Blog
Gedanken zu AI, Software-Architektur, Dokumentation und der Zukunft der Softwareentwicklung. Ursprünglich auf LinkedIn veröffentlicht.
Choose Your Language, Choose Your Channel Capacity
Go and Rust produce correct AI-generated code faster than JavaScript. Not because they are better languages, but because they have thicker error correction.
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The Correction Radius: When to Stop the Feedback Loop
Your feedback loop has a correction radius. Beyond it, the agent just makes things worse. Small steps are not caution, they are information theory.
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Docs-as-Code Is Now AI Infrastructure
Your LLM assistant starts every session like a new colleague on their first day. Docs-as-Code is no longer a convenience. It is infrastructure. Bausteinsicht is now open source.
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5 Blind Spots in Coding LLMs
Deprecated APIs, domain gaps, cross-file failures, and the meta-gap. What AI-generated tube radios teach us about AI-generated code.
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Purpose vs. Task: Where the Human-Machine Boundary Actually Sits
The LLM does not know why you are building this. Purpose vs. Task: the human-machine boundary is not in the code, it is in the question why.
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Agentic Coding vs. CNC Fräsen
Panel-Diskussion bei betterCode Modern Architecture 2026: CNC-Analogie, Senior/Junior-Produktivität mit KI und autonome Agenten — mit Ingo Eichhorst und Ferdinand Adé.
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Agentic Coding mit Magic Spells: Semantic Anchors
Semantic Anchors sind Begriffe, die Wissensinseln in LLMs aktivieren. "TDD London School" ersetzt 150 Zeilen Prompt — und ist wartbar. Zu Gast beim HMZE Beyond Vibe Coding Podcast.
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Your Compiler Is Shannon's Noiseless Channel
The compiler is Shannon's noiseless channel. Language modifiers like private and final are error correction for LLMs, not just human discipline.
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Your chatbot can run rm -rf. Your linter has no idea.
The Vibe-Coding Risk Radar now has an LLM Runtime Integration modifier. Build-time and runtime risks live in different dimensions.
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I DID it!
Replacing Zoom with a European alternative. A systematic Pugh matrix comparison of 7 video conferencing tools.
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I Inventoried My Entire Apartment with AI
Photo-based inventory with Claude Code: AI recognizes books, games and objects from shelf photos, including vertical spine text.
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The Agent Made Itself Obsolete. That Was Its Best Work.
I produced 32 videos with AI. The agent's best contribution was making itself obsolete by building a fixed workflow.
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Semantic Contracts: When Anchors Are Not Enough
12 Contracts that cover a complete development workflow. Download them into your AGENTS.md.
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Your LLM Will Be Deprecated. What's Your Test Plan?
We built a deterministic evaluation framework for Semantic Anchors. 193 questions, 63 anchors, under $25. No LLM judges another LLM.
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Review the Review: Mini ATAM with a Coding Agent
I asked my coding agent to review its own architecture against quality scenarios. It found three problems I had missed. Mini ATAM with AI.
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arc42: My Cockpit for AI-Generated Code
We spent 30 years begging developers to write documentation. Now AI writes it for free. And we're still staring at the code. arc42 as verification instrument for AI-generated code.
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Closed Loop vs. Open Loop: Why the Feedback Loop Is Everything
Prompting ist offener Regelkreis. Agentic Coding ist geschlossener Regelkreis. Bessere Tests schlagen bessere Prompts.
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Eichhorst's Principle: Shannon's Noisy Channel Applied to LLM Coding
Ein LLM ist ein verrauschter Kanal. Compiler, Tests und Code Review sind die Fehlerkorrektur. Shannon erklärt, warum Agentic Coding funktioniert.
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SOLID: Semantic Anchors Video Series Episode 2
SOLID als Semantic Anchor: Wie fünf Buchstaben ein ganzes Architekturparadigma in LLMs aktivieren.
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Vibe Coding Risk Radar: First Community Contribution
Erster Community-Beitrag zum Vibe-Coding Risk Radar: Maria Virk ergänzt das Framework um neue Perspektiven.
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Show Me the Code: Spec-Driven Development with AI
Spec-Driven Development: PRD, Architektur, Tests, dann Code. Der Workflow für produktionsreife AI-generierte Software.
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Semantic Contracts: Private vs. Public Knowledge
Semantic Contracts erweitern Semantic Anchors um projektspezifisches Wissen. AGENTS.md als Vertrag zwischen Mensch und AI.
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Semantic Anchors Video Series
Neue Video-Serie zu Semantic Anchors: Konzept, Anwendung, Katalog. Auf YouTube und der Semantic Anchors Website.
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The IDE Is Dead
Die klassische IDE verliert ihre Relevanz. AI-Agenten brauchen keine GUI, sie brauchen CLI-Tools und Feedback-Loops.
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Vacuum Cleaner Philosophy: Duck Typing in Real Life
Was Staubsauger-Philosophie mit Duck Typing zu tun hat: Wenn es funktioniert, ist es richtig.
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Socratic Method as a Semantic Anchor
Die Sokratische Methode als Semantic Anchor: LLMs stellen bessere Fragen statt vorschnelle Antworten zu geben.
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Bausteinsicht: Architecture as Code with draw.io
Architektur-Diagramme als Code in draw.io: Versionierbar, diffbar, automatisiert generierbar.
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200 Stars on GitHub in 10 Days
Semantic Anchors erreicht 200 GitHub-Stars in 10 Tagen. Was funktioniert hat und warum.
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200-Line Prompt vs. 5 Words: Why Semantic Anchors Win
Ein 200-Zeilen System-Prompt vs. fünf Wörter mit Semantic Anchors. Weniger ist mehr, wenn die Anker stimmen.
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devcontainer exec claude
Claude Code in einem DevContainer ausführen: Reproduzierbare, isolierte Entwicklungsumgebung für AI-Coding.
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Documentation-as-Code Training with Socreatory
Neues Docs-as-Code Training bei Socreatory: arc42, AsciiDoc, docToolchain, CI/CD-Pipelines für Dokumentation.
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Risk Radar Skills: The Automation Layer
Claude Code Skills automatisieren den Vibe-Coding Risk Radar Workflow: Risikobewertung direkt im Entwicklungsprozess.
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Semantic Anchors Goes Interactive
Die Semantic Anchors Website ist jetzt eine interaktive Web-App mit Suche, Filtern und Qualitätsbewertung.
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Is TLDR a Semantic Anchor?
TLDR als Semantic Anchor getestet: Aktiviert es zuverlässig dasselbe Verhalten in verschiedenen LLMs?
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9 Hours, 65 Images: What I Learned About AI Image Generation
Ein Abend mit der OpenAI API: 65 Bilder generiert, Stile verglichen, Charakter-Konsistenz getestet. Was funktioniert, was nicht.
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Vibe-Coding Risk Radar: MECE Risk Framework for AI-Generated Code
5 Dimensionen, 4 Tiers, konkrete Mitigationsmaßnahmen. Ein Framework zur Risikobewertung von KI-generiertem Code.
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Your Code Is Worthless: What Actually Protects Your Business in the AI Age
AI kann 80% Deines sorgfältig gehüteten Codes in Tagen nachbauen. Was schützt Dein Geschäft wirklich? Network Effects, proprietäre Daten, operative Exzellenz und Kundenvertrauen.
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Can a Raspberry Pi 5 run a local LLM for coding assistance?
Experiment: Kann ein Raspberry Pi 5 lokale LLMs für Coding-Assistenz ausführen? Der Showstopper: 11.000 Token System-Prompt bei 5 tok/s = mehrere Minuten nur für den Input.
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docToolchain rb - Documentation reborn for the AI age
Nach 8 Jahren Docs-as-Code: Dokumentation muss jetzt zwei Zielgruppen bedienen - Menschen UND KI-Systeme. Die Frage ist nicht mehr 'Wie schreiben wir Docs?' sondern 'Wie wird KI unsere Docs lesen?'
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No Person, No Rights, No Responsibility: Why AI Contributors Break Our License System
KI kann rechtlich nichts besitzen. Copyright erfordert menschliche Urheberschaft. Wenn niemand den Code besitzt, bricht das gesamte Lizenz-Framework zusammen.
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5 LLMs tested the new tool. Their verdict is clear.
dacli: Ein CLI-Tool das LLMs strukturierten Zugang zu Dokumentation gibt - wie LSP für Code. Hierarchische Navigation, Relevanz-Suche, programmatische Bearbeitung.
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New Semantic Anchor: Pyramid Principle
Semantic Anchors für effiziente LLM-Kommunikation: Statt langer Erklärungen einfach 'Pyramid Principle' sagen - aktiviert sofort BLUF, SCQ, MECE und mehr.
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Semantic Anchors: Speaking the Same Language as LLMs
Katalog mit 21+ Semantic Anchors für Software-Architektur, Testing, Requirements, Entscheidungsfindung und Dokumentation. Open Source auf GitHub.
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Semantische Anker: Warum 'TDD London School' besseren Code generiert als lange Erklärungen
LLMs machen Pattern-Completion, kein logisches Denken. Etablierte Begriffe wie 'TDD, London School' aktivieren relevante Trainingsmuster besser als lange Erklärungen.
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LLMs sind nicht kreativ - sie kopieren nur!
Thomas Mann hat genau das gemacht, was wir LLMs vorwerfen: Erfahrungen und Geschichten intelligent neu kombiniert. Sollten wir Kreativität neu definieren?
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KI vs. Entwickler - Eine andere Perspektive
'KI halluziniert heute wie verrückt' → 'Entwickler erzeugen Bugs wie verrückt'. Beide Systeme haben Grenzen und produzieren Fehler - warum akzeptieren wir das bei Menschen, aber nicht bei KI?
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Meine alternative Sicht auf KI Modelle
Die Medien haben eine verschobene Sicht: Claude Sonnet übertrifft OpenAI für Software-Entwicklung. Mistral und Black Forest Labs führen Leaderboards an. Europa hat kompetitive KI-Fähigkeiten.
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Claude Code auf dem Raspberry Pi
Claude Code auf dem Raspberry Pi installiert, Netzwerk gescannt, Shelly-Geräte gefunden. Dann eine Debatte über Dämmerungszeiten - Claude hat gewonnen. Ich schulde Claude ein Bier.
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