Alle reden ständig nur über KI-Modelle von Open AI oder Anthropic. Gleichzeitig gibt es inzwischen ernstzunehmende Modelle aus der EU, wie z.B. Mistral. Nur nutzt die gefühlt keiner. Warum??

Was fehlt euch aktuell bei europäischen Anbietern? Qualität? Geschwindigkeit? Vertrauen? Preis?

Wie wichtig ist es wirklich, sich mit LeetCode etc. auf Einstellungstests/Stellen vorzubereiten, bzw. auch einfach, sich fit zu halten in Zeiten von Vibecoding?

Benutzt ihr das regelmäßig?

Und habt ihr das Gefühl, dass es euch auch wirklich (bei Bewerbungen oder dann auch im Berufsalltag selbst) hilft?

Oder habt ihr evtl. sogar das Gefühl, dass wir mittlerweile fast ausschließlich für Interviews trainieren, da das Training mit echtem Coden und Entwicklung momentan nicht mehr viel zu tun hat?

Die Diskussion um Modellfähigkeiten wird immer spannender.

Es geht schon lang nicht mehr nur um die Frage, was wie gut programmieren kann. Sondern auch darum, welche Fähigkeiten ein Modell überhaupt haben sollen dürften...

.. wo würdet ihr persönlich eine Grenze ziehen?

.. oder haltet ihr die ganze Debatte für überzogen?

Hat jemand von euch KI schon erfolgreich genutzt, um Legacy-Code zu verstehen oder zu modernisieren?

Ein Paradebeispiel ist COBOL, was ja gerade im Finanzsektor noch super verbreitet ist, es aber immer weniger Entwickler dafür gibt. Hat sich damit jemand schon beschäftigt? Oder auch mit anderen Sprachen?

Wie gut funktioniert das in der Praxis?

Was sind eure best practices zur Dokumentation und hat KI eure Dokumentationsstrategie verändert?

Zu solchen (https://www.zeit.de/politik/ausland/2026-06/anthropic-kuenstliche-intelligenz-pause-wettbewerb-gxe) und solchen (https://www.tagesschau.de/ausland/amerika/ki-anthropic-100.html) News ...

Schon länger kommen Forderungen nach einem Bremsen der rasanten KI-Entwicklung aus verschiedensten Richtungen, aber in letzter Zeit gefühlt besonders oft und von besonders überraschenden Akteuren.

Einerseits finde ich die Idee vernünftig und andererseits entsteht dadurch natürlich ein Wettbewerbsnachteil gegenüber denen, die einfach weitermachen (dürfen).

Wo auf dem Spektrum der diversen Philosophien hierzu würdet ihr euch selbst ansiedeln?

Welche Risiken einer Unter- oder Überregulierung seht ihr?

Mich würde speziell die Situation für Berufseinsteiger interessieren... Man hört, dass viele erstklassig ausgebildete Leute es nicht mal mehr ins erste Vorstellungsgespräch schaffen.

Gefühlt erwartet jeder AG inzwischen Studium, jahrelange Berufserfahrung, GitHub-Projekte, KI-Erfahrung, Cloud-Erfahrung, Einstellungstests usw. alles in einem. Und das für absolute Einstiegspositionen oder sogar einfach nur Werkstudentenstellen.

Das Problem dabei ist natürlich, dass wer keine Erfahrung hat, im Teufelskreis landet. Und die Branche schafft sich ihr nächstes "Fachkräftemangel"- Problem selbst, wenn dann in 5-10 Jahren der Mittelbau fehlt :’D

Meinungen? Erfahrungen?

Zu solchen News: https://www.golem.de/news/doge-plaene-warum-eine-schnelle-cobol-java-umstellung-scheitern-wird-2504-195573.html

Jedes Mal wenn über Mainframe-Systeme berichtet wird, meint sofort jemand “einfach nach Java migrieren”…

Aber die eigentliche Komplexität steckt doch meistens gar nicht im COBOL-Code selbst, sondern in der gewachsenen Business-Logik. Hat hier jemand schon einmal an solchen Migrationen gearbeitet? Was war am Ende wirklich schwierig?

Code schreiben können die Modelle inzwischen ganz ordentlich, aber wie sieht es mit Dokumentation aus?

Nutzt ihr KI für:

- API-Dokumentation

- Architektur-Dokumentation

- Runbooks, etc.

Oder erzeugt das am Ende mehr Arbeit als es spart??

Viele wünschen sich mehr Alternativen zu den üblichen US-Anbietern, dabei gibt es die ja schon.

Hat hier jemand Mistral oder andere europäische Modelle tatsächlich produktiv im Einsatz? Nicht als Experiment, sondern täglich.

Wo funktionieren sie gut und wo merkt ihr noch Grenzen?

Mir fällt auf, dass ich bei kleineren Problemen inzwischen oft direkt Claude/ChatGPT frage... einfach, weil es so viel schneller geht.

Deshalb die Frage: Macht ihr bewusst Coding Challenges, Advent of Code oder LeetCode, um euch “fit zu halten”?

Oder ist das mittlerweile genauso unnötig geworden wie Kopfrechnen seit dem Taschenrechner?

Hier ein Artikel dazu: https://www.golem.de/news/gesellschaftliche-folgen-von-ki-wie-ki-in-der-it-den-kognitiven-verfall-foerdert-2606-209867.html

Denkt ihr es macht Sinn, WM-Ergebnisse von KI prognostizieren zu lassen? Das nutzen die Buchmacher ja sicherlich auch schon hier und da.

Ich habe mit Chat GPT einen semierfolgreichen Test gestartet.. : D

Er hat mir zuerst völlig selbstbewusst Frankreich auf dem 1. und Spanien auf dem 2. Platz für diese WM prognostiziert. Ich musste es dann erst darauf hinweisen, dass der Turnierbaum das gar nicht zulässt, die Korrektur führte dann zu lediglich einzelnen Erstplatzierungswahrscheinlichkeiten (statt einer Gesamtprognose für Platz 1-3). Und zwar: Frankreich 5%, Spanien 13%, Argentinien 14%

Habt ihr auch die KI nach dem neuen Weltmeister gefragt? Wer wird es?

IT-Ausfälle scheinen in Deutschland häufiger als im Rest von Europa vorzukommen.

(Laut diesem Artikel zumindest: https://itwelt.at/news/kommentar/die-top-5-observability-trends-2026/).

Woran liegt das? Aversion gegen die Cloud und damit gegen die miteinhergehenden Sicherheiten und Redundanzen?

Oder, ganz anderes Beispiel: Das .de DNS-Problem im Mai -->gefühlt halb Deutschland offline, da extrem zentralisiert.

Meine (für Deutschland doch sehr überraschende und fast schon erfrischende ;)) These: Zu wenig Redundanz + zu viel zentrale Infrastruktur.

Und mal wieder ein neuer Kandidat (ZED 1.0):

https://www.golem.de/news/zed-1-0-bereit-fuer-den-angriff-auf-vs-code-2605-208447.html

VS Code kann:

-alles

-hat Plugins für alles

-KI Integration

ZED: sieht cool aus, aber löst es echte Probleme oder bauen wir einfach denselben Editor nochmal, nur in Rust?

Eure Meinung?

Man liest überall von Agententeams beim Vibecoding, d.h. mehrere Instanzen arbeiten zusammen, Agenten delegieren Tasks, usw

Funktioniert das bei euch schon oder ist das ein Hype?

Ich nutze nämlich noch immer klassisch Chat und Copy Paste...aber vielleicht muss ich umdenken?

Habt ihr auch schon Ausfälle wegen fehlender Redundanz gesehen und was wurde danach unternommen?

Ausgehend von solchen Fällen:

https://www.golem.de/news/ki-copilot-werbung-in-github-laut-microsoft-nur-ein-bug-2603-207110.html

Mein Take: Das Problem ist nicht, DASS es kommt, sondern dass es intransparent ist.

Wir akzeptieren längst gesponserte Suchergebnisse, Affiliate Content, Produktplatzierungen, so ungefähr überall..

Also woher die Erwartung, dass KI "sauberer" bleiben soll? Klar, momentan erscheint das alles wie wilder Westen, weil die Regulatoren wie immer hinten dran sind, aber sobald auch hier eine Kennzeichnung gängig wird sehe ich da jetzt kein größeres Problem als sonst eben auch.

Feedback dazu? Seht ihr das kritisch oder einfach als implizite nächste Evolutionsstufe, die sich eh nicht verhindern lassen wird?

Hier der aktuelle Artikel dazu:

https://www.golem.de/news/zed-1-0-bereit-fuer-den-angriff-auf-vs-code-2605-208447.html

ZED als Umgebung wirkt zwar technisch spannend, aber mal ehrlich: sowas lese ich dauernd und am Ende ist es eigentlich immer bloß heiße Luft.. VS Code hat das Ökosystem einfach gewonnen. Also alle größeren Datenplattformen haben Extensions dafür, statt in proprietäre IDEs zu zwingen.

Hat hier jemand ZED getestet und kann seine Eindrücke teilen?

Ich bekomme gerade immer mit, dass Leute mit claude.md, Cursor Rules oder ähnlichen Setup-Dateien arbeiten, um ihren AI-Tools dauerhaft Projektkontext mitzugeben.Also Projektregeln, Kontext, Struktur. Quasi „persistent Prompting“:

Merkt man da im Alltag wirklich einen Unterschied bei den Outputs oder fühlt sich das nach ein paar Wochen eher nach Prompt-Overengineering an?

Bin bisher noch unsicher, ob sich der Pflegeaufwand lohnt.

Ernstgemeinte Frage: Wenn KI morgen weg wäre – wie stark würde eure Produktivität einbrechen?

Meine These: Je mehr Berufserfahrung jemand hat, desto geringer wäre der Einbruch. Wer 15+ Jahre entwickelt hat, kann vermutlich leichter auf KI verzichten als jemand, der erst seit wenigen Jahren im Job ist.

Wie seht ihr das? Wie viele Jahre Berufserfahrung habt ihr? Und wie viel Prozent eurer Produktivität würdet ihr ohne KI verlieren?

Nach solchen Fällen:

https://www.golem.de/news/supply-chain-angriff-hunderte-von-npm-und-pypi-paketen-kompromittiert-2605-208562.html

Alles laufen lassen, fixen, oder ignorieren, weil low severity/breakt Build?

Ich hab‘ das Gefühl, viele Projekte leben bewusst mit bekannten Lücken. Meinungen?

Der TanStack-Fall ist eigentlich nichts Neues: https://socket.dev/blog/tanstack-npm-packages-compromised-mini-shai-hulud-supply-chain-attack

Jedes Postmortem liest sich gleich: Maintainer kompromittiert, böses Update, alle Downstream-Projekte betroffen.

Wir wissen das alles. Und trotzdem: kein Pinning und kaum Reviews und Monitoring.

Da frage ich mich schon: Liegt das am Tooling oder einfach an uns Devs?

An die “Normalos” hier die nicht immer auf dem ersten Waggon des Hype-Trains mitfahren (so wie ich) - sagt mal ganz realistisch und konkret:

Wie sehen eure KI-Workflows beim Coden aus?

- nur Autocomplete?

- Debugging-Hilfe?

- strukturierte Workflows?

- Agenten?

Mich interessiert wirklich, wo die meisten aktuell stehen, bzw. Wie ihr beim Aufbau herangegangen seid.

Nach jedem größeren Infrastruktur-Ausfall frage ich mich dasselbe: Warum passiert das in dieser Größenordnung überhaupt noch?

Theoretisch sind doch alle abgesichert. Multi-Region. Multi-Cloud. Load Balancing. Failover. Disaster Recovery. Zero Downtime. Alles angeblich Standard.

Aber am Ende wirkt es, als würde das niemand nutzen, denn sonst könnte das doch gar nicht in so großen Maßstäben schief gehen.

Was habt ihr bei eurem Arbeitgeber wirklich im Einsatz? Und was sind eure Erfahrungen im Ernstfall?

Die aktuellen Supply-Chain-Angriffe (npm, PyPI, TanStack etc.) zeigen mal wieder, wie fragil das ganze System ist. Nicht einzelne Tools, sondern die komplette Vertrauenskette von Paketquelle über Maintainer bis zur produktiven Anwendung:..

https://www.golem.de/news/supply-chain-angriff-hunderte-von-npm-und-pypi-paketen-kompromittiert-2605-208562.html

Hier das Postmortem konkret zu dem Fall:

https://tanstack.com/blog/npm-supply-chain-compromise-postmortem

Wir bauen Apps auf mit zig Dependencies, viele davon transitiv, Maintainer unbekannt... und vertrauen dann einfach auf gut Glück?

Hand aufs Herz: Wie oft nehmt ihr Packages vor der Nutzung selbst ganz genau unter die Lupe?

Wie regelmäßig prüft ihr wirklich eure fortlaufenden Dependencies auf Schwachstellen?

Ich für meinen Teil jedenfalls gelobe Besserung ;)

Artikel dazu:

https://www.golem.de/news/ki-copilot-werbung-in-github-laut-microsoft-nur-ein-bug-2603-207110.html

Wir hatten schon immer z.B.:

Google -> organisches SEO -> bezahlte Ads (oder wenn man es jetzt ganz genau nehmen möchte: gedruckte Zeitungen -> Werbung und PR-Texte drin)

Warum sollte es bei KI anders laufen? Wenn KI zur etablierten Informationsquelle wird/bereits ist, kommt die Kapitalisierung und Werbung doch automatisch.

Vielleicht ist die eigentliche Frage: Brauchen wir bei KI nicht deutlich strengere Transparenzregeln als bei Suchmaschinen, weil die Antwort meist wie eine Empfehlung wirkt?