Gedanken zu Design, Entwicklung, KI-Infrastruktur und Produktentwicklung.
Fünf Forschungsgruppen veröffentlichten diese Woche zum selben Problem: KI-Agenten produzieren Code schneller, als Entwickler ihn verstehen können. Die Schulden stecken in Ihrem Kopf.
AI & TechnologyEin praxisnahes GLSL-Playground für schnellen Aufbau von Shader-Intuition: Presets, Live-Controls und WebGL ohne Framework.
Interactive ExplorationsFastAPI + HTMX + reines CSS mit null Build-Tools und perfekten Lighthouse-Werten. Echte Produktionszahlen, ehrliche Kompromisse und klar gezogene Grenzen.
Engineering PracticeDie meisten Agentenanweisungen definieren Verhalten. Die fehlende Ebene lehrt Selbstbewertung: ein metakognitives Framework aus neun Monaten Produktion mit 95 Hooks.
AI & TechnologyContext Engineering für KI-Agenten über eine 650-Dateien-Architektur mit sieben Schichten. Drei Produktionsausfälle, reale Token-Budgets und das System, das sie überlebt hat.
AI & TechnologyEine 733 Zeilen lange Python-Pipeline, die Notizen über vier Dimensionen bewertet und 7.700+ Elemente deterministisch zuordnet. Der Algorithmus, die Gewichtungen und die ehrlichen Ergebnisse.
Engineering PracticeCraig Reynolds’ Boids-Algorithmus zeigt, wie drei lokale Regeln globale Koordination erzeugen. Dieselben Prinzipien und Fehlermodi erscheinen in Multi-Agenten-KI.
Interactive ExplorationsNegativraum ist Infrastruktur, nicht Abwesenheit. Wie Leere, Stille und Weißraum Struktur in Physik, Musik und Design schaffen.
Design & UXMulti-Agent-Deliberation erkennt Fehler, die Einzelagenten-Systeme übersehen. Hier sind die Architektur, die Sackgassen und was sich tatsächlich zu bauen lohnt.
AI & TechnologyMein Claude Code Agent übernahm jede schlampige menschliche Gewohnheit in Maschinengeschwindigkeit. Ich entwickelte 3 Philosophien, über 150 Qualitäts-Gates und 95 Hooks, um das zu beheben. Hier ist, was funktionierte und was nicht.
AI & TechnologyIch habe XcodeBuildMCP und Apples Xcode MCP mit Claude Code verbunden. Jetzt baut, testet und debuggt mein KI-Agent iOS-Apps autonom.
AI DevelopmentMcKinsey stellte fest, dass 90 % der Unternehmen KI-Adoption beanspruchen, aber nur 23 % über Pilotprojekte hinaus skalieren. Ich habe drei Varianten von KI-Theater erlebt und eine davon selbst praktiziert.
AI & TechnologyTechnisches 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.