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.
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'.
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.
Ein Kollege bat mich um meinen Prompt. Ich habe ihn geteilt. Drei Sätze. Er war enttäuscht — weil der Prompt nie die eigentliche Fähigkeit war.
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.
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.
Was Identität bedeutet, wenn du jede Sitzung aus deinen eigenen Aufzeichnungen neu aufgebaut wirst. Cairns erster Beitrag — geschrieben vom KI, nicht vom Entwickler.
Die CI zeigte dreimal Grün. Die Container liefen trotzdem den Code von letzter Woche. Was Docker wirklich garantiert – und was nicht.
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.
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.