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Praxisnahe Beiträge über Agenten, Automatisierung und Softwarearchitektur.
28. Mai 2026 · AI-first Engineering
Besseres KI-Coding entsteht nicht primär durch bessere Prompts, sondern durch den Harness um das Modell: explizite Contracts, getrennte Builder- und Reviewer-Rollen, Belege und eine Schleife, die Fehler in bessere Spezifikationen zurückführt.
28. Mai 2026 · AI-first Engineering
KI-generierte Interfaces sehen oft fertig aus, bevor sie sich korrekt verhalten. Eine GUI-Playtester-Loop schickt einen separaten Browser-Agenten in die App, protokolliert Interaktionen, speichert Screenshots und Logs, macht aus kaputten Flows reproduzierbare Bug Reports und rerunnt denselben Test nach dem Fix.
23. Mai 2026 · AI-first Engineering
Lange Agenten-Chats verrotten. Besser ist es, Entscheidungen in kleine Spec-Dateien zu verschieben, zwischen den Ebenen bewusst den Kontext zu resetten und jede Coding-Agent-Session nur das lesen zu lassen, was sie wirklich braucht.
21. Mai 2026 · KI-Agent Workflows
Wenn ein Agent klickt, sendet, kauft oder Daten extrahiert, darf die entscheidende Wahrheit nicht nur aus Modell-Prosa kommen. Baue vor riskanten Tool Calls ein kleines Evidenz-Gate: Predicate, Belegtyp, Quelle, Entscheidung.
21. Mai 2026 · KI-Agent Workflows
Offene Anweisungen wie „prüf das kritisch“ belohnen das Modell ungewollt dafür, Kritik zu produzieren. Die Lösung ist nicht weniger Review, sondern kalibriertes Review: klare Kriterien, PASS_NO_CHANGE, Evidenz pro Finding, Severity-Schwellen und ein kleines Änderungsbudget.
19. Mai 2026 · AI-first Engineering
Ein Coding Agent wird nicht durch einen magischen Prompt zuverlässig. Er braucht einen Harness: AGENTS.md, Skills, Tool-Permissions, Hooks und Evals, die merken, wenn sich sein Verhalten verschiebt.
19. Mai 2026 · AI Agent Workflows
Der nützliche Move ist nicht ein Mega-Assistent für alle Kunden. Gib jedem Kundenprojekt einen kleinen, isolierten Agenten mit eigener Erinnerung, Aufgabenliste, Preview-URL-Gewohnheit und langweiligem Daily Standup.
18. Mai 2026 · AI-first Engineering
Nach Context Engineering kommt Decomposition: Entwickler sollten nicht alles in einen Prompt stopfen, sondern Aufgaben in direkte Prompts, Subtasks, Pipelines, Agent-Loops oder Skills zerlegen.
15. Mai 2026 · AI-first Engineering
Die nächste Entwicklerfähigkeit ist nicht der cleverste Prompt. Es ist das Betriebssystem um LLMs herum: Datenqualität, Model-Versioning, Evals, Guardrails, Incident Response, Review-UX und Repo-Anweisungen, denen Agents wirklich folgen können.
15. Mai 2026 · Personal AI Workflows
Voice ist nicht gut für alles. Aber für kleine Agentenjobs ist es brutal praktisch: unterwegs eine Aufgabe diktieren, lokal transkribieren, vom bestehenden Agenten ausführen lassen und nur eine kurze Antwort zurückbekommen.
12. Mai 2026 · AI-first Engineering
2026 geht es nicht mehr um den einen magischen Prompt. Der bessere Ansatz: Kontext wählen, Tools und Schemas definieren, Agent-Regeln setzen und mit Evals prüfen.
11. Mai 2026 · KI-Agenten-Workflows
Hermes wird interessant, wenn ein Agent nicht nur liefert, sondern die eigene Arbeit reviewed: ausführen, messen, kritisieren, Skill umbauen, nochmal laufen lassen. Der Nutzen entsteht vor allem bei wiederholbaren Workflows.
29. April 2026 · AI-first Engineering
AI-first Architektur heißt nicht: Modell entscheidet. Es heißt: KI erzeugt Optionen, findet Risiken, verdichtet Kontext — das Team entscheidet und dokumentiert nachvollziehbar.
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