Gedanken zu Design, Entwicklung, KI-Infrastruktur und Produktentwicklung.
Tiefgehender Vergleich von Codex CLI und Claude Code: Kernel-Sandboxing vs. 26-Hook-Governance, Opus 4.7 vs. GPT-5.4 Benchmarks, Preise pro Token mit CNY-Beispielen sowie Cloud-Zugang aus China (Bedrock / Vertex / Foundry).
AI DevelopmentErstellen Sie 5 praktische Claude Code Hooks von Grund auf: Auto-Formatierung, Sicherheits-Gates, Test-Runner, Benachrichtigungen und Qualitätsprüfungen.
AI DevelopmentNutzen Sie die offizielle Anthropic-Dokumentation für Richtlinien und Blakes Referenz für npm install, CLAUDE.md, Berechtigungen und erste Sitzungsprüfungen.
AI DevelopmentEin Code-Review-Skill von Grund auf bauen. Verzeichnisstruktur, Frontmatter-Felder, LLM-basiertes Matching, Kontext-Budgets und Auto-Aktivierung.
AI DevelopmentWelche AGENTS.md-Muster verändern tatsächlich das Verhalten von Agenten? Anti-Muster, die Sie vermeiden sollten, Muster, die funktionieren, und eine Tool-übergreifende Kompatibilitätsmatrix für 8 Werkzeuge.
AI DevelopmentNutzen Sie die offizielle Dokumentation für das Setup; nutzen Sie Blakes Referenz für Architektur, Sicherheit, Erweiterbarkeit und 36 Blind-Duell-Ergebnisse.
AI DevelopmentClaude Code bietet vier Erweiterungstypen. Nach dem Erstellen von 95 Hooks, 44 Skills und Dutzenden Commands habe ich gelernt, welche Abstraktion zu welchem Problem passt.
AI DevelopmentIch habe 30 Entwicklungssitzungen mit Claude Code und Cursor zusammen dokumentiert. Die Daten zeigen, wo jedes Tool gewinnt und wo die Kombination scheitert.
AI DevelopmentIch habe den Token-Verbrauch über 50 Claude Code-Sitzungen hinweg gemessen. Kontexterschöpfung verschlechtert die Ausgabequalität, bevor Sie es bemerken. Hier sind die Muster, die das Problem lösen.
AI DevelopmentIch habe über 30 PRDs für KI-Agenten-Aufgaben geschrieben. Hier erfahren Sie, wo PRD-gesteuerte Entwicklung funktioniert, wo sie scheitert und wie sich mein Template über 6 Monate weiterentwickelt hat.
AI DevelopmentIch habe 95 Hooks für Claude Code gebaut. Jeder existiert, weil etwas schiefgegangen ist. Hier sind die Entstehungsgeschichten und die Architektur, die daraus entstand.
AI DevelopmentTechnisches Schreiben bei Introl
Umfassende Hardware-Empfehlungen und Kostenanalyse für den lokalen Betrieb großer Sprachmodelle.
GPU-Auswahlguide zum Vergleich der neuesten NVIDIA-Datencenter-Beschleuniger für verschiedene KI-Workloads.
Tiefgehende technische Analyse der Evolution von Googles Tensor Processing Unit von TPUv1 bis TPUv5.
Ressourcen-Sharing-Strategien für GPU-Cluster in containerisierten Umgebungen.
Leitfaden zum Aufbau und zur Verwaltung von verteiltem KI-Computing mit dem Ray-Framework.
Analyse der Open-Source-LLM-Ökonomie und DeepSeeks Wettbewerbspositionierung.
Zukünftige Stromanforderungen für Rechenzentren und NVIDIAs GPU-Roadmap der nächsten Generation.
Kleine modulare Reaktorlösungen für die Stromversorgung der KI-Infrastruktur der nächsten Generation.
Technische Analyse der Multi-Head-Compression-Architektur-Innovationen von DeepSeek.