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Gedanken zu AI Engineering, Solutions Architecture und dem Bauen moderner Software.

AI Engineering Python AsyncIO Performance

Die Latenz-Falle: Warum sequenzieller Code in der KI-Integration scheitert

Wenn ich heute Kernsysteme mit LLMs verbinde, rechnet meine CPU kaum noch – sie wartet. Sequenzieller Code wird zum fatalen Flaschenhals. Die Lösung: AsyncIO und das Prinzip der Nebenläufigkeit auf einem einzigen Thread.

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AI Engineering LLM Paradigmenwechsel Softwareentwicklung

Vom Determinismus zur Wahrscheinlichkeit: Warum ich lerne, die Kontrolle abzugeben

Als ich mein Diplom in Informatik machte, war die Welt binär: if (x) then y. Heute fasziniert mich der radikale Wechsel von absoluter Logik zu Wahrscheinlichkeiten – und was das für einen Ingenieur aus der Welt der strikten Typisierung bedeutet.

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AI Engineering Produktivität Softwareentwicklung Architektur

Der Tod des Boilerplate-Burnouts: Wie KI uns die Zeit für Architektur zurückgibt

Wie viele Wochen unseres Berufslebens haben wir damit verbracht, CRUD-Schnittstellen oder Datenbank-Migrationen zu schreiben? KI verschiebt den Fokus massiv – weg vom Code-Schaufeln, hin zum Systemdesign.

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AI Engineering LLM Vision API Kontextverständnis

Wenn Code plötzlich "mitdenkt": Die neue Ära des Kontextverständnisses

In der klassischen Softwareentwicklung gab es keine Nuancen. Heute lote ich in meinen AI Showcase Experimenten aus, wie ein Agent die Dringlichkeit einer Anfrage erkennt und daraufhin die Priorität eines Workflows anpasst.

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AI Engineering Python Pydantic TypeScript

Von TypeScript zu Pydantic: Meine Reise von deterministischer Software zu probabilistischer KI

Als Diplom-Informatiker begann mein Weg deterministisch: Objektorientierung, feste Verträge, vorhersehbare Systeme. Auf meinem aktuellen Weg in das AI Engineering stehe ich vor einem neuen Architektur-Bruch – und Pydantic ist die Brücke.

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