My Coding Zone - Dev Podcast Archiv
34 Episoden
34 Minuten
KI-Agenten können inzwischen selbstständig deinen Computer bedienen, Programme steuern und komplexe Aufgaben erledigen. Aber brauchen wir in Zukunft überhaupt noch klassische Benutzeroberflächen? In dieser Podcastfolge von My Coding Zone diskutieren Gregor und Florian über Computer Use, ChatGPT Work, Claude Cowork und die Zukunft der Softwareentwicklung.
Gregor berichtet von seinen praktischen Erfahrungen mit KI-Agenten. Er hat ChatGPT Work eingesetzt, um aufwendige Hotelrecherchen mit individuellen Anforderungen durchzuführen und sogar die Einstellungen seiner Kamerasoftware automatisch optimieren zu lassen. Dabei zeigt sich, wie beeindruckend die Möglichkeiten bereits sind, aber auch, wo Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Kontrolle noch Probleme bereiten.
Doch die eigentlich spannende Frage geht viel weiter: Was bedeutet Computer Use für uns Softwareentwickler? Wenn KI-Agenten Anwendungen eigenständig bedienen können, müssen wir Software dann künftig anders entwickeln? Werden Schnittstellen wie MCP und WebMCP wichtiger als klassische grafische Benutzeroberflächen?
Gemeinsam diskutieren wir, welche Rolle APIs, MCP-Server und agentengerechte Softwarearchitekturen künftig spielen könnten. Außerdem sprechen wir über Sicherheitsrisiken, Berechtigungen, Datenschutz und die Frage, wie viel Kontrolle wir KI-Agenten tatsächlich überlassen sollten.
In dieser Folge erfährst Du:
- Was Computer Use heute bereits ermöglicht und wo die Grenzen liegen
- Wie Gregor KI-Agenten für Hotelbuchungen und Desktop-Anwendungen einsetzt
- Warum MCP und agentengerechte Schnittstellen für Entwickler immer wichtiger werden könnten
- Ob klassische Benutzeroberflächen in Zukunft noch notwendig sind
- Welche Sicherheitsrisiken entstehen, wenn KI-Agenten eigenständig auf Computern arbeiten
- Wie KI-Agenten unseren Umgang mit Software langfristig verändern könnten
Jetzt interessiert uns Deine Meinung: Würdest Du einem KI-Agenten die vollständige Kontrolle über Deinen Computer geben? Und glaubst Du, dass klassische Benutzeroberflächen langfristig an Bedeutung verlieren? Schreib uns Deine Meinung in die Kommentare!
#ComputerUse #KIAgenten #Softwareentwicklung
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Gregor berichtet von seinen praktischen Erfahrungen mit KI-Agenten. Er hat ChatGPT Work eingesetzt, um aufwendige Hotelrecherchen mit individuellen Anforderungen durchzuführen und sogar die Einstellungen seiner Kamerasoftware automatisch optimieren zu lassen. Dabei zeigt sich, wie beeindruckend die Möglichkeiten bereits sind, aber auch, wo Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Kontrolle noch Probleme bereiten.
Doch die eigentlich spannende Frage geht viel weiter: Was bedeutet Computer Use für uns Softwareentwickler? Wenn KI-Agenten Anwendungen eigenständig bedienen können, müssen wir Software dann künftig anders entwickeln? Werden Schnittstellen wie MCP und WebMCP wichtiger als klassische grafische Benutzeroberflächen?
Gemeinsam diskutieren wir, welche Rolle APIs, MCP-Server und agentengerechte Softwarearchitekturen künftig spielen könnten. Außerdem sprechen wir über Sicherheitsrisiken, Berechtigungen, Datenschutz und die Frage, wie viel Kontrolle wir KI-Agenten tatsächlich überlassen sollten.
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- Was Computer Use heute bereits ermöglicht und wo die Grenzen liegen
- Wie Gregor KI-Agenten für Hotelbuchungen und Desktop-Anwendungen einsetzt
- Warum MCP und agentengerechte Schnittstellen für Entwickler immer wichtiger werden könnten
- Ob klassische Benutzeroberflächen in Zukunft noch notwendig sind
- Welche Sicherheitsrisiken entstehen, wenn KI-Agenten eigenständig auf Computern arbeiten
- Wie KI-Agenten unseren Umgang mit Software langfristig verändern könnten
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36 Minuten
Claude Opus Qualität ohne teure GPU? Leistungsfähige lokale KI könnte schon bald auf gewöhnlichen CPUs laufen. Brauchen wir dann überhaupt noch teure Grafikkarten für unsere LLMs? Und lohnt es sich heute noch, mehrere Tausend Euro in eigene KI-Hardware zu investieren?
In dieser Folge von My Coding Zone diskutieren Gregor und Florian, warum sich die Welt der lokalen Sprachmodelle gerade fundamental verändern könnte. Neue Modellarchitekturen, effizientere Berechnungen und intelligente Speicherverwaltung machen es zunehmend möglich, leistungsfähige KI auch ohne spezialisierte GPU-Hardware auszuführen.
Wir sprechen über Modelle wie Qwen und Google Gemma, über das Potenzial von KI auf normalen CPUs und darüber, ob lokale LLMs in Zukunft sogar an die Qualität von Spitzenmodellen wie Claude Opus heranreichen könnten.
Das erwartet dich in dieser Podcastfolge:
Warum teure GPUs für lokale KI möglicherweise bald weniger wichtig werden
Wie Mixture of Experts, Quantisierung und Sparse Attention den Rechenaufwand großer Sprachmodelle reduzieren
Welche Rolle CPU Optimierungen, SIMD, Arbeitsspeicher und Speicherbandbreite spielen
Warum Open Source LLMs wie Qwen und Gemma für Entwickler immer interessanter werden
Was lokale KI für AI Coding, Coding Agents, Datenschutz und den Einsatz in Unternehmen bedeutet
Warum Cloud KI, lokale Modelle und hybride KI Architekturen künftig zusammenspielen könnten
Welche wirtschaftlichen Folgen diese Entwicklung für NVIDIA, OpenAI, Anthropic und andere KI Anbieter haben könnte
Wir diskutieren außerdem, ob wir uns in einer KI Blase befinden und warum die immer höheren Investitionen in noch größere Sprachmodelle wirtschaftlich an ihre Grenzen stoßen könnten.
Dabei unterscheiden wir zwischen dem heutigen Stand der Technik und unserer Prognose für die kommenden Jahre. Denn auch wenn lokale LLMs immer leistungsfähiger werden, sind Modelle mit vollständiger Opus Qualität auf gewöhnlichen CPUs noch keine Selbstverständlichkeit.
Jetzt interessiert uns deine Meinung:
Würdest du heute noch 3.000 bis 4.000 Euro für einen leistungsfähigen lokalen KI Rechner ausgeben? Oder glaubst du, dass wir schon bald vergleichbare KI Leistung auf gewöhnlichen CPUs nutzen können?
Schreib deine Einschätzung in die Kommentare!
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Wir sprechen über Modelle wie Qwen und Google Gemma, über das Potenzial von KI auf normalen CPUs und darüber, ob lokale LLMs in Zukunft sogar an die Qualität von Spitzenmodellen wie Claude Opus heranreichen könnten.
Das erwartet dich in dieser Podcastfolge:
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Wie Mixture of Experts, Quantisierung und Sparse Attention den Rechenaufwand großer Sprachmodelle reduzieren
Welche Rolle CPU Optimierungen, SIMD, Arbeitsspeicher und Speicherbandbreite spielen
Warum Open Source LLMs wie Qwen und Gemma für Entwickler immer interessanter werden
Was lokale KI für AI Coding, Coding Agents, Datenschutz und den Einsatz in Unternehmen bedeutet
Warum Cloud KI, lokale Modelle und hybride KI Architekturen künftig zusammenspielen könnten
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Wir diskutieren außerdem, ob wir uns in einer KI Blase befinden und warum die immer höheren Investitionen in noch größere Sprachmodelle wirtschaftlich an ihre Grenzen stoßen könnten.
Dabei unterscheiden wir zwischen dem heutigen Stand der Technik und unserer Prognose für die kommenden Jahre. Denn auch wenn lokale LLMs immer leistungsfähiger werden, sind Modelle mit vollständiger Opus Qualität auf gewöhnlichen CPUs noch keine Selbstverständlichkeit.
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52 Minuten
Kann KI Softwareentwickler wirklich ersetzen? Und wie stark beeinflussen Filme wie Matrix, Terminator, Dune oder Star Trek eigentlich unsere Vorstellung davon, was künstliche Intelligenz heute schon kann?
In dieser Folge von My Coding Zone, dem Dev Podcast sprechen Florian Rappl und Gregor Biswanger darüber, wie Science Fiction unser Bild von KI geprägt hat und warum wir aktuelle Entwicklungen rund um generative KI, LLMs und AI Agents teilweise überschätzen.
Dabei geht es nicht nur um Zukunftsszenarien. Wir schauen auch auf die ganz praktische Realität für Softwareentwickler und Unternehmen. Was können moderne KI Systeme wirklich? Wo liegen ihre Grenzen? Wann sind AI Agents sinnvoll? Warum bleiben Kontrolle, Fachwissen und die Überprüfung von KI generiertem Code so wichtig?
Wir sprechen unter anderem über:
Warum Matrix heute plötzlich erstaunlich aktuell wirkt
Wie stark wir menschliche Eigenschaften auf KI Systeme projizieren
Ob KI und AI Agents Softwareentwickler tatsächlich ersetzen können
Warum KI generierter Code weiterhin überprüft werden muss
Welche Rolle Entwickler in einer zunehmend KI gestützten Softwareentwicklung spielen
️ Wann autonome Agents sinnvoll sind und wann klassische Softwareprozesse die bessere Lösung bleiben
Was Matrix, Terminator, Dune, Star Trek und Big Hero 6 über unterschiedliche KI Zukünfte erzählen
Welche Chancen KI beispielsweise in Medizin und Früherkennung bietet
Warum Human in the Loop auch langfristig eine entscheidende Rolle spielen könnte
Weshalb der eigentliche Wert von KI erst durch Fachwissen, Prozesse und konkrete Anwendungsfälle entsteht
Die zentrale Frage dieser Folge lautet deshalb nicht nur, wie leistungsfähig KI noch werden kann. Viel wichtiger ist die Frage, **welche Aufgaben wir an Maschinen abgeben sollten und bei welchen Entscheidungen der Mensch weiterhin unverzichtbar bleibt.**
Wenn du dich mit generativer KI, AI Agents, Softwareentwicklung, LLMs, C#, .NET, JavaScript oder TypeScript beschäftigst, bekommst du in dieser Folge einen technischen und gleichzeitig etwas philosophischeren Reality Check zum aktuellen KI Hype.
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In dieser Folge von My Coding Zone, dem Dev Podcast sprechen Florian Rappl und Gregor Biswanger darüber, wie Science Fiction unser Bild von KI geprägt hat und warum wir aktuelle Entwicklungen rund um generative KI, LLMs und AI Agents teilweise überschätzen.
Dabei geht es nicht nur um Zukunftsszenarien. Wir schauen auch auf die ganz praktische Realität für Softwareentwickler und Unternehmen. Was können moderne KI Systeme wirklich? Wo liegen ihre Grenzen? Wann sind AI Agents sinnvoll? Warum bleiben Kontrolle, Fachwissen und die Überprüfung von KI generiertem Code so wichtig?
Wir sprechen unter anderem über:
Warum Matrix heute plötzlich erstaunlich aktuell wirkt
Wie stark wir menschliche Eigenschaften auf KI Systeme projizieren
Ob KI und AI Agents Softwareentwickler tatsächlich ersetzen können
Warum KI generierter Code weiterhin überprüft werden muss
Welche Rolle Entwickler in einer zunehmend KI gestützten Softwareentwicklung spielen
️ Wann autonome Agents sinnvoll sind und wann klassische Softwareprozesse die bessere Lösung bleiben
Was Matrix, Terminator, Dune, Star Trek und Big Hero 6 über unterschiedliche KI Zukünfte erzählen
Welche Chancen KI beispielsweise in Medizin und Früherkennung bietet
Warum Human in the Loop auch langfristig eine entscheidende Rolle spielen könnte
Weshalb der eigentliche Wert von KI erst durch Fachwissen, Prozesse und konkrete Anwendungsfälle entsteht
Die zentrale Frage dieser Folge lautet deshalb nicht nur, wie leistungsfähig KI noch werden kann. Viel wichtiger ist die Frage, **welche Aufgaben wir an Maschinen abgeben sollten und bei welchen Entscheidungen der Mensch weiterhin unverzichtbar bleibt.**
Wenn du dich mit generativer KI, AI Agents, Softwareentwicklung, LLMs, C#, .NET, JavaScript oder TypeScript beschäftigst, bekommst du in dieser Folge einen technischen und gleichzeitig etwas philosophischeren Reality Check zum aktuellen KI Hype.
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29 Minuten
KI schreibt den Code, KI reviewt ihn und am Ende sind alle Tests grün. Aber heißt das wirklich, dass die Software korrekt ist?
In dieser Folge von "My Coding Zone" diskutieren Florian Rappl und Gregor Biswanger darüber, wie weit wir AI Code Reviews vertrauen können und warum menschliches Verständnis gerade bei KI generiertem Code entscheidend bleibt.
AI Coding Agents können heute Features implementieren, Tests schreiben und Pull Requests analysieren. Doch was passiert, wenn die KI ihren eigenen Code kontrolliert? Und wie verhindern wir, dass Coding Agents und Review Agents gemeinsam eine technisch konsistente, aber fachlich falsche Lösung erzeugen?
Wir sprechen unter anderem über:
AI Code Reviews und spezialisierte Review Agents
Separate Quality Gates für Security, Performance und Codequalität
TDD und Spec Driven Development mit Coding Agents
Warum grüne Tests trotzdem eine falsche Implementierung bestätigen können
Warum das Vier Augen Prinzip bei AI generiertem Code wichtig bleibt
Kognitive Schulden und den Verlust von Architekturverständnis
Warum echte Testdaten besser sind als erfundene Mock Welten
️ Warum Coding Agent und Review Agent getrennt werden sollten
Welche Modelle sich für Planning, Implementierung und Review eignen
Wie AI Repository Wissen und technische Entscheidungen dokumentieren kann
Ein konkretes Praxisbeispiel zeigt, wie eine mit TDD entwickelte Lösung sämtliche Tests bestand und trotzdem mit echten PDF Daten praktisch nicht funktionierte. Genau hier liegt eine der größten Herausforderungen bei AI Coding: Eine KI kann sehr überzeugend wirken, obwohl sie die fachliche Intention längst verlassen hat.
Die zentrale Frage dieser Folge lautet deshalb nicht, ob wir AI für Code Reviews einsetzen sollten. Die Frage ist, wie wir AI Reviews als zusätzliche Qualitätsschicht nutzen, ohne Verantwortung, Expertise und Verständnis über unsere eigene Software abzugeben.
Wie sieht das bei euch aus? Nutzt ihr bereits AI Agents für Code Reviews? Und lasst ihr AI generierten Code zusätzlich von einem Menschen reviewen? Schreibt eure Erfahrungen gerne in die Kommentare.
#AICoding #AICodeReview #Softwareentwicklung #CodingAgents #GenerativeAI
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In dieser Folge von "My Coding Zone" diskutieren Florian Rappl und Gregor Biswanger darüber, wie weit wir AI Code Reviews vertrauen können und warum menschliches Verständnis gerade bei KI generiertem Code entscheidend bleibt.
AI Coding Agents können heute Features implementieren, Tests schreiben und Pull Requests analysieren. Doch was passiert, wenn die KI ihren eigenen Code kontrolliert? Und wie verhindern wir, dass Coding Agents und Review Agents gemeinsam eine technisch konsistente, aber fachlich falsche Lösung erzeugen?
Wir sprechen unter anderem über:
AI Code Reviews und spezialisierte Review Agents
Separate Quality Gates für Security, Performance und Codequalität
TDD und Spec Driven Development mit Coding Agents
Warum grüne Tests trotzdem eine falsche Implementierung bestätigen können
Warum das Vier Augen Prinzip bei AI generiertem Code wichtig bleibt
Kognitive Schulden und den Verlust von Architekturverständnis
Warum echte Testdaten besser sind als erfundene Mock Welten
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Wie AI Repository Wissen und technische Entscheidungen dokumentieren kann
Ein konkretes Praxisbeispiel zeigt, wie eine mit TDD entwickelte Lösung sämtliche Tests bestand und trotzdem mit echten PDF Daten praktisch nicht funktionierte. Genau hier liegt eine der größten Herausforderungen bei AI Coding: Eine KI kann sehr überzeugend wirken, obwohl sie die fachliche Intention längst verlassen hat.
Die zentrale Frage dieser Folge lautet deshalb nicht, ob wir AI für Code Reviews einsetzen sollten. Die Frage ist, wie wir AI Reviews als zusätzliche Qualitätsschicht nutzen, ohne Verantwortung, Expertise und Verständnis über unsere eigene Software abzugeben.
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47 Minuten
AI Coding Agents können längst mehr als nur Code vorschlagen. Doch wie produktiv und sicher ein Agent wirklich arbeitet, hängt nicht nur vom verwendeten LLM ab. Immer wichtiger wird das AI Harness, also die Umgebung aus Tools, Kontext, Berechtigungen und Sicherheitsmechanismen, in der ein Coding Agent arbeitet.
In dieser Folge von "My Coding Zone" Podcast sprechen Florian Rappl und Gregor Biswanger darüber, warum AI Harnesses für moderne Softwareentwicklung zunehmend strategisch relevant werden und weshalb die Frage nach dem besten Sprachmodell allein zu kurz greift.
Wir diskutieren unsere Erfahrungen mit GitHub Copilot, Claude Code und Pi und vergleichen die unterschiedlichen Philosophien hinter diesen Werkzeugen. Dabei geht es nicht nur um Produktivität, sondern auch um Tokenverbrauch, lokale Modelle, Enterprise Governance und die Frage, wie viel Kontrolle ein Entwickler oder Unternehmen über einen AI Coding Agent wirklich haben sollte.
Außerdem sprechen wir darüber, warum starke Modelle vor allem bei Planung und komplexem Reasoning sinnvoll sein können, während kleinere Modelle viele Implementierungsaufgaben übernehmen können.
Ein Schwerpunkt der Folge ist Security. Wie verhindert man, dass sensible Codeteile an ein externes Modell gelangen? Welche Grenzen können direkt im Harness umgesetzt werden? Und warum können Container, Netzwerkregeln und kontrollierte Ausführungsumgebungen in Unternehmen eine stärkere Sicherheitsgrenze darstellen als eine lokale Konfigurationsdatei?
Weitere Themen der Folge:
AI Coding Agents und Agentic Development
AI Harnesses und ihre Rolle im Entwicklungsworkflow
GitHub Copilot, Claude Code und Pi
Security für Coding Agents
Enterprise Governance und sensible Repositories
Container als kontrollierte Ausführungsumgebung
️ Sensitiven Code automatisch vor dem LLM verbergen
Tokenverbrauch und Context Engineering
Lokale Modelle als Alternative und Fallback
️ Planung mit starken Modellen und Umsetzung mit kleineren Modellen
Agenten direkt in Issues, Pull Requests und Entwicklungsprozesse integrieren
AI für Planung, Priorisierung und Aufwandsschätzung nutzen
#AICodingAgents #GenerativeAI #Softwareentwicklung
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In dieser Folge von "My Coding Zone" Podcast sprechen Florian Rappl und Gregor Biswanger darüber, warum AI Harnesses für moderne Softwareentwicklung zunehmend strategisch relevant werden und weshalb die Frage nach dem besten Sprachmodell allein zu kurz greift.
Wir diskutieren unsere Erfahrungen mit GitHub Copilot, Claude Code und Pi und vergleichen die unterschiedlichen Philosophien hinter diesen Werkzeugen. Dabei geht es nicht nur um Produktivität, sondern auch um Tokenverbrauch, lokale Modelle, Enterprise Governance und die Frage, wie viel Kontrolle ein Entwickler oder Unternehmen über einen AI Coding Agent wirklich haben sollte.
Außerdem sprechen wir darüber, warum starke Modelle vor allem bei Planung und komplexem Reasoning sinnvoll sein können, während kleinere Modelle viele Implementierungsaufgaben übernehmen können.
Ein Schwerpunkt der Folge ist Security. Wie verhindert man, dass sensible Codeteile an ein externes Modell gelangen? Welche Grenzen können direkt im Harness umgesetzt werden? Und warum können Container, Netzwerkregeln und kontrollierte Ausführungsumgebungen in Unternehmen eine stärkere Sicherheitsgrenze darstellen als eine lokale Konfigurationsdatei?
Weitere Themen der Folge:
AI Coding Agents und Agentic Development
AI Harnesses und ihre Rolle im Entwicklungsworkflow
GitHub Copilot, Claude Code und Pi
Security für Coding Agents
Enterprise Governance und sensible Repositories
Container als kontrollierte Ausführungsumgebung
️ Sensitiven Code automatisch vor dem LLM verbergen
Tokenverbrauch und Context Engineering
Lokale Modelle als Alternative und Fallback
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AI für Planung, Priorisierung und Aufwandsschätzung nutzen
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33 Minuten
Der Cyber Resilience Act betrifft Softwareentwickler direkter, als viele denken. Ab September 2026 greifen neue Meldepflichten rund um aktiv ausgenutzte Schwachstellen und schwere Sicherheitsvorfälle. Doch was bedeutet das konkret für Entwickler, Softwareteams und Unternehmen?
In dieser Folge von My Coding Zone sprechen Gregor Biswanger und Florian Rappl darüber, welche praktischen Konsequenzen der Cyber Resilience Act für moderne Softwareentwicklung haben kann.
Wir diskutieren unter anderem:
Warum der CRA nicht nur ein Thema für Legal und Compliance ist
Welche Rolle eine Software Bill of Materials, kurz SBOM, spielt
Warum Dependencies und die Software Supply Chain wichtiger werden
Wie Unternehmen mit gemeldeten Vulnerabilities umgehen sollten
Warum ein definierter Security Workflow notwendig wird
Welche Herausforderungen durch Third Party Dependencies entstehen
Was der CRA für Open Source Projekte und deren Maintainer bedeuten kann
Wie KI generierter Code und Vibe Coding zusätzliche Risiken erzeugen können
Welche zwei konkreten Maßnahmen Entwickler bereits heute vorbereiten können
Besonders spannend wird es dort, wo Regulierung auf die Realität moderner Softwareentwicklung trifft. Anwendungen bestehen heute aus zahlreichen Libraries, Frameworks und weiteren Abhängigkeiten. Wird irgendwo in dieser Kette eine Sicherheitslücke entdeckt, müssen Unternehmen zunächst überhaupt wissen, welche ihrer Produkte und Versionen betroffen sind.
Genau deshalb sprechen wir darüber, warum SBOMs, nachvollziehbare Release Prozesse und ein funktionierender Workflow für Vulnerability Reports künftig noch wichtiger werden.
Außerdem diskutieren wir die Auswirkungen auf Open Source. Was passiert, wenn eine kritische Schwachstelle in einer Dependency steckt, der Maintainer aber nicht sofort einen Patch bereitstellen kann? Und was bedeutet es für Open Source Projekte, wenn gleichzeitig immer mehr automatisierte und KI generierte Security Reports entstehen?
Hinweis: Diese Podcastfolge stellt keine Rechtsberatung dar. Wir betrachten den Cyber Resilience Act aus der Perspektive von Softwareentwicklern und diskutieren technische sowie organisatorische Auswirkungen.
Wie gut ist euer Entwicklungsprozess bereits auf Security Reports, SBOMs und Vulnerabilities vorbereitet? Schreibt eure Erfahrungen und Einschätzungen gerne in die Kommentare.
#CyberResilienceAct #Softwareentwicklung #CyberSecurity #DevSecOps #OpenSource
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In dieser Folge von My Coding Zone sprechen Gregor Biswanger und Florian Rappl darüber, welche praktischen Konsequenzen der Cyber Resilience Act für moderne Softwareentwicklung haben kann.
Wir diskutieren unter anderem:
Warum der CRA nicht nur ein Thema für Legal und Compliance ist
Welche Rolle eine Software Bill of Materials, kurz SBOM, spielt
Warum Dependencies und die Software Supply Chain wichtiger werden
Wie Unternehmen mit gemeldeten Vulnerabilities umgehen sollten
Warum ein definierter Security Workflow notwendig wird
Welche Herausforderungen durch Third Party Dependencies entstehen
Was der CRA für Open Source Projekte und deren Maintainer bedeuten kann
Wie KI generierter Code und Vibe Coding zusätzliche Risiken erzeugen können
Welche zwei konkreten Maßnahmen Entwickler bereits heute vorbereiten können
Besonders spannend wird es dort, wo Regulierung auf die Realität moderner Softwareentwicklung trifft. Anwendungen bestehen heute aus zahlreichen Libraries, Frameworks und weiteren Abhängigkeiten. Wird irgendwo in dieser Kette eine Sicherheitslücke entdeckt, müssen Unternehmen zunächst überhaupt wissen, welche ihrer Produkte und Versionen betroffen sind.
Genau deshalb sprechen wir darüber, warum SBOMs, nachvollziehbare Release Prozesse und ein funktionierender Workflow für Vulnerability Reports künftig noch wichtiger werden.
Außerdem diskutieren wir die Auswirkungen auf Open Source. Was passiert, wenn eine kritische Schwachstelle in einer Dependency steckt, der Maintainer aber nicht sofort einen Patch bereitstellen kann? Und was bedeutet es für Open Source Projekte, wenn gleichzeitig immer mehr automatisierte und KI generierte Security Reports entstehen?
Hinweis: Diese Podcastfolge stellt keine Rechtsberatung dar. Wir betrachten den Cyber Resilience Act aus der Perspektive von Softwareentwicklern und diskutieren technische sowie organisatorische Auswirkungen.
Wie gut ist euer Entwicklungsprozess bereits auf Security Reports, SBOMs und Vulnerabilities vorbereitet? Schreibt eure Erfahrungen und Einschätzungen gerne in die Kommentare.
#CyberResilienceAct #Softwareentwicklung #CyberSecurity #DevSecOps #OpenSource
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25 Minuten
KI-Code läuft, die Tests sind grün und trotzdem kann Deine Entwicklerkompetenz leiden. Wenn AI Coding Agents immer mehr planen, implementieren und prüfen, stellt sich eine unbequeme Frage: Verlernst Du durch KI schleichend das Entwickeln?
Gregor und Florian diskutieren in Folge 28, wann KI beim Programmieren wirklich hilft, und wann sie Verständnis, Lernfortschritt und technische Verantwortung ersetzt. Sie vergleichen Vibe Coding, Vise Coding, Agentic Engineering, Guided Coding und Guided Learning und zeigen, warum nicht allein das Tool entscheidet, sondern die Art, wie Du damit arbeitest.
Beim Guided Coding übernimmt die KI weiterhin die Implementierung. Der Entwickler muss anschließend jedoch jede Änderung prüfen, testen und verstehen. Guided Learning dreht dieses Modell um: Die KI wird zum Tutor oder Senior, erklärt den Lösungsweg Schritt für Schritt, implementieren musst Du selbst. Kann dieser Ansatz verhindern, dass Entwickler zwar immer schneller Code produzieren, aber gleichzeitig die Fähigkeit verlieren, ihn zu verstehen, zu debuggen und langfristig zu warten?
Außerdem sprechen Gregor und Florian über Coding Harnesses wie Claude Code und Codex, TDD mit Coding Agents, kleine kontrollierbare Arbeitsschritte, Git-Diffs, Linter, unabhängige Code Reviews mit einem zweiten Agenten und den Einsatz von MCP-Servern. Gregor stellt zudem seinen Lernagenten für GitHub Copilot vor, der bewusst keinen fertigen Code schreiben darf, sondern Wissen vermittelt und den Lernfortschritt überprüft.
Die zentrale Frage dieser Folge: Was bleibt von Deiner Entwicklerkompetenz, wenn KI nicht nur tippt, sondern plant, entscheidet und implementiert und wie nutzt Du Coding Agents, ohne Verständnis und Ownership zu verlieren?
Diese Folge richtet sich an Softwareentwickler, Tech Leads, Architekten und CTOs, die AI Coding Agents produktiv einsetzen wollen, ohne Codeverständnis, Wartbarkeit und technische Verantwortung zu verlieren. Statt KI pauschal zu verteufeln, diskutieren Gregor und Florian, welcher Ansatz für schnelle Prototypen, produktive Software und das Erlernen neuer Technologien geeignet ist.
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37 Minuten
KI schreibt immer mehr Code, doch dadurch verschwindet die Arbeit von Entwicklern nicht. Sie verschiebt sich hin zu Anforderungen, Produktentscheidungen, Qualitätssicherung und technischer Verantwortung. Werden Entwickler damit zunehmend zu Product Ownern? Gregor und Florian diskutieren das Konzept *DevPro*: die Verbindung aus Developer und Product Owner. Dabei geht es um pragmatisches Spec-Driven Development, Vibe Coding und Wise Coding, KI-gestützte Anforderungsanalyse sowie die Frage, wie viel Verantwortung Teams tatsächlich an Coding Agents übertragen können.
Anhand konkreter Praxisbeispiele zeigen sie außerdem, wie KI weit über Codegenerierung hinaus eingesetzt werden kann: zur Klassifikation von Tickets und Issues, für automatische Code Reviews, zur Anomalieerkennung, als Kundenassistent oder als agentischer Workflow mit Tool Calling und GitHub Actions. Florian berichtet unter anderem vom produktiven Einsatz eines lokalen Sprachmodells in einem virtuellen Kraftwerk und erklärt, wann Ollama genügt und wann eine skalierbare Lösung wie vLLM benötigt wird.
Die zentrale Frage dieser Folge:
*Wenn KI die Implementierung und immer mehr Vorarbeit übernimmt, wird der Entwickler dann zum Product Owner, der Anforderungen formuliert, Ergebnisse kontrolliert und die Verantwortung trägt?*
Das erwartet Dich:
* Was hinter dem Begriff DevPro steckt
* Warum Entwickler durch KI mehr Product-Owner-Aufgaben übernehmen
* Wie Spec-Driven Development ohne unnötiges Overengineering funktioniert
* Wie SpecPilot Anforderungen analysiert und gezielte Rückfragen stellt
* Wo sich Vibe Coding und Wise Coding unterscheiden
* Warum die technische Verantwortung weiterhin beim Menschen bleibt
* Wie lokale Sprachmodelle reale Geschäftsprozesse unterstützen
* Wann Ollama ausreicht und wann vLLM sinnvoll wird
* Wie Tool Calling aus einem Sprachmodell einen handlungsfähigen Agenten macht
* Wie GitHub Actions Issues automatisch klassifizieren und Pull Requests vorbereiten können
* Warum KI besonders stark bei Zusammenfassungen, Priorisierung und Vorarbeit ist
* Wie ein KI-Assistent wiederkehrende Kundenfragen und Meetings reduziert
* Weshalb der größte KI-Nutzen häufig rund um den Code entsteht
Florian bringt Erfahrungen aus Solution Architecture, Produktentwicklung, Micro Frontends, C#, JavaScript und TypeScript, High-Performance Computing sowie lokalen Sprachmodellen mit. Gemeinsam sprechen wir nicht nur über neue KI-Tools, sondern über den grundlegenden Wandel der Entwicklerrolle – von der reinen Implementierung hin zur Steuerung, Bewertung und Verantwortung für digitale Produkte.
*Wie hat KI Deine Rolle als Entwickler bereits verändert? Schreibst Du noch hauptsächlich selbst Code oder beschäftigst Du Dich inzwischen stärker mit Anforderungen, Reviews und der Kontrolle erzeugter Lösungen?*
Schreib Deine Erfahrungen in die Kommentare und abonniere den Kanal für weitere Diskussionen über generative KI, Softwarearchitektur, C#, .NET, JavaScript, TypeScript und moderne Entwicklungsworkflows.
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38 Minuten
AI Coding Agents verändern nicht nur, wie wir Code schreiben, sondern auch, wer plant, prüft und am Ende Verantwortung trägt. Brauchen Entwickler deshalb wirklich keine IDE mehr, oder verschiebt sich ihre Arbeit nur von der Implementierung zu Architektur, Kontrolle und Verifikation? Gregor und Florian diskutieren, wann Vibe Coding produktiv ist, wo es bei komplexen Anwendungen gefährlich wird und warum schneller erzeugter Code neue Verification Debt verursachen kann. Außerdem geht es um Tokenlimits und Kosten, Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot, lokale Sprachmodelle, Open Source und anbieterneutrale Entwicklungsworkflows. Die zentrale Frage dieser Folge: Der Coding Agent kann viel „Muskelarbeit“ übernehmen, aber erkennt er auch wenn der gesamte technische Lösungsansatz falsch ist? Das erwartet Dich: - Was AI Coding Agents von Autocomplete und klassischen Chat-Assistenten unterscheidet - Für welche Aufgaben Vibe Coding bereits gut funktioniert - Warum komplexe Geschäftsanwendungen nicht im Blindflug entstehen sollten - Weshalb IDEs für Debugging, Navigation und Verständnis relevant bleiben - Wie durch KI-generierten Code neue Verification Debt entsteht - Warum Tokenlimits und Abomodelle problematische Anreize schaffen können - Welche Rolle lokale Sprachmodelle und Open Source zukünftig spielen - Wie Teams Vendor-Lock-in vermeiden und Repositories anbieterneutral gestalten - Welche Verantwortung Entwickler auch mit leistungsfähigen Agents behalten Florian bringt Erfahrungen aus Solution Architecture, Produktentwicklung, Micro Frontends, C#, JavaScript und TypeScript, High-Performance Computing sowie lokalen Sprachmodellen mit. Gemeinsam sprechen wir nicht nur über einzelne KI-Tools, sondern über den größeren Wandel vom KI-unterstützten Programmieren zum agentisch organisierten Software Engineering. KAPITEL 00:00 Intro00:49 Neustart des Podcasts und neuer Gesprächspartner02:42 Florian Rappel stellt sich vor05:54 „Ich öffne keine IDE mehr“06:52 Vibe Coding: Möglichkeiten, Grenzen und Verantwortung10:58 Coding Agents in Konsole, IDE und Design-Tools12:29 Wenn der Coding Agent den falschen Lösungsweg verfolgt15:06 Tokenlimits, Abonnements und steigende Kosten18:20 GitHub Copilot, Code Completions und Developer Flow20:00 Tokenverbrauch und der „Use it or lose it“-Effekt22:18 Wirtschaftlichkeit und Zukunft der KI-Anbieter23:08 Lokale Modelle und Open Source26:23 Kleinere Spezialmodelle und neue KI-Chips29:44 KI als Bestandteil des Betriebssystems30:48 IntelliCode und lokale Codevervollständigung34:46 Modellflexibilität statt Vendor-Lock-in35:50 Anbieterneutrale Repositories und On-Premises-KI37:12 Fazit und Verabschiedung Welche Aufgaben delegierst Du bereits vollständig an Coding Agents und bei welchen Änderungen öffnest Du bewusst weiterhin die IDE? Schreib Deine Erfahrungen in die Kommentare und abonniere den Kanal für weitere Diskussionen über generative KI, Softwarearchitektur, C#, .NET und moderne Entwicklungsworkflows. Abonniere den Podcast, um keine Folge zu verpassen und wenn dir die Folge hilft, lass gern ein Like da Auch direkt auf: Spotify: https://open.spotify.com/show/0jzKa4DHsB6UGUUmfZpQ90?si=f-Sc1JieRmSYzBiGs2o7Bw RSS-Feed: https://feeds.captivate.fm/my-coding-zone-dev/ Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/my-coding-zone-dev-podcast/id1797964287 Podcast Addict: https://podcastaddict.com/podcast/my-coding-zone-dev-podcast/5703871 Mehr von Gregor Themen & Termine: https://www.meetup.com/my-coding-zone Live dabei sein: https://twitch.tv/GregorBiswanger ️ Vergangene Folgen: https://youtube.com/GregorBiswanger Weiteres von Florian https://www.linkedin.com/in/florian-rappl https://www.my-coding-zone.de Kanalmitglied werden & exklusive Vorteile erhalten: https://www.youtube.com/channel/UCGMA9qDbIQ-EhgLD-ZrsHWw/join #AICodingAgents #AgenticDevelopment #VibeCoding
34 Minuten
Spec-Driven Development: So bleibt GitHub Copilot in deiner Architektur (statt „Code Mirage“). Florian & Gregor (Microsoft MVPs) sprechen darüber, warum „Vibe Coding“ zwar Spaß macht, aber in echten Projekten schnell in Chaos, Duplikate und Architekturbruch kippt. Und wie du mit Spec-Driven Development (SDD) wieder Kontrolle bekommst: Specs Plan Tasks Implement In dieser Folge von „My Coding Zone“ geht’s um ganz praktische Leitplanken für KI-Coding mit GitHub Copilot & Agents: Instruction/Constitution Files, Planning Mode, ADRs/arc42, und warum "zu viel Kontext" die Ergebnisse sogar schlechter machen kann. In dieser Folge:
Spec-Driven Development verständlich erklärt (und warum es gerade jetzt relevant ist) Vibe Coding: wann es ok ist – und wann es in Production gefährlich wird „Code Mirage“: warum du in Bug-Strudeln landest (und wie du rauskommst) GitHub Spec Kit: Templates als Startpunkt für Specs & klare Prozesse Copilot Instruction File + „Constitution“: das Minimum an Regeln, das wirklich hilft Planning Mode (VS Code): erst planen, dann implementieren lassen Context Engineering: warum „mehr Kontext“ nicht automatisch besser ist (Context Bleeding) ADRs & Architekturentscheidungen als KI-Futter (z. B. Cosmos DB vs SQL Server) Praxisbeispiele & Heuristiken (inkl. „Kontextanzeige“-Tipps)
Frage an euch: Arbeitet ihr schon „spec-driven“ mit Copilot/Agents – oder eher freestyle? Was steht bei euch (wenn überhaupt) in der Instruction/Constitution?
Auch direkt auf:
Spotify: https://open.spotify.com/show/0jzKa4D...
RSS-Feed: https://feeds.captivate.fm/my-coding-...
Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast...
Podcast Addict: https://podcastaddict.com/podcast/my-...
Mehr von Gregor
Themen & Termine: https://www.meetup.com/my-coding-zone
Live dabei sein: / gregorbiswanger
️ Vergangene Folgen: / gregorbiswanger
Weiteres von Florian
️ YouTube: / @florianlenz
Meetup: https://www.meetup.com/azure-serverle...
Webseite: https://www.florian-lenz.iohttps://www.my-coding-zone.de
Spec-Driven Development verständlich erklärt (und warum es gerade jetzt relevant ist) Vibe Coding: wann es ok ist – und wann es in Production gefährlich wird „Code Mirage“: warum du in Bug-Strudeln landest (und wie du rauskommst) GitHub Spec Kit: Templates als Startpunkt für Specs & klare Prozesse Copilot Instruction File + „Constitution“: das Minimum an Regeln, das wirklich hilft Planning Mode (VS Code): erst planen, dann implementieren lassen Context Engineering: warum „mehr Kontext“ nicht automatisch besser ist (Context Bleeding) ADRs & Architekturentscheidungen als KI-Futter (z. B. Cosmos DB vs SQL Server) Praxisbeispiele & Heuristiken (inkl. „Kontextanzeige“-Tipps)
Frage an euch: Arbeitet ihr schon „spec-driven“ mit Copilot/Agents – oder eher freestyle? Was steht bei euch (wenn überhaupt) in der Instruction/Constitution?
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44 Minuten
Horrorkunden: So erkennst du toxische Projekte und schützt dich als Dev/Freelancer.
Florian & Gregor (Microsoft MVPs) teilen echte Stories aus Kundenprojekten: Mikromanagement, Kontrolle statt Vertrauen, Prozess-Chaos – und was tun, wenn Rechnungen plötzlich „liegen bleiben“.
In Folge 24 von „My Coding Zone“ sprechen wir darüber, wie Projekte schleichend toxisch werden, welche Red Flags du früh erkennst und wie du dich professionell abgrenzt, ohne deine Lieferfähigkeit zu verlieren.
In dieser Folge:
- Horrorkunden früh erkennen: typische Red Flags im IT-Projekt
- Kontrolle vs. echtes Interesse: wann Nachfragen okay sind (und wann nicht)
- Prozess-Chaos (Scrum/Kanban „irgendwie“): Prioritäten, Erwartungen, Definition of Done
- „Zeig mal im Azure-Portal…“: Transparenz, Doku & warum das schnell zu Mikromanagement kippt
- Zahlungsziele, Rechnungen, Mahnungen: was in der Praxis wirklich hilft
- Anwalt/Gericht: Kosten-Nutzen-Realität (keine Rechtsberatung – nur Erfahrungen)
Frage an euch:
Welche Horrorkunden-Signale habt ihr erlebt – und was hat euch geholfen? Schreibt’s in die Kommentare.
️ Kapitel
00:00 Intro
01:19 Horrorkunden: warum diese Folge
03:02 Ein Projekt startet perfekt – und kippt schleichend
10:53 Prozesschaos: Scrum/Kanban & Prioritätenwechsel
12:43 „Zeig mal Azure…“: Kontrolle vs. Transparenz (Terraform/Bicep)
18:04 Wenn’s toxisch wird: Muster, Druck & Grenzen setzen
24:22 Interesse vs. Misstrauen: Nachfragen richtig einordnen
30:57 Kunde zahlt nicht: Anwalt & Gericht (Realität)
34:52 Rechnungen, Zahlungsziele & Mahnungen
42:30 Eure Stories: Horrorkunden in den Kommentaren
44:54 Outro
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39 Minuten
Nach der Winterpause sind Florian und Gregor zurück, und starten mit einer der wichtigsten Infra-Fragen: Ist Kubernetes bei euch Pflicht oder Overkill?
In Folge 23 vergleichen wir Docker Compose als pragmatischen Sweet Spot mit Managed Container Apps und ordnen ein, wann sich Kubernetes wirklich lohnt. Dabei geht’s um reale Trade-offs: lokales K8s (Dev - Deploy), HA & Resilienz, Autoscaling (KEDA), Cloud-Abstraktionen, Lock-in – plus ein Blick auf Nomad als Alternative. Kurz streifen wir außerdem KI im Dev-Workflow sowie GitHub Actions vs. GitLab CI.
In Folge 23 vergleichen wir Docker Compose als pragmatischen Sweet Spot mit Managed Container Apps und ordnen ein, wann sich Kubernetes wirklich lohnt. Dabei geht’s um reale Trade-offs: lokales K8s (Dev - Deploy), HA & Resilienz, Autoscaling (KEDA), Cloud-Abstraktionen, Lock-in – plus ein Blick auf Nomad als Alternative. Kurz streifen wir außerdem KI im Dev-Workflow sowie GitHub Actions vs. GitLab CI.
37 Minuten
Florian und Gregor nehmen dich mit in die Schattenseiten des Technikhypes. CQRS, Event Sourcing, Domain Driven Design, Microservices, Serverless, KI Agenten, TDD, Scrum – alles klingt nach seniorigem Architekturzauber, bis dein Projekt plötzlich mehr Komplexität als Nutzen produziert. Du erfährst, warum Konferenzen, Blogs und Marketing dir vor allem die glänzenden Seiten verkaufen und wie dich genau das in Overengineering und teure Fehlentscheidungen treibt.
Wir zerlegen mit dir die typischen Denkfehler. Von der Sunk Cost Fallacy, die dich an einer schlechten Technologie festhalten lässt, bis zur Swimmers Body Illusion, bei der du glaubst, mit der richtigen Methode automatisch ein Topteam zu werden. Anhand echter Beispiele aus Kundenprojekten, wie dem Wechsel von Blazor zurück zu Angular oder dem Microservice Traum bei kleinen Teams, zeigen wir, wo diese Patterns sinnvoll sind und ab wann sie dir nur noch Steine in den Weg legen.
Du bekommst konkrete Leitplanken für deinen Alltag als Entwickler. Wie du Anforderungen und Probleme zuerst fachlich scharf bekommst, bevor du Architekturnamen in den Raum wirfst. Wie du Technologien so evaluierst wie Amazon Produkte, mit einem bewussten Blick auf die Bewertungen mit einem Stern. Wie du für CQRS, Event Sourcing, Microservices, Monolith und modularen Monolith prüfst, wann sie wirklich passen und wann sie dir nur mehr Logging, Monitoring und Betriebsaufwand bescheren. Und wie du dir im Team ein kleines Red Team etablierst, das technische Entscheidungen aktiv challengt, statt sie nur abzunicken.
Wir sprechen offen über Dogmen in der Szene. Über Aussagen wie „Ohne TDD bist du kein professioneller Entwickler“ oder „Alles muss Serverless oder Microservice sein“. Du lernst, wie du Vorträge, Bücher, YouTube Tutorials und KI Hype einordnest, anstatt sie als einzige Wahrheit zu schlucken. Wenn du in der nächsten Architekturdiskussion weniger Bauchgefühl und mehr reflektierte Entscheidungskraft willst, ist diese Folge dein Werkzeugkasten gegen Overengineering und hypegetriebene Fehlentscheidungen.
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Wir zerlegen mit dir die typischen Denkfehler. Von der Sunk Cost Fallacy, die dich an einer schlechten Technologie festhalten lässt, bis zur Swimmers Body Illusion, bei der du glaubst, mit der richtigen Methode automatisch ein Topteam zu werden. Anhand echter Beispiele aus Kundenprojekten, wie dem Wechsel von Blazor zurück zu Angular oder dem Microservice Traum bei kleinen Teams, zeigen wir, wo diese Patterns sinnvoll sind und ab wann sie dir nur noch Steine in den Weg legen.
Du bekommst konkrete Leitplanken für deinen Alltag als Entwickler. Wie du Anforderungen und Probleme zuerst fachlich scharf bekommst, bevor du Architekturnamen in den Raum wirfst. Wie du Technologien so evaluierst wie Amazon Produkte, mit einem bewussten Blick auf die Bewertungen mit einem Stern. Wie du für CQRS, Event Sourcing, Microservices, Monolith und modularen Monolith prüfst, wann sie wirklich passen und wann sie dir nur mehr Logging, Monitoring und Betriebsaufwand bescheren. Und wie du dir im Team ein kleines Red Team etablierst, das technische Entscheidungen aktiv challengt, statt sie nur abzunicken.
Wir sprechen offen über Dogmen in der Szene. Über Aussagen wie „Ohne TDD bist du kein professioneller Entwickler“ oder „Alles muss Serverless oder Microservice sein“. Du lernst, wie du Vorträge, Bücher, YouTube Tutorials und KI Hype einordnest, anstatt sie als einzige Wahrheit zu schlucken. Wenn du in der nächsten Architekturdiskussion weniger Bauchgefühl und mehr reflektierte Entscheidungskraft willst, ist diese Folge dein Werkzeugkasten gegen Overengineering und hypegetriebene Fehlentscheidungen.
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37 Minuten
Florian und Gregor zeigen dir, wie dein Unterbewusstsein beim Coden arbeitet und warum Loslassen oft schneller zur Lösung führt. Duschen, Einschlafen, Sport und kleine Umwege werden zu Auslösern für Aha Momente. Du erfährst, was im Kopf passiert und wie du diesen Zustand gezielt herstellst, damit die richtige Idee rechtzeitig kommt.
Gregor nimmt dich mit in die Praxis. Wie beide Gehirnhälften zusammenspielen, wann fokussiertes Denken hilft und wann freies Wandern der Gedanken gebraucht wird. Was im sogenannten Default Mode Network abläuft, warum feste Muster und Attribute deine Suche verengen und wie du Signale erkennst, die dich unbewusst limitieren.
Du bekommst konkrete Taktiken für den Alltag. Wie du eine präzise Ausgangsfrage formulierst und danach bewusst Abstand schaffst, wie kurze Pausen und Bewegung den Schalter umlegen, wie du die Dusche oder die Minute vor dem Einschlafen als Ideenzeiten vorbereitest, warum ein sofort griffbereites Notizsystem Pflicht ist, wie Perspektivwechsel und kleine Experimente Blockaden aufweichen und wie Teamregeln Raum für kreative Lösungen schaffen.
Wir sprechen offen über Scheitern und Entropie, über Emotionen in der Entwicklung, über Pragmatismus statt Dogma und darüber, wie du zwischen Best Practices und deinem Kontext die goldene Mitte findest. Wenn du beim nächsten Bug weniger kämpfen willst und lieber klug loslässt, drück auf Play und nimm einen Werkzeugkasten mit, der dir in Projekten wirklich Zeit spart.
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Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/my-coding-zone-dev-podcast/id1797964287
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Du willst noch mehr? Jeden Freitag um 20:30 Uhr streamt Gregor live auf Twitch, wo er aktuelle Dev-Themen behandelt. Verpasste Folgen findest du auf YouTube.
Themen & Termine: https://www.meetup.com/my-coding-zone
Live dabei sein: https://twitch.tv/GregorBiswanger
️ Vergangene Folgen: https://youtube.com/GregorBiswanger
Weiteres von Florian findest du hier:
️ YouTube: https://www.youtube.com/@FlorianLenz
Meetup: https://www.meetup.com/azure-serverless-koln
Webseite: https://www.florian-lenz.io
https://www.my-coding-zone.de
Kanalmitglied werden und exklusive Vorteile erhalten:
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Gregor nimmt dich mit in die Praxis. Wie beide Gehirnhälften zusammenspielen, wann fokussiertes Denken hilft und wann freies Wandern der Gedanken gebraucht wird. Was im sogenannten Default Mode Network abläuft, warum feste Muster und Attribute deine Suche verengen und wie du Signale erkennst, die dich unbewusst limitieren.
Du bekommst konkrete Taktiken für den Alltag. Wie du eine präzise Ausgangsfrage formulierst und danach bewusst Abstand schaffst, wie kurze Pausen und Bewegung den Schalter umlegen, wie du die Dusche oder die Minute vor dem Einschlafen als Ideenzeiten vorbereitest, warum ein sofort griffbereites Notizsystem Pflicht ist, wie Perspektivwechsel und kleine Experimente Blockaden aufweichen und wie Teamregeln Raum für kreative Lösungen schaffen.
Wir sprechen offen über Scheitern und Entropie, über Emotionen in der Entwicklung, über Pragmatismus statt Dogma und darüber, wie du zwischen Best Practices und deinem Kontext die goldene Mitte findest. Wenn du beim nächsten Bug weniger kämpfen willst und lieber klug loslässt, drück auf Play und nimm einen Werkzeugkasten mit, der dir in Projekten wirklich Zeit spart.
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37 Minuten
In dieser Folge sprechen Florian und Gregor Klartext. Die beiden zerlegen die deutschen Mythen rund um Cloud-Souveränität und zeigen dir, was in der Praxis wirklich zählt. Von den frühen Tagen mit (Windows) Azure bis zur heutigen Cloud-Debatte. Warum die Cloud in Deutschland lange keinen leichten Start hatte. Welche Missverständnisse bis heute für schlechte Entscheidungen sorgen und wie du sie vermeidest.
Gregor und Florian nehmen dich mit in die Praxis. Warum der Patriot Act und der CLOUD Act greifen, selbst wenn die Rechenzentren in Deutschland stehen. Wie ein großer AWS-Ausfall die Abhängigkeiten schonungslos offenlegt. Was On-Premises wirklich kann und wo die Grenzen liegen. Wir sprechen über BSI C5 und DSGVO, über Sicherheitsmodelle und Datenhaltung und darüber, wie viel Kontrolle du tatsächlich hast. Ohne Drama, aber mit klaren Konsequenzen für Budget, Risiko und Verantwortung.
Außerdem zeigen wir die andere Seite. Auch ohne Cloud bist du abhängig von Lieferanten, Updates und komplexen Toolketten. Wir gehen durch Exit-Strategien und Worst-Case-Szenarien, prüfen das Vertrauen in Anbieter, diskutieren Open Source versus proprietäre Lösungen, sprechen über Qualität, Preis und Integration sowie über Microsofts Engagement in Open Source. Am Ende steht keine Ideologie, sondern ein pragmatischer Kompass. Oft ist eine hybride Cloud der vernünftige Weg, der Stabilität, Sicherheit und Kosten in Balance bringt.
Wenn du eine Entscheidung triffst, die morgen noch trägt, hör rein. Spare dir teure Umwege und hol dir Orientierung aus echten Projekten statt aus Hochglanzfolien.
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Außerdem zeigen wir die andere Seite. Auch ohne Cloud bist du abhängig von Lieferanten, Updates und komplexen Toolketten. Wir gehen durch Exit-Strategien und Worst-Case-Szenarien, prüfen das Vertrauen in Anbieter, diskutieren Open Source versus proprietäre Lösungen, sprechen über Qualität, Preis und Integration sowie über Microsofts Engagement in Open Source. Am Ende steht keine Ideologie, sondern ein pragmatischer Kompass. Oft ist eine hybride Cloud der vernünftige Weg, der Stabilität, Sicherheit und Kosten in Balance bringt.
Wenn du eine Entscheidung triffst, die morgen noch trägt, hör rein. Spare dir teure Umwege und hol dir Orientierung aus echten Projekten statt aus Hochglanzfolien.
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