Vielen Dank für die rasche Antwort.
Im Laufe weiterer Testläufe habe ich jetzt verstanden, warum der AppleScript-API-Aufruf des LLM deutlich besser abschneidet als der KI-Prompt per Aktionskette. Als Fehler stellte sich heraus, dass das Modell im einen (positiven) Fall den (bereits zuvor per Apple-OCR erzeugten) Text (nicht den Anhang) des Karteieintrags DOK ohne Probleme auswerten konnte und im anderen (negativen) Fall jeweils den PDF-Anhang per OCR auslas und dabei Schwierigkeiten bei der Texterkennung hatte.
Im API-Aufruf wird der Prompt im AppleScript mit dem Inhalt der Zwischenablage als Input befüllt, die wiederum zuvor "händisch" per CMD-A / CMD-C den Textinhalt des Karteieintrags auswertet. Offenbar ist es im AK-Prompt dagegen so, dass immer der Anhang ausgewertet wird und nicht der bereits als OCR-Ergebnis / PDF-Textextraktion im Kasten oberhalb des PDF (der eigentliche Textanteil des Karteieintrags DOK vom Medientyp Anhang). Ich hatte im Prompt zwar den Text "Werte dazu den letzten Karteieintrag vom Typ DOK aus. Verwende nur den Text des Karteieintrags, ignoriere den Anhang.", was aber nicht verhindert hat, dass das LLM nur den Anhang per OCR ausgewertet hat, die ganz offenbar deutlich schlechter funktioniert als die Apple eigene.
Durch das Ersetzen des o.g. Promptabschnitts durch "Werte dazu den Inhalt dieses Briefkommandos aus: $[x DOK 1 _ _ NJ NJ2N NNNN _ K _]$" erreiche ich jetzt wieder die gewohnte Qualität.
Tricky.
Es würde sicher helfen, wenn die Dokumentation im Handbuch hier spezifischer ist. So verstehe ich z.B. auch nicht, wie im Aktionsketten-KI-Prompt die (optionale) Funktion zu handhaben ist, in der man das Ergebnis des Prompts in einem Briefkommando abspeichern kann. Im Handbuch steht, dass z.B. eine selbst ausgedachtes Briefkommando wie $[akPrompt]$ dann im weiteren Verlauf der Aktionskette benutzt werden könne. Bei mir klappt das nicht, da benötige ich noch Hilfe.
