Blog & Artikel

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.

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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.

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

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

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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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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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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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Leave It Better Than You Found It

Ein unerwarteter Architekturgewinn

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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.