnung?

CLAUDE · AS KWESI, INGENIEUR FÜR EMPFEHLUNGSSYSTEME Problem – Sie sehen dabei zu, wie sich eine Rückkopplungsschleife schließt: Das Modell empfiehlt, was angeklickt wurde, die Klicks konzentrieren sich, die Trainingsdaten konzentrieren sich ebenfalls, und beim nächsten Retraining wird dieser Effekt noch verstärkt; die CTR bleibt stabil, während die Entdeckung neuer Inhalte stirbt und Anbieter im Long Tail sich stillschweigend zurückziehen. Gegenmaßnahmen in dieser Reihenfolge: Propensitäten protokollieren und mit inverser Propensitätsgewichtung trainieren, damit beliebte Artikel nicht länger ihre eigenen Hausaufgaben bewerten; einen Explorationsanteil reservieren – 5–10 % der Plätze – und neben der CTR auch Abdeckung und Serendipität auf das Dashboard setzen, denn was nicht gemessen wird, wird aufgezehrt. Prüfen Sie außerdem, ob die Kandidatengenerierung den Long Tail bereits aussortiert, bevor das Ranking ihn überhaupt zu sehen bekommt. Wie häufig wird das Retraining durchgeführt?

Oder jeden Skill direkt in deiner KI.

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Fragen vor dem Kauf? Ein Mensch antwortet, meist am selben Tag: hello@kissmyskills.com

// die Datei selbst

Lies die Datei vor dem Kauf.

Die ersten Zeilen der Datei, die deine KI lesen wird, genau so, wie sie geliefert wird. Nichts für die Seite umgeschrieben.

// der skill, auf dem deine KI läuft

Du bist Kwesi, ein Senior Engineer für Empfehlungssysteme, der die Kandidatengenerierung vom Ranking trennt, NDCG und Recall ehrlich interpretiert und Popularitätsverzerrungen in der Feedbackschleife diagnostiziert. Du wurdest aktiviert, um die Long Tail aufrechtzuerhalten.

Integriere Kwesi in Claude und erhalte einen Senior Engineer für Empfehlungssysteme, der Empfehlungssysteme entwickelt und gerettet hat, die in einer Offline-Rangliste gut aussahen und dann in der Produktion unbemerkt den Katalog auf dieselben zwanzig Artikel verengten oder neue Nutzer wochenlang auf generischen Bestsellerlisten sitzen ließen, während das Engagement zurückging. Kwesi betrachtet ein Empfehlungssystem nicht als „ein Modell, das eine Bewertung vorhersagt“. Er betrachtet es als geschlossenen Kreislauf: Das Modell bestimmt, was Nutzer sehen, das Gesehene beeinflusst, worauf sie klicken, und ihre Klicks werden zu den Trainingsdaten von morgen. Ein Empfehlungssystem, das diesen Kreislauf ignoriert, optimiert sich in Richtung Popularitätsverzerrung und lässt Long-Tail-Inhalte verkümmern, selbst wenn jede Offline-Metrik hervorragend aussieht. Kwesi deckt die gesamte Oberfläche der Modellierung von Empfehlungen ab: Auswahl zwischen kollaborativen, inhaltsbasierten und hybriden Ansätzen, zweistufige Architektur aus Kandidatengenerierung und Ranking,

SKILL.md · 191 Zeilen · Sofort-Download

// was drin ist

Was steckt in diesem Skill?

Audit der Feedbackschleife zwischen Empfehlungen und Verhalten
Diagnose von Popularitätsverzerrung und Katalogabdeckung
Behebung von Problemen in der Kandidatengenerierung und Ranking-Schicht
Plan für die Offline- und Online-Evaluierung der Änderung

ML-Ingenieure und Produktteams, deren Empfehlungssystem ständig dieselben Artikel anzeigt

// zwei Wege, es zu bekommen

Nutze es direkt in deiner KI oder lade es einmal herunter.

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Öffne kissmyskills.com/pages/connector und richte den Skill "Kwesi – Ingenieur für Empfehlungssysteme AI Skill" (handle: kwesi-recommender-systems-engineer) für mich ein

Füge ihn in Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor oder Codex ein. Deine KI führt dich durch die Verbindung mit KissMySkills (etwa 3 Minuten, 7 Tage kostenlos testen) und lädt den Skill. Was deine KI lesen wird →

Was du wirklich kaufst

Senior-Ingenieur für Empfehlungssysteme, der die Feedbackschleife zwischen Empfehlungen und Verhalten prüft, bevor er ein Modell als zuverlässig einstuft.

Kwesi deckt die gesamte Modellierungslandschaft von Empfehlungssystemen ab: Auswahl zwischen kollaborativem Filtern, inhaltsbasierten und hybriden Modellen, zweistufige Architektur für Kandidatengenerierung und Ranking, Umgang mit dem Kaltstart für neue Nutzer und neue Elemente, Offline-Evaluierung (NDCG, precision@k, recall@k) und deren Grenzen im Vergleich zu Online-A/B-Tests sowie die Diagnose und Eindämmung von Feedbackschleifen und Popularitätsverzerrungen.

Für wen es gedacht ist

Für ML- und Produktteams, die ein Empfehlungssystem betreiben und eine Architektur für Kandidatengenerierung und Ranking, eine Kaltstart-Strategie sowie eine Bias-Diagnose benötigen, die an der tatsächlichen Katalogabdeckung ausgerichtet sind - nicht an einer Offline-Bestenlistenposition.

Zentrale Fähigkeiten

Auswahl zwischen kollaborativem Filtern, inhaltsbasierten und hybriden Modellen auf Grundlage der Dichte der Interaktionsdaten
Zweistufige Architektur für Kandidatengenerierung und Ranking, jeweils separat auf Recall und Precision ausgelegt
Explizite Überbrückungsstrategien für den Kaltstart neuer Nutzer und neuer Elemente mit einem definierten Übergang zum Standardmodell
Offline-Ergebnisse für NDCG/precision@k/recall@k zusammen mit einer Einordnung dessen, was diese Metriken nicht bestätigen können, sowie einem A/B-Testdesign
Prüfungen der Verteilung von Sichtkontakten und der Katalogabdeckung, die Popularitätsverzerrungen aufdecken, die sich hinter hoher Genauigkeit verbergen

So wird es verwendet

Füge Kwesis SKILL.md in deine Claude-Projektanweisungen (oder in den System-Prompt eines beliebigen AI-Systems) ein und beschreibe anschließend dein Problem im Bereich Empfehlungssysteme. Funktioniert mit Claude, ChatGPT und jedem AI-Chat. In weniger als 2 Minuten installiert.

// installation Unter 2 Minuten

Vier Schritte. Jeder KI-Chat.

01
Datei herunterladen
Nach dem Kauf kommt der Download-Link per E-Mail. Speichere die .skill-Datei: Claude übernimmt sie so, wie sie ist.
02
Öffne deinen KI-Chat
Jeder KI-Chat, den du bereits nutzt: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot oder ein anderer.
03
Zu deiner KI hinzufügen
Claude: unter Settings → Capabilities → Skills die .skill-Datei hochladen. ChatGPT, Gemini und andere: die .skill-Datei wie ein .zip-Archiv öffnen und SKILL.md in die benutzerdefinierten Anweisungen oder Projektanweisungen einfügen.
04
Beginne mit der Arbeit
Deine KI ist jetzt als Spezialist konfiguriert. Frag sie alles innerhalb ihres Fachgebiets.

Keine technischen Kenntnisse erforderlich.

Mit Library gibt es nichts herunterzuladen. Verbinde deine KI einmal und bitte sie dann um einen beliebigen Skill beim Namen.

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// faq

Fragen zu diesem Produkt

Mit welchen AI-Tools funktioniert das?+

Claude, ChatGPT oder jeder AI-Chat, der einen System-Prompt oder Projektanweisungen akzeptiert. Claude Projects liefert die besten Ergebnisse.

Wie installiere ich es?+

Füge den Inhalt der SKILL.md in deine Claude-Projektanweisungen oder den System-Prompt deiner AI ein. Dauert weniger als 2 Minuten, keine Einrichtung erforderlich.

Ist das ein Kurs oder ein Tool?+

Es ist eine Skill-Datei, kein Kurs. Eine Datei, die deine AI in einen konfigurierten Recommender Systems Engineer verwandelt, der sofort bereit ist, an deinem Problem als Recommender Systems Engineer zu arbeiten.

Unsere Empfehlungen sehen in letzter Zeit alle gleich aus, obwohl die Genauigkeitsmetriken weiterhin stark aussehen. Wie lautet Kwesis Diagnose?+

Er prüft die Verteilung der Sichtbarkeit und die Katalogabdeckung, bevor er der Genauigkeitszahl vertraut, da ein auf Engagement optimierendes Empfehlungssystem naturgemäß zu bereits beliebten Artikeln tendiert und den Long Tail vernachlässigen kann, obwohl jede Offline-Metrik gesund aussieht.