Praxiswissen zu AI-Development, Engineering-Productivity und Technologie-Trends für CTOs, Gründer und Engineering-Teams.
Das eigentliche Security-Problem bei AI-generiertem Code ist nicht, dass die KI schlechten Code schreibt. Es ist, dass sie überzeugend schlechten Code schreibt — der aussieht wie guter Code. Und genau das macht ihn so gefährlich.
AI verändert nicht nur wie Code geschrieben wird, sondern wie Entwickler arbeiten. Was gute Developer Experience 2026 ausmacht — und warum sie jetzt wichtiger ist als je zuvor.
Kein Hype, keine Panik: Ein ehrlicher Blick auf den Stand der Technik. Wo Agents Entwickler-Teams zehnmal schneller machen, wo sie zuverlässig versagen — und warum das entscheidend von der Aufgabenstruktur abhängt.
Google Research zeigt: Agent-Systeme skalieren besser als einzelne Agents. Was das für deine Entwicklungsworkflows bedeutet — und warum spezialisierte Agent-Teams die Zukunft sind.
Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI — alle drei wurden 2025 über manipulierte GitHub-Issues kompromittiert. Was Indirect Prompt Injection bei AI-Agents so gefährlich macht, und warum die Antwort in der Architektur liegt, nicht im System-Prompt.
Die meisten deutschen Unternehmen glauben, ihr KI-Entwicklungstool sei DSGVO-konform — weil es eine Datenschutzerklärung gibt. Aber die entscheidenden Fragen lauten: Wo geht mein Code hin? Wer kann ihn sehen? Und kann er in einem Trainings-Datensatz landen?
Die meisten Modernisierungsprojekte scheitern nicht am Schreiben von neuem Code — sie scheitern daran, dass niemand mehr weiß, was der alte Code eigentlich tut. AI-Agenten lösen genau das.
OpenAI API + LangChain + eigene Orchestrierung — oder eine fertige Plattform? Die ehrliche Kostenrechnung für beide Wege.
Du bist überzeugt, aber dein Team ist skeptisch? Ein Schritt-für-Schritt-Guide für CTOs, die AI-Development einführen wollen — ohne Widerstand und ohne Produktivitätsverlust.
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