KI or not KI: Wann ist KI die Lösung für mein Problem?
Nicht jedes Problem braucht KI. Warum die Unterscheidung zwischen komplexen und komplizierten Problemen über die richtige Lösung entscheidet.
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Technische Fachbeiträge zu Java, Softwarearchitektur, KI-gestützter Entwicklung und Best Practices aus der Praxis bei ConceptPeople.
Wissen teilen gehört für uns dazu. In unserem Blog schreiben wir über Themen, die uns in der täglichen Arbeit beschäftigen.
Nicht jedes Problem braucht KI. Warum die Unterscheidung zwischen komplexen und komplizierten Problemen über die richtige Lösung entscheidet.
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KI verändert die Rolle des Entwicklers: Programmieren tritt in den Hintergrund, konzeptionelles Arbeiten wird wichtiger. Beispiele aus unserer Praxis.
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Praxisbericht: 82 Vue-Klassenkomponenten in 2,5 Stunden migriert. Mit 18 Subagents, klaren Regeln und einem selbstkorrigierenden Feedback-Loop, ohne manuelle Code-Eingriffe.
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Praxisbericht: 44% Zeitersparnis mit Claude Code in der Softwareentwicklung. 17 Aufgaben im Vergleich mit und ohne KI-Unterstützung.
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Wie man mit Selenide und passenden Abstraktionen robuste Oberflächentests für Apache Wicket-Anwendungen erstellt.
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Erfahrungsbericht zu Vibe-Coding mit Claude Code und Claude 3.7 Sonnet. Möglichkeiten, Grenzen und praktische Tipps für den Einsatz.
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Mit de.flapdoodle.testdoc lässt sich aktuelle Dokumentation mit Beispielcode direkt aus JUnit-Tests erzeugen.
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Einführung in GitLab CI/CD: Jobs, Stages, Rules und Variablen für automatisierte Pipelines direkt im Git-Projekt.
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Warum Code Coverage nicht reicht und wie Mutationstests mit PI-Test die Qualität von Unit-Tests nachhaltig verbessern.
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Mit jbang Java statt Bash für Shell-Skripte nutzen: Lokale Installation, IDE-Support und praktische Beispiele.
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Einführung in Akita: State Management Framework für Angular, React und Vue.js mit wenig Boilerplate-Code.
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Buchrezension: Designing Data-Intensive Applications von Martin Kleppmann – ein Standardwerk über skalierbare und wartbare Systeme.
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