todo:cast - Developer Podcast

Immer mehr erfahrene Entwickler klagen darüber, dass Junior Developer ohne KI-Tools kaum noch eigenständig coden können. Ein viraler Post mit zahlreichen Upvotes behauptet sogar: „New Junior Developers can’t actually code.“ Aber stimmt das wirklich?

In dieser Folge besprechen wir, wie KI das Lernen verändert – und ob wir eine Generation von Entwicklern riskieren, die ohne Copilot oder ChatGPT nicht mehr zurechtkommt. Wir sprechen über blinden Code-Konsum, das fehlende Lesen von Dokumentationen und warum es so wichtig ist, zu verstehen, warum ein Code funktioniert – nicht nur, dass er läuft. Ist das ein echtes Problem oder einfach nur „Old men yelling at the cloud“?

---

Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee:

https://www.buymeacoffee.com/todocast

---

Links:

Blog Post: New Junior Developer can't code anymore

https://nmn.gl/blog/ai-and-learning

---

todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast:

https://todoshop.io

todo:cast auf TikTok:

https://www.tiktok.com/@todo_cast

todo:cast auf Instagram:

https://www.instagram.com/todo_cast

todo:cast auf YouTube:

https://www.youtube.com/@todo_cast

Feedback und Anregungen:

[email protected]

Browser-Extensions sind einfacher zu erstellen, als man denkt – manchmal reichen ein paar Zeilen Code. In dieser Folge sprechen wir darüber, wie eine Chrome Extension funktioniert, welche Dateien nötig sind und warum viele Tutorials das unnötig kompliziert machen.

Egal, ob ihr nervige Inhalte auf LinkedIn ausblenden oder eigene Ideen umsetzen wollt – in dieser Folge erfahrt ihr, wie ihr mit wenigen Handgriffen eure erste Browser-Extension baut!

---

Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee:

https://www.buymeacoffee.com/todocast

---

Links:

Blog post von Robin-Manuel zur Browser Extension:

https://pumpingco.de/blog/make-linkedin-great-again/

Source Code:

https://github.com/robinmanuelthiel/make-linkedin-great-again

---

todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast:

https://todoshop.io

todo:cast auf TikTok:

https://www.tiktok.com/@todo_cast

todo:cast auf Instagram:

https://www.instagram.com/todo_cast

todo:cast auf YouTube:

https://www.youtube.com/@todo_cast

Feedback und Anregungen:

[email protected]

In der Softwareentwicklung lauern sie überall: Anti-Patterns – schlechte Lösungen, die sich als schnelle Abkürzungen tarnen, aber langfristig für Chaos und technische Schulden sorgen. In dieser Folge erläutern wir die "beliebtesten" Anti-Patterns, darunter Spaghetti Code, God Objects, Cargo Cult und Copy-Paste Programming, und besprechen, warum sie nicht nur euren Code, sonder langfristig eure gesamte Anwendungen ruinieren.

Wie erkennt man diese Fallstricke frühzeitig? Welche Techniken helfen, sauberen Code zu schreiben? Und warum ist Blindvertrauen in Silver Bullets oder das Not-Invented-Here-Syndrom oft eine Sackgasse? All das klären wir in dieser Folge – inklusive einigen Best Practices, um eure Software zukunftssicher zu machen!

---

Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee:

https://www.buymeacoffee.com/todocast

---

Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship

Robert C. Martin erläutert in diesem Buch, wie man sauberen, wartbaren Code schreibt und typische Fehler vermeidet.

https://amzn.to/4hS5ckH

Antipatterns: Refactoring Software, Architectures, and Projects in Crisis

Dieses Buch von William J. Brown et al. bietet eine umfassende Übersicht über verschiedene Anti-Patterns und zeigt Wege auf, wie man sie erkennt und behebt.

https://amzn.to/3Ev9QXz

Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software

Das Standardwerk der ‘Gang of Four’ (Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides) beschreibt bewährte Entwurfsmuster und dient als Gegenstück zu Anti-Patterns.

https://amzn.to/4jSXgS4

The Pragmatic Programmer: Your Journey to Mastery

Von Andrew Hunt und David Thomas, dieses Buch bietet praxisnahe Tipps für Entwickler, um häufige Fallstricke zu umgehen.

https://amzn.to/3ErZ0BA

Code Complete: A Practical Handbook of Software Construction

Steve McConnell liefert in diesem Werk detaillierte Anleitungen für die Softwareentwicklung und zeigt, wie man Anti-Patterns vermeidet.Diese Ressourcen können dazu beitragen, ein tieferes Verständnis für Anti-Patterns zu entwickeln und Strategien zu deren Vermeidung zu erlernen.

https://amzn.to/3Qb4Mdr

---

todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast:

https://todoshop.io

todo:cast auf TikTok:

https://www.tiktok.com/@todo_cast

todo:cast auf Instagram:

https://www.instagram.com/todo_cast

todo:cast auf YouTube:

https://www.youtube.com/@todo_cast

Feedback und Anregungen:

[email protected]

„Wir stellen 2025 keine Developer mehr ein!“ – Mit dieser Aussage hat Salesforce-CEO Marc Benioff kürzlich für Aufsehen gesorgt. Auch Mark Zuckerberg sieht KI bereits als potenziellen Ersatz für Entwickler bei Meta. Doch wie realistisch ist das wirklich? In dieser Folge nehmen wir die neuen KI-Coding-Tools wie Copilot Workspace, Devin und Cursor unter die Lupe und testen, ob sie tatsächlich das Potenzial haben, Entwickler überflüssig zu machen – oder ob der Hype die Realität überholt.

In dieser Folge sprechen wir über Python, die populärste Programmiersprache auf GitHub im Jahr 2024, und ihre Rolle im AI-Hype. Python überzeugt durch einfache Syntax, vielseitige Einsatzmöglichkeiten und ein starkes Ökosystem – von Jupyter Notebooks bis zu Libraries wie TensorFlow, NumPy und Streamlit. Wir diskutieren, warum Python die bevorzugte Sprache für KI und Datenanalyse ist, wie sie durch ihre Lesbarkeit und breite Anwendbarkeit punktet und warum es sich für Entwickler lohnt, Python zu lernen. Ob AI-Tools oder datengetriebene Apps: Python, Daten und KI sind untrennbar miteinander verbunden – das zeigen wir euch in dieser Folge!

---

Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee:

https://www.buymeacoffee.com/todocast

---

Links:

38c3 - Wir wissen wo dein Auto steht:

https://media.ccc.de/v/38c3-wir-wissen-wo-dein-auto-steht-volksdaten-von-volkswagen#t=725

GitHub Octoverse - Python durch KI Boom auf der Nummer 1:

https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/

---

todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast:

https://todoshop.io

todo:cast auf TikTok:

https://www.tiktok.com/@todo_cast

todo:cast auf Instagram:

https://www.instagram.com/todo_cast

Malte auf X:

https://twitter.com/MalteLantin

Robin-Manuel auf X:

https://twitter.com/robinmanuelt

Feedback und Anregungen:

[email protected]

In dieser Folge sprechen wir über das gravierende Datenleck bei Volkswagen, bei dem Bewegungsprofile von Hunderttausenden E-Auto-Besitzern im Internet zugänglich waren. Wir beleuchten die technischen Hintergründe, mögliche Schwachstellen und rekonstruieren, wie es zu diesem Vorfall kommen konnte. Dabei ziehen wir zentrale Lehren für Entwickler: von der Bedeutung sicherer Konfigurationen und Zugangskontrollen über die Notwendigkeit von Verschlüsselung bis hin zu regelmäßigen Penetrationstests und einer stärkeren Sicherheitskultur in der Softwareentwicklung.

---

Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee: https://www.buymeacoffee.com/todocast

---

Links:

CCC Statement "Wir wissen, wo dein Auto steht": https://www.ccc.de/de/updates/2024/wir-wissen-wo-dein-auto-steht

38C3 Session "Wir wissen wo dein Auto steht - Volksdaten von Volkswagen": https://youtu.be/iHsz6jzjbRc?si=0Uu-mqQp4SLlhW6r

Artikel bei Spiegel Online: https://www.spiegel.de/netzwelt/web/volkswagen-konzern-datenleck-wir-wissen-wo-dein-auto-steht-a-e12d33d0-97bc-493c-96d1-aa5892861027

---

todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast: https://todoshop.io todo:cast auf

TikTok: https://www.tiktok.com/@todo_cast

todo:cast auf Instagram: https://www.instagram.com/todo_cast

Malte auf X: https://twitter.com/MalteLantin

Robin-Manuel auf X: https://twitter.com/robinmanuelt

Feedback und Anregungen: [email protected]

In unserer Weihnachtsfolge blicken wir auf die Entwicklung des Podcasts in 2024 zurück und teilen unsere Tech-Highlights: von der rasanten Weiterentwicklung von KI-Developer-Tools bis zu den Einschränkungen durch EU-Regulatorik bei Features wie Apple Intelligence. Wir ziehen Bilanz zu unseren Vorhersagen aus 2023 und wagen einen Blick in die Zukunft: Werden wir mehr spezialisierte AI Agents und lokale Modelle sehen? Wie wird sich die Softwareentwicklung 2025 verändern?

Freut euch auf einen spannenden Jahresrückblick und unsere Predictions! Wir möchten auch von euch hören: Nehmt an unserer Umfrage teil und verratet uns eure Highlights aus 2024 und welche Trends ihr für 2025 erwartet. Den Link findet ihr unten.

---

Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee:

https://www.buymeacoffee.com/todocast

---

Links:

todo:cast Umfrage 2024:

https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=wbIl2D7myke7nY3Ruc065LY4QjxxSdtAk7AGBAmH8zZUMUgyQ0xEQTJPREg0SkVWTEhFS0NURjdZUy4u

---

todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast:

https://todoshop.io

todo:cast auf TikTok:

https://www.tiktok.com/@todo_cast

todo:cast auf Instagram:

https://www.instagram.com/todo_cast

Malte auf X:

https://twitter.com/MalteLantin

Robin-Manuel auf X:

https://twitter.com/robinmanuelt

Feedback und Anregungen:

[email protected]

In dieser Folge werfen wir einen Blick auf die Software Bill of Materials (SBOM) – eine digitale Stückliste für Software, die detailliert auflistet, welche Komponenten und Abhängigkeiten in einer Anwendung verwendet werden. Wir besprechen, warum SBOMs immer wichtiger werden – von der Identifikation von Sicherheitslücken bis hin zur Einhaltung rechtlicher Vorgaben wie dem Cyber Resilience Act oder DORA. Außerdem diskutieren wir, welche Tools und Formate wie CycloneDX und SPDX bei der effizienten Erstellung unterstützen. Abschließend besprechen wir, wie SBOMs in den Entwicklungsprozess integriert werden können und welche Best Practices dabei helfen.

---

Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee:

https://www.buymeacoffee.com/todocast

---

Links:

BSI - Cyber Resilience Requirements for Manufacturers and Products - Part 2: Software Bill of Materials (SBOM):

https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/EN/BSI/Publications/TechGuidelines/TR03183/BSI-TR-03183-2-2_0_0.pdf?__blob=publicationFile&v=3

Syft auf GitHub:

https://github.com/anchore/syft

Microsoft SBOM Tool auf GitHub:

https://github.com/microsoft/sbom-tool

CycloneDX Generator auf GitHub:

https://github.com/CycloneDX/cdxgen

SPDX SBOM Generator auf GitHub:

https://github.com/spdx/spdx-sbom-generator

---

todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast:

https://todoshop.io

todo:cast auf TikTok:

https://www.tiktok.com/@todo_cast

todo:cast auf Instagram:

https://www.instagram.com/todo_cast

Malte auf X:

https://twitter.com/MalteLantin

Robin-Manuel auf X:

https://twitter.com/robinmanuelt

Feedback und Anregungen:

[email protected]

In dieser Folge werfen wir einen Blick darauf, worauf es bei der Auswahl von KI-Modellen für eigene Anwendungen ankommt. Wir sprechen über Kriterien wie Qualität, Transparenz und Risiken, beleuchten die Bedeutung von Performance, Kosten und Verlässlichkeit und diskutieren, warum verschiedene Modelle unterschiedliche Stärken haben. Dabei geben wir einen Überblick über Plattformen wie Hugging Face und GitHub Models, die den Vergleich erleichtern, und erklären, warum die Überwachung von Modellen im Live-Betrieb so wichtig ist.

---

Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee:

https://www.buymeacoffee.com/todocast

---

Links:

Hugging Face:

https://huggingface.co

GitHub Models:

https://github.com/marketplace/models

---

todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast:

https://todoshop.io

todo:cast auf TikTok:

https://www.tiktok.com/@todo_cast

todo:cast auf Instagram:

https://www.instagram.com/todo_cast

Malte auf X:

https://twitter.com/MalteLantin

Robin-Manuel auf X:

https://twitter.com/robinmanuelt

Feedback und Anregungen:

[email protected]

In dieser Folge sprechen wir über die sich rasant verändernde Art und Weise, wie Software entwickelt wird – angetrieben durch neue KI-Tools und Plattformen. Der GitHub Universe Event der letzten Woche hat gezeigt, dass die Branche gezielt darauf hinarbeitet, Softwareentwicklung für noch mehr Menschen zugänglich zu machen, und dabei Barrieren weiter abzubauen. Mit Lösungen wie Spark, einer AI-First-Entwicklungsumgebung, werden auch Einsteiger angesprochen, die ihre Ideen per natürlicher Sprache umsetzen möchten. Was bedeutet diese Entwicklung für die Zukunft von Low Code/No Code und für die Rolle professioneller Entwickler?