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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.

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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.

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Die persönliche KI ist schon da

Drei Wochen mit OpenClaw auf einem Raspberry Pi und ein Blick darauf, was auf die Softwarearchitektur zukommt.

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Was tun, während die KI nachdenkt

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

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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.

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Leave It Better Than You Found It

„Lass den Code besser zurück, als du ihn vorgefunden hast.“ Dieser Rat, auch bekannt als Scout Rule, klingt simpel – aber wie sieht das eigentlich in der Praxis aus? Dies ist die Geschichte davon, wie ich diesem Prinzip gefolgt bin, dabei einen überladenen Controller aufgeräumt habe und wie uns dies völlig unerwartet geholfen hat, neue Anforderungen schnell und mit minimalem Aufwand umzusetzen. Eine kleine Lektion in guter Gewohnheit und kontinuierlicher Architekturarbeit.

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

Mein Setup mit Lima-VM und JetBrains Gateway für sichere agentische Entwicklung

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Why not scatter @Transactional everywhere?

@Transactional — great when you know when not to use it. Use it consciously instead of sprinkling it everywhere!

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Was, da geht noch mehr? Noch mehr Besonderheiten von und mit Java

Bereits vor ein paar Jahren haben wir uns Dinge angeschaut, die in Java funktionieren, aber sehr ungewöhnlich sind. Diese Liste werden wir in dieser Folge des Praktikers ergänzen.

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Von FOMO zu Fokus

Mit AI Opportunity Mapping zu klaren Prioritäten im KI-Dschungel

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Speed vs. Skill

Every AI coding tool promises the same thing: unprecedented speed, effortless productivity, freedom from tedious work. The pitch is compelling. But what if feeling more productive and being more capable aren’t the same thing? Research shows that automation makes us feel more productive while eroding our skills. Let’s examine this tension through the lens of cognitive psychology.

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Menschenlesbare Datenformate mit Jackson verarbeiten

Wir nutzen tagtäglich Datenformate. Zum Austausch von Informationen mit anderen Systemen oder auch zur Definition von Dingen wie unserem Build oder zur Konfiguration unseres Systems. Manche davon sind binär, aber auch viele bis heute direkt von Menschen lesbar. Für die Verarbeitung von JSON in Java hat Jackson eine hohe Verbreitung erreicht. Aber Jackson kann mehr als nur JSON, wie wir in diesem Artikel sehen werden.

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

Kleine Änderungen waren schon immer eine gute Idee

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Prompts als Programm in GPT-5

All Caps, Gebettel und Geschrei – Schnee von gestern. GPT-5 befolgt brutal jede Instruktion, selbst in versteckten Nebensätzen. Und verhungert, wenn wir nicht genau sagen, was wir wollen. Welche Konsequenzen hat das für Prompt Engineering und Agentenentwicklung?

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Git Clarity: Aussagekräftige Commits und eine lineare Git-History erstellen

Fühlst du dich manchmal von Gits Komplexität überfordert? Hier lernst du einen Workflow kennen, der darauf ausgelegt ist, einzelne, klar nachvollziehbare Commits zu erstellen. Du erfährst, wie dieser Ansatz zu übersichtlicheren Code Reviews, weniger Merge-Konflikten und einer linearen Commit-Historie führt, die die Entwicklung deines Codes nachvollziehbar macht. Dabei geht es nicht nur um Git-Befehle – sondern darum, deine Tools an deine Denkweise anzupassen.

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Governance-Methodik für digitale Souveränität

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Modern Legacy (dank KI)

Die Diskussion über Softwaremodernisierung wird derzeit stark von Lösungen rund um künstliche Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung geprägt. KI gestützte Code-Vervollständigung, Agentic Software Engineering und weitere Werkzeuge versprechen, Entwicklungsprozesse massiv zu beschleunigen. Der Gedanke liegt nahe, diese Werkzeuge direkt am bestehenden Code einzusetzen: Refactorings, Redokumentation oder sogar generierter Code für neue Funktionen in vorhandenen Legacy Systemen. Technisch ist hier bereits viel möglich und auch die Buzzword-Industrie ist hier wieder massiv unterwegs. Doch diese Code-nahen, KI-getriebenen Ansätze können für Unternehmen, die sich mit einem Dschungel aus Legacy Systemen auseinandersetzen, zu kurzsichtig sein. Eine Modernisierung, die von Anfang an nur auf Code zielt, führt schnell zu Modern Legacy: Systeme, die dank KI-Unterstützung technisch hochmodern und vorbildlich dokumentiert wirken, deren eigentlicher Zweck aber längst fragwürdig ist.

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Digitale Souveränität durch Standardsoftware erreichen

Digitale Souveränität wird im Kontext von IT-Systemlandschaften häufig mit Autarkie gleichgesetzt – also der völligen Unabhängigkeit von Dritten. Nach diesem Gedankenmodell wäre ein Unternehmen, das alle Anwendungen selbst entwickelt und betreibt, der Inbegriff eines digitalen Souveräns. Doch greift diese Vorstellung wirklich?

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Modern Legacy (thanks to AI)

Why Focusing on Code Alone Falls Short in the Age of AI

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Der Weg zur heterogenen Cloud Plattform

Die digitale Transformation bringt für Unternehmen sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich. Um zukunftssichere und flexible IT-Infrastrukturen zu schaffen, setzen immer mehr Unternehmen auf Multi-Cloud- oder hybride Cloud-Strategien. Hierbei geht es nicht nur um Kostenreduktion, sondern auch darum, innovative Dienste verschiedener Anbieter mit regulatorischen Anforderungen – insbesondere im Bereich Datenschutz – in Einklang zu bringen. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie mit gezielten Integrationsstrategien die Vorteile von Multi-Cloud nutzen können, um Ihre bestehende Infrastruktur zu optimieren, technische Abhängigkeiten zu reduzieren und dabei den geschäftlichen Erfolg langfristig zu sichern.

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Dateninventare im EU Data Act: Die Demokratisierung der IoT-Geräte

Ab September 2025 verpflichtet die EU-Datenverordnung (englisch EU Data Act, Verordnung (EU) 2023/2854) Unternehmen, die Daten aus vernetzten Geräten erheben oder verarbeiten, dazu, ein vollständiges Dateninventar zu führen.

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Digitale Souveränität: Warum die Architektur zählt und wie Sie Ihr Unternehmen resilient machen

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Lokal denken, Vorsprung sichern: On-Premise-LLMs als strategischer Hebel

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ihre Organisation hat KI-Tools in kritische Geschäftsprozesse integriert, Ihr Rechtsteam hat sorgfältig Datenverarbeitungsverträge geprüft, und Ihre IT-Abteilung hat Systeme so konfiguriert, dass sie DSGVO-Anforderungen erfüllen. Dann erlässt ein ausländisches Gericht eine Anordnung, die all diese Schutzmaßnahmen außer Kraft setzt und von Ihrem KI-Anbieter verlangt, Daten, die eigentlich gelöscht werden sollten – einschließlich potenziell sensibler Unternehmensinformationen, die von Ihren Mitarbeitern geteilt wurden – auf unbestimmte Zeit aufzubewahren.