💻 Programmierung & Entwicklung
Weather Dashboard
Beispiel-Ausgaben
So antworten ChatGPT, Claude und Gemini typischerweise auf diesen Prompt:
I'll help you create a comprehensive weather dashboard! Here's a complete implementation featuring a modern gradient interface that shifts from dawn blues to sunset oranges based on local time. The dashboard includes a search bar with autocomplete powered by OpenWeatherMap's geocoding API, localStorage for search history, and geolocation detection. The 5-day forecast uses collapsible cards with hourly data displayed in a scrollable timeline. I've implemented Celsius/Fahrenheit toggle buttons, real-time weather icons, and a detailed metrics panel showing wind rose diagrams, humidity gauges, and UV index bars—all fully responsive using CSS Grid with breakpoints at 768px and 1024px.
I can provide you with the code structure for this weather dashboard, though I should note that you'll need to obtain your own API key from OpenWeatherMap (they offer a free tier). The implementation I'm sharing uses a modular JavaScript architecture with separate functions for API calls, UI updates, and state management. One thing to be aware of: the air quality endpoint is a premium feature in OpenWeatherMap's API, so you may need to handle cases where that data isn't available. The responsive design uses CSS custom properties for consistent theming and smooth transitions between weather states.
Here's a complete weather dashboard implementation using the OpenWeatherMap Current Weather, 5 Day Forecast, and Air Pollution APIs. The interface uses a CSS Grid layout with a main weather card, forecast section, and details panel that reorganizes from 3 columns to single column on mobile. Background gradients transition based on weather conditions (clear, cloudy, rainy, snowy) and time of day using the sunrise/sunset timestamps. The autocomplete feature uses OpenWeatherMap's Geocoding API, and localStorage maintains the last 5 searched locations. Temperature conversion and 12/24-hour time formatting are handled through utility functions.
So nutzt du diesen Prompt
Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.
Welches KI-Modell funktioniert am besten
Claude Opus 4 und Sonnet 4.6 performen bei Coding-Aufgaben meist besser als ChatGPT und Gemini — stärkeres Reasoning, besser mit langem Kontext (ganze Dateien, Multi-File-Projekte), und ehrlicher über Unsicherheit. ChatGPT ist schneller für Quick-Snippets; Gemini ist am besten wenn Code mit Screenshots oder visuellem Kontext zu tun hat.
Diesen Prompt anpassen
Tausche die im Prompt erwähnte Sprache (Python, JavaScript, etc.) gegen deinen Stack. Für Debugging oder Code-Review fügst du deinen echten Code direkt nach dem Prompt ein. Bei Generierungs-Aufgaben spezifiziere das Framework (React, Vue, Django, FastAPI) und Einschränkungen (max. Zeilen, keine externen Libraries, muss async sein).
Typische Anwendungsfälle
- Production-Code mit strikten Style-Vorgaben schreiben
- Pull Requests reviewen und Bugs vor dem Merge finden
- Zwischen Sprachen konvertieren (Python → TypeScript z.B.)
- Unit-Tests für bestehende Funktionen generieren
- Unbekannte Codebases für neue Team-Mitglieder erklären
Variationen
Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).