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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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AI and Elaboration: Which Coding Patterns Build Understanding?

AI tools let you complete coding tasks without connecting new information to your existing mental models—a cognitive process known as elaboration that is crucial for building understanding. But some AI interaction patterns preserve this elaboration while others bypass it entirely. Let’s explore what elaboration is, why it helps with learning, and how we can use AI tools in a way that helps with this process rather than circumventing it.

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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

Ein unerwarteter Architekturgewinn

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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?

@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.

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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

Ein persönlicher Workflow für bewusste Entwicklung und sauberere Git-Logs

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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)

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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Governance-Methodik für digitale Souveränität

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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

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

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

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

Was hat die EU jemals für uns getan? … also außer Reise- und Arbeitsfreiheit, Roaming-Abschaffung, Verbraucherschutz, Binnenmarkt, Erasmus und vielem mehr. Aber eben auch: überbordende Bürokratie, langsame Entscheidungsprozesse, Überregulierung bis hin zum überstrapazierten Flaschendeckel – längst Lieblingssymbol all jener, die Europa für jeden Innovationsrückstand verantwortlich machen.