# Aufgabe 01: LLM API per CLI ansprechen

## Ziel

Du baust eine CLI, die eine Chat-Anfrage an ein LLM sendet und die Antwort ausgibt.

## Warum ist das wichtig?

Der spätere Roboter braucht ein kontrolliertes Sprachmodell als Denk- und Dialogkomponente.

## Voraussetzungen

- Rust oder Python
- API-Key oder Ollama
- HTTP-Grundlagen

## Theorie

LLM APIs arbeiten meist mit Nachrichten statt mit einem einzelnen Prompt. Rollen wie system, user und assistant geben dem Modell Kontext und begrenzen Verhalten.

## Aufgabe

Implementiere `ask "Frage"` mit konfigurierbarer Provider-URL, Timeout und verständlicher Fehlerausgabe.

## Akzeptanzkriterien

- Eine Frage kann per Terminal gestellt werden.
- Antwort und Fehler werden sauber ausgegeben.
- Provider-Konfiguration liegt nicht hart im Code.

## Erweiterungen

- Speichere Request und Response als JSON-Log.

## Reflexionsfragen

- Welche Daten sendest du an den Provider?
- Was gehört in Konfiguration statt Code?
- Wie erkennst du API-Timeouts?