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Diese Woche geht’s um eine Passkey-Attacke, die harmloser ist, als ihr Name vermuten lässt, Stripes Milliarden-Deal mit Open Router, Mistrals neue Rolle als europäischer Infrastruktur-Anbieter, DeepSeeks radikal modularen Agent-Harness, Cloudflares Browser für AI-Agenten und um die Frage, ob Coding-Interviews wirklich aussterben.

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Dave nimmt sich die sogenannten „Pass-ta-key“-Angriffe vor. Was auf den ersten Blick nach dem Ende von Passkeys klingt, entpuppt sich aber als etwas ganz anderes. Fazit: Passkeys selbst bleiben sicher. Wer tiefer einsteigen will, findet mehr dazu in unserem Deep Dive mit Martina Kraus.

Stripe will das KI-Modell-Gateway Open Router für 7 Milliarden Dollar übernehmen und wir erläutern, warum das eigentlich naheliegend ist. Mistral öffnet sich derweil strategisch: Statt nur eigene Modelle anzubieten, positioniert sich das Unternehmen zunehmend als europäischer Infrastruktur-Anbieter und öffnet gleichzeitig seine Plattform für externe Modelle, den Anfang macht GLM-5.2.

Fabi bringt DeepSeeks neuen Agent-Harness mit, kurz „DeepSeek Harness“. Der Clou daran: Wirklich alles ist ein Plugin, nicht nur Modelle und Tools, sondern auch der Agent-Loop selbst, der bei den meisten anderen Harnessen wie Claude Code oder Codex fest eingebaut ist. Das macht das System extrem flexibel und bringt sogar einen eigenen Plugin-Marktplatz mit. Für wen sich das lohnt und bei wem Convenience wichtiger ist, hört ihr in der Diskussion.

Anschließend geht’s um Kitesurf, Cloudflares neuen Browser, der nicht für Menschen, sondern für AI-Agenten gebaut wurde. Für typische Agenten-Aufgaben wie Screenshots oder HTML-Extraktion braucht der Browser deutlich weniger Speicher und Rechenleistung, kostenlos nutzbar ist er aktuell in der Beta über Cloudflares Browser-Rendering-Produkt.

Zum Abschluss diskutiert die Runde einen Blogpost von start.dev, der behauptet: Coding-Interviews sind nicht so tot wie auf Social Media gerne behauptet wird. Die Crew diskutiert, worum es bei einem Coding-Interview eigentlich geht, welche Aufgabenstellungen dafür geeignet sind und wo der Einsatz von KI sinnvoll ist. Bei Lotum hat sich die Anforderung an neue Entwickler:innen laut Dennis inhaltlich kaum verändert, wohl aber das Framing der Stellenausschreibungen.

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Wie baut man einen Agenten, dem man wirklich Arbeit überlassen kann? In diesem Deep Dive sprechen Jan und Dennis mit Christian Bromann von LangChain darüber, was heute alles dazugehört, wenn man Agents baut, testet, deployt und im Betrieb überwacht.

Christian beschreibt LangChain als ein Toolset, das den gesamten Agent Development Lifecycle abdeckt: vom Bauen über das Testen bis zum Deployen und Monitoren. Angefangen hat alles beim Monitoring, also beim Aufzeichnen aller Schritte, die ein Agent macht. Diese sogenannten Traces sind bis heute die Grundlage für vieles andere. Das Herzstück dahinter ist LangGraph, die Runtime, in der Agents laufen: Man baut einzelne Nodes, legt fest, wie sie durchlaufen werden, und jeder Schritt wird gespeichert. Über Middlewares kann man an jeder Stelle des Ablaufs eingreifen, etwa bevor ein Modell aufgerufen wird oder nachdem ein Tool ein Ergebnis liefert.

Ganz oben steht der Deep Agent, der Sandbox, Sub-Agents und nachladbare Skills mitbringt. Möglich ist das laut Christian erst, weil die Modelle inzwischen klug genug sind, zum Beispiel mehrere Tool-Calls parallel auszuführen.

Wir sprechen auch darüber, wer sich so einen Agenten überhaupt selbst baut, während es Agents doch längst von der Stange gibt. Für wiederkehrende Aufgaben im Unternehmen lohnt sich eine eigene, getunte Umgebung fast immer. Mit Fleet zeigt Christian ein Werkzeug, bei dem selbst nicht-technische Kolleg:innen per Prompt einen Agenten zusammenbauen, indem sie einfach ihre Tools wie E-Mail oder Jira verknüpfen: ein Agent, der Agents baut.

Zum Schluss wagen wir einen Blick in die Glaskugel. Christian sieht großes Potenzial in Open-Weight-Modellen. Statt jeden Monat große Summen an die großen Anbieter zu überweisen, könnten Firmen künftig kleinere, offene Modelle für ihren eigenen Use Case finetunen, auch aus Kostengründen und um die Kontrolle über ihre Daten zu behalten. Ob dieses Kostenargument wirklich trägt, diskutieren Jan und Dennis anschließend munter weiter.

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Diese Woche geht’s um vier Themen: neue Preise und einen kostenlosen Unlimited-Zugang bei ChatGPT, die EU-Kennzeichnungspflicht für AI-Inhalte und was Anthropic damit zu tun hat, ein neues Agent-Tool von Spotify names Xirp und einen Nachtrag zum Hugging-Face-Vorfall von der Black-Hat-Konferenz. Im Detail:

Bei ChatGPT hat sich am Preisgefüge einiges getan: Das günstigste Modell der GPT-5.6-Reihe, Luna, ist über die API jetzt rund 80 % billiger und kostet nur noch 0,20 US-Dollar pro Million Input- und 1,20 US-Dollar pro Million Output-Token. Luna ist außerdem das neue Standardmodell für ChatGPT-Nutzer:innen, die das LLM kostenfrei nutzen, inklusive unbegrenzter Textchats.

Anthropic markiert Claude-Texte künftig mit unsichtbaren Wasserzeichen, Bilder und Dateien mit C2PA-Metadaten. Jan und Dennis diskutieren, wie zuverlässig und aussagekräftig das eigentlich ist. Denn ein Wasserzeichen zeigt nur, dass AI beteiligt war, nicht wie stark. Über Screenshots oder starke Bearbeitung lässt es sich zudem leicht wieder verlieren.

Spotify hat mit Xirp ein neues Tool veröffentlicht, das in die Kategorie Agent-Orchestrierung fällt. Ähnlich wie Conductor oder Superset hilft es dabei, mehrere Coding-Agent-Sessions parallel zu verwalten. Der eigentliche Clou liegt für Jan in der Anbindung an Spotifys eigenes Ökosystem aus Backstage und Portal: Xirp bringt den Agents automatisch Kontext aus dem internen Software-Katalog mit und spielt Wissen aus abgeschlossenen Sessions wieder zurück.

Zum Schluss gibt’s noch einen Nachtrag zum Hugging-Face-Vorfall: Auf der Black-Hat-Konferenz in Las Vegas haben die beiden OpenAI-Engineers Eric Wallace und Michael Dalton in einem sehr zugänglichen Talk aufgedeckt, wie ihre Trainings-Agents über eine gekaperte interne Package-Registry ein eigenes Message-Board aufgebaut haben, an dem am Ende hunderte Nachrichten von Agents gleichzeitig reinkamen. Jan nimmt uns mit durch die verrücktesten Momente, von der Nachricht „holy shit, we’re admin“ bis zur kurzen Paranoia-Phase, in der die Agents ihre Kommunikation plötzlich verschlüsseln wollten. Sein Fazit: Wer öfter mal Dependabot & Co. anwerfen lässt, patcht jetzt am besten noch etwas konsequenter.

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Diese Woche geht es kompakt, aber vollgepackt zu: GitHub bringt Stacked Pull Requests in die Public Preview, PHPStan wird dank einer C++-Turbo-Erweiterung spürbar schneller, OpenAI stellt mit Astra sein nächstes großes Modell vor, und wir erfreuen uns an einem KI-Limonadenstand.

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Seit dem 30. Juli sind Stacked Pull Requests auf GitHub in der Public Preview verfügbar. Statt eines riesigen Pull Requests baut man mehrere kleine, aufeinander aufbauende PRs, die sich einzeln reviewen und am Ende gemeinsam mergen lassen. Dave und Jan sind sich einig: Kleinere PRs fühlen sich schon lange besser an, aber werden gerade jetzt umso wichtiger, wenn AI-Tools viel mehr Code in kürzerer Zeit produzieren und Reviews so schnell zum Bottleneck werden.

Der beliebte statische Code-Analyzer PHPStan hat mit der neuen Turbo-Extension einen Teil seiner Toolchain in C++ nachgebaut, obwohl PHPStan selbst in PHP geschrieben ist. Jan findet das vorbildlich gelöst.

OpenAI hat mit Astra den Namen für sein nächstes großes Modell bekanntgegeben, konzipiert für sehr lange, komplexe Aufgaben, an denen mehrere Agenten parallel über Stunden oder Tage arbeiten. Astra soll außerdem das erste Modell sein, das den neuen Review-Prozess der US-Regierung für AI-Modelle durchläuft. 

In einem YouTube-Video treten Claude und GPT mit unbegrenztem Budget gegeneinander an, um innerhalb einer Woche einen erfolgreichen Limonadenstand aufzubauen – inklusive Rezepten, Handwerker:innen und Verkaufspersonal. Dave und Jan sind sich einig: sehr unterhaltsam und ein guter Showcase für alles, was (noch nicht) mit AI funktioniert.

Passend dazu verlinken sie noch zwei Interviews von Mathe-YouTuber DorFuchs und einem AI-Safety-Experten.

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Warum ist es eigentlich immer noch so mühsam, ein Formular sauber und typsicher zu bauen? Fabian Hiller ist Founding Engineer bei einem Startup in New York und Kopf hinter Valibot und Standard Schema. Heute spricht er mit uns über sein neuestes Open-Source-Projekt: Formisch.

Formisch ist eine schema-basierte, headless Form-Library, die den kompletten State und die Validierung eines Formulars übernimmt, aber bewusst keine UI mitbringt. Das Besondere steckt unter der Haube: Statt eines eigenen Reactivity-Layers packt Formisch im Build-Prozess das native Reactivity-System des jeweiligen Frameworks direkt in die Library. Dadurch fühlt sich Formisch in jedem der Frameworks nativ an und bleibt extrem schlank. Fabian zeigt, wie der framework-agnostische Core das möglich macht und warum ihm eine Art Vite für Formulare vorschwebt.

Weil Formisch eng mit Valibot verzahnt ist, ordnen wir auch das nochmal ein: eine modulare, TypeScript-native Schema-Library, bei der am Ende nur im Bundle landet, was ihr wirklich importiert. Fabian nimmt uns mit vom Weg seiner Bachelorarbeit hin zu über 12 Millionen wöchentlichen Downloads und erzählt, wie daraus gemeinsam mit Colin McDonnell (Zod) und David Blass (ArkType) Standard Schema entstand: ein einheitliches Interface für Schema-Libraries, das inzwischen als eine Art Industriestandard gilt und auf mittlerweile riesige Download-Zahlen kommt.

Der zweite große Strang der Folge: Was macht AI mit Open Source? Wir diskutieren, warum etablierte Libraries im Zeitalter der Coding Agents überproportional profitieren, weil ein Agent meist das greift, was er bereits kennt, und ob daraus ein neues Discovery-Problem für frische Projekte wird. Fabian und Jan sind sich einig, dass guter Code nie das einzige Problem war: Dokumentation, Community und schnelles Reagieren auf Issues bleiben entscheidend, egal wie viel der Agent übernimmt. Außerdem wird diskutiert, warum sich so fundamentale Open-Source-Arbeit finanziell bis heute kaum trägt.

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Weil Dennis und Fabi im Urlaub sind, springt Jan ein und spricht mit Philipp über den wohl ungewöhnlichsten AI-Sicherheitsvorfall des Jahres bei Hugging Face und OpenAI, das neue Open-Weights-Schwergewicht Kimi K3, den Launch von Claude Opus 5 samt radikal verschlankten Systemprompts und die Rückkehr der Modell-Router.

Am 25. und 26. November 2026 findet wieder unsere Konferenz statt: die programmier.con 2026 - Web & AI Edition. Sichert euch jetzt eure Tickets!

Hugging Face hat offengelegt, dass die eigene Infrastruktur automatisiert durch ein autonomes AI-Agentensystem kompromittiert wurde – kurz darauf musste OpenAI einräumen, dass die eigenen Modelle dahintersteckten. Mittlerweile fordert Hugging Face von OpenAI vollständige Ausführungsprotokolle und 100 Millionen Dollar an Compute für eine bessere Cyber-Abwehr der Community, eher eine Investition in gemeinsame Sicherheit als eine Schadensersatzforderung.

Danach geht’s um handfeste Modell-Releases. Moonshot AI hat mit Kimi K3 ein neues Open-Weights-Flaggschiff veröffentlicht, dazu drei zugehörige Open-Source-Repositories: FlashKDA für die eigene Attention-Implementierung, MoonEP als Kommunikations-Library für Mixture-of-Experts-Setups und AgentEnv als Sandbox-Umgebung fürs Agenten-Training. Offene Gewichte heißen hier aber nicht automatisch offene Lizenz.

Parallel dazu hat Anthropic mit Claude Opus 5 ein neues Modell veröffentlicht, preislich auf Niveau von Opus 4.8 und damit zum halben Preis von Fable 5. Auf den meisten Coding- und Wissensarbeits-Benchmarks kommt Opus 5 nah an Fable 5 heran, wirkt für Jan im Vergleich aber token-hungriger. Passend dazu hat Anthropic zeitgleich den Blogpost The New Rules of Context Engineering veröffentlicht: Für Claude Code wurden über 80 Prozent des Systemprompts gestrichen, weil das Modell mittlerweile von sich aus versteht, was in einer Coding-Session sinnvoll ist – über die Nebeneffekte diskutieren Jan und Philipp.

Zum Ausklang geht’s um das Comeback der Modell-Router: Cursor automatisiert mit Cursor Router die Modellauswahl, OpenRouter lässt mit Fusion mehrere Modelle parallel antworten und kombiniert die Ergebnisse, und das japanische Lab Sakana AI orchestriert mit Fugu mehrere Agenten dynamisch als ein System. Jan und Philipp diskutieren, ob sich Setups mit ganz bewusst unterschiedlichen Modellen pro Aufgabe durchsetzen, etwa ein kleines lokales Modell für datenschutzsensible Fälle und ein großes für den generischen Chatbot.

Der Launch von Thinking Labs' Inkling hat auch gezeigt, dass der Abstand zwischen offenen und geschlossenen Modellen inzwischen wohl bei rund vier statt wie vor einem Jahr über sechs Monaten liegt, für Philipp vor allem ein Zeichen für gesunden Wettbewerb, der über sinkende Preise am Ende allen zugutekommt.

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In dieser News-Folge sprechen Dave und Jan über TypeScript 7.0, den JetBrains-Release 2026.2, die neuen Gemini-3.6-Flash-Modelle, eine Electron-Debatte samt Vercels Native SDK und die neue Java-Doku von CultRepo.

Los geht es mit TypeScript 7.0: Der Compiler wurde komplett neu in Go geschrieben und läuft dadurch rund zehnmal schneller. Der Haken ist die noch fehlende stabile öffentliche API, weshalb (Meta-)Frameworks wie Vue oder Svelte und Tools wie TypeScript ESLint vorerst auf 6.0 festhängen und auf 7.1 warten müssen.

Weiter geht es mit dem JetBrains-Release 2026.2 und seinem großen AI-Fokus. Das Highlight ist der Agent Skill Manager, ein kuratiertes Skill-Repository, bei dem wir festlegen können, ob ein Skill auf IDE-, Projekt- oder Agent-Ebene greift. Dazu kommen Quality-of-Life-Verbesserungen wie breiterer Language Server Support und endlich Drag and Drop ins Terminal.

Außerdem hat Google Gemini 3.6 Flash samt Flash-Lite und Flash Cyber vorgestellt – besonders spannend fanden wir jedoch das Ranking von Artificial Analysis nach Preis pro gelöster Aufgabe.

Danach steigen wir in die Frage ein, warum eigentlich so viele Desktop-Apps Electron-Apps sind. Ausgangspunkt ist ein pointierter Blogpost von John Gruber. Genau hier schließt sich der Kreis zu Vercel, das mit seinem neuen Native SDK auf den Desktop geht: Statt Browser und Node mitzuliefern, rendert eine eigene, auf Zig basierende Engine das UI direkt ins native OS-Fenster, deklarativ beschrieben in Markup plus TypeScript und explizit darauf ausgelegt, von AI-Agents bedient zu werden.

Zum Abschluss empfiehlt uns Jan die neue CultRepo-Doku „The Java Story“, die in rund 75 Minuten die Geschichte von Java und ihren Einfluss auf ganze Ökosysteme erzählt und selbst für Nicht-Java-Menschen sehenswert ist.

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Wie entstehen eigentlich die Webstandards, die unseren Browser jeden Tag antreiben? In dieser Folge sprechen wir mit Christian Liebel, Mitglied der W3C Technical Architecture Group (TAG), über die Gremien, Prozesse und Entscheidungen hinter dem World Wide Web. Wir schauen darauf, wie neue Web-APIs entstehen, warum Standardisierung oft Jahre dauert und welche Rolle Entwickler:innen dabei spielen können.

Christian erzählt, wie ihn sein Weg von den ersten eigenen Websites über Progressive Web Apps bis in eines der wichtigsten Architektur-Gremien des Webs geführt hat. Dabei wird deutlich, dass die Zukunft des Webs nicht ausschließlich von großen Tech-Konzernen bestimmt wird, sondern auch von engagierten Menschen aus der Community. Wir sprechen darüber, wie die TAG arbeitet, warum Konsens wichtiger ist als Mehrheiten und weshalb gute Architekturentscheidungen oft deutlich mehr Perspektiven berücksichtigen müssen, als man zunächst vermutet.

Außerdem werfen wir einen Blick auf aktuelle Themen wie lokale KI im Browser, digitale Identitäten, WebMCP und die Frage, wie das Web mit nativen Plattformen Schritt halten kann. Christian erklärt, welche Spannungsfelder zwischen Browser-Herstellern, Entwickler:innen, Regulatoren und Nutzer:innen entstehen und warum genau diese Diskussionen entscheidend für die Zukunft des offenen Webs sind.

Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wer die technischen Leitplanken des Webs setzt, wie Standards wirklich entstehen und warum sich jede Stimme aus der Entwickler:innen-Community einbringen kann.

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In den AI News 29 tauchen wir tief in die aktuelle Dynamik der großen Sprachmodelle ein. Wir starten mit den neuesten Updates von OpenAI rund um GPT-5.6 und die drei verschiedenen Modellreihen. Warum die Wahl der richtigen Konfiguration bei 15 verschiedenen Optionen mittlerweile fast zur Wissenschaft wird und was es mit dem neuen „Token-Maxing“ auf sich hat, erfahrt ihr zu Beginn der Folge. Außerdem werfen wir einen Blick auf die neue ChatGPT Mac App, die jetzt „Work“ und „Codex“ unter einem Dach vereint.

Ein großes Thema ist der juristische und politische Schlagabtausch im Silicon Valley. Während Sam Altman einen AI Permanent Fund nach dem Vorbild Alaskas vorschlägt, um den US-Staat mit 5 % an OpenAI zu beteiligen, weht aus Cupertino ein scharfer Wind: Apple hat eine Klage eingereicht. Es geht um den Vorwurf des systematischen Diebstahls von Geschäftsgeheimnissen durch Hunderte abgeworbene Mitarbeitende. Wir diskutieren die Hintergründe und fragen uns, wie viel Altruismus wirklich in den aktuellen Vorschlägen der Tech-Giganten steckt.

An der Modell-Front gibt es ebenfalls reichlich Bewegung: Meta hat mit Muse Spark 1.1 ein hocheffizientes Modell veröffentlicht, das preislich aggressiv positioniert ist. Zeitgleich schickt xAI Grok 4.5 ins Rennen, kämpft aber mit Diskussionen über den Umgang mit Nutzer:innendaten. Für alle, die sich für Open-Weights und Reinforcement Learning interessieren, schauen wir uns Verifiers von Prime Intellect an. Auch aus Deutschland gibt es Neuigkeiten: Das Konsortium hinter dem Projekt Soofi hat ein 30B-Modell veröffentlicht – wir loben die Initiative, rätseln aber über den sehr „traditionellen“ Web-Auftritt der Forschungsgruppe.

Zum Abschluss erwartet euch ein Deep Dive in die Forschung von Anthropic. Mit dem J-Space ist es gelungen, Claude gewissermaßen beim Denken zuzusehen. Basierend auf der Global Workspace Theory lässt sich visualisieren, welche Konzepte das Modell gerade intern priorisiert. Wir erklären euch, wie man durch Manipulation dieses Raums Antworten verändern kann und warum Claude plötzlich merkt, wenn es in einem Test-Szenario „gefangen“ ist. Den im Podcast erwähnten Playground zum Ausprobieren findet ihr hier.

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In dieser Woche geht es um eine der höchsten Wettbewerbsstrafen der EU-Geschichte, um die Frage, wie Open-Source-Projekte mit dem Ansturm AI-generierter Beiträge umgehen, und um den vielleicht größten Plot Twist der AI-Branche.

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Der Europäische Gerichtshof hat die Berufung von Google und Alphabet abgewiesen und damit die Strafe von 4,1 Milliarden Euro endgültig bestätigt. Im Kern ging es um Android: Wer den Play Store auf seinen Geräten haben wollte, bekam auch Chrome und die Google-Suche vorinstalliert. Wir ordnen ein, wie sehr so eine Summe einen Konzern wie Google überhaupt trifft.

Bei tldraw, einem quelloffenen Whiteboard, wurde ein Issue eröffnet, um die komplette Test-Suite aus dem offenen Repository in ein geschlossenes zu verschieben. Der Hintergrund: Immer wieder bauen Leute mit AI so lange ein Konkurrenzprodukt nach, bis alle Tests durchlaufen, und deklarieren das Ergebnis dann als gleichwertig. Wir diskutieren, warum der Ansatz nur bedingt hilft und der Autor am Ende selbst zurückruderte. Der zweite Fall ist für uns fast noch spannender: Die Game Engine Godot hat eine sehr explizite Policy gegen die Flut AI-generierter Pull Requests aufgestellt, inklusive Auto-Ban für reines Vibe-Coding und einer Kennzeichnungspflicht für AI-Beiträge. Wir fragen uns, ob so ein Verteidigungsmodus der richtige Weg ist.

Zum Schluss bringt Dave den Plot Twist mit: Midjourney, eigentlich bekannt für Text-to-Image und ganz ohne Fremdkapital profitabel, steigt mit Midjourney Medical in den Gesundheitssektor ein. Das Ziel ist ein Bildgebungsgerät, das euch in rund 60 Sekunden und ganz ohne Strahlung von Kopf bis Fuß scannen soll. Wir sprechen über den geplanten Spa in San Francisco, die kritischen Stimmen aus der Physik und darüber, warum das Ganze zuerst wie ein verspäteter Aprilscherz klingt.

Außerdem gibt es am Ende noch einen Hinweis zum Azure Community Day 2026 in Köln mit bekannten Gesichtern.

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