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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.

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.

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Why not scatter @Transactional 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

KI steht auf jeder Agenda - doch wo fängt man an? Viele Unternehmen starten parallel mehrere KI-Initiativen, getrieben von der Angst, den Anschluss zu verpassen. Das Ergebnis: verzettelte Ressourcen, fehlende Priorisierung und unklarer Business-Impact. Das AI Opportunity Mapping schafft Abhilfe: Es führt systematisch von vagen KI-Visionen zu konkreten, priorisierten Use Cases mit echtem Geschäftsnutzen. In fünf Schritten entwickeln Teams strukturiert KI-Chancen und treffen fundierte Entscheidungen. Das Ergebnis: Fokus statt FOMO, Klarheit statt Aktionismus.

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Speed vs. Skill

Developing with AI through the cognitive Lens

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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

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.

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Prompts als Programm in GPT-5

Das Ende des Geschreis

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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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Modern Legacy (thanks to AI)

The discussion around software modernization is currently dominated by solutions involving artificial intelligence (AI) in software development. AI-assisted code completion, agentic software engineering, and other tools promise to massively accelerate development processes. The obvious thought is to apply these tools directly to existing code as well: refactorings, re-documentation, or even generated code for new features in legacy systems. Technically, much of this is already possible, and the buzzword industry is once again in full swing. Yet these code-centric, AI-driven approaches can be shortsighted for organizations tangled in a jungle of legacy systems. A modernization that focuses solely on code quickly leads to modern legacy: systems that appear technically advanced and well documented thanks to AI, but whose actual purpose has long become questionable.

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Modern Legacy (dank KI)

Warum der Fokus auf Code in der KI-Ära zu kurz greift

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Governance-Methodik für digitale Souveränität

In einer zunehmend vernetzten Welt, in der digitale Infrastrukturen das Rückgrat unserer Wirtschaft und Gesellschaft bilden, rückt das Thema der digitalen Souveränität immer stärker in den Fokus. Für Entscheider:innen im deutschsprachigen Raum geht es dabei um weit mehr als die reine Auswahl von Cloud-Anbietern. Es geht um strategische Handlungsfähigkeit, Resilienz und die Fähigkeit, die eigene digitale Zukunft aktiv zu gestalten. Dieser Artikel beleuchtet, wie eine robuste Governance-Methodik Unternehmen dabei unterstützen kann, digitale Souveränität nicht nur zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen – ohne dabei Komfort oder Innovationskraft einzubüßen.

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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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Der Weg zur heterogenen Cloud Plattform

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

In einer Zeit, in der digitale Systeme das Rückgrat unserer Wirtschaft und Gesellschaft bilden, rückt die Kontrolle über die eigene digitale Zukunft zunehmend in den Fokus strategischer Entscheidungen. Für viele Technologieentscheider:innen im deutschsprachigen Raum ist dies nicht nur eine politische oder regulatorische Herausforderung, sondern eine grundlegende Aufgabe, die weitreichende Implikationen für die Software-Architekturarbeit hat.

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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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EU Data Act: Der Anfang vom Ende der Cloud-Monokultur?

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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.

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Digitale Souveränität als Selbstverständnis

Wie Umsetzungsteams aus der Wir-sind-nicht-Google-Falle entkommen und gemeinsam Verantwortung übernehmen für europäische Antworten auf europäische Probleme.

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Software Analytics going crAIzy!

From analyzing problems in software systems to working solutions with AI

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Digitale Souveränität – Ein Definitionsversuch

Der Begriff Digitale Souveränität trägt die Wolkenwende. Beim Versuch einer Definition ist es unvermeidlich, verschiedene Perspektiven einzunehmen. Weniger, was das Digitale angeht – hier stehen ganz klar Informationstechnologie und Software im Fokus. Souveränität allerdings ist als Begriff eine andere Größenordnung.

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Die Souveränitätslücke: Zwischen Tiananmen und Trump

Wir predigen Werte und Datenschutz, nutzen aber KI-Modelle, die entweder historische Massaker leugnen oder uns jederzeit den Stecker ziehen können. Ist das der Preis, den Europa für technologisches Versagen bei High Tech Infrastruktur zahlen muss?

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Schweizer Messer für Salesforce: LLM mit In-Memory-Datenbank

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Mobile Portale mit HATEOAS und Self-Contained Systems

Bei INNOQ setzen wir seit Jahren erfolgreich auf Self-Contained Systems und vertikalisierte Ansätze. Teams können unabhängig entwickeln, Services lassen sich separat deployen und skalieren - eigentlich ein perfektes Setup. Doch ein Problem blieb hartnäckig bestehen: Wie baut man Portale, die Daten aus verschiedenen SCS elegant zusammenführen?