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Fachbeiträge zu KI-gestützte Entwicklung
Alle Beiträge der devs group zu KI-gestützte Entwicklung, neueste zuerst.
KI-Assistenten vervielfachen die Code-Menge, die ein Team produzieren kann; die Menge, die ein Team verstehen kann, vervielfachen sie nicht. In dieser Lücke entstehen die technischen Schulden der nächsten Jahre, und genau dort setzt diese Kategorie an: Wie setzt man Coding-Agenten so ein, dass am Ende weniger Code steht, nicht mehr?
KI-gestützte Entwicklung
Agenten, die niemand freigegeben hat
OpenClaw läuft lokal, ohne Beschaffung, mit weitreichenden Rechten. Agenten-Governance heisst: Positivliste, Rechteklassen, Erkennung.
KI-gestützte Entwicklung
Guardrails für Coding-Agenten: nie der eigene Prüfer
Review-Tiefe nach Aufgabentyp staffeln statt nach Agenten-Confidence. Was in die CI-Pipeline gehört und was ein Mensch lesen muss.
KI-gestützte Entwicklung
Coding-Agenten datenschutzkonform nutzen: die Lücke im Abo
Ein privates Pro-Abo auf Firmencode fällt unter Consumer-Bedingungen. Welche Tarife und Hosting-Wege Coding-Agenten datenschutzkonform machen.
KI-gestützte Entwicklung
KI-Produktivität: Die 19 Prozent von METR sind überholt
Die METR-Nachfolgestudie dreht das Vorzeichen. Was die Forschung im August 2026 über KI-Produktivität belegt, und warum beide Lager falsch zitieren.
KI-gestützte Entwicklung
KI schreibt den Code. Wer schreibt die Architektur?
Wie wir KI-gestützte Entwicklung so einsetzen, dass am Ende weniger Code entsteht, nicht mehr.
Worum es in dieser Kategorie geht
Die Beiträge decken die ganze Kette ab: die Architekturverantwortung, die beim Menschen bleibt, Guardrails für Coding-Agenten und die Regel, dass ein Agent nie sein eigener Prüfer sein darf, die Datenschutzfrage bei Coding-Agenten im Firmeneinsatz und ein nüchterner Blick auf die Produktivitätsstudien von METR bis 2026, deren meistzitierte Zahl überholt ist.
Der Massstab ist immer derselbe: Was ein Agent schreibt, geht durch dieselben Reviews, Tests und Architekturentscheide wie menschlicher Code. Wie das konkret aussieht, zeigen wir in Projekten und im Erstgespräch; die Grundlagen stehen auf der Seite Künstliche Intelligenz und Machine Learning.
Die Beiträge stützen sich auf belegte Quellen, von den METR-Studien bis zu den Dokumentationen der Anbieter, und auf die tägliche Arbeit mit Coding-Agenten in Kundenprojekten. Wo die Studienlage dünn oder widersprüchlich ist, steht das im Text, statt dass eine einzelne Zahl zur Wahrheit erklärt wird.
Das Feld bewegt sich schneller als jede andere Kategorie dieses Blogs; entsprechend tragen die Beiträge sichtbare Daten, und überholte Aussagen werden nachgeführt statt stehen gelassen. Wer den Stand verfolgen will, abonniert den RSS-Feed oder schaut auf der Blog-Übersicht vorbei.
Für Teams, die Coding-Agenten gerade einführen, ist die Reihenfolge der Beiträge fast ein Fahrplan: zuerst die Architekturverantwortung klären, dann die Guardrails, dann den Datenschutz, und die Produktivitätserwartung an den Studien statt an den Keynotes ausrichten. Wo ein Team dabei Begleitung will, übernehmen wir Setup, Review-Prozesse und Schulung; das Erstgespräch dazu ist unverbindlich.
Was diese Kategorie bewusst nicht enthält: Grundsatzdebatten, ob KI-Assistenten die Softwareentwicklung verändern. Sie tun es längst, in unseren Projekten jeden Tag. Die interessante Frage ist die nach dem Wie, und sie entscheidet sich an unspektakulären Dingen: an Review-Prozessen, an Berechtigungen, an der Disziplin, Architektur vor Generierung zu stellen. Genau diese unspektakulären Dinge sind der Stoff der Beiträge.