44 kuratierte Artikel · Externe Quellen, redaktionell aufbereitet
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.
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.