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Ein c't-Redakteur baut per Vibe-Coding tagelang an einer Japanisch-Lern-App, bis Claude Code sie in zweieinhalb Stunden rettet. Die Gegenprobe mit demselben Werkzeug und etwas Vorwissen: 23 Minuten bis zur Live-Demo auf dieser Seite.

148 Folien in 56 Minuten: Philipp Klöckners jährlicher KI-Lagebericht auf der OMR — Data-Center-Milliarden, die IPO-Welle Richtung Sparplan, Anthropics B2B-Dominanz und warum die Junior-Jobs-Panik statistisch wackelt.

Der Entwickler-Podcast „Index out of bounds“ hat ein Jahr lang dokumentiert, wie sich Programmieren mit KI verändert — von der Euphorie über Peter Steinbergers „Agentic Engineering“ bis zur abgeklärten Hype-Skepsis. Der Bogen in einem Stück, …

Zwei c't-Artikel, ein Bild: GitHub-Rekorde und KI-Agenten zeigen, wie tief generative KI das Programmieren durchdrungen hat — der Bau von Desinfec't 2026 zeigt es in der Praxis. Dazu Jobmarkt, spektakuläre Pannen und eine gemeinsame Lehre: …

KI schreibt immer mehr Code – aber kommt der Mehrwert beim Nutzer an? Vier aktuelle Befunde aus Studie, Industrie und Sicherheit.

*Coding mit KI* (Rheinwerk 2025) von Kofler, Öggl und Springer behandelt den Einsatz von Sprachmodellen in der Softwareentwicklung — solide für den Stand Ende 2024, aus heutiger Sicht in Teilen obsolet.

Addy Osmanis Buch tritt mit dem Anspruch an, das Thema Vibe Coding „professionell" auf den Punkt zu bringen: ein Leitfaden für Entwickler und Tech-Leitung, die KI ernsthaft in ihre Praxis integrieren wollen. Hält das Buch, …

Andrej Karpathy hat auf X seine Coding-Learnings mit AI Agents gepostet. Ein Community-Entwickler hat daraus eine fertige CLAUDE.md gemacht — hier kompakt eingeordnet, was wirklich hilft.

Claude Code arbeitet direkt auf deinem Rechner: legt Dateien an, bearbeitet sie, führt Befehle aus, behebt Fehler — gesteuert per deutscher Beschreibung. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung ohne Programmiervorkenntnisse.

Benjamin Thorstensen hat mit einem 8-Phasen-Workflow den OpenAI-Hackathon (5.000 € Preisgeld) gewonnen. Sein Ansatz gegen das klassische Phänomen, dass KI-Agenten nach ein paar Stunden mehr kaputt machen als bauen.

## Definition [[MCP]] (Model Context Protocol) ist Anthropics offener Standard fuer LLM-Tool-Kopplung. Statt jedes Werkzeug im Modell selbst zu kodieren, beschreibt ein **MCP-Server** seine Faehigkeiten als JSON-Schema; ein **MCP-Client** vermittelt zwischen LLM-Host und Server ueber …

Claude Code ist Anthropics AI-gestütztes Coding- und Automatisierungs-Tool. Diese Seite sammelt praktische Tutorials, Setups und Entscheidungshilfen für konkrete Anwendungsfälle – von lokalen Homelab-Setups bis zu Browser-Automatisierung und Knowledge-Management. ## Lokale Infrastruktur & Hardware-Setup ### DIY-Homeserver …

## Überblick KI-Agenten für Spezialaufgaben automatisieren domänenspezifische Arbeitsabläufe durch Multi-Agent-Systeme, Tool-Use und simulierte Schwarmintelligenz. Sie erweitern die Fähigkeiten von LLMs über reine Text-Generierung hinaus. ## Marktforschung & Produkttests **MiroFish** ist ein Open-Source-Tool für KI-gestützte Marktforschung …

## Übersicht Agentic Coding & Automation beschreibt Ansätze und Frameworks, bei denen KI-Agenten Softwareentwicklungsprozesse (von Planning über Code-Generierung bis Testing und Deployment) teilweise oder vollständig autonomisieren. Im Gegensatz zu traditionellen Code-Completion-Tools orchestrieren diese Systeme mehrere …

## Überblick AI-Coding-Agenten sind autonome Systeme, die Softwareentwicklung teilweise oder vollständig automatisieren. Sie kombinieren Large Language Models mit Code-Ausführung, Testing und iterativer Optimierung. Die Entwicklung bewegt sich von Ad-hoc-Prompting hin zu strukturierten, produktionsreifen Frameworks. ## …

## Überblick Spezialisierte Agent-Anwendungen nutzen [KI-Agenten](/wiki/agents/grundlagen/) für domänenspezifische Aufgaben: Produktentwicklung, Marktforschung, wissenschaftliche Forschung, persönliches Wissensmanagement und Enterprise-Automation. Diese Anwendungen gehen über generische Chatbots hinaus und adressieren konkrete Business- oder Forschungsprobleme. ## Persönliches Wissensmanagement **KI-Second-Brain mit …

## Überblick Coding-Agenten sind KI-Systeme, die autonome Softwareentwicklung durchführen: von Planung und Implementierung über Testing bis zum Deployment. Der Produktionseinsatz erfordert spezialisierte Architekturen, die zuverlässigkeit durch Validierungsschichten, Multi-Agent-Koordination und deterministische Kontrollmechanismen erhöhen statt auf einzelne …

## Überblick Agent-Architekturen definieren, wie KI-Agenten strukturiert werden – von der Kernlogik bis zur produktiven Ausführung. Die Architektur-Entscheidungen beeinflussen Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit erheblich. Eine gute Agent-Architektur trennt **Kernlogik** (Reasoning, Tool-Calls, Prompting) von **Produktions-Framework** (State …

## Übersicht KI-gestützte Design-Tools automatisieren und beschleunigen UI/UX-Design, Prototyping und visuelle Asset-Generierung. Sie nutzen [Language Models](/wiki/core/language-models/), [Agenten](/wiki/core/agents/) und Code-Generierung für schnelle Iteration von Designs bis zur Implementierung. ## Hauptlösungen ### Google Stitch Google Labs' Stitch …

## Übersicht Production AI Infrastructure beschreibt die technische Basis für zuverlässige, skalierbare und wartbare KI-Systeme in Produktionsumgebungen. Der Begriff **Harness Engineering** fasst die Verschiebung weg von klassischem [Prompt Engineering](/wiki/llm/prompt-engineering/) hin zu durchdachten Engineering-Systemen zusammen: robuste …

## Überblick Sammlung von Ressourcen, Communities und Tutorials für Entwickler:innen im Bereich [Agents](/wiki/agents/). Hier finden sich Guides, Newsletter, Dokumentationen und Austauschplattformen. ## Newsletter und Kurationen ### Simon Willison's Newsletter Wöchentlicher Newsletter mit Kuratierung aktueller KI-News …

## Übersicht Agent-Anwendungen in Produktion beschreiben den Einsatz autonomer [KI-Agenten](/wiki/agents/agent-grundlagen/) in realen Geschäftsprozessen und kritischen Systemen. Der Fokus liegt auf Architektur, Integration, Performance und bewährten Praktiken für skalierbare, zuverlässige Agenten-Systeme. ## Harness Engineering: Beyond Prompt …

## Überblick Agent Frameworks sind Plattformen und Libraries zur Entwicklung, Orchestrierung und Deployment von autonomen Agenten. Sie abstrahieren die Komplexität von Multi-Step-Reasoning, Tool-Integration und Workflow-Management und ermöglichen es Entwickler:innen, handlungsfähige KI-Systeme zu bauen, die über …

## Überblick Open-Source-Modelle und -Frameworks ermöglichen es Entwickler:innen, KI-Systeme jenseits von reinen Sprachmodellen zu bauen: von Robotik-Anwendungen über Speech-to-Text bis zu Custom-LLM-Training. Das Ökosystem wächst mit stabilen, produktionsreifen Tools und erweitert sich kontinuierlich um On-Device-optimierte …

## Überblick Agenten-Frameworks sind Plattformen und Toolkits zur Entwicklung, Deployment und Verwaltung autonomer KI-Agenten. Sie integrieren [LLM](/wiki/product/language-models/)-Modelle mit externen Tools, APIs und Workflows, um komplexe Aufgaben zu automatisieren. Der Trend bewegt sich von User-Interface-Automatisierung (RPA) …

## Überblick Die Claude-Serie sind Large Language Models von [Anthropic](/wiki/product/anthropic/). Sie bestehen aus verschiedenen Größen (Haiku, Sonnet, Opus) mit unterschiedlichen Performance- und Latenz-Charakteristiken. Die Serie wird regelmäßig aktualisiert; aktuelle Versionen sind Opus 4.7, Sonnet 4.6 …

## Übersicht Claude ist die Modell-Familie von [Anthropic](/wiki/labs/anthropic/). Die Seite dokumentiert aktuelle Entwicklungen, Modellversionen, Sicherheitsaspekte und Tooling rund um Claude. ## Modellversionen ### Claude Opus - **Opus 4.6**: Baseline-Version mit dokumentierten System-Prompts - **Opus 4.7** …

## Übersicht Anthropic Claude ist eine Familie von großen Sprachmodellen mit Fokus auf Safety und praktischen Anwendungen. Die aktuellen Top-Modelle sind Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 und Claude Mythos (Preview), ergänzt durch leichtgewichtige Varianten …

## Überblick Open-Source Coding-Modelle ermöglichen es Entwickler:innen, hochleistungsfähige Code-Generierung und -Analyse lokal oder on-premise einzusetzen – ohne Cloud-Abhängigkeit. Der Trend geht klar zu effizienteren Architekturen: aktuelle Modelle erreichen Flagship-Performance bei deutlich reduzierten Parameterzahlen. Parallel wächst …

## Überblick Claude (von [Anthropic](/wiki/agents/anthropic-modelle/)) verfügt über eine wachsende Palette von Agent-Fähigkeiten für autonome Aufgabenautomatisierung. Die Kernfähigkeiten umfassen Code-Ausführung, Computer Vision und GUI-Steuerung. Die Implementierung ist dabei mit konkreten Herausforderungen verbunden, die durch transparente Postmortems …

## Überblick Enterprise Agent-Plattformen sind Infrastrukturen und Services, mit denen Unternehmen autonome Agenten in Produktionsumgebungen bauen, bereitstellen und skalieren können. Sie kombinieren Large Language Models mit Orchestrierung, Security, Monitoring und Integration in bestehende Tools und …

Agent-Frameworks und Tool-Integration bilden die technische Infrastruktur für autonome KI-Agenten. Im Kern geht es um standardisierte Wege, wie Agenten externe Dienste nutzen, mit APIs kommunizieren und komplexe Multi-Step-Workflows orchestrieren. ## SDK und Runtime-Umgebungen Das **OpenAI …