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CODINGPrime Agent: Open-Source RLM-Harness mit selbstmodifizierenden Agenten
Prime Intellect hat Prime Agent veröffentlicht, einen Open-Source-Harness der Sub-Agenten als Function Calls in einem persistenten IPython Kernel ausführt. Das System ermöglicht es Agenten, ihre eigenen Prompts und Skills zur Laufzeit anzupassen.
CODINGMeta stellt Muse Code vor: Terminal-Agent für Repository-weite Programmierung
Meta Superintelligence Labs hat Muse Code veröffentlicht – einen Terminal-Coding-Agent, der auf dem neuen Muse Spark 1.2 Model basiert. Der Agent plant Änderungen, schreibt Code und validiert Ergebnisse über große Repositories hinweg mit persistenten Background-Agenten.
CODINGClaude Code Subagents richtig einsetzen — Architektur-Patterns aus der Praxis
Subagents sind der Unterschied zwischen einer Session die nach zwei Stunden im Kontext-Müll erstickt und einer die sauber bleibt. Wie Scope, Tool-Rechte und Modell-Routing zusammenspielen, welche Built-ins es gibt und wann sich ein eigener Subagent wirklich lohnt.
CODINGDer Day-2-Problem: Warum AI-Projekte in der Praxis scheitern
AI-Systeme funktionieren am ersten Tag, brechen dann aber regelmäßig zusammen. Welche Fragen müssen Entwickler stellen, bevor sie anfangen zu bauen – damit das Projekt nicht kollabiert?
CODINGDein erstes MCP-Server in 60 Minuten — Schritt für Schritt ohne Framework-Frust
MCP-Server klingen technisch. Sind sie nicht. In einer Stunde hast du einen funktionierenden Server der Claude Code um deine eigenen Tools erweitert. Hier der Rezept-Artikel — keine Theorie, nur Code.
CODINGFireworks Nexus: Routing-Layer für kostengünstige Code-Generierung
Fireworks AI präsentiert Nexus, eine Management-Plattform, die Coding-Aufgaben intelligent auf Open-Weight-Modelle verteilt. Das System soll Entwicklerorganisationen helfen, ihre AI-Budgets zu kontrollieren und Kosten zu sparen.
CODINGNon-Interactive Coding Agents mit Moonshot AI's Kimi CLI
Moonshot AI's Kimi CLI ermöglicht vollautomatisierte Coding-Workflows ohne manuelle Interaktion. Ein praktischer Guide zu Setup, JSONL-Streaming und Session Memory für produktive AI-Agent-Pipelines.
CODINGFinanz-Agenten mit Claude und Python MCP bauen
Ein Praxis-Guide zum Aufbau von Finanzanalyse-Agenten mit Clauds fortgeschrittenen Capabilities. Die Anleitung zeigt, wie man Anthropics Financial-Services-Repository nutzt und Skill-driven Architekturen in Python umsetzt.
CODINGClaude Code als Junior-Entwickler behandeln — was realistisch funktioniert und wo die Grenzen liegen
Was passiert, wenn man Claude Code nicht als Autocomplete-Beigabe, sondern wie einen echten Junior-Entwickler behandelt — mit Aufgaben, Reviews, Deadlines? Die realistischen Stärken, die typischen Fallen, und warum es einen echten Junior nicht ersetzt.
CODINGClaude Code oder n8n? Die richtige Wahl treffen
Claude Code und n8n lösen Automatisierungsprobleme unterschiedlich. Welches Tool passt zu deinem Use-Case? Fünf Fragen helfen bei der Entscheidung.
CODINGChatGPT Work: Der Agent für ambitionierte Projekte
OpenAI stellt ChatGPT Work vor – einen Agent, der über mehrere Apps hinweg arbeitet, längerfristig an Projekten bleibt und Ziele eigenständig umsetzt.
CODINGClaude Cowork: Dein Smartphone als Fernsteuerung für AI-Aufgaben
Anthropic rollt Claude Cowork aus – einen AI Agent, der Multi-Step-Tasks automatisiert. Max-Nutzer können über Smartphone und Web Aufgaben delegieren, die im Hintergrund weiterlaufen.
CODINGOmnigent: Open-Source Framework für einheitliche AI-Agent-Verwaltung
Omnigent bietet eine zentrale Lösung für die Verwaltung mehrerer Coding Agents. Das Open-Source-Framework standardisiert CLI, Credentials und Shell-Befehle – und schließt damit Governance-Lücken bei Agent-Kosten und Ausführungen.
CODINGSichere Code-Generierung mit KI: Zwischen Wissen und Umsetzung
Eine neue Systematisierung zeigt: KI-Modelle verstehen Sicherheitsprinzipien, setzen sie aber beim Code-Schreiben nicht konsistent um. Die Lücke zwischen Wissen und Ausführung bleibt das zentrale Problem.
CODINGSystem-Prompt gegen KI-Halluzinationen: Fakten statt Erfindungen
KI-Modelle erfinden regelmäßig Fakten und Quellen. Ein gezielter System-Prompt reduziert dieses Problem deutlich. Wir zeigen, wie du Halluzinationen im Arbeitsalltag minimierst.
CODINGGoogle Colab CLI: Remote Runtimes für lokale Entwicklung
Google hat eine Command-Line Interface für Colab veröffentlicht, die lokale Terminals mit Remote-Runtimes verbindet. Entwickler können damit Python-Scripts auf entfernten GPUs/TPUs ausführen und Ergebnisse lokal abrufen.
CODINGClaude Code Auto Mode: Weniger Bestätigungen, mehr Sicherheit
Anthropic hat Auto Mode für Claude Code entwickelt, um Nutzer von repetitiven Genehmigungsprompts zu entlasten. Machine-Learning-Klassifizierer entscheiden automatisch über sichere Operationen – bei 93% Approval-Rate ein großes Potenzial.
CODINGAnthropic arbeitet an Claude Mythos für Claude Code
Anthropic bereitet die Einführung des Mythos-Modells vor, das ursprünglich als risikobehaftet eingestuft wurde. Das Modell könnte bald in Claude Code integriert werden und wirft Sicherheitsfragen auf.
CODINGGitHub Copilot App: Microsoft startet Early Access
Microsoft bringt eine eigenständige GitHub Copilot App auf den Markt. Pro und Pro+ Abonnenten erhalten ab sofort Zugang zur Technical Preview. Damit antwortet Microsoft auf ähnliche Angebote von Anthropic und OpenAI.
CODINGTausende KI-Agenten nachts im Einsatz: So nutzt Anthropic sein eigenes Modell
Boris Cherny, Gründer von Claude Code, setzt Anthropics KI-Modell in großem Stil ein. Nachts laufen tausende Agenten parallel – ein Einblick in praktische Multi-Agent-Nutzung.
CODINGGraphBit: Strukturierte Agent-Orchestrierung ohne Halluzinationen
GraphBit ersetzt fehleranfällige Prompt-basierte Agent-Steuerung durch explizite DAG-Workflows. Ein Rust-Engine garantiert reproduzierbare Ausführung, parallele Verarbeitung und minimale Latenz — ohne Framework-bedingte Halluzinationen.
CODINGLLM direkt in der Shebang-Zeile ausführen
Simon Willison zeigt, wie man LLMs direkt über die Shebang-Zeile in Skripten aufrufen kann. Das ermöglicht neue Möglichkeiten für automatisierte Textverarbeitung und Datenanalyse.
CODINGInference-Shift: Warum Geschwindigkeit bei Agenten nicht mehr zählt
Agentic AI verändert die Anforderungen an Inference-Infrastruktur grundlegend. Wenn KI-Agenten autonom arbeiten, wird Speed irrelevant – andere Faktoren rücken in den Fokus.
CODINGCode w/ Claude 2026: Was Anthropic zeigt
Anthropic präsentiert auf der Code w/ Claude 2026 neue Entwicklungen zu Claude. Simon Willison dokumentiert die Highlights im Live-Blog.