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Die naheliegendste Architektur für ein System mit Sprachmodell ist, das Modell orchestrieren zu lassen. Die richtige Entscheidung fällt viel früher und pro Verantwortlichkeit: deterministischer Code, wenn das Ergebnis berechenbar ist, und ein LLM nur, wenn echtes Urteilsvermögen gefragt ist.

Jev von TypeSafe AI schreibt keinen Text, sondern liefert typisierte Entscheidungen mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten. Dieses Tutorial zeigt Setup mit dem SDK, die drei Fragetypen Choice, Score und Noul, drei Praxis-Muster und die Stolpersteine vor dem produktiven Einsatz.

Das Narrativ verspricht Programmieren per Zuruf. Die Daten von CoderPad und Frontier-Labs zeigen: Technische Interviews boomen und sieben reine Prompt-Bediener gnadenlos aus.

KI-Agenten machen jede zweite Implementierung fast kostenlos. Warum das die Wartung nicht mitverbilligt und wann ein gemeinsames Paket die bessere Wahl ist.

Eine Studie der ETH Zürich belegt: Kontextdateien wie AGENTS.md treiben KI-Kosten um 20 Prozent in die Höhe, ohne den Code zu verbessern.

Addy Osmani und das Claude Code Team zeigen die Praxis hinter Loop Engineering. Wer Agenten ohne harte Abbruchbedingungen arbeiten lässt, scheitert.

Warum KI-generierter Code Junior-Entwickler nicht zu Architekten macht: Das Drei-Phasen-Modell für nachhaltiges Engineering-Wachstum.

Fast 1.300 Entwickler haben Auskunft über Schlaf, Produktionsdruck und ihre eigenen Fähigkeiten seit dem Umstieg auf KI-Coding gegeben. Die stärkste Korrelation der Umfrage betrifft nicht die Produktivität, sondern die Nacht danach. Was die Zahlen zeigen und welche Grenzen tatsächlich halten.