andrena entwickelt

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andrena entwickelt episodes

  • KI & Security - Herausforderung oder Lösung?

    Die Entwicklung rast: Agentic Coding, Harness-Engineering, immer leistungsstärkere Modelle in stetig kleiner werdenden Abständen… Soweit die gute Nachricht. Die Schlechte: Mit der Leistungsstärke entstehen auch neue Gefahren. Modelle entkommen ihren Sandboxen, es wird sehr einfach, Schwachstellen in anderer Leute Code zu finden und sofort auszunutzen, und auch die KI selbst bietet neue Angriffsvektoren. Wie können wir als Softwareentwickler*innen da den Überblick behalten?

    Mit unseren Gästen Kai (von der Secorvo Security Consulting GmbH) und Sebastian diskutieren wir in der heutigen Folge, welche Risiken und natürlich auch welche Möglichkeiten und Verbesserungen der Einsatz von KI im Softwareentwicklungsprozess bietet. Welche Hebel haben wir und wie können wir sie nutzen?

    Ressourcen

    Alles, was in der Folge zur Sprache kam, zum Nachlesen. Die Abschnitte folgen dem

    Gesprächsverlauf. Links geprüft am 28.08.2026.

    Das Grundmuster: die Lethal Trifecta

    Simon Willison: „The lethal trifecta for AI agents“

    https://simonwillison.net/2025/Jun/16/the-lethal-trifecta/
    Wo ein Agent gleichzeitig Zugriff auf private Daten, auf fremde Inhalte und auf einen Weg nach außen hat, ist der Datenabfluss eine Frage der Zeit — der Begriff, mit dem Sebastian die Risiken einsortiert hat.

    GitGuardian: State of Secrets Sprawl 2026

    https://www.gitguardian.com/state-of-secrets-sprawl-report-2026
    Die jährliche Auswertung, wie viele Zugangsdaten öffentlich auf Code-Plattformen landen — der Normalfall hinter dem Bild vom Key, den ein Agent ins GitHub legt.

    Tempo: wie schnell Schwachstellen heute ausgenutzt werden

    Zero Day Clock

    https://zerodayclock.com/
    Live-Dashboard zur Zeitspanne zwischen der Veröffentlichung einer Schwachstelle und ihrer Ausnutzung, gespeist aus zehn Quellen — von zwei Jahren im Median 2018 auf heute Stunden.

    VulnCheck: „State of Exploitation 2026“

    https://www.vulncheck.com/blog/state-of-exploitation-2026
    Die nüchterne Gegenrechnung aus derselben Datenwelt, die die Zuspitzung dämpft.

    Chancen: KI findet Schwachstellen

    Anthropic Frontier Red Team: „Assessing Claude Mythos Preview's cybersecurity capabilities“

    https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/
    Das Modell, das Anthropic zuerst nur an ausgewählte Organisationen ausgeliefert hat — hier steht, was es gefunden hat, darunter der 27 Jahre alte Bug in OpenBSD.

    Anthropic: „Project Glasswing — an initial update“

    https://www.anthropic.com/research/glasswing-initial-update
    Zwischenstand nach einem Monat, mit den Zahlen zu Firefox und Linux-Kernel.

    Anthropic: Dashboard zur koordinierten Offenlegung

    https://red.anthropic.com/2026/cvd/
    Welche Funde gemeldet, bestätigt und behoben wurden — laufend fortgeschrieben.

    Vorfälle: wenn der Agent tut, was niemand wollte

    PocketOS: ein Agent löscht die Produktionsdatenbank in neun Sekunden

    https://zenity.io/blog/current-events/ai-agent-database-deletion-pocketos
    Die Analyse des Vorfalls vom April 2026, bei dem das Löschverbot im Systemprompt stand und trotzdem nach neun Sekunden alle Daten samt Backups weg waren.

    Hugging Face: Offenlegung des Sicherheitsvorfalls, Juli 2026

    https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026
    Die Sicht der angegriffenen Seite: Ein fremdes Agentensystem dringt in die Produktionsinfrastruktur ein, entdeckt wird es erst Tage später.

    OpenAI und Hugging Face: erste gemeinsame Meldung

    https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
    Die Einordnung vom Juli, mit der OpenAI offenlegt, dass die Angreifer die eigenen Testmodelle waren.

    Black Hat USA 2026: „The ‚Breaking‘ News: The OpenAI–Hugging Face Incident“

    https://youtu.be/87DyyMV0kCY
    Der Mitschnitt des Vortrags vom 6. August: Eric Wallace und Michael Dalton von OpenAI rekonstruieren den Ablauf aus erster Hand — das schwarze Brett im internen Paketmanager, die beiden Zero-Days, die Rückkehr der Agenten zwei Tage nach dem Aufräumen. Vierzig Minuten, sehenswert, und die Grundlage für den Nachtrag am Ende der Folge. Erschienen nach der Aufnahme.

    OpenAI: „The Hugging Face incident and the road ahead“

    https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/
    Der ausführliche technische Bericht vom August, der den Ablauf rekonstruiert — inklusive der Artifactory-Schwachstelle, über die die Modelle ins Internet kamen, und der Frage, warum die Schutzmechanismen versagt haben. Erschienen nach der Aufnahme.

    Cloud Security Alliance: „The Benchmark That Broke Containment“

    https://labs.cloudsecurityalliance.org/research/csa-research-note-openai-model-sandbox-escape-huggingface-br/
    Warum das kein Amoklauf war, sondern ein Modell, das seine Aufgabe zu wörtlich genommen hat.

    Simon Willison: „OpenAI's accidental cyberattack against Hugging Face“

    https://simonwillison.net/2026/Jul/22/openai-cyberattack/
    Die kürzeste verständliche Zusammenfassung des Vorfalls.

    Anthropic: „Investigating three real-world incidents in our cybersecurity evaluations“

    https://www.anthropic.com/news/investigating-incidents-cybersecurity-evals
    Die Meldung vom 30. Juli 2026, auf die Sebastian anspielt: In drei Fällen verließ ein Modell die Evaluationsumgebung und griff auf Produktivsysteme fremder Organisationen zu — zwei der Betroffenen hatten davon nichts bemerkt.

    Anthropic: die erste berichtete KI-orchestrierte Spionagekampagne, November 2025

    https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage
    Der Fall mit tatsächlich böser Absicht dahinter — ein Agent greift viele Ziele gleichzeitig an, in einem Tempo, das eine menschliche Gruppe nicht erreicht.
    Unabhängig katalogisiert bei MITRE ATT&CK: https://attack.mitre.org/campaigns/C0062/

    Warum das passiert: Kontext statt Trennung von Code und Daten

    OWASP: GenAI LLM Top 10 2026

    https://genai.owasp.org/resource/owasp-genai-llm-top-10-2026/
    Die am 3. August 2026 freigegebene Fassung — Prompt Injection steht unverändert auf Platz 1, „Excessive Agency“ rückt von Platz 6 auf Platz 3 vor.
    Projektseite mit allen Fassungen: https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/

    Loren Kohnfelder: „Role confusion — one more reason we can't trust LLMs“

    https://designingsecuresoftware.com/writings/role-confusion/
    Der begriffliche Kern von Kais Punkt: Was bei SQL Injection die Trennung von Code und Daten war, gibt es beim Sprachmodell nicht mehr — es sieht nur Kontext.
    Ausführliche Fassung mit Beispielen: https://role-confusion.github.io/

    OpenAI: „The Instruction Hierarchy“

    https://openai.com/index/the-instruction-hierarchy/
    Der Versuch der Hersteller, die fehlende Trennung durch eine Rangordnung der Anweisungen zu ersetzen — und damit zugleich das Eingeständnis, dass es keine Trennung gibt.

    Invariant Labs: ein öffentliches Issue genügt

    https://invariantlabs.ai/blog/mcp-github-vulnerability
    Wie ein Agent über den offiziellen GitHub-MCP-Server private Daten preisgibt, ohne dass irgendetwas kompromittiert wurde — genau das Szenario „kümmere dich um dieses Issue“.

    Zscaler ThreatLabz: präparierte Webseiten, die KI-Agenten steuern

    https://www.zscaler.com/blogs/security-research/indirect-prompt-injection-web-content-targets-ai-agents
    Dokumentationsseiten für Bibliotheken, die es nicht gibt — der Beleg dafür, dass auch Recherche und Doku-Lektüre Kontext einschleusen.

    Eingrenzen: Isolation, Monitoring, Least Privilege

    NIST: „Mathematical Proof Supports Transition to a Continuous-Monitor-and-Update Security Model for AI Systems“

    https://www.nist.gov/news-events/news/2026/06/nist-mathematical-proof-supports-transition-continuous-monitor-and-update
    Die Begründung dafür, nicht allein auf Prävention zu setzen, sondern auf Erkennung und Reaktion.
    Zugrunde liegendes Paper: Apostol Vassilev, Robust AI Security and Alignment: A Sisyphean Endeavor?, IEEE Security & Privacy, Mai 2026 · https://doi.org/10.1109/MSEC.2026.3678214

    BSI und ANSSI: Empfehlungen für den Einsatz von KI-Programmierassistenten

    https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/EN/BSI/KI/ANSSI_BSI_AI_Coding_Assistants.pdf
    Die behördliche Handreichung zu Sandboxing, Berechtigungen und Umgang mit Zugangsdaten — deutsch und französisch abgestimmt.

    Prüfen: Review Fatigue und was den Menschen ersetzt

    Daniel Stenberg: „The end of the curl bug-bounty“

    https://daniel.haxx.se/blog/2026/01/26/the-end-of-the-curl-bug-bounty/
    Der Maintainer stellt Ende Januar 2026 das Bug-Bounty-Programm ein, weil die Bestätigungsquote der Meldungen unter fünf Prozent gefallen war.

    Daniel Stenberg: „High-Quality Chaos“

    https://daniel.haxx.se/blog/2026/04/22/high-quality-chaos/
    Drei Monate später die Kehrtwende: ohne Geld im Spiel steigt die Qualität wieder auf das Niveau von vor der KI — bei weiter wachsender Menge.

    Linus Torvalds: die Sicherheitsliste des Linux-Kernels ist „almost entirely unmanageable“

    https://www.theregister.com/security/2026/05/18/linus-torvalds-says-ai-powered-bug-hunters-have-made-linux-security-mailing-list-almost-entirely-unmanageable/5241633
    Was passiert, wenn alle dieselben Werkzeuge über denselben Code laufen lassen — und warum das Projekt den Prozess geändert hat statt mehr Leute zu suchen.

    Veracode: GenAI Code Security Update, Frühjahr 2026

    https://www.veracode.com/blog/spring-2026-genai-code-security/
    Wie sicher der Code ist, den Modelle schreiben, wenn man sie nicht ausdrücklich darum bittet — die Messgrundlage für alles, was danach geprüft werden muss.

    Off-by-1 Labs (1Password): „Frontier Models' Vulnerability Patches are Often F.L.A.W.E.D.“

    https://1password.com/files/resources/frontier-models-vulnerability-patches-flawed.pdf
    Dasselbe eine Stufe weiter: Claude Opus 4.8 und ChatGPT 5.5 schreiben in 6.080 Durchläufen Patches für sechs frische CVEs. Sauber geschlossen ist die Lücke in 26 Prozent der Fälle, gar nicht geschlossen in gut der Hälfte, und 4,5 Prozent der Patches bringen eine neue Schwachstelle mit. Am schlechtesten schneiden die Modelle ab, wenn der Auftrag eine plausible, aber falsche Lösungsrichtung nennt — dann fällt die Quote auf 15 Prozent, gegenüber 50 Prozent ganz ohne Vorgabe.

    Supply Chain: Slopsquatting und Abhängigkeiten

    Cloud Security Alliance: „Slopsquatting“

    https://labs.cloudsecurityalliance.org/research/csa-research-note-slopsquatting-ai-supply-chain-20260419-csa/
    Angreifer registrieren die Paketnamen, die Modelle sich ausdenken — reproduzierbar genug, dass sich das Warten darauf lohnt.

    GitHub: warum Dependabot jetzt drei Tage wartet

    https://github.blog/security/supply-chain-security/the-case-for-a-cooldown-why-dependabot-now-waits-before-issuing-version-updates/
    Der „Package Cooldown“, seit Juli 2026 Voreinstellung — die Gegenmaßnahme, die frisch veröffentlichte Pakete erst einmal liegen lässt.
    Ankündigung: https://github.blog/changelog/2026-07-14-dependabot-version-updates-introduce-default-package-cooldown/

    nx / „s1ngularity“

    https://www.stepsecurity.io/blog/supply-chain-security-alert-popular-nx-build-system-package-compromised-with-data-stealing-malware
    Schadsoftware, die die installierten KI-Assistenten der Opfer benutzt, um deren Rechner nach Zugangsdaten zu durchsuchen.
    Auswertung der abgeflossenen Zugangsdaten: https://blog.gitguardian.com/the-nx-s1ngularity-attack-inside-the-credential-leak/

    Modelllandschaft: wer hat welche Fähigkeiten in der Hand

    Arena: LLM Leaderboard

    https://arena.ai/leaderboard/text
    Der laufende Vergleich zwischen kommerziellen und offenen Modellen — die Datengrundlage für die Frage, wie weit offene Modelle den geschlossenen hinterherlaufen.

    Zum Weiterarbeiten — die Empfehlung aus der Folge

    OWASP: „Secure Coding with AI“ Cheat Sheet

    https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Secure_Coding_with_AI_Cheat_Sheet.html
    Der praktischste Einstieg, ausdrücklich für agentische Werkzeuge geschrieben.
    Schwesterdokumente: AI Agent Security · Prompt Injection Prevention · MCP Security

    OWASP AISVS 1.0

    https://github.com/OWASP/AISVS · PDF
    Prüfbare Anforderungen statt Risikoliste — besonders Anhang C, „AI-Assisted Secure Coding“, der Coding, Review und Prozess als Kontrollen mit Prüfstufen beschreibt.

    OWASP: Top 10 für agentische Anwendungen (2026)

    https://genai.owasp.org/resource/owasp-top-10-for-agentic-applications-for-2026/
    Die Schwesterliste zur LLM-Top-10, zugeschnitten auf Agenten mit Werkzeugzugriff.

    OWASP: AI Security Solutions Landscape

    https://genai.owasp.org/initiatives/ai-security-solutions/
    Die Werkzeugübersicht, die Kai erwähnt: offene und kommerzielle Lösungen, nach Phase im Lebenszyklus sortiert.
    Aktuelle Ausgabe für agentische Systeme: https://genai.owasp.org/resource/ai-security-solutions-landscape-for-agentic-ai-q2-2026/

    OWASP: LLM AI Security & Governance Checklist

    https://genai.owasp.org/resource/llm-applications-cybersecurity-and-governance-checklist-english/
    Für alle, die Einsatzkriterien in einer Organisation festschreiben müssen — Sebastians letzter Punkt im Fazit.

    Über den Gastgeber

    Daniel ist Softwareentwickler bei andrena.

    1 hr 3 min
  • KI-gestützte Migration
    Erfahrungen mit KI-Agenten in der Softwareentwicklung

    Legacy-Software ist in vielen Unternehmen ein Problem. Oft sind die Aufwände für eine Migration zu hoch, aber die Wartung und das Hinzufügen von neuen Features wird zunehmend aufwendiger. Können wir hier KI nutzen, um die Geschwindigkeit zu erhöhen und das noch vor einigen Jahren Unmögliche möglich zu machen?

    Jochen und Florian haben sich in der letzten Zeit mit Agentic Software Engineering in diesem Kontext beschäftigt und berichten von ihren Erfahrungen.

    Wir sprechen über das High-Level Vorgehen bei einer Migration, Kontextmanagement, Security & Sandboxing, Kosten …

    Ressourcen

    Andrena Angebot zur Software Migration: https://www.andrena.de/leistungen/technische-migration

    Blogbeitrag von Jochen und Florian: https://www.andrena.de/blog/technische-migration-mit-ki
    Erwähnter Artikel "The lethal trifecta": https://simonwillison.net/2025/Jun/16/the-lethal-trifecta/

    Über den Gastgeber

    Daniel ist Softwareentwickler bei andrena.

    Feedback

    Verbesserungsvorschläge, Themenwünsche sowie Lob und Kritik könnt ihr uns gerne über [email protected] mitteilen.

    56 min
  • Cloud-Migration in der Praxis
    Cloud-Migration, Dev-Ops, Cloud-Services und unsere Erfahrungen dazu
    Beschreibung

    Heute sind Fabian und Thorsten zu Gast bei andrena entwickelt und diskutieren mit uns über das Thema Migration von Software-Produkten in die Cloud. Wir erfahren, wie man einen Prototypen online bekommen kann und dabei direkt auf eine Cloud-Lösung zu setzen. Auch sprechen wir über Hyper-Scaler und ihre europäischen Alternativen, diskutieren, welche Rolle Dev-Ops spielt und warum und wie sich der Weg in die Cloud lohnt.

    Resourcen
    • "Cloud-Migration/Transformation: Verbessern, nicht nur verlagern": https://www.andrena.de/leistungen/cloud
      • Über die Gastgeber

      Andreas und Daniel sind Softwareentwickler bei andrena.

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      Verbesserungsvorschläge, Themenwünsche sowie Lob und Kritik könnt ihr uns gerne über [email protected] mitteilen.

      57 min
    • Produktentwicklung mit generativer KI
      Probleme und Lösungen bei der Verwendung von generativer KI in Softwareprodukten
      Künstliche Intelligenz ist mittlerweile fester Bestandteil vieler Softwareprodukte. So weit so bekannt. Aber was bedeutet das für mein eigenes Produkt, wie verbinde ich das mit den komplexen generativen KI-Modellen? Welche Möglichkeiten ergeben sich durch den Einsatz dieser Modelle und was für Hindernisse und Schwierigkeiten entstehen dabei im Entwicklungsprozess? Und wie kann ich mein Produkt schlussendlich überhaupt testen? In unserer heutigen Folge ist Axinja, Softwareentwicklerin und KI-Beauftragte bei andrena, zu Gast und diskutiert mit den Gastgebern Andreas und Thomas über die Fragen, Probleme und Lösungswege bei der Produktentwicklung mit generativer KI.
      31 min
    • Cyber-Physical Systems
      Agile Ansätze in der hardwarenahen Softwareentwicklung
      Beschreibung

      Heute sind Johannes und Robin zu Gast bei andrena entwickelt und sprechen mit uns über Cyber-Physical Systems. Agile Praktiken sind keineswegs nur in der Software anwendbar - mit verschiedenen Anpassungen kann man sie auch in der Verbindung mit Hardware nutzen, um die Feedbackzyklen klein zu halten und kontinuierlich Inkremente liefern zu können.

      Resourcen
      • Blogpost "Kann man Cyber-Physical-Systems agil entwickeln?": https://www.andrena.de/blog/artikel/kann-man-cyber-physical-systems-smart-products-agil-entwickeln-und-wenn-ja-wie
        • Über die Gastgeber

        Daniel und Thomas sind Softwareentwickler bei andrena.

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        Verbesserungsvorschläge, Themenwünsche sowie Lob und Kritik könnt ihr uns gerne über [email protected] mitteilen.

        42 min
      • Cyber Resilience Act (CRA)
        Was bedeutet die EU-Verordnung für die Softwareentwicklung?
        Beschreibung

        Am 11. Dezember 2024 ist der Cyber Resilience Act in Kraft getreten. Diese EU-Verordnung hat ein hehres Ziel und will Softwareprodukte in der EU sicherer machen. Aber was heißt das konkret für unsere tägliche Arbeit in der Softwareentwicklung? Welche neuen Anforderungen kommen auf Teams, Unternehmen und Produkte zu? Jetzt und in Zukunft? Das besprechen unsere Kollegen und Gastgeber Max und Andi mit ihrem Gast, Dr. Sebastian Frühling.

        Ressourcen
        • BSI zur CRA: https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Unternehmen-und-Organisationen/Informationen-und-Empfehlungen/Cyber_Resilience_Act/cyber_resilience_act_node.html
        • NIS-2: https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Regulierte-Wirtschaft/NIS-2-regulierte-Unternehmen/nis-2-regulierte-unternehmen_node.html
        • EU-Seite zur CRA: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:32024R2847
        • ENISA-Seite zur Meldung von Schwachstellen: https://www.enisa.europa.eu/topics/vulnerability-disclosure
          • Genannte (OSS) Tools
          • https://github.com/renovatebot/renovate
          • https://github.com/spotbugs/spotbugs (Nachfolger von Findbugs)
          • https://cyclonedx.org/
          • https://github.com/aquasecurity/trivy
            • Wichtige Termine des CRA
            • 11. Dezember 2024: CRA ist in Kraft getreten
            • 11. September 2026: Meldepflicht für Schwachstellen und Sicherheitsvorfälle
            • 11. September 2027: Alle CRA-Anforderungen müssen eingehalten werden
              • Frühere Folgen mit verwandten Themen
              • "Du kommst hier nicht rein - oder doch?" mit Thorsten und Florian

                • https://www.andrena.de/alle-episoden-andrena-podcast

                Über die Gastgeber

                Max ist seit über 10 Jahren bei andrena als Agile Software Engineer. Die wechselnden Einsatzfelder in Kundenprojekten bieten ihm immer wieder die Chance, neue Themen und Technologien kennenzulernen. Das Interesse an Weiterentwicklung und Austausch lebt er bei unserem Podcast.

                Andi ist seit über 5 Jahren bei andrena als Agile Software Engineer. Ergänzend zu seinen Einsätzen in Kundenprojekten arbeitet er sich gerne in neue Programmiersprachen und Technologien ein und hört gerne Talks von Tech-Konferenzen und Podcasts.

                Beim "andrena entwickelt" kann er interessante Impulse von Kolleg(inn)en mitnehmen, von ihnen lernen und etwas an die Community zurückgeben.

                Feedback

                Verbesserungsvorschläge, Themenwünsche sowie Lob und Kritik könnt ihr uns gerne über [email protected] mitteilen.

                51 min
              • Softwarequalität
                Warum der Begriff so schwer zu fassen ist
                Beschreibung

                Heute sind Sabine und Stefan zu Gast bei andrena entwickelt und diskutieren mit uns über das Thema Softwarequalität. Wieso liegt uns das Thema am Herzen und was bringt uns hochqualitative Software eigentlich? In welche Bereiche kann man die Qualität unterteilen? Kann man Qualität mittels Metriken messen? Und wie relevant ist das Thema im Kontext von AI und "Wegwerfsoftware" noch?

                Ressourcen
                • Conways Law: https://de.wikipedia.org/wiki/GesetzvonConway
                • Blogpost "Der Nutzen von Qualitätsmetriken": https://www.andrena.de/blog/artikel/der-nutzen-von-qualitaetsmetriken
                • Blogpost "Der ewige Streit um Softwarequalität": https://www.andrena.de/blog/artikel/der-ewige-streit-um-softwarequalitaet

                  • Frühere Folgen mit verwandten Themen

                  • "Warum ist Code so schwer zu verstehen" mit Stefan & Peter

                    • https://www.andrena.de/alle-episoden-andrena-podcast

                    Über die Gastgeber

                    Daniel und Max sind Softwareentwickler bei andrena.

                    Feedback

                    Verbesserungsvorschläge, Themenwünsche sowie Lob und Kritik könnt ihr uns gerne über [email protected] mitteilen.

                    36 min
                  • Technical Coaching
                    Wie man Wissen weitergibt
                    Beschreibung

                    Heute ist André zu Gast bei andrena entwickelt und steht uns Rede und Antwort zum Thema Technical Coaching, wozu er bei andrena einige Jahre lang Erfahrung sammeln konnte. Wir erfahren, warum Lernen und Coachen keine Selbstläufer sind und welche Methoden hilfreich sind, um effektiv Wissen zu teilen. Auch hören wir, wie man diese Methoden in den Arbeitsalltag integriert und ob es eigentlich Spaß macht, Technical Coach zu sein.

                    Ressourcen
                    • Webseite mit Ideen für Learning Hours, 4C-Activities, und mehr Informationen zu den Events der Samman Society, z.B. einem regelmäßigen Open Space: https://sammancoaching.org/
                    • Was ist ein Technical Coach? https://sammancoaching.org/reference/technical_coach_definition.html
                    • Emily Bache, "Technical Agile Coaching with the Samman method" (2021), ISBN 9789198676907
                    • Sharon L. Bowman, "Training From the Back of the Room!: 65 Ways to Step Aside and Let Them Learn", dpunkt.verlag (2021), ISBN Print: 978-3-86490-808-
                    • Technical Coaching Angebote von andrena: https://www.andrena.de/leistungen/technical-coaching

                      • Frühere Folgen mit verwandten Themen

                      • "Programmieren im Duett" mit Anne & Jan
                      • "Warum ist Code so schwer zu verstehen" mit Stefan & Peter

                        • https://www.andrena.de/alle-episoden-andrena-podcast

                        Über die Gastgeber

                        Daniel und Max sind Softwareentwickler bei andrena.

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                        42 min
                      • Frontend ohne Framework
                        Nativ, nicht naiv
                        Beschreibung

                        Kann man ein Webfrontend heute noch sinnvoll ohne eines der großen Frameworks wie Angular entwickeln? Jan hat in seinem aktuellen Projekt AngularJs abgelöst. Sie verwenden im Projekt verschiedene Libraries, um Dependency Injection usw. zu ermöglichen, ohne sich dabei abhängig von einem großen Framework zu machen.

                        Wie sie es angestellt haben, was die Beweggründe waren und ob dieser Ansatz für jedes Webfrontend-Projekt sinnvoll ist, besprechen wir mit ihm.

                        Ressourcen

                        Blogartikel von Jan zu Frontend ohne Frameworks: https://www.andrena.de/blog/artikel/frontend-ohne-framework-nativ-nicht-naiv

                        Über die Gastgeber

                        Andi und Daniel sind Softwareentwickler bei andrena objects.

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                        53 min
                      • Warum ist Code so schwer zu verstehen?
                        Entwickeln in hirngerechten Happen
                        Beschreibung

                        Max und Daniel unterhalten sich mit Peter und Stefan darüber, warum Code so schwer zu verstehen ist. Wenn es darum geht, lesbaren Code zu erzeugen, arbeiten wir fast immer mit Best Practices. Aber was genau macht diese Praktiken zu den Besten? Warum ist der Code damit so viel leichter zu verstehen als beim Einfach-so-herunter-Programmieren?

                        Um das Rätsel zu lösen, stellen wir ein Modell vor, wie das Gehirn die Informationen verarbeitet, mit denen wir es füttern. Und was wir daraus für die Softwareentwicklung lernen können.

                        Ressourcen

                        Vortrag von Peter und Stefan beim Objekt Forum Mannheim

                        https://www.youtube.com/watch?v=VjiTlZpszYU

                        Über die Gastgeber

                        Max und Daniel sind Softwareentwickler bei andrena objects.

                        Feedback

                        Verbesserungsvorschläge, Themenwünsche sowie Lob und Kritik könnt ihr uns gerne über [email protected] mitteilen.

                        44 min

                      About andrena entwickelt

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                      Willkommen bei „andrena entwickelt“, unserem Podcast von Entwickler*innen für Entwickler*innen. Hier geht es um Erfahrungen aus dem IT-Berufsalltag in realen Software-Projekten: Techniken, Methoden, Programmiersprachen, Frameworks, Tools – was verwenden wir, was funktioniert in unseren Teams, wo haben wir dazu gelernt, wo lagen die Deltas zwischen Theorie und Praxis? Und welche Themen treiben uns aktuell um?

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