Blog & Artikel

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.

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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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The right size of a Data Product

Autonomous Data Product Heuristics

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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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Understanding AI Coding Patterns Through Cognitive Load Theory

AI coding assistants either severely harm learning or enhance it beyond manual coding—depending entirely on interaction patterns. A recent study reveals six distinct patterns with dramatically different outcomes. We’ll examine why through cognitive psychology and explore the study’s limitations.

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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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Über AI-Einsatz in verschiedenen Coding-Situationen

Meine Interpretationen zur Developer Productivity Study der Stanford University

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Deine Datenbanktabelle ist eine schlechte API

Eine gemeinsam genutzte Datenbanktabelle wirkt wie die ultimative Abkürzung: kein API-Design, keine Verträge – nur ein Schema. Der Haken: Diese Bequemlichkeit wird über kurz oder lang zum Bumerang. Sie verwischt Grenzen, bremst Veränderungen aus und macht die unabhängige Weiterentwicklung unnötig schwer. Dieser Artikel zeigt, warum Tabellen (und datenmodellnahe „generierte APIs“) so verlockend sind – und warum sie selten als Integrationsgrenze taugen.

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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

Wir sind vermutlich noch nicht darauf vorbereitet

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Was tun, während die KI nachdenkt

KI kann Code schreiben, während wir warten – aber das heißt nicht, dass wir plötzlich freie Zeit haben. Ob wir nachdenken, multitasken, reviewen oder pausieren sollten, hängt davon ab, welche Art von Arbeit wir gerade erledigen.

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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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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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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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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

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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

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

Jackson kann mehr als nur JSON

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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.