Ein Speicherplatzproblem machte den Umzug einer lokalen Entwicklungsumgebung nötig. Der Erfahrungsbericht zeigt, wie konkrete Anforderungen, Codex-gestützte Kleinarbeit, Rollback und gezielte Smokes daraus einen Infrastrukturtest machten.
Tag: Automation
Einsatz technischer Mittel zur Vereinfachung, Unterstützung oder Teilautomatisierung von Arbeitsprozessen – insbesondere dort, wo sie sinnvoll entlastet, Transparenz schafft oder Experimente ermöglicht.
Das Grilling-Pattern: Anforderungen schärfen, bevor sie Code werden
Was passiert, wenn ein Agent aus einer offenen Anforderung sofort eine Lösung ableitet? Der Beitrag zeigt am Beispiel von Lutions, wie das Grilling-Pattern entscheidende Fragen klärt, bevor sie zu falschen Annahmen im Code werden.
Das LLM-Wiki in Lutions: Erste Gegenproben im Betrieb
Diese Werkstattnotiz fragt, was ein LLM-Wiki in einer realen Codebasis tatsächlich verändert. Die Gegenproben im Projekt Lutions liefern keinen Effizienzbeweis. Sie zeigen aber, dass der wiki-first-Einstieg Suchwege, Quellen und Antwortgrenzen bei mehrschichtigen Aufgaben sichtbarer machen kann.
Das LLM-Wiki in Lutions: Vom Pattern zum operativen Knowledge Layer
Der dritte Artikel der LLM-Wiki-Reihe zeigt, wie aus dem Pattern eine operative Wissensschicht wurde. Am Praxisprojekt Lutions wird nachvollziehbar, wie Wiki-first Intake, Knowledge Operations, Freshness-Prüfung und Release-Governance zusammenspielen, ohne das Wiki zur vermeintlichen Wahrheitsmaschine zu machen.
Das LLM-Wiki in der Softwareentwicklung: Persistentes Wissen über Code
Softwarewissen liegt selten nur im Code. Der Artikel entwickelt aus dem LLM-Wiki-Pattern die Idee eines code-nahen Knowledge Layers, der Code, Tests, Tickets, Reviews und Releases so verbindet, dass Menschen und KI-Agenten gezielter prüfen und entscheiden können.
Programmieren mit KI: Vom KI-Prototyp zum echten Release
Die softwareseitige Transformation eines KI-generierten Prototyps in ein strukturiertes Release erfolgt durch die Integration von KI-Werkzeugen in klassische Entwicklungsumgebungen wie GitHub. Am Beispiel einer Web-Applikation wird der Einsatz von Codex für die Code-Analyse, die automatisierte Erstellung von Pull Requests sowie die Pflege technischer Dokumentationen (README, CHANGELOG) aufgezeigt. Während die KI Effizienzgewinne bei der Umsetzung fachlicher Logik und UX-Verbesserungen bietet, bleiben die abschließende Qualitätssicherung, das Kontext-Management und strategische Architekturentscheidungen in menschlicher Verantwortung. Der Fokus liegt auf der Etablierung dauerhaft tragfähiger, professioneller Workflows für die KI-gestützte Softwareentwicklung.
Drift und fehlende Persistenz in der Kollaboration mit LLMs
Der Artikel beschreibt wiederkehrende Probleme bei der Arbeit mit LLMs: Begriffe und Strukturen verschieben sich im Dialog („Drift“), frühere Aussagen verlieren an Bedeutung und lange Chats werden zunehmend instabil. Zudem fehlt den Modellen eine verlässliche Persistenz – sowohl innerhalb eines Chats als auch zwischen Sitzungen.
Der EU AI Act in die Praxis umgesetzt: So wird ein KI-System klassifiziert
Der EU AI Act ist da – und mit ihm die Pflicht, jedes KI-System korrekt einzuordnen. Doch zwischen den Artikeln, Anhängen und Ausnahmeregelungen der Verordnung den Überblick zu behalten, ist eine echte Herausforderung. Ist ein System verboten? Fällt es unter Hochrisiko? Oder reichen Transparenzpflichten?
Um diese komplexen Fragen greifbar zu machen, wurde die Logik des AI Acts in einen klaren Entscheidungsbaum überführt – und daraus eine Web-App entwickelt, die in wenigen Schritten eine erste Risikoeinschätzung liefert.
Apps bauen mit Google Gemini Canvas
Ich habe mich schon länger gefragt, ob künstliche Intelligenz wirklich eine substanzielle Hilfe beim Programmieren sein kann. Als jemand, der schon oft erlebt hat, wie hoch die Hürden für den Einstieg sein können – komplexe Syntax, unbekannte Frameworks und endlose Fehlersuchen – wollte ich das selbst auf die Probe stellen. Deshalb habe ich es einfach…
Vom Blog-Post zum YouTube-Video mit NotebookLM
An diesem Wochenende habe ich ein kleines Experiment gestartet: Was passiert, wenn ich einen meiner Blogbeiträge durch Googles NotebookLM laufen lasse – und daraus ein Video machen lasse? Die Idee: NotebookLM ist ein KI-gestütztes Tool, das Texte analysiert, zusammenfasst und als Video oder Podcast aufbereitet. Aber wie gut klappt es, wenn man damit einen Blogbeitrag…