Vibe Coding – nur ein neues Buzzword oder wirklich der nächste große Shift in der Softwareentwicklung? Ausgelöst durch einen viel diskutierten X-Post von Andrej Karpathy (Ex-Tesla AI-Chef, heute Director of AI bei OpenAI), nehmen wir den Begriff in dieser Folge mal ordentlich auseinander: Was steckt wirklich dahinter? Warum reden plötzlich alle darüber, und was hat das Ganze mit Tools wie Cursor, Codium Windsurf oder Super Whisper zu tun?

Wir sprechen offen darüber, wie wir selbst Vibe Coding einsetzen – wo es uns weiterhilft, wann es frustriert, und welche Rolle unsere Erfahrung im Prompt-Schreiben dabei spielt. Ist dieser freiere Ansatz wirklich die Zukunft, besonders für MVPs und schnelle Brainstorming-Phasen? Oder braucht es dafür doch Senior-Erfahrung, um das Maximum rauszuholen?

Auch spannend: Was bedeutet das für den Jobmarkt? Müssen wir überhaupt noch coden? Oder wird das Verstehen und Lesen von Code der neue Skill to have? Wir diskutieren, warum Codequalität vielleicht endlich wichtiger wird – auch für Nicht-Devs – und ob AI-basierte Code Reviews wie von Cursor dabei helfen können, den Überblick zu behalten.

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Diskussion zum Tweet: https://alexp.pl/2025/02/19/vibe-coding.html
Y Combinator Talk zu Vibe Coding: https://www.youtube.com/watch?v=IACHfKmZMr8
Alex App: https://alexcodes.app/
Cursor: https://www.cursor.com/
Super Whisper : https://superwhisper.com/
Nick Craux zu AI fürs Coding: https://www.youtube.com/watch?v=VC2b7wMfalI
TikToks Trae: https://www.trae.ai/

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Automatisierung ist großartig – besonders, wenn sie uns Entwickler:innen nervige Alltagsaufgaben abnimmt. Aber was passiert, wenn KI nicht nur unsere Skripte schreibt, sondern auch die Einstiegsjobs wegrationalisiert? 🤔

In dieser Episode sprechen Thomas und Christian darüber, wie sie LLMs wie ChatGPT nutzen, um sich das Leben als Dev einfacher zu machen. Wir diskutieren über kleine Automatisierungen, Skripte und die Frage, ob das Junior-Entwickler:innen den Einstieg in die Branche erschwert.

Außerdem werfen wir einen Blick auf ein Video von TypeRanch, das sich genau mit dieser Problematik beschäftigt: Wird es durch KI schwieriger, als Junior einen Job zu finden? Welche Skills werden wichtiger?

Zum Abschluss gibt’s ein Update zum aktuellen Jobmarkt – sowohl für Festangestellte als auch für Freelancer – und wir gehen auf euer Feedback zu den letzten Folgen ein!

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• SkriptKit – Automatisierung mit kleinen Skripten: https://github.com/johnlindquist/kit/discussions
• RayCast – Productivity-Tool für Mac-User: https://www.raycast.com/
• TypeRanch Video zur Junior Dev Pipeline: https://www.youtube.com/watch?v=biUFnS7r55c

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Cross-Plattform Entwicklung – für viele ein Reizthema, besonders in nativen Entwickler-Communities. Auch wir waren lange skeptisch, ob Cross-Plattform-Entwicklung wirklich eine brauchbare Lösung ist. Doch wir haben unsere Meinung geändert. In dieser Episode sprechen wir darüber und vor allem warum Kotlin Multi Platform (KMP) uns positiv überrascht hat und welche Herausforderungen es dennoch mit sich bringt.

Aber Cross-Plattform ist mehr als nur ein technisches Thema – es ist auch eine Frage des Mindsets. Oft fühlen sich native Entwickler:innen durch solche Technologien bedroht. Wie können wir als Community zusammenarbeiten, anstatt uns gegenseitig auszubremsen? Und wie können wir die Einstiegshürden für Cross-Plattform-Tools senken?

All das und mehr gibt’s in dieser Folge!

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Flutter

Kotlin Multiplatform (KMP)

Compose Multiplatform

Skip.tools

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Warum ist es manchmal so schwer, als Entwickler:in mit Nicht-Entwickler:innen zu kommunizieren? Ob mit Product Ownern, Stakeholdern oder anderen Teams – Missverständnisse sind quasi vorprogrammiert. Wir sprechen über typische Stolpersteine: Tech-Sprech, Over-Engineering in Diskussionen oder das berühmte „Es funktioniert halt nicht“.

Welche Gewohnheiten von Entwickler:innen führen zu Kommunikationsproblemen? Und – viel wichtiger – wie können wir das besser machen? Wir diskutieren Strategien, um Brücken zwischen Code und Business zu bauen, ohne die eine oder andere Seite zu frustrieren.

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Große Sprachmodelle (LLMs) lokal ausführen – das klingt erstmal nach einer Menge technischer Hürden. Aber wie schwer ist es wirklich? In dieser Folge teilt Thomas seine ersten Erfahrungen mit lokalen LLMs, was gut lief, wo es gehakt hat und welche Learnings er dabei mitgenommen hat.

Wir sind keine LLM-Profis, aber mit ein bisschen Experimentierfreude kann man schnell ein besseres Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen dieser Modelle entwickeln. Warum sollte man LLMs überhaupt lokal laufen lassen? Welche Vorteile bringt das – und wo liegen die Hürden? Thomas gibt außerdem ein paar praktische Tipps, um den Einstieg so einfach wie möglich zu gestalten.

Perfekt für alle, die sich in das Thema einarbeiten wollen, ohne gleich ein Rechenzentrum im Keller zu brauchen!

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MIT Playlist (LLMs & AI):

https://www.youtube.com/watch?v=ErnWZxJovaM&list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&index=2

Langchain – Framework für LLMs:

https://www.langchain.com/

Ollama – Lokale LLMs leicht gemacht:

https://ollama.com/

Llama – Open-Source LLMs von Meta:

https://www.llama.com/

Deepseek R1 auf dem Raspberry Pi:

https://www.youtube.com/watch?v=o1sN1lB76EA

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Warum scheitert Dokumentation so oft daran, wirklich hilfreich zu sein? Was sollte dokumentiert werden, warum ist das überhaupt nötig und wie macht man es richtig? Es geht um die großen und kleinen Hürden im Alltag – von ADRs über Readmes bis zu Dokumentations-Tools und dem ewigen Konflikt zwischen IDE-Nähe und veralteten Prozessen.

Wir sprechen über Onboarding, Tests als Doku und ob wir Doku selbst nicht auch wie Code behandeln können.

Zusätzlich werfen wir einen Blick auf Workflows abseits von Best Practices, die Rolle von geschlossenen Systemen mit Interfaces und die Verantwortung, die bei jedem Teammitglied liegt, damit Dokumentation aktuell bleibt. Mit einem pragmatischen Fokus gehen wir der Frage nach, wie wir aus der Theorie endlich Praxis machen können – ohne dass die Infos im Slack-Chaos oder in längst vergessenen Markdown-Files verschwinden.

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Was haben ein eigenes Modelabel, Daimler und eine selbst entwickelte Game-Engine gemeinsam? Ganz klar – Kai Niklas! In dieser Folge tauchen wir tief in die Welt der Computergrafik ein. Kai, Dozent, Entwickler und Berater für OpenGL, nimmt uns mit auf seine spannende Reise von den ersten Pixeln bis zur Entwicklung seiner eigenen Game-Engine „Simple Balance“.

Wir sprechen über die Grundlagen von OpenGL, warum Computergrafik fasziniert und ob man wirklich ein Mathe-Genie sein muss, um damit durchzustarten. Kai teilt Einblicke in die Shader-Pipeline, erklärt den Unterschied zwischen WebGL, Vulkan und DirectX und gibt wertvolle Tipps für alle, die sich in die Welt der Grafikkarten und Shading-Techniken wagen wollen.

Natürlich werfen wir auch einen Blick in die Zukunft der Computergrafik und diskutieren, wie AI und AR die Branche verändern. Und wer weiß – vielleicht inspiriert euch diese Folge ja, selbst eine Engine zu schreiben!

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Unser Gast Kai Niklas:

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• OpenGL Tutorials: https://www.opengl-tutorial.org/

• The cherno: https://www.youtube.com/@TheCherno

• Khronos Group: https://www.khronos.org/

• Simple Balance Game: https://store.steampowered.com/app/1719480/The_Simple_Balance

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In dieser Folge werfen wir einen ehrlichen Blick zurück auf unser Jahr 2024 – was lief gut, was hätte besser laufen können und welche Learnings nehmen wir daraus mit? Manche Ziele haben wir souverän erreicht, bei anderen mussten wir feststellen: Das war vielleicht nicht die beste Idee.

Ein großes Thema: persönliche Grenzen und Fokuszeiten. Wie schwer ist es, diese einzuhalten, und wie kann man sich im hektischen Alltag bewusst Zeit für sich und wichtige Projekte freihalten?

Natürlich blicken wir auch nach vorne – 2025 steht vor der Tür, und wir planen u.a. einen Vortrag und wollen verstärkt eigene Projekte in Angriff nehmen. Wie bereiten wir uns darauf vor?

Freut euch auf eine offene und reflektierte Episode – kein Blatt vor den Mund, aber viele Erkenntnisse im Gepäck!

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Wie sieht der perfekte Arbeitsplatz für Entwickler:innen aus? Klar, ein Laptop reicht oft aus – aber wenn wir ehrlich sind, macht uns ein gut ausgestatteter Schreibtisch das Leben doch deutlich einfacher. In dieser Folge werfen wir einen Blick auf die kleinen und großen Dinge, die 8 Stunden vorm Rechner angenehmer gestalten.

Von externen Bildschirmen und ergonomischen Stühlen bis hin zu unerwarteten Helfern wie Küchentimern oder gemütlichen Accessoires: Wir teilen, was für uns wirklich einen Unterschied macht. Und falls du viel unterwegs bist – wir haben auch Tipps für dich, wie du dir das Arbeiten auf Reisen angenehmer gestalten kannst.

Hast du deinen Lieblingsgegenstand fürs Büro schon gefunden? Lass dich inspirieren und vielleicht findest du neue Ideen, um deinen Arbeitsplatz nicht nur produktiver, sondern auch wohnlicher zu gestalten.

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Heute werfen wir einen Blick auf den GitHub Octoverse Report 2024 und analysieren, welche Programmiersprachen und Communities in der Entwicklerwelt aktuell am stärksten wachsen. Welche Faktoren tragen zu diesen Entwicklungen bei, und was bedeuten sie für die Zukunft der Softwareentwicklung?

Im zweiten Teil der Episode sprechen wir über die verschiedenen Möglichkeiten, Software effizient zu hosten. Von klassischen Ansätzen wie VServern und GitHub Pages bis hin zu modernen Cloud-Lösungen wie Firebase und Vercel vergleichen wir Vor- und Nachteile. Dabei gehen wir der Frage nach, ob die neuesten Technologien wirklich immer die beste Wahl sind – oder ob es auch einfachere und günstigere Alternativen gibt.

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- Octoverse Report: ⁠https://octoverse.github.com/⁠

- DevJob Analyse: ⁠https://www.devjobsscanner.com/blog/top-8-most-demanded-programming-languages/⁠

- DHH leaving the cloud:⁠ https://world.hey.com/dhh/we-have-left-the-cloud-251760fb⁠

- Serverless was a mistake: ⁠https://www.youtube.com/watch?v=qQk94CjRvIs

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