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Die Wahl einer Programmiersprache galt jahrzehntelang als Einbahnstraße, weil die unproduktive Einarbeitungszeit Monate fraß. KI hat genau diese Kosten kollabiert. Was das für Stack-Entscheidungen, Spezialisierung und deine Karriere bedeutet.
Generierter Code wird nicht dadurch zu deinem Code, dass er in deinem Branch liegt. Wie du LLMs über Verträge, reine Funktionen und Plan Mode steuerst, statt ihren Output zu beaufsichtigen.
PewDiePies KI-Workspace Odysseus zeigt, dass moderne Systembaupläne nicht länger traditionellen Organisationen vorbehalten sind. Eine Analyse zu Vibe-Coding, Architektur und Sicherheitsrisiken.
Ein Agent ist ein LLM, eine Schleife und genug Tokens. Die Gleichung klingt trivial, aber sie verschiebt die gesamte Engineering-Arbeit vom Modell auf den Harness. Fünf Kernideen definieren diesen Wandel, von der Inner/Outer Loop über Loop Engineering bis zur Fabrikmetapher.
Ein durchschnittliches Sprachmodell mit einem starken Harness schlägt ein überlegenes Modell mit schwacher Konfiguration. Harness Engineering verwandelt jeden Ausfall über das Ratchet-Prinzip in permanente Regeln.
Pluralsight meldet, dass 45 Prozent der Entwickler ihre Skills als bedroht sehen. Gleichzeitig ist alles, was du mit ChatGPT 3.5 gelernt hast, heute wertlos. Die FOMO-Maschine verkauft Panik. Die Realität ist weniger dramatisch.
Agentic Workflows verschieben den Kontrollfluss von deterministisch auf probabilistisch. Die Strafe für schlechtes Engineering steigt dadurch exponentiell. Wer das LLM als magische Blackbox behandelt, baut Systeme, die er nicht debuggen kann.
Du kannst die Architekturzeichnung auswendig lernen. Aber erst ein Fehler in der Produktion zeigt dir, wie Kubernetes wirklich funktioniert.
Boris Cherny und Peter Steinberger tippen keine Prompts mehr per Hand. Sie bauen autonome Schleifen, die Agenten steuern.
Unternehmen entlassen massenhaft Mitarbeiter, um sie durch KI zu ersetzen. Doch die versprochene Effizienz entpuppt sich als astronomisches Verlustgeschäft mit toxischen Folgen.