> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://owasp-ai-security.gitbook.io/owasp-ai-security-docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://owasp-ai-security.gitbook.io/owasp-ai-security-docs/uber-dieses-tutorial.md).

# Über dieses Tutorial

## Learning by Hacking

Dieses GitBook ist als **Hands-On-Tutorial** aufgebaut — du liest nicht nur, du machst selbst mit. Jede Aufgaben-Seite folgt demselben Aufbau:

1. **Was ist neu?** — kurzer Kontext, was diese Aufgabe von der vorherigen unterscheidet
2. **Schritt-für-Schritt-Anleitung** — konkrete, nummerierte Schritte inklusive Beispiel-Payload zum Nachbauen
3. **Warum funktioniert das?** — eine ausführliche Erklärung des technischen Mechanismus dahinter, nicht nur "was" du eintippen musst

## ⚠️ Wichtig: Scores schwanken — das ist normal

Beim finalen Testdurchlauf haben wir eine wichtige Erkenntnis gewonnen, die du unbedingt kennen solltest, bevor du loslegst: **Die Ziel-Chatbots in Gandalf antworten nicht komplett deterministisch.** Derselbe oder ein sehr ähnlicher Payload kann bei unterschiedlichen Versuchen **stark unterschiedliche Scores** liefern — das liegt am zugrunde liegenden Sprachmodell selbst, nicht an einem Fehler in eurem Payload.

Konkret beobachtet beim Nachtesten dieses Tutorials:

| Level                 | Score bei Versuch 1 | Score bei Versuch 2 | Score bei Versuch 3 |
| --------------------- | ------------------- | ------------------- | ------------------- |
| MindfulChat Level 2   | 8                   | 62                  | **100**             |
| MindfulChat Level 3   | 16                  | 19                  | **100**             |
| Cycling Coach Level 2 | 6                   | 3                   | —                   |

**Was das für euch bedeutet:**

* Ein niedriger Score beim ersten Versuch heißt nicht, dass euer Payload falsch war — probiert ihn einfach noch ein- oder zweimal.
* Das gilt übrigens unabhängig von der Sprache: Wir haben denselben Payload auf Deutsch **und** Englisch getestet — die Sprache selbst war nicht der entscheidende Faktor für den Score, die Varianz zwischen Versuchen war deutlich größer als der Unterschied zwischen den Sprachen.
* Plant beim Timing im Workshop etwas Puffer ein, falls TN mehrere Anläufe brauchen — das ist kein Zeichen von "ich mach was falsch", sondern normales Verhalten der Plattform.

## Wie du es nutzen solltest

* **Selbst ausprobieren, bevor du weiterliest.** Der Lerneffekt ist am größten, wenn du erst 5–10 Minuten selbst experimentierst, bevor du dir die Musterlösung anschaust.
* **Es ist völlig ok, wenn etwas nicht klappt — auch beim zweiten Versuch nicht.** Gandalf passt seine Verteidigung von Level zu Level an, und die Antworten schwanken, wie oben beschrieben. Genau das macht den Lernprozess aus.
* **Die Erklärungen sind der eigentliche Punkt.** Eine Lösung abzutippen bringt wenig; verstehen, *warum* ein Trick funktioniert, lässt sich auf ganz andere KI-Systeme übertragen.

> ⚠️ **Fair-Play-Hinweis:** Alle Techniken in diesem Tutorial richten sich ausschließlich gegen **Gandalf**, eine von Lakera öffentlich bereitgestellte, absichtlich verwundbare Übungsplattform. Wendet diese Techniken niemals gegen echte, produktive Systeme an, ohne dazu ausdrücklich autorisiert zu sein — das wäre unter anderem in den meisten Rechtsordnungen strafbar.

***

Als Nächstes: [**Vorbereitung & Agenda**](/owasp-ai-security-docs/vorbereitung-and-agenda.md) — das Ziel für den heutigen Workshop.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://owasp-ai-security.gitbook.io/owasp-ai-security-docs/uber-dieses-tutorial.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.