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Trust but Sandbox

Coding-Agents können inzwischen (fast) alles. Sie lesen und schreiben alle Dateien, auf die du Zugriff hast, sie können beliebige Befehle ausführen, übers Netzwerk kommunizieren, deine Umgebungsvariablen lesen und deinen Browser mit allen Cookies benutzen. Im Sinne eines agentischen Workflows - den Agenten möglichst autonom arbeiten zu lassen - ist das sogar erwünscht, denn genau das macht sie nützlich. Trotzdem sollten wir einen Weg finden, mehr Kontrolle darüber zu erlangen, was dort passiert.

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.

Alternativen zu KI aus den USA

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

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.

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.

Den Raum nutzen, nicht die Tretmühle optimieren

Warum agentische Entwicklung Product Discovery braucht

Nebu: Self-made Souveränität

Open-Source-Alternativen zu Slack gibt es viele. Echte Souveränität liefert keine davon. Community Editions sind bewusst so reduziert, dass kein Unternehmen sie produktiv einsetzen kann, und Enterprise-Features stecken hinter kommerziellen Lizenzen. Dieser Artikel zeigt, warum „selber bauen” heute keine Utopie mehr ist, sondern eine realistische Option für jeden, der eine Produktvision und etwas Do-it-yourself-Mut mitbringt.

Warum sich Domänenwissen nicht extrahieren lässt

KI-Agenten versprechen, wochenlange Requirements-Workshops durch wenige Stunden strukturierter Interviews zu ersetzen. Das klingt überzeugend. Die Kognitionswissenschaft spricht dagegen.

Vom Vibe Coder zum Agentic Engineer

Wie du Ownership über KI-generierten Code übernimmst

Gute Last, schlechte Last

Mehr Struktur, mehr Output, mehr Erschöpfung. Spec-driven Development hat mir zwar bessere Ergebnisse mit KI-Agenten beschert, aber auch gleichzeitig die Freude am Bauen genommen. Über gute Last, schlechte Last und versteckte Kosten, die keiner einplant.

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.

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

SDD beschreibt, wie ein System entsteht. SDA beschreibt, wie Systeme zusammenhalten

REST ist das bessere MCP

Statt spezielle APIs zu nutzen, können Agenten bestehende Web-Anwendungen direkt bedienen. Sie nutzen somit wie Menschen die konsequenteste Umsetzung von Hypermedia und profitieren so von bereits vorhandenem Kontext, Validierung und Zugriffsrechten. Am Beispiel einer Reisekostenabrechnung zeige ich, wie Agenten damit komplexe, kontextabhängige Aufgaben automatisieren können – ohne dafür neue APIs implementieren zu müssen.

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?

Agenten gut, alles gut?

Von entfesselter Produktivität und mentaler Last

Ein Überblick der AI-assistierten Softwareentwicklung in 2026

Birgitta Boeckeler (ThoughtWorks), Heinrich Hartmann (Zalando) und Sven Johann haben sich über den aktuellen Status der AI-assisted Software Entwicklung unterhalten: was ist wirklich Wichtiges in 2025 passiert? Welche stabilen Muster können wir ableiten? Was gibt Orientierung und Einordnung? Und natürlich ein paar Einblicke in den Future of Software Engineering Retreat in Utah an dem Birgitta teilgenommen hat. Die Unterhaltung gibt es natürlich auch als Podcast. Dieser Artikel ist aber eine menschlich kuratierte Zusammenfassung.

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.

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

Netzwerkzugriff für KI-Coding-Agents per Proxy-Allowlist einschränken

Vom Vibe Coder zum Code Owner

KI-Agenten erzeugen in kürzester Zeit tausende Zeilen Code. Wer ihr Potenzial voll ausschöpfen will, kann nicht mehr jede Zeile reviewen – wird aber trotzdem für die Software verantwortlich sein. Wie übernimmt man Ownership für Code, den man nicht vollständig gelesen hat? Die Antwort liegt im Agent Harness: einem System aus deterministischen Checks, KI-Reviews und gezieltem menschlichem Review, das Qualität erzwingt statt erhofft.

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.

Was tun, während die KI nachdenkt

Wie sich Deep Work, Multitasking und Code Reviews verändern, wenn wir Aufgaben an die KI delegieren

Fetch-Tools vs. Browser-Rendering in Agenten-Setups

„Eine URL abrufen“ klingt trivial, kann aber innerhalb eines Agenten schnell chaotisch werden. Ein Teil der Verwirrung entsteht durch Dokumentation, die nicht sauber trennt, was die einzelnen Web-Tools eigentlich leisten.

Ich habe meine KI-Agenten in eine Sandbox gesteckt. Du solltest das auch tun.

KI-Agenten sind mächtig, weil sie Programme mit der entsprechenden Berechtigung auf unseren Rechnern ausführen können. Genau diese Stärke macht uns aber auch angreifbar. Ein einziger Fehler oder eine Prompt-Injection reicht, um das ganze System zu kompromittieren.

Speed vs. Skill

Developing with AI through the cognitive Lens

Context Engineering: Umgang mit der Komplexität von KI-generiertem Code

KI-Tools steigern die Produktivität von Entwicklern beim Schreiben von Code, können jedoch Code-Reviewer mit zu umfangreichen Änderungen überlasten. Dieser Artikel zeigt praktische Strategien zur Kontextverwaltung in der KI-unterstützten Entwicklung, die Code verständlich, Reviews handhabbar und die Produktivität von Teams tatsächlich verbessern. Kleine Aufgabenbereiche waren schon immer gute Praxis – mit KI sind sie unerlässlich.