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Archiv
Notizen aus der Softwareentwicklung und dem Alltag mit KI-Tools.
2026
Codebases für KI-Agenten gestalten
Klare Grenzen, lokale Tests und auffindbare Regeln senken die Kosten jeder Änderung.
Was ich in meinen Prompts für Claude Fable 5 geändert habe
Langlaufende Agenten brauchen explizite Grenzen, Checkpoints und einen Nachweis der Fertigstellung.
Wie du weniger Copilot-Tokens verbrauchst, ohne das Modell auszuhungern
Ein kurzer Task-Vertrag spart verschwendeten Kontext, überflüssigen Output und Review-Zeit.
KI-gestütztes Coding braucht kleinere Schleifen
Gib dem Agenten eine kleine Aufgabe und prüfe das Ergebnis, bevor du die nächste stellst.
Du musst nicht jedes KI-Release verfolgen
Mit einer kleinen Evaluierungsschleife entscheidest du, welche Tools einen Platz in deiner Arbeit verdienen.
Ein Team-Prozess für den guten Einsatz von GitHub Copilot
Gemeinsame Repository-Regeln, Evaluierungsaufgaben und eine Review-Policy machen aus individuellem Prompting einen Engineering-Prozess.
Die Identitätskrise der Entwickler
Wenn Code günstiger zu produzieren ist, werden Spezifikation, Review und Debugging wertvoller.
Kontext ist ein Engineering-Input
Gib Coding-Agenten Belege aus dem Repository, nicht eine längere Geschichte im Chat.
Die Realität von Arbeit und Studium zugleich
Ein praktisches System, um zwei Arbeitslasten zu planen, ohne so zu tun, als hätte jede Woche unbegrenzte Kapazität.