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Deutsch

Diese Beispiel-Edition entstand im Rahmen eines KI-basierten Workflows (CoBot-Editing), der für einen Vortrag auf der Konferenz „Artifizielle Hermeneutik. Kontingenz, Sinn & Digitalität” (19.–21. November 2025, Universität des Saarlandes, Saarbrücken) entwickelt wurde. Ziel war es, die grundlegenden Schritte einer digitalen Edition – von der Transkription bis zur Webpräsentation – mithilfe eines großen Sprachmodells durchzuführen und dabei einem konsequenten expert-in-the-loop-Ansatz zu folgen: Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine konzentriert sich auf das Prompting, während die editorische Umsetzung so weit wie möglich dem Sprachmodell überlassen wird.

Ediert wird eine einzelne Manuskriptseite aus der Arbeitskladde „Future Texts“. Der Workflow umfasst:

  • Transkription des Bild-Digitalisats
  • TEI-konforme Auszeichnung von Metadaten und ediertem Text (ohne vorherige Modellierung)
  • strukturelle und semantische Auszeichnung mit mittlerer Granularität (inkl. Entitäten und Normdaten-ID-Recherche)
  • Erstellung eines Stellenkommentars

Die Ausgabe wird als statische Edition mit Text- und Bildansicht präsentiert und ist über GitHub Pages verfügbar:

Alle Daten und der Code stehen unter CC-0 zur freien Nutzung bereit.

Technische Hinweise

  • Datenformat: TEI (XML)
  • Transformation: XSLT für die Ausgabe im Webviewer
  • Web-Frontend: statisches HTML5 + CSS
  • Hosting: GitHub Pages
  • Versionskontrolle: Git/GitHub
  • Annotationen: strukturelle und semantische Auszeichnung, Entitäten, Normdaten-IDs, Stellenkommentar
  • KI-Unterstützung: Automatisierung von Transkriptions- und Annotationsteilprozessen durch ein großes Sprachmodell (LLM)

English

This sample edition was produced as part of an AI-assisted editorial workflow (CoBot-Editing) developed for a presentation at the “Artificial Hermeneutics. Contingency, Meaning & Digitality” conference (19–21 November 2025, University of the Saarland, Saarbrücken). The aim was to carry out the essential steps of a digital scholarly edition—from transcription to web presentation—with the support of a large language model while adhering to a strict expert-in-the-loop approach: human intervention is limited to prompting, while the editorial tasks are delegated as far as possible to the model.

The edition covers a single manuscript page from the working notebook “Future Texts”. The workflow comprises:

  • transcription of the digitized image
  • TEI-compliant encoding of metadata and edited text (without prior data modelling)
  • structural and semantic markup with medium granularity (including entities and authority-ID research)
  • commentary on selected passages

The edition is presented as a simple text-and-image viewer and is available via GitHub Pages:

All data and code are released under CC-0 for unrestricted reuse.

Technical overview

  • Data format: TEI (XML)
  • Transformation: XSLT for web output
  • Web frontend: static HTML5 + CSS
  • Hosting: GitHub Pages
  • Version control: Git/GitHub
  • Annotations: structural and semantic encoding, entities, authority IDs, commentary on selected passages
  • AI support: automation of transcription and annotation subprocesses using a large language model (LLM)

Zitierhinweis / How to cite

Kraft, Tobias; ChatGPT (v. 5.1) (OpenAI) (2025): Beispiel-Edition „Future Texts“ – KI-gestützter Workflow. GitHub Repository. Verfügbar unter: https://trafikante.github.io/kladde/ (Zugriff: [Datum]).

About

Future Texts – Arbeitskladde, Manuskriptseite 139 (CoBot-Edition, kuratiert und erstellt von Tobias Kraft und ChatGPT 5.1)

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