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  4. 114 | Wenn AI Coding zum Problem wird: Token-Limits, Always-on und Death-Spirals
AI-Coding-Tools sind überall. Cursor, GitHub Copilot, Claude Code
– sie versprechen, uns produktiver zu machen, schneller zu coden,
besser zu werden. Aber was, wenn genau das zum Problem wird? Wenn
wir aufhören nachzudenken, weil die KI es ja "schneller kann"?
Wenn simple Tasks plötzlich länger dauern, weil wir verlernen,
selbst zu programmieren?

In dieser Folge sprechen Thomas und Christian über die
Schattenseiten der AI-Coding-Revolution. Es geht um
Abhängigkeiten, die uns nervös machen, Token-Limits, die uns
ausbremsen, und Death Spirals, in denen AI-Agents sich
hoffnungslos verirren. Wir diskutieren, warum KI-generierter Code
oft komplexer ist als nötig, wie "always-on"-Zwänge unseren
Workflow diktieren, und warum wir manchmal das Gefühl haben, dass
niemand mehr wirklich cared – weil man den AI-Code sofort
erkennt.

Aber es geht auch um die großen Fragen: Ist das ein
Paradigmenwechsel oder nur ein fancy Autocomplete? Verlieren wir
den Spaß am Programmieren, wenn die KI die Zapfenverbindung
übernimmt und wir nur noch Spax-Schrauben reindrehen? Und was
passiert eigentlich mit uns als Entwickler:innen, wenn die
Orgaebene noch mehr Druck macht, weil "die KI macht's doch
schneller"?

Real Talk ohne Hype – über das nützlichste Tech-Tool seit
langem und seine versteckten Kosten.

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OpenAI: Why Language Models Hallucinate:
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Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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