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Seit ein paar Wochen taucht ein Name in jeder zweiten Timeline auf: Jev. Ein neues KI-Modell von TypeSafe AI, gegründet vom Ex-OpenAI-Forscher Diogo Almeida, das laut Hersteller rund 200x schneller und 400x billiger sein soll als ein LLM. Der Trick dahinter: Jev generiert keinen Text. Statt einer Antwort in ganzen Sätzen bekommt man typisierte Entscheidungen mit Wahrscheinlichkeiten zurück, in 70 bis 500 Millisekunden. Ein smartes If-Statement mit dem Sprachverständnis eines LLMs, das sich direkt in die eigene Pipeline einbauen lässt.
In dieser Folge sortieren wir den Hype. Was steckt hinter der Idee vom "System 1"-Modell nach Daniel Kahneman, warum ist Jev näher an klassischen Klassifizierungsmodellen als an ChatGPT und was macht es trotzdem anders? Thomas hat sich den Doom-Nachbau angeschaut und dabei festgestellt, dass der eigentlich spannende Teil vielleicht gar nicht Jev selbst ist, sondern der Abstraktionslayer davor. Wir sprechen über Use Cases von NPCs bis LLM-Routing, über das Kalibrierungsversprechen von RLCD, über Kosten, Datenschutz und Bias, und über die Frage, ob hier gerade eine Revolution passiert oder nur eine gut vermarktete Wiederentdeckung. Und ganz am Anfang klären wir natürlich, wer dieser Jeff überhaupt ist.
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Vortrag von Diogo Almeida (im Podcast besprochen): https://www.youtube.com/watch?v=cJ0EOzey--o
Launch-Post von TypeSafe AI zu System One Models und Jev: https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
Jev spielt Doom, Open-Source-Nachbau von Olivier Motium: https://github.com/olivier-motium/jev-doom
Thomas' Gist mit Beispiel für Doom-State und Jev-Output: https://gist.github.com/dithom/eb3073067a0d6855b2033afc8ec2f920
ViZDoom: https://github.com/Farama-Foundation/ViZDoom
Kev, Open-Source-Nachbau von Jev auf Qwen-Basis: https://github.com/jaredpalmer/kev
Laya, Open-Source-Decision-Model von Convai Innovations: https://github.com/NandhaKishorM/laya
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Wenn plötzlich alle alles bauen können, was passiert dann mit den Apps, die wir nutzen und die wir selbst entwickeln? DHH ruft vom Boot aus, wie geil schwimmen ist, und wir fragen uns: Welche Apps überleben das AI-Zeitalter eigentlich?
In dieser Folge suchen wir nach den Säulen, auf denen Apps auch in Zukunft stehen können: regelmäßige Use Cases, Datenhoheit, Netzwerke, Profiwerkzeuge und echte Nischenlösungen. Gleichzeitig schauen wir auf die andere Seite: Was wird verschwinden, wenn LLMs und ihre Harnesses simple SaaS-Produkte reihenweise sherlocken und Apps am Ende nur noch CRUD-Wrapper sind? Brauchen wir überhaupt noch klassische Apps, wenn Chatbots ohne UI auskommen? Und brauchen wir noch Menschen, die sie bauen, wenn User sich ihre Tools einfach selbst zusammenklicken?
Wir sprechen über gelöschte Apps, gesättigte Märkte, Individual-Software in Unternehmen und die Frage, ob am Ende vielleicht genau die gleichen Apps übrig bleiben wie vor der AI-Welle.
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DHH Interview: https://www.youtube.com/watch?v=NYFGCESmikA
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Kein Google mehr, kein Stack Overflow – stattdessen ein permanenter Dialog mit der KI. So sieht Lernen für uns inzwischen aus. Früher haben wir Wissen Scheibchen für Scheibchen aufgebaut, heute lassen wir uns Lehrpläne generieren und erkunden Rabbit Holes, ohne uns darin zu verlieren. Aber lernen wir dadurch wirklich besser – oder entkoppeln sich Bauen und Verstehen gerade immer weiter?
In dieser Folge sind wir uns nicht in allem einig: Wird Verifikation zur neuen Kernkompetenz, während Abstraktion an Bedeutung verliert? Wie groß ist die Gefahr, sich treiben zu lassen und einer Illusion von Kompetenz aufzusitzen? Nebenbei geht es um RFCs der IETF, Jonglieren am Schreibtisch und die Frage, ob man überhaupt noch alles verstehen muss.
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Stack Overflow: https://stackoverflow.com/
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Wetter-App, Taschenrechner, Habit-Tracker – langweiliger geht's kaum. Genau daraus baut Andy Allen mit seinem Zwei-Personen-Studio !Boring Software Apps, für die Menschen freiwillig Geld bezahlen. Nicht wegen der Features, sondern wegen des Designs. Inspiriert von einer Launched-Podcast-Folge mit Andy Allen fragen wir uns: Warum ist unsere Software eigentlich so boring?
Wir diskutieren, ob Design allein ein Geschäftsmodell tragen kann, warum Games uns mit Optik, Sound und eigenen Welten begeistern, während Business-Software sich anfühlt wie Arbeit – und ob Fun und Usability sich eigentlich im Weg stehen. Thomas hat die !Boring Apps ausprobiert und ist zwiegespalten, Thomas bringt Dieter Rams' Design-Thesen ins Spiel. Und am Ende steht die Frage: Vielleicht geht's gar nicht um Boring vs. !Boring, sondern um Mühe vs. keine Mühe?
Links:
Launched Podcast mit Andy Allen: https://launchedfm.com/episode/95-boring-software-andy-allen
!Boring Software: https://notbor.ing/
Dieter Rams – 10 Thesen zum guten Design: https://rams-foundation.org/die-stiftung/designverstandnis/thesen/
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Fünf Agents parallel, drei Projekte offen – und am Ende ist nichts davon fertig. Thomas ist deshalb wieder zurück beim Single-Agent-Workflow: ein Agent, kleine Schritte, Pair-Programming-Gefühl, Review mittendrin statt am Ende. Christian sieht das anders: Ohne zweiten Agent fehlt ihm der Flow, weil ihn die Wartezeiten permanent rausreißen.
Daraus wird ein Gespräch über Aufmerksamkeit als neue knappe Ressource, über AI Brain Fry und die Frage, warum sich Multi-Agent-Arbeit so produktiv anfühlt, aber verdächtig nach klassischem Multitasking riecht. Dazu: das Terminal-Revival mit cmux, herdr und dem guten alten tmux, HTML statt Markdown für Agent-Pläne, Claude Code direkt im Browser – und warum Unternehmen langsam eine Strategie brauchen, statt allen Entwickler*innen einfach einen Coding-Agent in die Hand zu drücken.
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