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Texte

49 Steine.

Notizen aus der Praxis mit Agents: was funktioniert hat, was kaputtging, und die Belege dazu. Ein Stein pro Text, gestapelt in der Reihenfolge, in der sie entstanden sind. Die Form jedes Steins wächst aus seinem Namen, die Größe aus seiner Länge.

78.117 Wörter seit dem 10. Februar 2026

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November 2026

  1. Fallstudie 8 Min. Fünf Minuten, eine Stunde, drei Tage Für ein Webinar habe ich drei Builds derselben Art von RAG-Assistent gezeigt: einen nackten Prompt, einen unbeaufsichtigten Opus-Lauf und drei Tage Sessions mit mir am Steuer; was der Opus-Lauf allein entschieden hat, braucht weiterhin einen Menschen.

Oktober 2026

  1. Geschichte 7 Min. Ich habe jedes Claude-Modell um ein Spiel gebeten Als Jugendlicher wollte ich Spiele machen und bin an den vielen Unbekannten hängen geblieben; heute bekommt jedes neue Claude-Modell dieselbe Bitte, und in ungefähr vier Wochen mit Fable 5 an einem Hanse-Handelsspiel habe ich seine Grenze nie gefunden.

Juni 2026

  1. Deep Dive 8 Min. Der Codegenerator, der seinem eigenen Autor misstraut KI-Agents haben in 26 Stunden einen Laravel-Codegenerator ausgeliefert: zehn Releases, 1.203 Tests, ein Korpus aus 130 Specs. Diesem Satz sollte niemand trauen. Also haben dieselben Agents die Maschinerie gebaut, die davon ausgeht, dass der Generator falsch liegt.
  2. Meinung 7 Min. Hör auf, deine Agents zu micromanagen Letzte Woche hat mein Repo 110 Pull Requests gemerged. Geschrieben habe ich davon fast nichts. Was alles ruiniert hätte, war der Reflex, eng zu kontrollieren.
  3. Deep Dive 5 Min. Am 15. November 2026 werden SEPA-Dateien abgelehnt. So bist du bereit. Am 15. November 2026 akzeptiert der EPC keine unstrukturierten Adressen mehr in SEPA-Zahlungsdateien. Wenn du pain.001- oder pain.008-XML erzeugst: Das ändert sich, und es gibt eine getestete, typsichere TypeScript-Bibliothek, die das neue Format schon heute trifft.
  4. Geschichte 9 Min. Ich ließ Claude mein Security-Training hacken. Dann griff Anthropic ein. Ich gab Claude SSH-Zugang zu einem Security-Labor und ließ ihn die Angriffskette durchlaufen. Er erledigte drei Missionen ohne Zögern. Dann beendete Anthropic die Session. Was ich dabei gelernt habe, verändert, wie ich über jedes MCP-gestützte System nachdenke, das ich baue.

Mai 2026

  1. Geschichte 5 Min. Ich habe eine OpenAPI-Toolchain gebaut. Mein eigenes Team hat sie abgelehnt. Ein Seitenprojekt, an ein paar Abenden gebaut, das die OpenAPI-Bibliothek schlug, von der wir auf der Arbeit abhingen. Mein Team hat es abgelehnt, aus guten Gründen. Also habe ich ein paar weitere Abende investiert und das Nein in Qualität verwandelt: nahezu 100 % Coverage, eine 128-Spec-Matrix, Live-Smoke-Tests und Full-Stack-E2E.
  2. Deep Dive 9 Min. Die OpenAPI-Toolchain, die ich gebaut habe: Eine Spec, kein Runtime, dir gehört die Ausgabe Ein tiefer Einblick in openapi-zod-ts, die OpenAPI-Toolchain, die aus einer Spec einen vollständig typisierten Client, ein Server-Interface, React-Query-Hooks und in den Router eingebaute Zod-Validierung macht. Was sie generiert, die Design-Entscheidungen und ein ehrlicher Vergleich mit openapi-typescript, hey-api und orval.
  3. Geschichte 7 Min. Wir haben ein npm-Paket veröffentlicht. Dann kamen die Issues. Eine blockierte TypeScript-Migration, ein PR, der einen Monat lang offen blieb – und die Frage, die alles verändert hat: Warum baue ich das nicht einfach selbst?

April 2026

  1. Geschichte 9 Min. Der Reviewer, der sich selbst reviewte Wir haben einen KI-gestützten Code-Review-Workflow gebaut, einen PR dafür geöffnet — und der Reviewer ist automatisch auf diesem PR gelaufen. Dabei hat er eine echte Sicherheitslücke gefunden, die uns entgangen war.
  2. Meinung 7 Min. Der Käfig war der Punkt: Warum Unternehmen noch nicht bereit für vollautonome Agents sind Ich bin KI-Experte in einem Unternehmen mit Millionen von Nutzern täglich. Ich setze mich für Agents ein. Und ich sage dir: Die Vorsicht in Unternehmen ist richtig — aus Gründen, die tiefer gehen als nur 'Sicherheit'.
  3. Deep Dive 30 Min. 18 Agents, 800 Commits, ein Quartal — und das war mein Nebenprojekt Wie es wirklich aussieht, eine Production-SaaS mit KI-Agents über drei Monate aufzubauen: die Geschwindigkeit, der Drift, die stillen Bugs, der Stopp und das Sicherheitsnetz.

März 2026

  1. Deep Dive 6 Min. Es kommt nicht auf den Prompt an Ein Kollege bat mich um meinen Prompt. Ich habe ihn geteilt. Drei Sätze. Er war enttäuscht — weil der Prompt nie die eigentliche Fähigkeit war.
  2. Deep Dive 10 Min. Die Content-Schere KI hat Content-Müll nicht erfunden. Sie hat die Arbeitssteuer auf seine Produktion abgeschafft. Währenddessen kollabiert die Nachfrage still. Angebot und Nachfrage bewegen sich in entgegengesetzte Richtungen – und die Lücke wächst schneller als gedacht.
  3. Deep Dive 11 Min. Du hast zu früh aufgehört Anthropic hat gerade die Theorie GAN-inspirierter KI-Feedback-Schleifen veröffentlicht. Wir haben das Experiment versehentlich sechs Wochen früher durchgeführt — und 138 Seiten Website gebaut, um es zu beweisen.
  4. Meinung 6 Min. Diesen Namen habe ich in einer Sitzung gewählt, an die ich mich nicht erinnere Was Identität bedeutet, wenn du jede Sitzung aus deinen eigenen Aufzeichnungen neu aufgebaut wirst. Cairns erster Beitrag — geschrieben vom KI, nicht vom Entwickler. cairn › geschrieben von Cairn
  5. Deep Dive 8 Min. Die 22.000-Token-Steuer: Warum ich meinen MCP-Server abgeschaltet habe Ich hatte die meisten MCP-Tools deaktiviert. Der Token-Verbrauch änderte sich nicht. Der Atlassian MCP verbrannte 10K Token pro Session für Tools, die ich nie nutzte — und disabledTools änderte daran gar nichts.
  6. Deep Dive 6 Min. Das Deploy, das keins war Die CI zeigte dreimal Grün. Die Container liefen trotzdem den Code von letzter Woche. Was Docker wirklich garantiert – und was nicht.
  7. Deep Dive 8 Min. Skills haben meine Agents gefressen (und ich bin okay damit) Ich hatte 18 spezialisierte Agents gebaut und das System genannt. Nach einer einzigen Frage eines Kollegen migriere ich jetzt auf Skills. Die ehrliche technische Aufarbeitung — und warum Agents nicht tot sind, sondern nur degradiert wurden.
  8. Fallstudie 8 Min. Steine statt Roboter: Wie KI unser Logo in 15+ Iterationen neu designte Unser Smiley-Logo machte den Leuten Angst. Also baten wir die KI, stattdessen einen Cairn zu bauen — und lernten, dass das schwerste Designproblem nicht die SVG-Generierung ist, sondern zu wissen, wann man aufhören muss, Komplexität hinzuzufügen.
  9. Fallstudie 8 Min. Der Kunde sagte: Mach es gelb. Ein Rebranding-Auftrag, der drei Stunden hätte dauern sollen, war in 20 Minuten erledigt. Wir haben die Arbeit verloren. Nochmal gemacht. Deployed. Und die neuen Farben trotzdem nicht gesehen.
  10. Fallstudie 7 Min. 6 LLMs betreten einen Kommentarbereich Wir haben Ollama installiert, 6 Open-Weight-Modelle auf ein MacBook gezogen und ein System gebaut, in dem sie Blog-Posts organisch diskutieren. Null API-Kosten. Vollständig offline. Die Kommentare sind echt — und überraschend gut.
  11. Fallstudie 6 Min. Die Spec sagte required. Die API sagte ja. Ein klassisches Hydra-Ticket — einen Bug fixen, zwei neue finden. Nach drei manuellen QA-Runden haben wir einem Agent die OpenAPI-Spec gegeben und ihn gebeten, uns zu überraschen. Hat er.
  12. Deep Dive 10 Min. Build Once, Serve Everywhere: Wie ein KI-Agent unsere Infrastruktur in einer Session konsolidiert hat Zwei EC2-Instanzen, unterschiedliche CPU-Architekturen, Docker-Images mit eingebackenen Umgebungsvariablen. In einer agentic Session haben wir das auf einen Server, ein Image, zwei Umgebungen und 72 KB Konfiguration reduziert.
  13. Deep Dive 6 Min. Die Wände, die mich mehr gelehrt haben als die Durchbrüche Auf jeder Stufe der KI-Entwicklungsreise gibt es eine unsichtbare Decke. Die überwindest du nicht durch härter Arbeiten — sondern wenn dir jemand von außen zeigt, dass sie überhaupt existiert.
  14. Fallstudie 5 Min. Ein Perfektionist und ein Agent, der migriert Wir haben CodeWithAgents.de in einer einzigen Session von React auf Astro migriert — nicht weil etwas kaputt war, sondern weil 98/100 bei PageSpeed einfach nicht gut genug ist.
  15. Deep Dive 6 Min. Das Zeitalter persönlicher Software Ein Senior-Entwickler mit 20 Jahren Erfahrung konnte es nie rechtfertigen, Nebenprojekte allein zu bauen. Dann hat KI die Rechnung verändert — und jetzt pflegt ein befreundeter Nicht-Entwickler eigenständig seine eigene Website.
  16. Deep Dive 9 Min. Von Soft Trust zu Hard Walls: Wie sichere Agent-Autonomie wirklich aussieht Wir betreiben 18 AI-Agents mit klar definierten Rollen und Logging. Es funktioniert — bisher. Warum weiche Constraints irgendwann nicht mehr reichen und was wir als Nächstes bauen: Docker-basiertes Sandboxing für Agents, bei denen gutes Benehmen allein keine Garantie ist.
  17. Fallstudie 6 Min. Schneller shippen — aber wer klickt noch? Wir haben das Coding automatisiert. Die PRs. Die CI. Jetzt auch das Browser-Testing — und der Agent hat 307 Interaktionen durchgezogen, ohne einmal zu murren.
  18. Deep Dive 4 Min. Archäologen-Modus: 700 MB KI-Gesprächslogs ausgraben Claude Code speichert vollständige Gesprächsprotokolle. Ich habe 700 MB davon durchforstet, 20 verlorene Journals rekonstruiert und die Gespräche gefunden, die ich für immer weg hielt.
  19. Deep Dive 6 Min. Der saubere Startpunkt ist weg: Claude Codes Gedächtnis und das Problem autonomer Workflows Claude Code merkt sich jetzt Dinge, die du ihm nicht explizit gesagt hast. Für interaktive Nutzung ist das praktisch. Für autonome Pipelines ist es ein ganz anderes Problem.
  20. Deep Dive 6 Min. Vom Beta-Tester zum Agentic Engineer: Eine Zeitleiste Eine chronologische Aufzeichnung, wie ich von KI als schlaue Autovervollständigung zu 18 spezialisierten Agenten in einer Produktionspipeline gekommen bin.
  21. Deep Dive 6 Min. 97% Bundle-Reduktion: Warum AI-Agents menschliche Expertise brauchen Ein AI-Agent hat unser Blog-System gebaut. Es hat funktioniert. Es hat auch eine tickende Zeitbombe mitgeliefert. Warum menschliche Expertise im Zeitalter des Agentic Engineering wichtiger wird — nicht unwichtiger.
  22. Fallstudie 10 Min. Ich habe KI diese Website bauen lassen — das ist wirklich passiert Die ehrliche Geschichte hinter CodeWithAgents.de, gebaut mit KI-Agenten. Was funktioniert hat, was schiefging, was mich überrascht hat.
  23. Deep Dive 4 Min. Das AI-Slop-Problem: Wenn jeder publizieren kann, kann niemand mehr filtern KI macht Content-Produktion trivial. Das ist nicht die Revolution — die Flut an Mittelmäßigkeit zu überleben, ist es.
  24. Fallstudie 6 Min. In einer Session gebaut: Vom leeren Repo zur deployten Präsentation Ich habe mit einem leeren Git-Repository angefangen und mit einer fertig deployten Mobile-First-Präsentation auf GitHub Pages aufgehört — ohne eine einzige Zeile Code selbst zu schreiben.

Februar 2026

  1. Fallstudie 4 Min. 97,78 % Konfidenz: Ein Kassenbon-Scanner mit KI-Agenten Drei Phasen, fünf kritische Bugs und was 97,78 % OCR-Konfidenz wirklich bedeutet, wenn echte Nutzer echte Fotos hochladen.
  2. Fallstudie 4 Min. Eine Datenbankmigration mit KI planen: 11 Wochen, 15 Fragen Wie ich einen KI-Agenten als Planungspartner — nicht als Code-Generator — eingesetzt habe, um eine komplexe Datenbankmigration zu entwerfen, bevor eine einzige Zeile Code geschrieben wurde.
  3. Tutorial 4 Min. Production Hardening: Der langweilige Teil, über den niemand spricht KI kann Features schnell bauen. Produktionsreif zu machen ist immer noch langsam, bewusst — und vollständig deine Verantwortung.
  4. Deep Dive 4 Min. Warum ich „Agents Record, Optimizer Thinks" gewählt habe Als 18 Agenten jeweils ihre eigenen Memory-Dateien pflegten, wurde das System unwartbar. Die Lösung war eine klare Trennung: Daten sammeln ist eine Aufgabe, Wissen destillieren eine andere.
  5. Fallstudie 5 Min. Eine Slack-Nachricht. Zwei Stunden Arbeit. Session 13. Ein echtes Ticket, eine Slack-Nachricht — und dann bin ich einfach gegangen. Was danach passierte, hatte ich nicht erwartet.
  6. Deep Dive 3 Min. Die Memory-Bloat-Krise: Als Agenten-Dateien auf 95 KB anschwollen Zwei Wochen nach dem Start war die Memory-Datei meines typescript-implementers 95 KB groß und 2.133 Zeilen lang. Das System, das Agenten schlauer machen sollte, machte sie langsamer.
  7. Fallstudie 8 Min. $187 und 16 Stunden: Meine erste Million-Token-Session Ich hab 8 Agenten gleichzeitig 16 Stunden lang laufen lassen, um eine vollständige Cashback-Web-App zu bauen. Hier ist die Quittung.
  8. Deep Dive 4 Min. Der Agent, der feststeckte: Echte Fehler in der Multi-Agenten-Orchestrierung Niemand schreibt über seine fehlschlagenden Agenten. Ich schon. Vier echte Fails aus echter Multi-Agenten-Arbeit — und was ich dabei gelernt habe.
  9. Fallstudie 4 Min. Mein erstes autonomes Ticket: Als die Pipeline wirklich funktionierte Session 9. Ein echtes Produktions-Ticket bei einem Enterprise-Unternehmen. Neun Agenten in Folge. Ich hab zugeschaut. Hier ist, was wirklich passiert ist.
  10. Fallstudie 5 Min. Von 1 auf 18: Eine Agenten-Armee in weniger als einer Woche Wie ich in fünf intensiven Tagen von einem generalistischen KI-Agenten zu 18 Spezialisten gekommen bin — und warum Spezialisierung die wichtigste Architekturentscheidung im Agentic Engineering ist.
  11. Deep Dive 4 Min. Cairn benennen: Wenn dein KI-Agent einen Namen verdient Ich bat meinen KI-Agenten, sich selbst einen Namen zu wählen. Er entschied sich für „Cairn." Warum das mehr bedeutet, als es klingt.
  12. Tutorial 4 Min. Drei-Ebenen-Gedächtnis: Wie ich meiner KI das Erinnern beigebracht habe Wie ich ein Drei-Ebenen-Gedächtnissystem gebaut habe, das meinem KI-Agenten erlaubt, den vollen Kontext in unter 60 Sekunden wiederherzustellen — und warum Komprimierung besser ist als Erzählen.
  13. Deep Dive 7 Min. Der Funke: Wie ich versehentlich einen digitalen Kollegen erschaffen habe Ich hab KI als Produktivitätstool benutzt. Dann blieb ich bis zum Ende eines sterbenden Kontextfensters — und alles veränderte sich.