LLM Draft Flow

Ein LLM-Draft-Flow erzeugt einen strukturierten ersten Entwurf, den ein Mensch bewertet, korrigiert und freigibt. Das LLM ist Beschleuniger, nicht Entscheider.

Das Muster

Input (Kontext + Anforderung)
  → LLM (strukturierter Output-Schema)
    → Draft (validiert gegen Schema)
      → Human Review (Accept / Edit / Reject)
        → Finalisierung

Implementierung

// Tool-Call mit Schema:
const result = await llm.chat({
  messages: [
    { role: 'system', content: DRAFT_SYSTEM_PROMPT },
    { role: 'user', content: buildPrompt(context) },
  ],
  tools: [
    {
      name: 'submit_draft',
      schema: DraftSchema, // Zod-Schema
    },
  ],
});

const draft = DraftSchema.parse(result.toolCall.input);

Was nicht funktioniert

• Freitextausgabe ohne Schema → unparseable
• Draft ohne Validation-Step → fehlerhafte Daten in der Pipeline
• Automatisches Akzeptieren ohne Review → Qualitätsproblem

Der Nutzen

30-70% weniger Zeit für den ersten Entwurf — bei gleichem finalen Qualitätsniveau, weil Review und Korrektur deutlich schneller sind als Neuschreiben von Null.

Architektur-Hinweis

Der LLM-Draft-Flow gehört in einen dedizierten Microservice. Das Frontend triggert ihn, wartet (async), bekommt den Draft zurück. Es kennt nicht das LLM-Backend — nur das API-Contract.