HTML statt Markdown: Coding-Agent rendert SVG-Diagramme direkt im Chat
Der Reddit-Nutzer sdfgeoff berichtet von einem Experiment, bei dem er seinen Coding-Agenten (GitHub: HTML-agent) von Markdown auf HTML als Haupt-Kommunikationsformat umgestellt hat. Ausgangspunkt war ein Artikel von Thariq, der argumentierte, dass aktuelle KI-Modelle problemlos direkt mit HTML arbeiten können. Der entscheidende Durchbruch kam, als nicht nur die erwarteten Antworten, sondern auch der System-Prompt selbst in HTML verfasst wurde – erst dann stellte der Agent zuverlässig auf HTML-Ausgaben um. Der Agent läuft im Browser, Antworten werden direkt als HTML in die Seite gepiped. Als Modell kommt Qwen3-27B zum Einsatz, das SVG-Diagramme inline in den Chat rendert und Inhalte in Tabellen strukturieren kann. Qwen3-vl-4 hingegen schneidet bei SVG-Generierung deutlich schlechter ab, was laut Autor darauf hindeutet, dass SVG-Fähigkeiten ein emergentes Merkmal größerer Modelle sind. Ein weiteres Detail: Der Entwickler experimentiert auch mit System-Prompts in der ersten Person, deren Nutzen noch unklar ist. Die Tendenz der Modelle, trotzdem Markdown zu verwenden, führt er auf das starke Markdown-Training zurück.
- System-Prompt komplett in HTML formuliert – das war der Schlüssel zur konsistenten HTML-Ausgabe des Agenten.
- Agent rendert SVG-Diagramme direkt als Chat-Antwort, ohne sie auf Disk zu schreiben.
- Qwen3-27B produziert brauchbare SVGs; Qwen3-vl-4 zeigt deutlich schwächere SVG-Qualität.
- Modelle neigen trotz HTML-Prompt weiterhin zu Markdown-Ausgaben – laut Autor tief ins Training eingebrannt.
- Quellcode unter github.com/sdfgeoff/HTML-agent veröffentlicht.
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Der Reddit-Nutzer sdfgeoff berichtet von einem Experiment, bei dem er seinen Coding-Agenten (GitHub: HTML-agent) von Markdown auf HTML als Haupt-Kommunikationsformat umgestellt hat. Ausgangspunkt war ein Artikel von Thariq, der argumentierte, dass aktuelle KI-Modelle problemlos direkt mit HTML arbeiten können. Der entscheidende Durchbruch kam, als nicht nur die erwarteten Antworten, sondern auch der System-Prompt selbst in HTML verfasst wurde – erst dann stellte der Agent zuverlässig auf HTML-Ausgaben um. Der Agent läuft im Browser, Antworten werden direkt als HTML in die Seite gepiped. Als Modell kommt Qwen3-27B zum Einsatz, das SVG-Diagramme inline in den Chat rendert und Inhalte in Tabellen strukturieren kann. Qwen3-vl-4 hingegen schneidet bei SVG-Generierung deutlich schlechter ab, was laut Autor darauf hindeutet, dass SVG-Fähigkeiten ein emergentes Merkmal größerer Modelle sind. Ein weiteres Detail: Der Entwickler experimentiert auch mit System-Prompts in der ersten Person, deren Nutzen noch unklar ist. Die Tendenz der Modelle, trotzdem Markdown zu verwenden, führt er auf das starke Markdown-Training zurück.
- System-Prompt komplett in HTML formuliert – das war der Schlüssel zur konsistenten HTML-Ausgabe des Agenten.
- Agent rendert SVG-Diagramme direkt als Chat-Antwort, ohne sie auf Disk zu schreiben.
- Qwen3-27B produziert brauchbare SVGs; Qwen3-vl-4 zeigt deutlich schwächere SVG-Qualität.
- Modelle neigen trotz HTML-Prompt weiterhin zu Markdown-Ausgaben – laut Autor tief ins Training eingebrannt.
- Quellcode unter github.com/sdfgeoff/HTML-agent veröffentlicht.
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