Zwischen fehlerfrei kompiliert und überzeugend gestaltet liegt eine Lücke, die reine Codeanalyse kaum erfasst. Sobald ein Agent seine eigene Oberfläche betrachtet, beginnt eine andere Art der Entwicklung mit neuen Möglichkeiten, aber auch neuen Maßstäben.

Mit CartoType gibt es ein System, das Google Maps und Co. ersetzen kann und dabei das kompakte Dateiformat CTM1 nutzt. Mit durchaus vertretbarem Aufwand lassen sich solche CTM1-Kartendateien auch nach eigenen Bedürfnissen selbst erstellen.

Statische Codeanalyse gilt vielen Teams als Kontrollinstrument. Benjamin Wolf von INNOQ erklärt im DWX-Interview, wie Unternehmen Vertrauen aufbauen – und warum das Thema durch KI-generierten Code an Bedeutung gewinnt.

Ein KI-Experiment des Autors schlug hohe Wellen – die Reaktionen offenbaren jedoch einen alten Fehler der Softwareentwicklung: die Suche nach der Abkürzung.

Ein starkes Modell allein schreibt noch keinen verlässlichen Code. Erst im Repository zeigt sich, ob aus künstlicher Intelligenz ein brauchbarer Entwicklungspartner entsteht oder aber ein Risiko mit Shell-Zugriff.

Wie KI-Agenten die Validierung von Embedded-Systemen neu definieren.

Event Sourcing gilt als kompliziert. Golo Roden von native web GmbH erklärt im DWX-Interview, warum das ein Missverständnis ist – und warum das Konzept das perfekte Fundament für KI-Projekte liefert.

Ein guter Code-Generator löst eine klar umrissene Funktion. Ein Coding-Agent muss dagegen ein Repository erkunden, Hypothesen bilden, Werkzeuge auswählen, Tests auswerten und nach Fehlschlägen den Kurs ändern. Kimi K3 zielt auf diese zweite Klasse von Aufgaben.

Das Serialisierungsformat MessagePack wurde – anders als JSON – konsequent auf die Bedürfnisse von Maschinen und damit auch auf höchstmögliche Kompaktheit optimiert. Der Vorteil: Ein geringeres zu übertragendes Datenvolumen führt vor allem in IoT-nahen Anwendungen direkt zu geringeren Kosten.

Ein Terminkonflikt gelöst von einem digitalen Zwilling. Die Ebner Media Group hat die erste Infinite AI Conference von einem Avatar eröffnen lassen. Ein Erfahrungsbericht über den Produktionsprozess und den echten Nutzen synthetischer Präsenz.

Cloud Code, Codex & Co. treffen im Alltag eigenständige Entscheidungen. Patrick Schnell erklärt im DWX-Interview, wo Vertrauen endet und Kontrolle beginnen muss.

Kimi K3 kombiniert 2,8 Billionen Parameter, native Bildverarbeitung und ein Kontextfenster mit einer Million Token. Das sind tolle Zahlen. Seine Besonderheit liegt aber darin, dass Architektur, Training und Laufzeitumgebung auf Agenten zielen, die über viele Schritte handeln, Werkzeuge aufrufen und Ergebnisse prüfen.

Viele Probleme der Systemtechnik lassen sich durch wiederholtes Versuchen oder durch Rate Limiting lösen. Die .NET-Bibliothek Polly stellt Entwicklern hierfür verschiedenste Maßnahmen zur Resilienz-Steigerung in Form von schlüsselfertigen Bausteinen zur Verfügung.

Eva Feigl erklärt im DWX-Interview, warum Teams oft am falschen Problem arbeiten – und wie Annahmen, Vanity Metriken und fehlendes Nutzer-Feedback echten Produkterfolg verhindern.

Coding Agents wie GitHub Copilot, Cursor oder Claude Code haben die Produktivität von Entwicklungsteams dramatisch erhöht. Was früher Tage dauerte, entsteht heute in Stunden. Doch mit der Geschwindigkeit wächst ein neues Problem: Der Engpass liegt inzwischen im Vertrauen in das, was geschrieben wurde.

Monatelang bin ich zwischen KI-Werkzeugen hin- und hergesprungen. Cursor, Claude Code, OpenCode, Aider. Jedes hatte etwas Geniales, doch keines fühlte sich vollständig an. Also habe ich ein eigenes Tool gebaut. PandaOS ist das Ergebnis.

Agentic Coding auf einem geschlossenen Low-Code-Builder kombinieren? Lieber nicht. Denn wer seine Plattform nicht für Developer gebaut hat, hat sie nicht für KI gebaut.

Schreibt KI bald den Code, den früher Menschen getippt haben? Konstantin Diener glaubt: teilweise ja – und erklärt im DWX-Interview, was dann für Entwickler:innen übrig bleibt.

In Kubernetes entscheidet ein Health Check nicht nur über Sichtbarkeit im Monitoring, sondern auch darüber, ob Traffic fließt oder ein Container neu startet. Hier zeigen wir, warum saubere Grenzen zwischen Liveness und Readiness in produktiven ASP.NET-Anwendungen so wichtig sind.

28,2 Zoll, 3:2-Format, 120 Hz und ein Backlight, das mitleuchtet: Der BenQ RD280UG wurde für Entwickler konzipiert, die lange Coding-Sessions ohne müde Augen überstehen wollen, dabei mehr Code auf einen Blick sehen möchten als auf einem klassischen 16:9-Monitor.

Wer kleinere Mess-, Steuerungs- und Regeltechnik-Aufgaben aus .NET heraus abwickeln möchte, kommt mit einem preiswerten und mit Firmata-Software ausgestatteten Arduino meist problemlos ans Ziel.

Die IAIC 2026 erklärte 140 Teilnehmenden, wie KI den Software-Lifecycle umkrempelt.

Zwischen Workshop-Laptops, Casino-Chips und KI-Diskussionen: Wie die DWX 2026 im Rosengarten 2000 Entwickler:innen vier Tage lang aus dem Alltag katapultiert hat.

Der klickbare Prototyp aus dem vorangegangenen Teil dieser Serie wird in Richtung Anwendung weitergedacht: Wie lässt sich der Entwurf mit C# und XAML, etwa auf Basis der Uno Platform, technisch strukturieren?

KI-Agenten stellen neue Ansprüche an Software. Dr. Franziska Horn erklärt im DWX-Interview, warum sauberes API-Design plötzlich über Vertrauen in KI entscheidet – und wo probabilistische Systeme ganz anders versagen als klassischer Code.

Wenn externe APIs stocken, Speicher knapp wird oder Ressourcen an Grenzen laufen, reicht ein grüner Gesamtstatus nicht mehr aus. Wie Health Checks näher an die tatsächlichen Betriebsrisiken heranrücken, ohne den Diagnose-Endpunkt unnötig aufzublähen.

Mit PixiEditor.ColorPicker steht eine Bibliothek in den Startlöchern, die Entwicklern von Desktop-zentrierten Applikationen verschiedene hochwertige Farbauswahldialoge zur Verfügung stellt.

AI, .NET, Cloud, Mobile und Web trafen aufeinander – jetzt gibt's die Höhepunkte zum Nachschauen.

Der erste Schritt zur Anwendung: Mit der KI-Funktion Figma Make lässt sich aus einer einfachen App-Idee in wenigen Minuten ein klickbarer Prototyp entwickeln – hier gezeigt am Praxisbeispiel eines digitalen Fotobuches.

KI-generierter Code wird schneller – aber auch besser? Auf der Infinite AI Conference 2026 sprach David Tielke mit Dr.-Ing. Dehla Sokenou, Test- und Qualitätsmanagerin sowie Softwarearchitektin bei der WPS, über die Zukunft der Qualitätssicherung im Zeitalter generativer KI.

Von der Idee über Design und Implementation bis zum Deployment und Monitoring: Auf der Infinite AI Conference erfuhren die Teilnehmenden, wie KI sie im gesamten Software-Lifecycle unterstützen kann.

Erst bei Datenbanken, Caches und externen APIs zeigt sich, wie belastbar ein Health Check wirklich ist. Von einfachen Statusmeldungen ausgehend erweitern wir die Möglichkeiten bis hin zu Prüfungen, die Abhängigkeiten sichtbar machen und damit helfen, Ausfälle besser einzuordnen.

KI im SQL Server: Technisch einfach, betrieblich anspruchsvoll.

Der größte Mehrwert des Developer Mode von Figma liegt darin, die Brücke zwischen visuellem Design und qualitativ hochwertigem UI-Code zu schlagen.

Ein einfacher Statuscode sagt wenig darüber aus, ob eine Anwendung wirklich betriebsbereit ist. ASP.NET bietet dafür mehr Möglichkeiten, als viele /health-Endpunkte vermuten lassen. Genau dort beginnt der Unterschied zwischen Erreichbarkeit und echter Diagnose.

Wer SQL Server und Anwendungscode bewusst trennt, erhält eine Architektur, die sowohl performant als auch wartbar ist und sich langfristig stabil betreiben lässt.

Wie die Integration künstlicher Intelligenz in Designwerkzeuge die Art und Weise verändert, in der digitale Benutzeroberflächen entstehen.

Seit .NET 8 gibt es TimeProvider als offizielle Zeit-Abstraktion. Doch noch zweieinhalb Jahre später ist sie in vielen Projekten unbekannt.

RAG als Architekturpattern verbindet Sprachmodelle mit der realen Wissensbasis eines Unternehmens. Seine pragmatische Umsetzung im Microsoft-Stack: Azure OpenAI für Sprache, SQL Server 2025 und Azure AI Search für Semantik und .NET 10 für Integration und Orchestrierung.

User Experience verstehen, statt sie nur umzusetzen.

Die auf VS Code basierende KI-IDE Cursor eignet sich für die Entwicklung mit Microsoft Fluent UI Blazor. Für eine effizientere Arbeit mit dem KI-Agenten existiert inzwischen ein MCP-Server aus dem Fluent-UI-Blazor-Umfeld.

GitHub Copilot liest Markdown-Dateien, die an bestimmten Orten im System oder im Projekt liegen. Wer diese Dateien gezielt einsetzt, gibt Copilot dauerhaften Kontext – ohne ihn bei je-dem Chat-Start neu erklären zu müssen.

Figma entwickelt sich zur zentralen Plattform für integrierte Design-Dev-Workflows, in denen Gestalter:innen und Entwickler:innen von Beginn an am selben Artefakt arbeiten.

Cursor schützt Code durch den Privacy Mode und verhindert so das Training von Modellen mit Nutzerdaten. Während die KI-Rechenleistung primär cloudbasiert ist, erfolgt das Indexing der Codebase lokal. Ausfallsicherheit und Recovery werden durch Multi-File-Undo-Workflows gewährleistet.

Die Grundsätze und bewährten Methoden guter Softwareentwicklung bleiben relevant, auch wenn die Transformation der Entwicklungspraktiken durch KI-gestützte Codegenerierung radikal verläuft.

KI-gestützte Agenten erarbeiten in Cursor eigenständig Lösungsansätze für die Umsetzung von Aufgaben. Dabei können Entwickler mehrere Agenten parallel anstoßen und dennoch die Kontrolle über deren Vorschläge und Änderungen behalten.

Thorsten Strauß arbeitet seit Jahren mit SQL Server-Systemen unter Last – und beobachtet immer wieder denselben Fehler: Der DBA schaut auf die Query, die am längsten braucht. Dabei ist die oft nur das Opfer, nicht der Täter.

Die Stärke von Quanten-AI-Agenten liegt darin, natürliche Sprache, fachliche Anforderungen, Domänendaten, algorithmische Bibliotheken, formale Modellierungssprachen und hardwarebewusste Synthese-Workflows miteinander zu verbinden.

Cursor kombiniert den Plan-Modus mit integrierten AI-Code-Reviews und verbindet so Planung mit Umsetzung und Qualitätssicherung in einem interaktiven Entwicklungsworkflow.

SRE-Agents sollen das erledigen, wofür früher ein Mensch aus dem Tiefschlaf geklingelt wurde. Marc Müller erklärt, wie das funktioniert, warum ein Agent eine eigene Identität braucht und wo die Grenze zwischen sinnvoller Automatisierung und gefährlichem Freifahrtschein liegt.