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Warum 75 Dollar Tokens so viel Wert stiften können

75 Dollar Tokenkosten kaufen manchmal die Arbeit einer Woche oder mehr. Was das ökonomisch bedeutet und warum Unternehmen daraus oft den falschen Schluss ziehen.

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Statische Seiten ohne Big-Tech-Hosting

Wer eine statische Website betreibt, denkt selten zweimal über das Hosting nach. GitHub Pages funktioniert, kostet nichts, und der Code liegt sowieso schon dort. Aber „funktioniert” und „souverän” sind zwei verschiedene Dinge. Dieses Rezept zeigt, wie man mit statichost.eu plus Codefloe oder Codeberg einen Stack aufbaut, der genauso komfortabel ist, aber in europäischer Hand liegt, Besucherdaten transparent behandelt und nicht von einer transatlantischen Rechtsgrundlage abhängt, die gerade ins Wanken gerät.

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Das Daten Dilemma, Teil 2

Ein Minimum Viable Data Mesh in vier Schichten

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Das Daten Dilemma, Teil 1

Wenn KI-Agenten im Unternehmen scheitern, liegt das selten am Modell. Das eigentliche Problem sind die Daten: Semantik, Qualität und Kontext stehen nirgends, sie stecken in den Köpfen der Fachexperten. Data Mesh adressiert genau dieses Problem, überfordert viele mittelständische Unternehmen aber organisatorisch. Dieser erste Teil beschreibt, warum das so ist, und leitet daraus ein Minimum Viable Data Mesh ab. Der zweite Teil zeigt die Umsetzung in vier Schichten.

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Indecent Exposure

Mir ist in den letzten Jahren ein Trend aufgefallen: Teams erstellen zuerst APIs für ihre Single Page Application (SPA) und bieten dieselben Endpunkte dann anderen Teams für die Systemintegration an. Aus meiner Sicht ist das eine schlechte Praktik, und du solltest es dir zweimal überlegen, bevor du das tust. In diesem Blogpost erkläre ich, warum.

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Wie schult man ein Thema, das sich im Wochentakt ändert?

Rückblick auf ein Jahr Agentic Software Engineering Training

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Beyond Claude & GPT

Ja, wir probieren auch gerne das neueste Frontier-Modell aus. Aber im Projektalltag zählt vor allem die Kontrolle über Kosten, Daten und Verfügbarkeit. Deshalb setzen wir zunehmend auf Open-Weights-Modelle mit quelloffenen Tools. So sieht unser Setup aus.

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Hör auf, Bearer Tokens wie Haustürschlüssel zu benutzen

Du hast eine API gebaut. Du hast sie mit OAuth 2.0 geschützt. Du nutzt JWTs. Du fühlst dich sicher. Bist du nicht.

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Alternativen zu KI aus den USA

Warum steigende KI-Kosten und Sorgen um digitale Souveränität mich über Claude und GPT hinausblicken lassen

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Was ECST-Events, Domain Events und ECST wirklich sind

„ECST-Event", „Domain Event", „ECST" – diese Begriffe fallen in fast jeder Diskussion über Event-Driven Architecture und Domain Driven Design. Erstaunlich oft haben in der Praxis verschiedene Leute ein unterschiedliches Verständnis davon.

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Schneller ist nicht besser: Über Experimentierkultur und ihre Kosten

Schneller experimentieren klingt nach einem klaren Vorteil. Aber Experimentierkultur ist kein universelles Paradigma. Sie ist ein Produkt eines sehr spezifischen Kontexts. Und die Menschen, die die Kosten schlechter Produktentwicklung am stärksten tragen, tauchen in keinem Experiment auf.

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OpenProject: Eine Alternative zu Jira?

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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.