HMZE

Sebastian Heide-Meyer zu Erpen und André Neubauer

Beyond Vibe Coding - der Podcast über die Zukunft der Softwareentwicklung

  1. -3 ДН.

    #060 AI für den Wald - mit Alexander Thiele (ocell)

    Alexander Thiele beschreibt in dieser Episode eine begeisternde Form von AI-Transformation. Bei ocell geht es um Waldflächen, Luftbilder, GeoJSON, Offline-first-Anwendungen und Prozesse, die mit unstrukturierten Daten, operativen Übergaben und realen Produktivitätsgrenzen zu tun haben.  Besonders interessant ist Alexanders Blick auf die Organisation. Er beschreibt, wie Claude nicht nur Engineers hilft, sondern auch Product, Customer Success, HR und Marketing. Plugins, Skills und Sub-Agents werden dabei nicht als magische Lösung verkauft, sondern als praktische Mittel, um Zugangshürden zu senken, Arbeit anschlussfähiger zu machen und Teams neue Formen von Ownership zu ermöglichen. Damit wird die Folge vor allem für Tech- und Produktverantwortliche relevant, die gerade nicht mehr nur über Tools, sondern über echte Betriebsmodelle für AI-unterstützte Wissensarbeit nachdenken. Gleichzeitig bleibt die Episode angenehm ehrlich über Grenzen und Reibung. Das Innovationstempo ist hoch, nicht jedes Tool hält, was es verspricht, und der Wunsch nach einem wirklich integrierten Personal Assistant ist noch nicht eingelöst. Gerade diese Mischung aus Begeisterung, Pragmatismus und offener Unsicherheit macht das Gespräch stark. -- Links und Referenzen ocell: https://www.ocell.io/Flutter: https://flutter.dev/Graphiti: https://github.com/getzep/graphitiFlutterCon Talk zu Offline First: https://www.youtube.com/watch?v=QCwwKWm9UDQ Der HMZE Podcast ist ein Projekt von Sebastian Heide-Meyer zu Erpen und André Neubauer. Die Inhalte stammen von uns und unseren Gästen. Weiterdiskutieren kannst du bei LinkedIn oder besuche uns auf unserer HMZE Seite, wo wir alle Folgen veröffentlichen. Fragen und Anfragen kannst du uns gerne per Mail an ⁠⁠ schicken. Vielen Dank für deine Zeit und bis zur nächsten Folge.

    1 ч. 2 мин.
  2. 18 АПР.

    #058 Semantic Anchors - mit Ralf D. Müller

    Ralf D. Müller erläutert uns in dieser Folge sein Konzept der Semantic Anchors in LLMs, also Begriffe oder Wortgruppen, die im Modell mit wenig sprachlichem Aufwand ganze Methodenräume aktivieren. Ralf beschreibt das nicht als bloßes Prompt-Tuning, sondern als sehr praktische Methode, bekannte Wissensinseln im Modell gezielt anzusprechen, etwa über Begriffe wie arc42, ADRs nach Nygard oder TDD London School. Dadurch wird auch verständlich, warum Modell und Harness oft wichtiger sind als der restliche Tool Stack und weshalb Themen wie Kontext, Parallelität und Fokus im agentischen Arbeiten so stark ins Gewicht fallen. Spannend wird es dort, wo das Konzept weitergedacht wird: Mit Semantic Contracts beschreibt Ralf eine Möglichkeit, auch Begriffe für Wissen außerhalb der Trainingsdaten definitorisch zu fixieren. Daraus entsteht ein Workflow, der von Requirements über Spezifikation und Architekturdokumentation bis in eine Dark-Factory-artige Umsetzung reicht. Zum Schluss öffnet die Episode noch den Raum für eine größere Frage: Wie kann Vertrauen in KI-Systeme wachsen, wenn klassische Reviews nicht mehr skalieren und stattdessen Fehlerkorrektur, Compilerläufe und andere Rückkopplungen den verlässlicheren Kanal bilden sollen? --  Links und Referenzen arc42: https://arc42.org/Semantic Anchors: https://rdmueller.github.io/pages/blog/semantic-anchors.htmlSemantic Contracts: https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/contracts Eichhorst Prinzip: https://rdmueller.github.io/pages/blog/eichhorsts-principle.html Ralf D. Müller: https://rdmueller.github.io/index.html  Der HMZE Podcast ist ein Projekt von Sebastian Heide-Meyer zu Erpen und André Neubauer. Die Inhalte stammen von uns und unseren Gästen. Weiterdiskutieren kannst du bei LinkedIn oder besuche uns auf unserer HMZE Seite, wo wir alle Folgen veröffentlichen. Fragen und Anfragen kannst du uns gerne per Mail an ⁠⁠ schicken. Vielen Dank für deine Zeit und bis zur nächsten Folge.

    52 мин.
  3. 11 АПР.

    #057 beeindruckende AI-Transformation bei der GetAway Group - Bastian Buch

    Bastian Buch, CPTO der GetAway Group, beschreibt in dieser Folge eine AI-Transformation, die bereits jetzt deutlich tiefer geht als Agentic Engineering oder der Einsatz einzelner Tools. Ausgehend von seiner persönlichen Tool-Evolution erklärt er, wie sich seine Arbeitsweise als Tech Leader verändert hat und warum AI für ihn heute sowohl Coding, Wissensarbeit als auch Management beschleunigt. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie eine Tech-Organisation aussieht, wenn AI nicht als Add-on, sondern als struktureller Faktor verstanden wird. Bastian spricht über die Auflösung klassischer Scrum-Rituale, über kleinere vertikale und temporäre Mikro-Teams, Skill-Marketplaces, agentische QA-Ansätze, Datenzugriffe mit Rechtekonzepten und das Rollenbild des „Product Engineer“. Gerade im Kontext einer Legacy-geprägten Travel-Tech-Gruppe zeigt die Folge sehr konkret, was AI-native Organisationsentwicklung praktisch bedeutet. --  Links und Referenzen GetAway Group: https://www.getaway.group/ueber-unsagentic-second-brain-guide von Bastian Buch: https://github.com/bbuch82/agentic-second-brain-guide Der HMZE Podcast ist ein Projekt von Sebastian Heide-Meyer zu Erpen und André Neubauer. Die Inhalte stammen von uns und unseren Gästen. Weiterdiskutieren kannst du bei LinkedIn oder besuche uns auf unserer HMZE Seite, wo wir alle Folgen veröffentlichen. Fragen und Anfragen kannst du uns gerne per Mail an ⁠⁠ schicken. Vielen Dank für deine Zeit und bis zur nächsten Folge.

    1 ч. 8 мин.
  4. 29 МАР.

    #055 Wie das Review Problem gelöst wird - mit Uli Strötz (Mapbox)

    In dieser Episode sprechen Sebastian und André mit Uli Strötz von Mapbox über die ganz praktische Realität von AI in der Softwareentwicklung und im Engineering Management. Der Fokus liegt auf konkreten Veränderungen bei einer Firma, die hier sehr viel Momentum hat: AI ist bei Mapbox im Alltag angekommen, beschleunigt interne Entwicklung massiv und verschiebt gleichzeitig die Engpässe in Richtung Review. Uli beschreibt, wie er als Engineering Manager die Claude Desktop App als zentrales Interface für Kontextarbeit nutzt - etwa für Slack, Google Docs, Confluence, Jira, Performance Reviews, Briefings und Interview-Feedback. Für ihn ist nicht mehr das Sammeln von Informationen der Engpass, sondern deren sinnvolle Verdichtung und Einordnung. Im zweiten großen Themenblock geht es um AI-assisted Softwareentwicklung at scale. Die Diskussion zeigt, dass fast aller neuer Code inzwischen gemeinsam mit Claude entsteht, aber die Verantwortung trotzdem beim Menschen bleibt. Das führt direkt zur Kernfrage der Folge: Wie kann Code Review noch funktionieren, wenn Code-Erzeugung plötzlich massiv skaliert, menschliche Review-Kapazität aber nicht? Besonders eindrucksvoll ist auch der Einblick in die OPEX-Kultur von Mapbox. Incident-Prozesse, Post-Mortems, Root Cause Analysen und klare SLAs sind dort keine Formalität, sondern gelebter Standard. Genau diese Kultur schafft aus Sicht von Uli überhaupt erst die Grundlage dafür, AI offensiv einzusetzen, ohne Qualitäts- und Zuverlässigkeitsfragen aus dem Blick zu verlieren. -- Claude Download / Desktop: https://claude.com/downloadClaude Code: https://claude.com/product/claude-codeMapbox: https://www.mapbox.com/Atlassian Rovo: https://www.atlassian.com/software/rovo Der HMZE Podcast ist ein Projekt von Sebastian Heide-Meyer zu Erpen und André Neubauer. Die Inhalte stammen von uns und unseren Gästen. Weiterdiskutieren kannst du bei LinkedIn oder besuche uns auf unserer HMZE Seite, wo wir alle Folgen veröffentlichen. Fragen und Anfragen kannst du uns gerne per Mail an ⁠⁠ schicken. Vielen Dank für deine Zeit und bis zur nächsten Folge.

    1 ч. 8 мин.
  5. 12 МАР.

    #053 Agentic Coding in Production - mit Sebastian Sigl (Adevinta)

    In dieser Episode begrüßen wir Sebastian Sigl, Staff Engineer bei Adevinta (Kleinanzeigen), der uns zeigt, wie Agentic Coding in einer hochskalierbaren Produktionsumgebung (10.000+ Requests/Sekunde) Einzug hält. Sebastian ist ein erfahrener Fullstack-Entwickler, der den Wandel von einfacher Code-Completion hin zur echten Orchestrierung von KI-Agenten aktiv mitgestaltet. Die Evolution des Toolings: Sebastian beschreibt seine Reise von den ersten Experimenten mit ChatGPT über die Enttäuschung bei der klassischen GitHub Copilot Autovervollständigung bis hin zum Durchbruch mit Cursor und schließlich Claude Code. Er sieht Agenten heute nicht mehr nur als Tipphilfe, sondern als Interface zur eigentlichen Arbeit. Besonders mächtig findet er CLI-Tools, die über Schnittstellen direkt in den Entwicklungsprozess eingreifen können. KI im Team-Kontext: Als Staff Engineer bildet Sebastian die Brücke zwischen technischer Exzellenz und Business-Strategie. Er nutzt KI-Agenten, um Jira-Tickets zu erstellen, Code-Reviews vorzubereiten und komplexe Architektur-Entscheidungen durch "AI-Peer-Programming" zu validieren. Das Ziel ist nicht die bloße Code-Generierung, sondern die Erhöhung der Schlagkraft des gesamten Teams. Vom Coder zum Orchestrator: Die Rolle des Entwicklers verschiebt sich grundlegend. Sebastian sieht den Shift weg vom manuellen Tippen hin zum Kuratieren und Steuern von Agenten. Er betont, dass man heute Prototypen oft schneller bauen kann, als Nutzer befragt werden können, was radikal neue Anforderungen an die Validierung und Produktstrategie stellt. -- Sebastian Sigl: https://de.linkedin.com/in/sesigl , https://www.sebastiansigl.com/NotebookLM: https://notebooklm.google.comBlogpost "Beyond Autocomplete": https://www.sebastiansigl.com/blog/beyond-autocomplete-agentic-coding-1/LinkedIn Artikel "Agentic Coding": https://www.linkedin.com/pulse/agentic-coding-next-evolution-developer-productivity-team-sigl-g5ohf Der HMZE Podcast ist ein Projekt von Sebastian Heide-Meyer zu Erpen und André Neubauer. Die Inhalte stammen von uns und unseren Gästen. Weiterdiskutieren kannst du bei LinkedIn oder besuche uns auf unserer HMZE Seite, wo wir alle Folgen veröffentlichen. Fragen und Anfragen kannst du uns gerne per Mail an ⁠⁠podcast@hmze.tech schicken. Vielen Dank für deine Zeit und bis zur nächsten Folge.

    1 ч. 8 мин.

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