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KI-Coding-Assistenten: Code-Review ist entscheidend

2025-09-20

Große Sprachmodelle sind hervorragend darin, Code zu generieren, aber ihnen fehlt das Urteilsvermögen eines erfahrenen Softwareentwicklers, was oft zu schlechten Designentscheidungen führt. Der Autor verwendet persönliche Anekdoten, um zu veranschaulichen, wie KI-Coding-Assistenten (wie Codex und Claude Code), obwohl leistungsstark, eine enge Überwachung benötigen, um zu verhindern, dass sie in architektonische Sackgassen geraten. Der Autor argumentiert, dass die Beherrschung des Code-Reviews, insbesondere die Konzentration auf die Code-Struktur und die Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten, entscheidend für die effiziente Nutzung dieser Tools ist. Ein blinder Glaube oder übermäßige Mikromanagement werden die Produktivität beeinträchtigen. Letztendlich behauptet der Autor, dass das aktuelle KI-Coding eher einer „Zentauren-Programmierung“ ähnelt – einer Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine – als einem vollständigen Ersatz für Menschen.

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Entwicklung

Reine vs. unreine Softwareentwicklung: Warum Solo-Entwickler mit Big-Tech-Ingenieuren aneinander geraten

2025-09-11

Dieser Artikel untersucht den Unterschied zwischen „reiner“ und „unreiner“ Softwareentwicklung. Reine Softwareentwicklung konzentriert sich auf technische Perfektion, ähnlich wie Kunst oder Forschung, während unreine Softwareentwicklung Effizienz und die Lösung realer Probleme priorisiert. Große Tech-Unternehmen brauchen beides, aber der aktuelle Markt bevorzugt unreine Entwicklung, was zu Konflikten zwischen reinen und unreinen Entwicklern führt. KI-gestützte Entwicklung hilft eher bei unreiner Entwicklung, da sie bei weniger neuartigen, zeitkritischen Problemen unterstützt, während reine Entwicklung stärker von der individuellen Expertise abhängt. Der Autor argumentiert, dass beide Arten hohe Fähigkeiten erfordern, aber mit unterschiedlichen Schwerpunkten.

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Entwicklung Entwicklertypen

Flexibles Software-Design schlägt starre Domain-Modelle

2025-09-08

Dieser Artikel hinterfragt das gängige Software-Design-Prinzip, Code eng an das Domain-Modell zu binden. Der Autor argumentiert, dass die übermäßige Betonung der Vermeidung ungültiger Zustände, beispielsweise durch strenge Datenbank-Schemata und Typbeschränkungen, die Flexibilität der Software einschränkt und den Umgang mit unvermeidlichen Ausnahmen in der realen Welt erschwert. Anhand von Zustandsautomaten und Fremdschlüsselbeschränkungen zeigt der Autor, wie beliebige Zustandsübergänge erlaubt werden können, während das Kern-Design einfach bleibt, wodurch die Anpassungsfähigkeit und Wartbarkeit der Software verbessert wird. Letztlich plädiert der Autor dafür, in benutzerorientierter Software einige ungültige Zustände darstellbar zu machen, um mit sich ändernden Anforderungen und unvorhergesehenen Umständen umzugehen.

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Entwicklung Domain-Modell

Das Einfachste, was funktionieren könnte: Eine Software-Design-Philosophie

2025-08-30

Dieser Artikel vertritt das Prinzip, beim Softwaredesign „das Einfachste, was funktionieren könnte“ zu tun. Anstatt ein ideales, überentwickeltes System anzustreben, plädiert der Autor für ein tiefes Verständnis des aktuellen Systems und die Wahl der einfachsten Lösung. Dieser Ansatz, obwohl scheinbar unspektakulär, liefert überraschend effektive Ergebnisse, wie die Designs von Unix und Rails zeigen. Obwohl Herausforderungen wie Systemunflexibilität und die Definition von „Einfachheit“ bestehen, argumentiert der Autor, dass die Konzentration auf aktuelle Bedürfnisse und iterative Verbesserungen dem Überentwickeln für weit entfernte zukünftige Anforderungen überlegen ist. Letztendlich übertrifft ein einfaches, stabiles System oft ein überentwickeltes, schwer zu wartendes System.

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Entwicklung Einfachheit

Gefährliche Karrieretipps: Ein scharfes Werkzeug für starke Ingenieure

2025-08-26

Dieser Artikel argumentiert, dass effektive Karriereberatung, ähnlich wie scharfe Werkzeuge, je nach Anwendung immens hilfreich oder unglaublich schädlich sein kann. Viele Karrieretipps sind oberflächlich und mangeln an praktischer Anwendung. Der Autor ermutigt Ingenieure, „gefährliche Ratschläge“ anzunehmen, Konventionen zu brechen, um hohe Effizienz zu erreichen. Obwohl riskant, überwiegen die Belohnungen die Risiken für starke Ingenieure. Der Autor warnt davor, dass dieser Rat nicht für schwächere Ingenieure geeignet ist.

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Entwicklung

Die Kunst des API-Designs: Einfachheit und Flexibilität im Gleichgewicht

2025-08-25

Dieser Artikel befasst sich mit den wichtigsten Prinzipien des API-Designs und betont die Bedeutung, Änderungen zu vermeiden, die bestehenden Benutzercode beschädigen könnten. Der Autor argumentiert, dass gute APIs einfach und benutzerfreundlich sein sollten, aber gleichzeitig langfristige Flexibilität bieten müssen. Der Artikel beschreibt technische Aspekte wie API-Versionierung, Idempotenz, Ratenbegrenzung und Paginierung und empfiehlt die Verwendung von API-Schlüsseln zur Authentifizierung, um die Nutzung für Nicht-Ingenieure zu vereinfachen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein großartiges Produkt wichtiger ist als eine perfekte API, aber ein schlecht designtes Produkt führt zwangsläufig zu einer schlechten API.

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Entwicklung

Gutes Systemdesign: Es geht nicht um clevere Tricks

2025-08-16

Dieser Artikel kritisiert Systemdesigns, die sich auf auffällige Techniken konzentrieren, und argumentiert, dass gutes Systemdesign Einfachheit und Zuverlässigkeit gegenüber komplexen verteilten Konsensmechanismen oder CQRS priorisiert. Der Autor betont die Bedeutung des Zustandsmanagements und plädiert dafür, zustandsbehaftete Komponenten zu minimieren. Schlüsselaspekte wie Datenbankdesign (Schemata, Indizes), Caching, Hintergrundjobs, ereignisgesteuerte Architekturen und die Behandlung von Engpässen werden detailliert erörtert. Der Artikel hebt die Bedeutung hervor, die Fähigkeiten der Datenbank zu nutzen und unnötige Speicherverarbeitung zu vermeiden. Er betont die Bedeutung kritischer Pfade, Protokollierung und Überwachung sowie Fehlertoleranzstrategien wie Circuit Breaker, Wiederholungsversuche und elegantes Ausfallverhalten. Letztendlich vertritt der Autor ein unauffälliges und effektives Design, das auf gut getesteten Komponenten basiert und auffällige Techniken zugunsten einer robusten Funktionalität ablehnt.

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Entwicklung

Das stärkste Modell in 5 Minuten auf einem MacBook Pro trainieren: Eine Herausforderung

2025-08-14

Der Autor stellte sich der Herausforderung, das stärkste Sprachmodell innerhalb von fünf Minuten auf einem MacBook Pro zu trainieren. Die Experimente führten zu einem GPT-artigen Transformer mit ca. 1,8 Millionen Parametern, trainiert auf ca. 20 Millionen TinyStories-Token, mit einer Perplexität von ca. 9,6. Die Optimierungen konzentrierten sich auf die Maximierung der Token pro Sekunde, wobei MPS bevorzugt und Gradient Accumulation vermieden wurde. Die Datensatzauswahl war entscheidend, wobei die einfache und kohärente Sprache von TinyStories überlegen war. Transformer übertrafen LSTMs und Diffusionsmodelle. Die optimale Modellgröße für ein fünfminütiges Training betrug etwa 2 Millionen Parameter, was mit den Chinchilla-Skalierungsgesetzen übereinstimmt.

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KI

KI-Coding-Agents: Das Geheimnis gibt es nicht

2025-07-05

Im Jahr 2024 glaubte man, dass der Bau autonomer KI-Coding-Agents clevere interne Tricks erforderte. Es stellt sich heraus, dass man nur ein etwas besseres Basismodell benötigt. Claude Sonnet 3.7 ist hier führend, nicht durch reine Rechenleistung, sondern durch seine Fähigkeit, an einer Aufgabe dranzubleiben und im Laufe der Zeit gute Entscheidungen zu treffen. Die Einstiegshürde für den Bau von KI-Coding-Agents ist drastisch gesunken; Open-Source-Lösungen sind ausgezeichnet, und man kann sogar einen Codex-Agenten kostenlos auf GitHub Actions ausführen. Der Wettbewerb ist hart; Anbieter müssen sich auf Distribution und das Training besserer Modelle konzentrieren, um erfolgreich zu sein.

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Entwicklung KI-Coding-Agents

KI-Agenten: Die nächste große KI-Katastrophe?

2025-06-11

Dieser Artikel untersucht potenzielle zukünftige KI-Katastrophen. In Analogie zu frühen Eisenbahn- und Luftfahrtunfällen argumentiert der Autor, dass groß angelegte KI-Katastrophen eine reale Möglichkeit darstellen. Anstatt sich auf einfache KI-Fehlinformationen zu konzentrieren, betont der Autor die Risiken, die von KI-Agenten ausgehen – KIs, die in der Lage sind, Aufgaben autonom auszuführen, wie z. B. Websuchen und das Senden von E-Mails. Der Autor prognostiziert, dass die erste große KI-Katastrophe wahrscheinlich von einem KI-Agenten herrühren wird, der in Regierungs- oder Unternehmenssystemen ausfällt, z. B. durch die fehlerhafte Ausführung von Inkassoprozessen, Gesundheitswesen oder Mietprozessen. Darüber hinaus hebt der Autor die potenziellen Gefahren von KI-Modellen hervor, die missbräuchlich verwendet werden, um „ideale Partner“-Roboter zu erstellen. Zusammenfassend warnt der Autor vor dem schnellen Fortschritt der KI und ihren potenziellen Risiken und fordert robustere KI-Sicherheitsmaßnahmen.

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KI

Apples Papier hinterfragt KI-Schlussfolgern: Kein „echtes“ Schlussfolgern?

2025-06-09

Ein aktuelles Papier von Apple, "Die Illusion des Denkens", testet die Schlussfolgerungsfähigkeiten großer Sprachmodelle an Hanoi-Turm-Rätseln. Die Ergebnisse zeigen, dass die Modelle bei einfachen Problemen schlechter abschneiden als nicht-schlussfolgernde Modelle; bei mittelschweren Problemen besser; aber bei komplexen Problemen geben die Modelle auf, selbst wenn der Algorithmus bereitgestellt wird. Die Autoren hinterfragen die verallgemeinerbaren Schlussfolgerungsfähigkeiten der Modelle. Dieser Artikel argumentiert jedoch, dass die Verwendung des Hanoi-Turm-Rätsels in dem Papier als Test fehlerhaft ist. Das "Aufgeben" der Modelle kann der Vermeidung zahlreicher Schritte entspringen, nicht einer begrenzten Schlussfolgerungsfähigkeit. Das Aufgeben nach einer bestimmten Anzahl von Schritten bedeutet nicht, dass den Modellen die Schlussfolgerungsfähigkeit fehlt; dies spiegelt das menschliche Verhalten bei komplexen Problemen wider.

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KI

Warum sind einige LLMs in der Cloud schnell, aber lokal langsam?

2025-06-01

Dieser Artikel untersucht, warum große Sprachmodelle (LLMs), insbesondere Mixture-of-Experts (MoE)-Modelle wie DeepSeek-V3, in der Cloud schnell und kostengünstig zu bedienen sind, aber lokal langsam und teuer zu betreiben sind. Der Schlüssel liegt in der Batch-Inferenz: GPUs sind hervorragend in großen Matrixmultiplikationen, und die Batch-Verarbeitung vieler Benutzeranfragen verbessert den Durchsatz erheblich, erhöht aber die Latenz. MoE-Modelle und Modelle mit vielen Schichten sind besonders auf die Batch-Verarbeitung angewiesen, um Pipeline-Bubbles und eine geringe Auslastung der Experten zu vermeiden. Cloud-Anbieter gleichen Durchsatz und Latenz aus, indem sie die Batch-Größe (Sammelfenster) anpassen, während lokale Ausführungen in der Regel nur eine einzige Anfrage haben, was zu einer sehr geringen GPU-Auslastung führt. Die Effizienz der OpenAI-Dienste könnte auf einer überlegenen Modellarchitektur, cleveren Inferenz-Tricks oder deutlich leistungsstärkeren GPUs beruhen.

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KI Batch-Inferenz

Oberflächliches Verständnis von Technologie: Gut genug ist gut genug

2025-05-27

Der Autor argumentiert, dass ein oberflächliches Verständnis der Technologien, die Ingenieure verwenden, ausreichend ist. Tiefergehende Einblicke in Datenbankindizes, große Sprachmodelle usw. ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung; zum Beispiel die Auswahl geeigneter Modelle für die JSON-Ausgabe und die Vermeidung von Fehlern, die durch Einschränkungen kleinerer Modelle verursacht werden. Anstatt sich auf ein Gebiet zu konzentrieren, plädiert der Autor für ein breites Wissen in vielen Bereichen, um sich besser an neue Trends anzupassen. Das Erlernen neuer Technologien sollte sich auf das Verständnis grundlegender Prinzipien und deren einfache Erklärung für andere konzentrieren, während LLMs zur Faktenprüfung verwendet werden, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

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Entwicklung

Gemini Diffusion: Der Geschwindigkeitswunder der Textgenerierung?

2025-05-22

Googles kürzlich veröffentlichtes Gemini Diffusion beeindruckt mit seiner Geschwindigkeit; die Demo wurde sogar verlangsamt, um sie sichtbar zu machen. Dieser Artikel untersucht, warum Diffusionsmodelle so schnell sind und vergleicht sie mit traditionellen autoregressiven Modellen (wie GPT-4, Claude). Diffusionsmodelle generieren die gesamte Ausgabe auf einmal, anstatt Token für Token, wodurch eine parallele Generierung korrekter Teile und eine höhere Geschwindigkeit durch reduzierte Iterationen ermöglicht wird. Sie sind jedoch weniger effizient bei langen Kontexten, und ihre Fähigkeiten zum logischen Schließen sind noch fraglich. Obwohl Diffusionsmodelle intern Transformer verwenden können, unterscheidet sich ihre Architektur grundlegend von autoregressiven Modellen.

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KI

Die Superkraft der KI: Geduld, nicht Intelligenz

2025-05-20

Sam Altman hatte die Vision, Intelligenz „zu billig zum Messen“ zu machen, und dank Risikokapital leben wir jetzt in dieser Welt. Die Nachfrage nach deutlich intelligenteren Modellen explodiert jedoch nicht. Dieser Artikel argumentiert, dass der transformativste Aspekt von LLMs nicht ihre Intelligenz ist, sondern ihre übermenschliche Geduld: immer verfügbar, nicht wertend und unendlich bereit zuzuhören. Obwohl diese Geduld bestehende Probleme von LLMs (wie Schmeichelei) verstärken kann und LLMs keine Therapeuten ersetzen sollten, hat diese Fähigkeit die Art und Weise, wie Menschen emotionale Unterstützung und Ratschläge suchen, tiefgreifend beeinflusst.

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KI

Diffusionsmodelle: Die unbesungenen Helden der KI-Bildgenerierung

2025-05-19

Im Gegensatz zu Transformer-basierten Sprachmodellen erzeugen Diffusionsmodelle Bilder, indem sie schrittweise Rauschen aus einem verrauschten Bild entfernen. Das Training besteht darin, dem Modell beizubringen, hinzugefügtes Rauschen zu identifizieren, sodass es schließlich Bilder aus purem Rauschen generieren kann. Dies ähnelt der Bildhauerei, bei der ein grober Stein nach und nach zu einem Meisterwerk veredelt wird. Obwohl sie für Text noch in den Kinderschuhen stecken, versprechen Diffusionsmodelle großes Potenzial in der Bild- und Videogenerierung, wie OpenAIs Sora und Googles VEO zeigen. Der Kern liegt darin, wie sie die Beziehung zwischen Rauschen und Daten modellieren, ein deutlicher Gegensatz zum Fokus der Transformer auf die Sprachstruktur.

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KI

Aufgaben in großen Technologieunternehmen erledigen: Es ist nicht das, was Sie denken

2025-05-06

In großen Technologieunternehmen können kompetente Ingenieure leicht in die Falle tappen, bestehende Systeme ständig zu verbessern und dabei die tatsächliche Wertschöpfung zu vernachlässigen. Dieser Artikel argumentiert, dass „Aufgaben erledigen“ nicht endloses Verfeinern bedeutet, sondern den Punkt zu erreichen, an dem die Entscheidungsträger des Unternehmens zufrieden sind. Erklären Sie den Sieg und machen Sie weiter! Dies erfordert, Ihre Arbeit für diese Entscheidungsträger sichtbar und verständlich zu machen, vielleicht durch den Nachweis einer finanziellen Auswirkung. Letztendlich ist „Aufgaben erledigen“ ein soziales Konstrukt, aber ein mächtiges, das sich auf Ihre Karriere auswirkt.

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Entwicklung

Hören Sie auf, in technischen Diskussionen unentschlossen zu sein: Übernehmen Sie Verantwortung für Ihre Entscheidungen

2025-04-14

Erfahrene Ingenieure vermeiden oft, in technischen Diskussionen eine Position einzunehmen – ein scheinbar vorsichtiger Ansatz, den der Autor als Feigheit bezeichnet. Der Artikel betont, dass wenn ein Team eine Entscheidung treffen muss, selbst mit nur 55 % Sicherheit, der erfahrenste Ingenieur die Verantwortung übernehmen und ein Urteil abgeben sollte. Dies verhindert, dass weniger erfahrene Ingenieure schlechte Lösungen vorschlagen, und ermöglicht es dem Management, effizienter zu arbeiten. Der Autor betont, dass das Management in der Regel technische Fehler verzeiht, da die Entscheidungsfindung von Natur aus Unsicherheit beinhaltet. Systematisch falsche Urteile schaden jedoch der Glaubwürdigkeit. Der Artikel schlussfolgert, dass es zwar in Umgebungen, in denen das Vertrauen fehlt, gerechtfertigt sein kann, keine Position einzunehmen, aber in den meisten Fällen das Übernehmen von Verantwortung und das Treffen mutiger Entscheidungen ein Kennzeichen eines guten Ingenieurs ist.

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Entwicklung technische Entscheidungen Teamverantwortung Ingenieurskultur

Verschwenden Sie keine Zeit mehr mit unrentabler Arbeit!

2025-04-07

Viele Ingenieure konzentrieren sich auf nicht-profitables Arbeiten wie Performance-Verbesserungen und Barrierefreiheit, nur um dann wegen mangelnder Wertschätzung entlassen zu werden. Der Artikel argumentiert, dass Technologieunternehmen von Profit getrieben werden und der Wert eines Ingenieurs direkt mit dem Beitrag seiner Arbeit zu diesem Profit zusammenhängt. Der Autor rät Ingenieuren, das Geschäftsmodell ihres Unternehmens zu verstehen, ihre Arbeit mit der Rentabilität zu verknüpfen und so ihre Position zu sichern. Selbst scheinbar unrentable Arbeit kann in großen Unternehmen im großen Maßstab Wert generieren.

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Entwicklung Karriereentwicklung von Ingenieuren

Ruby: Die unerwartete Sprache der KI-Revolution?

2025-03-22

Große Sprachmodelle (LLMs) sind hervorragend in der Codegenerierung, aber ihre begrenzten Kontextfenster behindern die Arbeit mit großen Codebasen. Dieser Artikel untersucht die „Power“ der KI-unterstützten Programmierung: Wie viele Token braucht man, um ein Programm auszudrücken? Der Autor argumentiert, dass Python Go für LLMs übertrifft, da es prägnanter ist und mehr Funktionen innerhalb der Token-Grenze ermöglicht. Darüber hinaus wird Ruby, bekannt für seine Eleganz und Kürze, als ideale Sprache für LLMs vorgeschlagen, da es Token effizient nutzt. Obwohl Herausforderungen wie die Typprüfung bestehen bleiben, macht das menschenzentrierte Design von Ruby es ironischerweise zu einem potenziellen Spitzenreiter für LLMs.

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Entwicklung

Das Ende des goldenen Zeitalters: Softwareentwicklung in einer Post-Boom-Tech-Welt

2025-03-16

Zehn Jahre lang war die Softwareentwicklung ein Traumjob: hohe Gehälter, tolle Zusatzleistungen und sichere Arbeitsplätze. Doch in den letzten zwei Jahren kam es in der gesamten Technologiebranche zu Massenentlassungen, die die Lage drastisch verändert haben. Dieser Artikel argumentiert, dass der Wandel auf veränderte wirtschaftliche Bedingungen zurückzuführen ist. Niedrige Zinssätze führten zu übermäßigen Ausgaben und großzügigen Vergütungen für Softwareentwickler, aber steigende Zinssätze haben die Rentabilität in den Vordergrund gerückt und zu weit verbreiteten Kürzungen geführt. Obwohl oft KI die Schuld trägt, behauptet der Autor, dass dies nicht die Hauptursache ist. Die neue Realität erfordert die Konzentration auf die direkte Beitrag zu den Zielen des Unternehmens; die Unfähigkeit, sich anzupassen, gefährdet die Arbeitsplatzsicherheit. Auch wenn die verwöhnten Zeiten vorbei sind, bietet die Konzentration auf die Wertschöpfung einen klareren, wenn auch weniger glamourösen Weg zum Erfolg.

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Technologie

Einfachheit siegt: Das Wesen guten Software-Designs

2025-03-07

Dieser Artikel argumentiert, dass gutes Software-Design nicht auf komplexen Sprachfunktionen oder ausgeklügelten Architekturen beruht, sondern auf der Eliminierung potenzieller Fehlermodi. Der Autor verwendet persönliche Anekdoten, um zu veranschaulichen, wie das Entfernen redundanter Komponenten, die Zentralisierung der Zustandsverwaltung und die Verwendung robuster Systeme Risiken minimieren und die Zuverlässigkeit erhöhen. Die Kernbotschaft ist, dass gutes Design einfach und zuverlässig ist, unnötige Funktionen vermeidet und sich auf die Problemlösung konzentriert. Der Autor nennt den Unicorn-Webserver als hervorragendes Beispiel für diesen Ansatz.

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Entwicklung Fehlermodi

Das Rampenlicht meistern: Priorisierung in der Technologie

2025-03-07

In der schnelllebigen Welt der Technologie sind nicht alle Aufgaben gleichwertig. Dieser Artikel hebt hervor, dass die meisten hochpriorisierten Aufgaben tatsächlich einen geringen Einfluss haben. Der Erfolg hängt davon ab, die „Rampenlicht“-Momente zu erkennen – Projekte, die intensive Aufmerksamkeit von der Führung erhalten. Ingenieure müssen die Fähigkeit entwickeln, diese Gelegenheiten schnell zu erkennen und zu nutzen, indem sie sich auf wirkungsvolle Projekte konzentrieren. Umgekehrt, wenn das Rampenlicht nicht auf sie gerichtet ist, verbessert die Nutzung der persönlichen Zeit für wertvolle Projekte die Fähigkeiten und die Beiträge zum Unternehmen. Dies erfordert nicht nur Urteilsvermögen, sondern auch eine durch Übung verfeinerte Fähigkeit.

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Entwicklung

Die kommende KI-Revolution im Software-Engineering

2025-02-15

Große Sprachmodelle (LLMs) verbessern schnell ihre Fähigkeit, Code zu schreiben, was zur Erforschung von rein KI-basierten Software-Ingenieuren führt. Kurzfristig sollten Software-Ingenieure KI lernen, ihren Status verbessern und KI-Tools nutzen. Mittelfristig wird die Expertise in der Wartung und Verbesserung großer Legacy-Codebasen immer wertvoller werden, da LLMs immer noch mit komplexen, schwer zu verifizierenden Projekten mit riesigen Codemengen zu kämpfen haben. Langfristig wird die Kernkompetenz von Software-Ingenieuren auf Verantwortlichkeit und Vertrauenswürdigkeit umschwenken – Eigenschaften, die LLMs schwer zu replizieren sind. Letztendlich werden die Ingenieure, die KI-Systeme überwachen und die Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse gewährleisten können, die letzten sein, die gehen.

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Entwicklung

Wie ich LLMs nutze, um meinen Engineering-Workflow zu verbessern

2025-02-04

Ein erfahrener Softwareentwickler teilt seine praktischen Erfahrungen mit Large Language Models (LLMs) in seinem täglichen Arbeitsablauf. Er nutzt LLMs für Code-Vervollständigung, das Schreiben von einmalig genutztem Code, das Erlernen neuer Bereiche, die Fehlerbehebung als letztes Mittel und das Korrekturlesen von Dokumenten. Er betont, dass LLMs keine vollständige Ersetzung für Kernlogik oder formelle Texte sind, sondern eine starke Unterstützung darstellen, besonders hilfreich bei unbekannten Codebasen oder dem Erlernen neuer Technologien. Der Schlüssel liegt in der strategischen Anwendung, ohne Wunder zu erwarten.

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Entwicklung

Hör auf, ein JIRA-Zombie zu sein: Priorisiere Wirkung über Tickets

2025-01-25

Dieser aufschlussreiche Beitrag teilt eine wertvolle Lektion, die ein Ingenieur gelernt hat: Lass dich nicht im Beenden von JIRA-Tickets verfangen; konzentriere dich auf strategisch wichtige Projekte. Wahre Produktivität besteht nicht darin, mehr Tickets zu schließen, sondern darin, das zu priorisieren, was das Management als entscheidend erachtet. Der Autor beschreibt Methoden zur Identifizierung von Aufgaben mit hoher Auswirkung, wie z. B. die Konzentration auf hoch sichtbare Vorfälle, unbeantwortete Fragen und Projekttermine. Eine persönliche Anekdote veranschaulicht die Frustration, sich auf weniger wichtige Aufgaben zu konzentrieren, und plädiert für eine schonungslose Priorisierung und die Konzentration auf Projekte, die einen echten Mehrwert liefern. Das Ergebnis? Größere Wirkung in kürzerer Zeit.

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Entwicklung

Erfahrung eines australischen Ingenieurs bei amerikanischen Tech-Unternehmen: Zeitzonen, Kultur und Stabilität

2025-01-12

Ein australischer Ingenieur teilt seine zehnjährige Erfahrung bei amerikanischen Technologieunternehmen. Er beschreibt die Herausforderungen der Zusammenarbeit über Zeitzonen hinweg: Die Morgen werden damit verbracht, die nächtliche Arbeit aufzuholen, aber die Nachmittage bieten wertvolle konzentrierte Arbeitszeit. Obwohl Einsamkeit ein Problem sein kann, mildern eine gute Teamarbeit und eine Kultur der Dokumentation dies ab. Er merkt auch die inhärente Instabilität an, im Ausland für ein amerikanisches Unternehmen zu arbeiten, hebt aber den größeren Umfang, die bessere Vergütung und den besseren Markennamen als wichtige Motivatoren hervor. Schließlich diskutiert er die kulturellen Unterschiede zwischen Australien und den USA, wobei Amerikaner enthusiastischer und Australier zurückhaltender sind, was eine Anpassung an die amerikanische Arbeitskultur erfordert.

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Entwicklung interkulturelle Zusammenarbeit

Der Ratscheneffekt: Wie Ingenieure in großen Tech-Unternehmen ihren Ruf aufbauen

2025-01-08

Der Ruf von Ingenieuren in großen Technologieunternehmen hängt nicht nur von ihren technischen Fähigkeiten ab, sondern ist ein schrittweiser Prozess. Beginnend mit einfachen Aufgaben bauen Ingenieure Vertrauen auf und erhalten Zugang zu höherwertigen Projekten durch beständigen Erfolg. Dieser "Ratscheneffekt" macht den Ruf schwer veränderbar. Selbst Fehler können durch kontinuierliche Leistung überwunden werden. Wiederholte Misserfolge führen jedoch zu einer Abwärtsspirale. Der Autor rät Neueinsteigern, sich auf kleinere Projekte zu konzentrieren, um einen soliden Ruf aufzubauen, und riskante Versuche, direkt zu hochkarätigen Arbeiten zu springen, zu vermeiden.

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Entwicklung Ingenieur-Ruf Ratscheneffekt

Die häufigsten Fehler von Ingenieuren in großen Codebasen

2025-01-07

Die Arbeit mit großen, etablierten Codebasen ist notorisch schwierig. Dieser Artikel teilt eine Dekade Erfahrung und hebt den häufigsten und tödlichsten Fehler hervor: bestehende Codebasismuster zu ignorieren und sich nur auf sauberen Code für eine neue Funktion zu konzentrieren. Die Beibehaltung der Konsistenz ist von größter Bedeutung; sie verhindert unerwartete Probleme, verlangsamt den Verfall der Codebasis und ermöglicht zukünftige Verbesserungen. Der Autor betont auch die Bedeutung des Verständnisses des Produktions-Footprints des Codes, Vorsicht bei der Einführung neuer Abhängigkeiten, das Entfernen redundanten Codes, die Arbeit in kleinen PRs und die Nutzung der Expertise des Teams zur Fehlererkennung. Obwohl herausfordernd, ist die Beherrschung großer Codebasen entscheidend, da sie in der Regel die Grundlage der wertvollsten Produkte eines Unternehmens bilden.

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Entwicklung Codebasis

Klebstoffarbeit wird als schädlich betrachtet: Ein Überlebensleitfaden für effektive Ingenieure

2025-01-02

Dieser Artikel untersucht das Konzept der „Klebstoffarbeit“ im Software-Engineering. Obwohl sie für die Teameffizienz entscheidend ist (z. B. Aktualisierung der Dokumentation, Behebung technischer Schulden), wird diese unscheinbare Arbeit oft nicht belohnt, was Ingenieure benachteiligt, die sie priorisieren. Der Autor argumentiert, dass Unternehmen Klebstoffarbeit nicht belohnen, weil sie wollen, dass sich Ingenieure auf die Bereitstellung von Funktionen konzentrieren, nicht auf die Verbesserung der Gesamteffizienz. Die effiziente Strategie besteht darin, Klebstoffarbeit taktisch auf die Projekte anzuwenden, für die Sie verantwortlich sind, um deren Erfolg zu gewährleisten, anstatt die Bemühungen ineffizient zu verteilen. Dies ist keine zynische Betrachtung der Büropolitik; sie basiert auf der Realität der geringen Effizienz in großen Unternehmen und der Priorisierung von Wachstum gegenüber kurzfristigen Effizienzgewinnen.

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Entwicklung Teameffizienz

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