AI Coding Agents
KI-Coding-Agenten im Engineering-Alltag: Einführungspfade, Praxisberichte, Grenzen. Fokus auf Code-Review und Integration in Team-Workflows.
Beiträge zu AI Coding Agents
Vom Pilotprojekt in die Fläche: KI-Coding-Agents im ganzen Engineering skalieren
Ein guter Pilot ist noch keine Freigabe für die Fläche. DORA und Faros zeigen unterschiedliche Warnlampen. Der sichere Weg führt über Telemetrie, kleine Wellen und harte Regeln für Pull Requests.
Prompt-Patterns für Enterprise-Codebasen: Was KI-Agenten im 15 Jahre alten Monolithen brauchen
Warum Greenfield-Tipps für AGENTS.md-Dateien im 15 Jahre alten Monolithen versagen und welche vier Prompt-Patterns sich in Enterprise-Codebasen bewähren. Mit Befunden aus zwei aktuellen Vorabveröffentlichungen.
KI-Code-Review mit Coding Agents: Wer prüft wen?
KI-Code-Review ist 2026 keine Zwei-Parteien-Beziehung mehr. Vier Konfigurationen, vier Regeln: Was KI-Reviewer können, wo sie versagen, wer am Ende unterschreibt.
Testgenerierung mit KI-Coding-Agents: vier Muster gegen trügerische Coverage
Coding Agents schreiben Tests, aber nicht automatisch die richtigen. Vier Muster machen aus grünen Tests eine belastbarere Suite.
Legacy-Monolith refaktorieren mit KI: Was funktioniert, was gefährlich wird
Legacy-Code refaktorieren mit KI gelingt, wenn der Agent auf prüfbare Transformationen begrenzt bleibt: Archäologie, Charakterisierungstests, mechanische Migration. Architekturentscheidungen und stillschweigende Geschäftslogik bleiben beim Menschen, der das Geschäft kennt.
ROI für Coding Agents: Das CFO-taugliche Modell
Warum einfache Vendor-ROI-Modelle beim CFO scheitern und welche fünf Variablen Engineering-Leads wirklich rechnen müssen.
Urheberrecht und KI-generierter Code: Was Teams absichern müssen
KI-Urheberrecht für Entwicklerteams: Wem gehört KI-generierter Code? Die wirklichen Risiken liegen in Lizenzkette, Vertragsdach und Produkthaftung.
Pilot-Team für Coding Agents auswählen: 7 Kriterien, die über den Rollout entscheiden
Viele Coding-Agent-Pilotprojekte scheitern nicht am Tool, sondern an der Stichprobe. Sieben Kriterien für ein Pilot-Team, dessen Ergebnis für den Rollout wirklich etwas aussagt.
Coding Agents und DSGVO: Was darf der Agent sehen?
Die DSGVO verbietet Coding Agents oder Coding Assistants nicht. Sie verlangt Datenflussanalyse, Architektur und Dokumentation. Gesprächsrahmen für den DPO-Termin.
DORA-Metriken für Coding Agents: Warum SPACE und DX Core 4 nicht reichen
DORA-Metriken, SPACE und DX Core 4 zeigen nicht, ob Coding Agents Wirkung schaffen oder Arbeit verschieben. Vier Gegenmetriken plus Baseline schließen die Lücke.
KI-Coding Agents im Unternehmen einführen: Der 90-Tage-Plan
KI im Unternehmen einführen in drei Phasen. Warum KI-Coding-Rollouts scheitern, wenn Hypothese, Evidenz und Regeln gleichzeitig entstehen sollen.
On-Premise Coding Agents: VPC schlägt Air-Gap
Viele Unternehmen sagen On-Prem, meinen aber Datenkontrolle. Vier Stufen, BaFin- und DORA-Realität, und warum VPC oft der bessere Startpunkt ist.
Copilot + Claude Code: Layern statt Migration
Die Migrationsfrage 2026 ist falsch gestellt: Seit Agent HQ laufen Claude und Codex in Copilot. Entscheidend ist das Betriebsmodell, nicht der Wechsel.
Claude Code vs Cursor vs Windsurf
Viele Teams brauchen nicht ein bestes Tool, sondern zwei Arbeitsmodi. Ein Vergleich für DACH-Unternehmen, die wissen wollen, was sie wirklich kaufen.
Aktualisiert vor 14 Tagen
Claude Code Kosten 2026: Pro, Max, Team Premium und Enterprise realistisch budgetieren
Claude Code kostet je nach Setup $20 bis $250+ pro Entwickler und Monat. Pro, Max, Team Premium, Enterprise, Usage, Premium-Requests und Governance entscheiden über die realen Teamkosten.
BaFin, MaRisk und Coding Agents: Pflichten ab 2026
BaFin-Orientierungshilfe, 9. MaRisk-Novelle und EU AI Act machen disziplinierten KI-Code-Review 2026 zur aufsichtsrechtlichen Erwartung. Was Engineering Leads jetzt tun sollten.
KI-Coding-Rollout: Warum Senior-Entwickler skeptisch sind
Senior-Skepsis beim KI-Rollout hat zwei Schichten: Verlässlichkeit und Identität. Warum Sie sie trennen müssen, aus Sonar- und Anthropic-Daten 2026.
Aktualisiert vor 1 Monat
Der wahre Engpass sitzt im Pull Request, nicht im Code
KI beschleunigt das Schreiben von Code. Review, QA und Betrieb skalieren nicht mit. Was METR, Faros und Stack Overflow für Engineering-Teams bedeuten.
KI-Coding-Strategie für den Mittelstand: Der DACH-Pfad
Silicon-Valley-Playbooks für KI-Coding-Tools passen nicht zum Mittelstand. Ein Strategiepfad für 15-Jahre-Monolithen, BaFin, Betriebsrat und Datenresidenz.
Betriebsrat & KI-Coding: Rollout ohne Eskalation
Claude Code, Cursor, Copilot: Der Rollout steckt beim Betriebsrat. Ein Briefing für Engineering Leads, die den BR-Termin nicht verlieren wollen.
Zen and the Art of AI Maintenance
Pirsig wrote about alienation from technology. Fifty years later, enterprise AI adoption repeats the pattern: benefits without understanding.
The Magic Words That Make AI Code Better
Deep domain knowledge, expressed through precise terminology, dramatically improves AI output. Here are the magic spells that actually work.
The Week AI Agents 'Died' - Architecture Won
Everyone read the headlines about AI failure wrong. The 80% that fail and the 20% that thrive use the same technology. The difference? Boring architecture over magic thinking.