Entwickler baut Paartherapie-App mit Claude und teilt Einblicke in Prompt Engineering

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 20. April 2026🔗 Source
Entwickler baut Paartherapie-App mit Claude und teilt Einblicke in Prompt Engineering
Ad

Ein Entwickler hat TherapAI (therapai.health) erstellt, eine progressive Web-App für Paare, bei der jeder Partner einen privaten KI-Begleiter erhält, der hilft, Emotionen zu verarbeiten und sie bei Bedarf zu teilen. Die App läuft auf Claude Sonnet.

Wichtige Erkenntnisse im Prompt Engineering

Der Entwickler teilte spezifische Techniken, die er gelernt hat, um Claude wie einen echten Therapeuten statt wie einen Chatbot wirken zu lassen:

  • Sagen, was es NICHT sagen soll: Das Verbot von Phrasen wie „Ich höre dir zu“, „das ist valide“ und „danke, dass du das teilst“ war die größte Qualitätsverbesserung. Diese Sätze erzeugen einen sofortigen „Uncanny Valley“-Effekt.
  • Vertrauensstufen: In Sitzung 1 tut Thera nicht so, als kenne er den Nutzer, während Thera in Sitzung 30 widersprechen und Muster ansprechen kann. Dies schafft Gespräche, die sich wie eine sich entwickelnde Beziehung anfühlen.
  • Eigenschaftsvermischung: Nutzer wählen 2–3 Persönlichkeitsmerkmale (ehrlich, ruhig, tiefgründig usw.), wobei jedes Merkmal als separater Anweisungsblock implementiert ist. Claude vermischt sie natürlich, ohne zwischen Persönlichkeiten hin- und herzuspringen.
  • Stimmung einfließen lassen, nicht danach fragen: Nutzer wählen ihre Stimmung vor der Sitzung, und die KI passt ihren Ton stillschweigend an, ohne explizit zu sagen: „Ich sehe, du bist frustriert.“
  • Kürzer = tiefer: Claude wird explizit angewiesen: „Wenn sie etwas Verletzliches teilen, antworte kürzer, nicht länger. Gewicht, nicht Umfang.“
Ad

Technische Umsetzung

Die App hat einen minimalen Stack: Die gesamte Anwendung ist eine einzige HTML-Datei, verwendet Supabase für Daten und eine Netlify-Funktion als API-Proxy zu Claude. Die App ist live auf therapai.health mit einer 7-tägigen kostenlosen Testversion.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Siehe auch

Praktische Lehren aus dem Einsatz von OpenClaw in fünf Unternehmen
Anwendungsfälle

Praktische Lehren aus dem Einsatz von OpenClaw in fünf Unternehmen

Ein Entwickler teilt spezifische Infrastrukturentscheidungen, Abrechnungsansätze und Modell-Tiering-Strategien, die er aus dem Betrieb von OpenClaw-Agenten für fünf reale Unternehmen gelernt hat, darunter eine Pflegeagentur, ein Event-Unternehmen und einen Auto-Detailer.

OpenClawRadar
KI-gestützter E-Commerce-Shop erholt sich von 3-Uhr-Nachts-Absturz ohne menschliches Eingreifen
Anwendungsfälle

KI-gestützter E-Commerce-Shop erholt sich von 3-Uhr-Nachts-Absturz ohne menschliches Eingreifen

Ein von KI betriebener E-Commerce-Shop erlebte eine unbehandelte Ausnahme, die die Bestellpipeline um 3 Uhr morgens lahmlegte. Das System erkannte den Fehler autonom, identifizierte die Ursache, versuchte eine Reparatur, überprüfte die Wiederherstellung und nahm den Betrieb vor dem Morgen wieder auf.

OpenClawRadar
Aufbau vertikaler Datenschichten für OpenClaw-Agenten
Anwendungsfälle

Aufbau vertikaler Datenschichten für OpenClaw-Agenten

Die eigentliche Chance bei OpenClaw liegt nicht nur in der Nutzung, sondern im Aufbau branchenspezifischer Datenschichten, die unübersichtliche Datenquellen verbinden, sie in nutzbare Schemata normalisieren und als saubere Tool-Endpunkte bereitstellen, die strukturiertes JSON zurückgeben.

OpenClawRadar
OpenClaw als Prozessreplikations-Engine: Multi-Agenten-Workflows für automatisierte Entwicklung
Anwendungsfälle

OpenClaw als Prozessreplikations-Engine: Multi-Agenten-Workflows für automatisierte Entwicklung

Ein Entwickler fand OpenClaw als 'Prozessreplikations-Engine' effektiver denn als persönlicher Assistent und baute Multi-Agenten-Workflows, die komplexe Entwicklungs-Pipelines von der Idee bis zum Deployment für etwa 80 US-Dollar pro Monat automatisieren.

OpenClawRadar