Im vierten Teil unserer KI-Serie beleuchtet Fabian Roth mit beiden Hosts Stefan Gross und Patrick von Berg, was man unter „Agenten“ im Kontext generativer KI eigentlich versteht und wie sie sich von klassischen Chatbots unterscheiden.

Fabian erklärt dabei zunächst, wie Agenten auf LLMs durch „Tool Use“ bzw. Skills erweitern, um Aktionen ausführen können, z.B. Websuchen, Datei-Analysen oder das Anstoßen deterministischer Systeme. Dabei gehen wir auch auf die Themen Kontextfenster und Orchestrierung ein. also wie ein „Hauptagent“ Aufgaben an Subagenten verteilt, ähnlich wie ein Projektmanagement-Setup. Abschließend betrachten wir Chancen und Risiken, insbesondere im regulierten Banken-Umfeld. Die Quintessenz: Agenten sind mächtige Werkzeuge, die klare Berechtigungen und kontrollierte Einsatzszenarien brauchen.

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Legacy-Code ist oft ein Albtraum: Alte Technologien wie Java 8 laufen am Ende aus, APIs werden nicht mehr unterstützt, und der Code ist kaum noch wartbar. Jan und Tristan berichten aus der Praxis: Wir haben ein Projekt seit 2006 und jetzt müssen wir ein Refactoring durchführen. Wie schaffen wir das ohne den Business-Flow zu stören?

In dieser Folge erfahrt ihr:

👉 Warum Refactoring oft keine Option, sondern Pflicht ist: Unterstützungsauslauf von Java-Versionen und API-Updates erzwingen oft Strukturänderungen.

👉 Strategien für das Refactoring: Wie man „Big-Bang-Migration" vermeidet und stattdessen schrittweise mit Facades und Adaptern vorgeht.

👉 Die Rolle von AI & LLMs: Wie KI beim Verstehen von „God Classes" hilft (aber Vorsicht ist geboten).

👉 Kundenkommunikation: Wie man dem Stakeholder die Kosten für Refactoring klar machen kann (und warum es Geld spart).

👉 Onboarding & Tests: Die Herausforderung neuer Entwickler in altem Code und die Notwendigkeit von Unit-Tests.

Wichtige Links & Ressourcen:

📚 Empfohlenes Buch: Working Efficiently with Legacy Code (https://www.oreilly.com/library/view/working-effectively-with/0131177052/)

🎙️ Vorfolge: Folge Dezember 2024 über technische Schulden (mit Ben & Michi Heck) – lohnt sich als Vorab-Info!

Timestamps:

0:07 Einführung in Refactoring

1:48 Herausforderungen im Legacy-Code

4:05 Technische Schulden und ihre Auswirkungen

7:38 Refactoring und Kundenkommunikation

10:27 Vertrauen und Kundenbeziehungen

13:09 Strategien zur Refactoring-Kontrolle

15:33 Der Einsatz von KI im Refactoring

19:30 Integration neuer Entwickler

25:21 Akzeptanzkriterien und Teamintegration

29:50 Abschluss und Ausblick

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Im dritten Teil unserer KI-Serie werfen wir einen Blick auf aktuelle Entwicklungen, wie sie Benjamin Tenke auf der “AI Engineer” Konferenz in London erlebt hat. KI wird in vielen Unternehmen aktiv genutzt, was u.a. zu dem Problem führt, dass Teams ihren eigenen Code nicht mehr richtig durchblicken. Um dem entgegen zu wirken gibt es verschiedene praktische Ansätze:

• interne Anwendungen mit KI entwickeln, um in „low risk“-Szenarien Erfahrung zu sammeln
• robuste Feedback-Loops (Tests, Linting, Vier-Augen-Prinzip)
• effektive Agenten-Loops (z.B. „Ralph Wiggum Loops“, wo der Kontext nach jedem Schritt zurückgesetzt wird)
• dialogbasiertes Requirements Engineering, bei dem die KI kritisch nachfragt („Grill-Me“-Ansatz)

Zusätzlich schneiden wir Themen wie “Spec Driven Development”, “Enterprise-Architekturen und KI” und die Zukunft von Junior Entwickler:innen an.

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In Teil zwei unserer Mini-Serie zum Thema KI erörtern Stefan Gross und Benjamin Tenke, ob und wie KI auch in Legacy-Projekten effektiv eingesetzt werden kann. Benjamin erklärt das Konzept des "Context Engineering" und betonen die Wichtigkeit einer strukturierten Herangehensweise mit Research, Planung und Implementierung (RPI-Loop). Ein weitere zentraler Punkt von Context Engineering ist das effektive Management des Context Windows bei KI-Assistenten, z.B. durch Verdichtung. Dabei hat sich eine Nutzung von nur etwa 40 Prozent als optimal herausgestellt. Die beiden diskutieren auch kurz ähnliche Ansätze wie Spec-Driven Development. Sie schließen mit der Feststellung, dass das kritische Denken nicht an die KI ausgelagert werden sollte – die KI bleibt ein Werkzeug, das menschliches Denken verstärkt, aber nicht ersetzt.

Links und Quellen:
Jake NationsVibe Coding Our Way to Disaster

https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/sdd-3-tools.html

https://github.com/humanlayer/12-factor-agents

"Understanding Spec-Driven Development" von Brigitta Böckel

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In dieser Folge von Coffee Code & Consult tauchen wir tief in die Welt des Model Context Protocol (MCP) ein und starten damit in eine kurze Reihe von Folgen rund um KI. MCP fungiert als "USB-Stecker" für KI-Agenten, der einen strukturierten Zugang zu IT-Systemen und Datenquellen definiert. Warum dieser de facto Standard gerade jetzt so wichtig für Entwickler und Architekten ist erklärt Experte Benjamin Tenke.

Wir zeigen, warum MCP die notwendige Brücke zwischen LLMs und Unternehmenssoftware schlägt, diskutieren konkrete Use Cases und widmen uns den kritischen Erfolgsfaktoren für den Enterprise-Einsatz: Wie sicher ist die Anbindung externer Server? Was muss bei Skalierung, OAuth und dem Schutz vor Prompt Injection beachtet werden? Ein essentieller Überblick für alle, die KI professionell in bestehende IT-Landschaften integrieren wollen.

Links:

• MCP Developers Summit (YouTube)
• AI Engineer (YouTube)
• MCP Documentation (Anthropic)
• MCP Intro und Advanced Kurs (Anthropic)

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In dieser Episode sprechen Victoria und Hendrik darüber, wie das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz (BFSG) den Entwicklungsprozess von Software beeinflusst. Sie teilen ihre Erfahrungen, wie sie Barrierefreiheit nicht nur als technischen Aspekt, sondern auch als organisatorischen Wandel in ihre Projekte integriert haben.

Die Folge beleuchtet:

• Die praktischen Aspekte des BFSG
• Tipps für die Umsetzung von Barrierefreiheit in agilen Teams
• Erkenntnisse aus User-Tests, die das Bewusstsein für Barrierefreiheit schärfen

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Künstliche Intelligenz ist im Bankensektor schon ein Schlagwort – aber wie weit sind die Kreditabteilungen wirklich vorangekommen?

In dieser Episode von Coffee, Code & Consult spricht Host Udo Güngerich mit Sven Dost, Senior Manager bei der Cofinpro AG, über die Cofinpro-Studie über KI im Kreditgeschäft, in der mehr als 100 Entscheider deutscher Banken befragt wurden.

Gemeinsam decken sie den echten Reifegrad deutscher Banken auf – warum Universalbanken tendenziell weiter sind als Sparkassen oder Genossenschaftsbanken und warum die Eigenwahrnehmung der Realität oft nicht stand hält. Sie beleuchten die größten Bremsklötze: fehlende Datenqualität, Silo-Strukturen und mangelndes Know-How, und zeigen auf, warum eine übergeordnete KI-Strategie unerlässlich ist.

Darüber hinaus gehen sie in die Praxis: Wie können Kreditprozesse – von der Umsatzdatenanalyse bis zur automatischen Auslesung von Grundbuchauszügen – durch KI effizienter gestaltet werden? Sven erklärt, warum ein „Fail-Fast“-Ansatz beim Prototyping entscheidend ist, wie man Use-Cases von der Idee zur produktiven Lösung überführt und welche Vorteile sich für die Cost-Income-Ratio und die Time-to-Market ergeben.

Ein praxisnaher, datenbasierter Einblick, der zeigt, wo die Branche steht, welche Schritte sinnvoll sind und warum klein starten oft der Schlüssel zum langfristigen Erfolg ist.

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In dieser Folge von Coffee, Code and Consult dreht sich alles um Designsysteme – mit Special Guest Mandy Urban von VisualVest. Mandy gibt spannende Einblicke in die Entwicklung eines eigenen Designsystems: von den Vorteilen wie Einheitlichkeit und Wiederverwendbarkeit (u.a. hinsichtlich Barrierefreiheit) bis hin zu den Herausforderungen bei Spezialfällen wie dem Datepicker. Gemeinsam sprechen wir darüber, wann Eigenentwicklungen sinnvoller sind als fertige Systeme, wie man ein Designsystem erfolgreich im Unternehmen etabliert und was dabei organisatorisch zu beachten ist. Ein Muss für alle, die mehr über die Praxis hinter Designsystemen erfahren wollen!

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In dieser Folge von Coffee, Code and Consult sprechen Hendrik und Stefan über das Konzept von Clean Code. Sie analysieren, warum lesbarer und wartbarer Code wichtig ist und wie dieser durch gängige Praktiken wie Design-Patterns, Pair Programming oder Linter-Regeln  gefördert werden kann. Ein wichtiger Schluss daraus ist, dass Clean Code kein festes Regelwerk ist, sondern eine Sammlung bewährter Prinzipien und Werkzeuge, die helfen können, technische Schulden zu vermeiden und effizientes Arbeiten zu ermöglichen. Anschließend erörtern sie Argumente, um Clean-Code-Initiativen gegenüber Stakeholdern zu rechtfertigen.

Abschließend diskutieren sie die Problematik, dass es in Projekten kein einheitliches Bild von Clean Code gibt, da es stark von persönliche Vorlieben, berufliche Sozialisierung und individuelle Erfahrungen geprägt ist.

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In dieser Episode von Coffee, Code & Consult spricht Host Benjamin Tenke mit Sarah Menz über ein zentrales Thema in der agilen Softwareentwicklung: Requirements Engineering. Wie stellt man sicher, dass Anforderungen klar, präzise und umsetzbar formuliert sind? Welche Herausforderungen gibt es in der Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Product Ownern und Stakeholdern? Und wie lassen sich klassische Methoden des Requirements Engineering in agile Frameworks integrieren?

Sarah teilt ihre Erfahrungen aus der Praxis und gibt wertvolle Tipps, um Missverständnisse zu vermeiden, Erwartungen richtig zu managen und eine solide Grundlage für erfolgreiche Softwareprojekte zu schaffen.

Hört rein und erfahrt, wie durch gutes Requirements Engineering aus vagen Ideen klare Anforderungen werden! 🚀

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