Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT oder Claude sind in
aller Munde und versprechen, auch die Software-Architektur zu
revolutionieren. Doch wie nützlich sind diese Tools wirklich für
Architekt:innen? Können sie bei der Erstellung von
Architekturdokumentationen, Architecture Decision Records oder
dem Architecture Communication Canvas helfen? Oder überwiegen die
Risiken wie Halluzinationen und fehlendes Verständnis für die
Realität? In dieser Folge diskutieren Eberhard Wolff und Ralf D.
Müller kontrovers über den Einsatz von LLMs in der
Software-Architektur. Sie beleuchten sowohl die Chancen als auch
die Fallstricke und diskutieren, wo LLMs helfen können und wo sie
versagen. Eine Diskussion zwischen zwei erfahrenen
Software-Architekten, deren Meinungen unterschiedlicher nicht
sein könnten – mit praktischen Erkenntnissen für alle, die sich
fragen: KI-Hype oder echte Hilfe?
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Folge KI = Bullshit?
Dirks Experiment
Arc42 Dokumentation für den AsciiDoc-Linter
Francesco Salvi, Manoel Horta Ribeiro, Riccardo Gallotti
& Robert West: On the conversational persuasiveness of
GPT-4 nature human behavior
Ziwei Ji, Nayeon Lee, Rita Frieske, Tiezheng Yu, Dan Su, Yan
Xu, Etsuko Ishii, Yejin Bang, Delong Chen, Wenliang Dai, Ho
Shu Chan, Andrea Madotto, and Pascale Fung (Center for
Artificial Intelligence Research (CAiRE), Hong Kong
University of Science and Technology, Hong Kong): Survey of
Hallucination in Natural Language Generation
ChatGPT halluziniert immer mehr und OpenAI weiß nicht, warum
Episode zu Wardley Maps Meets Software Architecture
Servo verbietet AI-Contributions
Desaströser Commit von CoPilot an Dot Net
cURL-Maintainer: "Habe die Nase voll" – wegen KI-Bug-Reports
ChatGPT beantwortet: Ist der Einsatz von LLMs eine wichtige
Maßnahme, um besser und produktiver Software Architekturen zu
erstellen oder gibt es andere, erfolgversprechendere
Möglichkeiten?
AsciiDoc Linter
LLM Prompts for Architecture Documentation
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