AI
Wir glauben daran, dass AI einen deutlich höheren Kundennutzen erlaubt, wenn man sie richtig einsetzt!
Hier findest du:
Aktuellste Beiträge
-
Ein Zimmer pro Agent
Montags zwei Agenten angeworfen, beide im selben Verzeichnis: fünf Minuten später sind die Tests rot und keiner weiß, wer schuld war. Git Worktrees geben jedem Agenten sein eigenes Zimmer. Schauen wir uns einmal an, wie du die Baustelle einrichtest und welche Fallen dabei still zuschnappen.
-
KI-Rollouts scheitern selten an der Technik
Die Integration läuft, die Zugänge sind verteilt, die Einführungsveranstaltung war gut besucht. Sechs Wochen später arbeitet ein kleiner Teil der vorgesehenen Gruppe mit dem Assistenten, alle anderen machen weiter wie vorher. Der Reflex lautet: mehr schulen. Warum das an der Sache vorbeigeht und was tatsächlich fehlt.
-
Deine Agenten liefern in Stunden. Deine Organisation entscheidet einmal im Quartal.
Agentische Systeme verkürzen den Weg von der Idee zur lauffähigen Variante auf Stunden. Bei den Nutzern kommt davon wenig an, solange Review, Freigabe und Portfolioplanung im alten Takt laufen. Warum das keine Werkzeugfrage ist, sondern eine Frage der Entscheidungswege.
Beim Abspielen verbindet sich Ihr Browser mit YouTube. Google erhält dabei Ihre IP-Adresse und kann Informationen (z. B. Cookies) auf Ihrem Gerät speichern. Wenn Sie die Seite neu laden, wird die Einbindung wieder entfernt. Bereits übermittelte Daten und gesetzte Cookies bleiben davon unberührt.
Weitere Beiträge
-
Die Desk Tax ist ein Mythos
230 verschenkte Stunden, jammert das Internet. Drei Instanzen parallel, Weekly-Limit am Mittwoch durch, jammert die andere Hälfte des Internets. Beide reden über dasselbe Tool. Eine Replik auf die „Desk Tax“ – plus die Erkenntnis, dass alle Lösungen dafür Relay-Services sind, die dir genau null zusätzliche Tokens schenken.
-
Mutation Testing bei KI-Agenten: Wer hält das Schloss?
Ein grüner Haken ist eine Behauptung, kein Beweis. Hatten wir jetzt schon ein paar Mal. Weil 100 % Testabdeckung klingt auch nur so lange beeindruckend, bis man merkt, dass auch ein Test, der nichts prüft, grün durchläuft. Also werfen wir mal einen Blick darauf, was Mutation Testing zeigt (und Coverage verschweigt).
-
Drei Agenten für den Product Owner
Recherche, Stories, technische Planung: Drei spezialisierte KI-Agenten in Claude Code nehmen mir als Product Owner die Fleißarbeit ab – und zeigen zugleich, wo die KI an ihre Grenzen stößt. Ein ehrlicher Werkstattbericht über Effizienz, Quality Gates und die Frage, wohin die gesparte Zeit eigentlich wandert.
-
Spec-Driven Development, oder: EARS vs. Vibe Coding
Der grüne Haken sagt „erfüllt die Spezifikation“. Nett. Aber welche? Das Problem: Dein Agent fragt nie zurück. Er rät einfach – selbstbewusst, schnell … und meistens falsch. Dieser Teil der Serie zeigt, wie Spec-Driven Development und EARS-Notation das ändern. Und weil ich ehrlich sein muss: Sogar mein Claude Opus ist beim Schreiben dieser Serie genau…
-
Warum bessere Prompts deinen KI-Code nicht retten
Manche feiern das Tempo agentischen Codens, andere zeigen auf die Trümmer. Beide haben recht und beide übersehen die eigentliche Ursache: Reward Hacking. Das ist der Auftakt einer Serie über Qualität als Systemfrage.
-
Multi-Modell-Workflow mit Dynamic Agents
Warum ein Modell allein nicht reicht: Drei Rollen, drei Modelle; teuer geplant, günstig gebaut, fremd geprüft. Inklusive des Bugs, den nur ein Reviewer aus einer anderen Modellfamilie fand.