KI-Engineering
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Wie man 2026 eine KI-native Engineering-Organisation führt
Agentic Coding entfernt den Engineering-Engpass nicht — er verschiebt ihn vom Schreiben des Codes zur Verifizierung. Das ist das Betriebsmodell 2026 für eine KI-native Engineering-Organisation: welche Prozesse neu geschrieben werden müssen, wie Code Review sich verändert und welche Metriken zeigen, ob es funktioniert.
Wo Sie mit Claude Code in einem großen Repo anfangen: ein Entscheidungsbaum (2026)
Sie starten einen großen Claude-Code-Rollout nicht damit, alles zu konfigurieren. Sie starten mit dem einen Mechanismus, den Repo-Form und echter Schmerzpunkt verlangen — und ignorieren den Rest, bis Sie ihn wirklich brauchen. Das ist die Entscheidungsschicht vor dem Build.
Harness Debt: Ihr KI-Agenten-Gerüst arbeitet still gegen das Modell (2026)
Ihr KI-Agent ist wahrscheinlich schlechter als das Modell darin — und die Lücke ist Ihr eigenes Gerüst. Ein experimentelles Harness erzielte mit demselben Modell mehr als das Doppelte von Anthropics Standard-Harness. Die Lösung ist kein größeres Framework, sondern das Löschen von Annahmen, die am Tag des Claude-Opus-4.6-Release veraltet waren.
Claude Code + HTML: Der Implementierungs-Leitfaden 2026 für das richtige Output-Medium
Anthropics eigene Engineers haben Claude-Code-Outputs für fast alles auf HTML umgestellt. Die Implementierungsfrage lautet: Wann gewinnt HTML, wann nicht, und wie sollte das Handoff von Claude Design zu Claude Code wirklich aussehen?
Claude Code in großen Codebases: Der Implementierungs-Leitfaden 2026
Claude Code gewinnt in großen Codebases nicht, indem es das Repo verschlingt. Es gewinnt, wenn Sie eine Navigations- und Governance-Schicht darum herum bauen.