Blog & Artikel

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Das Agentic Trio

Das Product Trio trennte Discovery von Delivery, weil Delivery ein größeres Team brauchte. Agentic Development hebt diese Einschränkung auf. Damit verändert sich, wie ein Product Team aussehen kann.

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RAG und Fine-Tuning

Große Sprachmodelle (LLMs) liefern keine verlässlichen Ergebnisse. In der Praxis zeigt sich: Durch das Zusammenspiel von Retrieval Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning können sie stabiler werden. Dieser Beitrag zeigt, warum sich beide Ansätze ergänzen – und warum ein Feedback-Loop aus der Produktion entscheidend ist.

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Die 1%-Methode für Code und Architektur: Modernisierung als Gewohnheit

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Den Raum nutzen, nicht die Tretmühle optimieren

Features pro Zeiteinheit ist keine sinnvolle Metrik. Was zählt ist ob sie ein echtes Nutzerbedürfnis befriedigen und zu einem gewünschten Outcome beitragen. Agentische Entwicklung eröffnet den Raum das endlich ernst zu nehmen.

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Die unterschätzte Hälfte der Datenstrategie

Eine moderne Datenarchitektur ist unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie ermöglicht fundierte Entscheidungen und eine datengetriebene Entwicklung auf allen Ebenen – von strategischen Weichenstellungen bis hin zur Priorisierung von Features und Entscheidungen über den Eigenbau oder die Fremdbeschaffung. Die Fähigkeit, Daten zu erheben, zu verstehen und entsprechend zu handeln, ist keine Option mehr. Viele Unternehmen erkennen dies und investieren in Data-Mesh-Initiativen und ähnliche Ansätze. Mithilfe moderner Infrastruktur und Self-Service-Plattformen streben sie eine Demokratisierung der Unternehmensdaten an. Doch diese Plattformen bleiben regelmäßig hinter ihrem Potenzial zurück, da den Menschen oft das Wissen fehlt, wie sie mit Daten arbeiten sollen und welchen Nutzen sie daraus ziehen können. Für eine erfolgreiche Datenstrategie muss sich das ändern. Lasst uns über Data Literacy sprechen.

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Nebu: Self-made Souveränität

Wie ich mit agentischer Entwicklung einen Enterprise-Chat-Server baue, den es so nicht gibt.

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Accidental Complexity in the Heart of Software

Domain-Driven Design wurde in den letzten zehn Jahren zum Mainstream – parallel zu einer Welle von Digitalisierungs- und Modernisierungsprojekten. Das ist kein Zufall. Und es erklärt, warum so viele dieser Projekte nicht liefern, was sie versprechen.

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Vom Vibe Coder zum Agentic Engineer

Ich lese nicht mehr jede Zeile Code, die in meinen Projekten entsteht. Ich glaube, das geht den meisten so, die ernsthaft mit KI-Agenten arbeiten. Wenn ein Agent in zehn Minuten tausend Zeilen produziert, ist Zeile-für-Zeile-Review nicht mehr realistisch. Gleichzeitig landet dieser Code aber in Produktion, und irgendjemand muss dafür Verantwortung übernehmen.

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Warum sich Domänenwissen nicht extrahieren lässt

Mit KI entwickeln – durch die kognitive Brille

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Data Products richtig schneiden

Wenn Data Products falsch geschnitten werden, führt das fast zwangsläufig zu Integrationsproblemen, unklarer Verantwortung und doppelter Logik. Dieser Leitfaden bietet praxisnahe Heuristiken, um Data Products in der richtigen Größe zu schneiden.

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KI-Features für Jira Data Center – ohne Atlassian Cloud

Stell dir vor, nach jedem Kundenmeeting entstehen automatisch strukturierte Jira-Issues – einfach deine Notizen in eine KI kopieren und fertig. Atlassian bringt diese Magie bereits mit Jira Cloud: Sprachsuche, automatische Zusammenfassungen und Issue-Erstellung aus unstrukturierten Texten. Aber nicht jeder möchte in die Cloud. Viele setzen lieber auf das noch bis 2029 unterstützte Jira Data Center. In diesem Artikel zeigen wir, wie du dieselben Vorteile on-premise mit Jira Server und eigener KI bekommst: DSGVO-konform, Cloud-Act-sicher und ganz ohne Datenabfluss.

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Gute Last, schlechte Last

Die versteckten Kosten von Spec-driven Development

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Über AI-Einsatz in verschiedenen Coding-Situationen

Wo hilft LLM-gestützte Softwareentwicklung bei der Entwicklungsproduktivität und wo bleibt sie hinter den Erwartungen zurück? Anstatt KI in der Softwareentwicklung als eindimensionalen Produktivitätsbeschleuniger zu sehen, gehen wir diesen Fragen entlang mehrerer Dimensionen nach, welche eine Studie aus dem Stanford-Umfeld bietet: Projektreife, Aufgabenkomplexität und Popularität der Programmiersprache. Ziel ist es, ein realistischeres Bild für die Erwartungshaltung bei KI für Softwareentwickelnde und Führungskräfte zu schaffen, fernab des aktuellen Hypes.

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Spec-Driven Architecture: Wenn Agenten bauen, muss Architektur sprechen

Spec-Driven Development gibt Agenten eine klare Implementierungsgrundlage. Was es nicht löst: wie ein Portfolio von Systemen kohärent bleibt. Spec-Driven Architecture überträgt dasselbe Prinzip auf die Architekturebene, mit Contracts als versionierten Grenzen und Garantien, durchsetzbar im agentischen Workflow und in der CI/CD-Pipeline.

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REST ist das bessere MCP

Wie KI-Agenten von Hypermedia profitieren

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Spec-Driven Development ist Domain-Driven Design für Ungeduldige

Spec-Driven Development Tools wie BMAD versprechen, den Requirements-Engpass zu beseitigen, mit dem agentische Entwicklungsteams konfrontiert sind. Aber passt das wirklich gut zu deiner Organisation?

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Agenten gut, alles gut?

Softwareentwicklung besteht aus einer Aneinanderreihung von Kompromissen. Seit ich Systeme baue, gibt es immer diese Dinge, die man nicht macht, obwohl man sie eigentlich gern tun würde. Mit Agenten können wir jetzt plötzlich unsere Wünsche erfüllen und endlich alles umsetzen, was uns immer gefehlt hat. Spoiler: Das sollten wir aber nicht.

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Ein Überblick der AI-assistierten Softwareentwicklung in 2026

Orientierung für Verwirrte

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Features für einen schnelleren JVM-Start

In diesem Artikel wollen wir uns mit dem Kritikpunkt der langsamen Startzeit der JVM beschäftigen. Dazu schauen wir uns an, was eigentlich beim Start passiert und mit welchen schon vorhandenen oder in Zukunft kommenden Features die Startzeit verbessert werden kann.

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Neuland reloaded

When Angela Merkel said in 2013 that the internet is 'Neuland’ (uncharted territory) for all of us, the amusement online was considerable. Viewed from some temporal and substantive distance, one can now recognize a perspective from which she was indeed correct.

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Vom Vibe Coder zum Code Owner

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Meine Coding-Agenten laufen jetzt sandboxed. Den Netzwerkzugriff habe ich unter Kontrolle.

Ich möchte, dass meine KI-Coding-Agents eigenständig arbeiten, aber ich will ihnen keinen uneingeschränkten Internetzugang geben. In diesem Beitrag beschreibe ich, wie ich den gesamten Netzwerkverkehr aus meiner Development-Sandbox über eine strikte Proxy-Allowlist geroutet habe, die nur eine kleine Menge ausdrücklich freigegebener Domains zulässt. Dieses Setup hat mir endlich genug Vertrauen gegeben, die Guardrails zu lockern, ohne ständig selbst in der Schleife bleiben zu müssen.

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Jeder kann Architekt sein!

Und jede natürlich auch. In diesem Artikel zeige ich, dass die Architektenrolle andere Kompetenzen verlangt, als viele annehmen.

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Deine Datenbanktabelle ist eine schlechte API

Ist Datenbankintegration immer noch ein Thema?

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Unsichere KI-Assistenten dürfen nicht zur Normalität werden

KI-Assistenten wie OpenClaw versprechen Komfort, Autonomie und immer stärker personalisierte Unterstützung. Doch hinter diesem Versprechen steht eine Architektur, die private Daten, Internetzugang und den Umgang mit nicht vertrauenswürdigen Inhalten kombiniert. Genau diese Konstellation bildet die „Lethal Trifecta“ des Sicherheitsrisikos. Sandboxing und physische Isolation können den Schaden begrenzen, beheben aber nicht das grundlegende Problem. Mit jeder zusätzlichen Fähigkeit vergrößert sich der potenzielle Schadensradius. Dieser Beitrag ist ein Plädoyer dafür, das Tempo zu drosseln, vermeintliche Selbstverständlichkeiten zu hinterfragen und unsichere Architekturen nicht als Normalfall zu akzeptieren.