My Coding Zone - Dev Podcast

KI-Code läuft, die Tests sind grün und trotzdem kann Deine Entwicklerkompetenz leiden. Wenn AI Coding Agents immer mehr planen, implementieren und prüfen, stellt sich eine unbequeme Frage: Verlernst Du durch KI schleichend das Entwickeln?
Gregor und Florian diskutieren in Folge 28, wann KI beim Programmieren wirklich hilft, und wann sie Verständnis, Lernfortschritt und technische Verantwortung ersetzt. Sie vergleichen Vibe Coding, Vise Coding, Agentic Engineering, Guided Coding und Guided Learning und zeigen, warum nicht allein das Tool entscheidet, sondern die Art, wie Du damit arbeitest.
Beim Guided Coding übernimmt die KI weiterhin die Implementierung. Der Entwickler muss anschließend jedoch jede Änderung prüfen, testen und verstehen. Guided Learning dreht dieses Modell um: Die KI wird zum Tutor oder Senior, erklärt den Lösungsweg Schritt für Schritt, implementieren musst Du selbst. Kann dieser Ansatz verhindern, dass Entwickler zwar immer schneller Code produzieren, aber gleichzeitig die Fähigkeit verlieren, ihn zu verstehen, zu debuggen und langfristig zu warten?
Außerdem sprechen Gregor und Florian über Coding Harnesses wie Claude Code und Codex, TDD mit Coding Agents, kleine kontrollierbare Arbeitsschritte, Git-Diffs, Linter, unabhängige Code Reviews mit einem zweiten Agenten und den Einsatz von MCP-Servern. Gregor stellt zudem seinen Lernagenten für GitHub Copilot vor, der bewusst keinen fertigen Code schreiben darf, sondern Wissen vermittelt und den Lernfortschritt überprüft.
Die zentrale Frage dieser Folge: Was bleibt von Deiner Entwicklerkompetenz, wenn KI nicht nur tippt, sondern plant, entscheidet und implementiert und wie nutzt Du Coding Agents, ohne Verständnis und Ownership zu verlieren?
Diese Folge richtet sich an Softwareentwickler, Tech Leads, Architekten und CTOs, die AI Coding Agents produktiv einsetzen wollen, ohne Codeverständnis, Wartbarkeit und technische Verantwortung zu verlieren. Statt KI pauschal zu verteufeln, diskutieren Gregor und Florian, welcher Ansatz für schnelle Prototypen, produktive Software und das Erlernen neuer Technologien geeignet ist.
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KI schreibt immer mehr Code, doch dadurch verschwindet die Arbeit von Entwicklern nicht. Sie verschiebt sich hin zu Anforderungen, Produktentscheidungen, Qualitätssicherung und technischer Verantwortung. Werden Entwickler damit zunehmend zu Product Ownern? Gregor und Florian diskutieren das Konzept *DevPro*: die Verbindung aus Developer und Product Owner. Dabei geht es um pragmatisches Spec-Driven Development, Vibe Coding und Wise Coding, KI-gestützte Anforderungsanalyse sowie die Frage, wie viel Verantwortung Teams tatsächlich an Coding Agents übertragen können.
Anhand konkreter Praxisbeispiele zeigen sie außerdem, wie KI weit über Codegenerierung hinaus eingesetzt werden kann: zur Klassifikation von Tickets und Issues, für automatische Code Reviews, zur Anomalieerkennung, als Kundenassistent oder als agentischer Workflow mit Tool Calling und GitHub Actions. Florian berichtet unter anderem vom produktiven Einsatz eines lokalen Sprachmodells in einem virtuellen Kraftwerk und erklärt, wann Ollama genügt und wann eine skalierbare Lösung wie vLLM benötigt wird.
Die zentrale Frage dieser Folge:
*Wenn KI die Implementierung und immer mehr Vorarbeit übernimmt, wird der Entwickler dann zum Product Owner, der Anforderungen formuliert, Ergebnisse kontrolliert und die Verantwortung trägt?*
Das erwartet Dich:
* Was hinter dem Begriff DevPro steckt
* Warum Entwickler durch KI mehr Product-Owner-Aufgaben übernehmen
* Wie Spec-Driven Development ohne unnötiges Overengineering funktioniert
* Wie SpecPilot Anforderungen analysiert und gezielte Rückfragen stellt
* Wo sich Vibe Coding und Wise Coding unterscheiden
* Warum die technische Verantwortung weiterhin beim Menschen bleibt
* Wie lokale Sprachmodelle reale Geschäftsprozesse unterstützen
* Wann Ollama ausreicht und wann vLLM sinnvoll wird
* Wie Tool Calling aus einem Sprachmodell einen handlungsfähigen Agenten macht
* Wie GitHub Actions Issues automatisch klassifizieren und Pull Requests vorbereiten können
* Warum KI besonders stark bei Zusammenfassungen, Priorisierung und Vorarbeit ist
* Wie ein KI-Assistent wiederkehrende Kundenfragen und Meetings reduziert
* Weshalb der größte KI-Nutzen häufig rund um den Code entsteht

Florian bringt Erfahrungen aus Solution Architecture, Produktentwicklung, Micro Frontends, C#, JavaScript und TypeScript, High-Performance Computing sowie lokalen Sprachmodellen mit. Gemeinsam sprechen wir nicht nur über neue KI-Tools, sondern über den grundlegenden Wandel der Entwicklerrolle – von der reinen Implementierung hin zur Steuerung, Bewertung und Verantwortung für digitale Produkte.

*Wie hat KI Deine Rolle als Entwickler bereits verändert? Schreibst Du noch hauptsächlich selbst Code oder beschäftigst Du Dich inzwischen stärker mit Anforderungen, Reviews und der Kontrolle erzeugter Lösungen?*
Schreib Deine Erfahrungen in die Kommentare und abonniere den Kanal für weitere Diskussionen über generative KI, Softwarearchitektur, C#, .NET, JavaScript, TypeScript und moderne Entwicklungsworkflows.

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AI Coding Agents verändern nicht nur, wie wir Code schreiben, sondern auch, wer plant, prüft und am Ende Verantwortung trägt. Brauchen Entwickler deshalb wirklich keine IDE mehr, oder verschiebt sich ihre Arbeit nur von der Implementierung zu Architektur, Kontrolle und Verifikation? Gregor und Florian diskutieren, wann Vibe Coding produktiv ist, wo es bei komplexen Anwendungen gefährlich wird und warum schneller erzeugter Code neue Verification Debt verursachen kann. Außerdem geht es um Tokenlimits und Kosten, Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot, lokale Sprachmodelle, Open Source und anbieterneutrale Entwicklungsworkflows. Die zentrale Frage dieser Folge: Der Coding Agent kann viel „Muskelarbeit“ übernehmen, aber erkennt er auch wenn der gesamte technische Lösungsansatz falsch ist? Das erwartet Dich: - Was AI Coding Agents von Autocomplete und klassischen Chat-Assistenten unterscheidet - Für welche Aufgaben Vibe Coding bereits gut funktioniert - Warum komplexe Geschäftsanwendungen nicht im Blindflug entstehen sollten - Weshalb IDEs für Debugging, Navigation und Verständnis relevant bleiben - Wie durch KI-generierten Code neue Verification Debt entsteht - Warum Tokenlimits und Abomodelle problematische Anreize schaffen können - Welche Rolle lokale Sprachmodelle und Open Source zukünftig spielen - Wie Teams Vendor-Lock-in vermeiden und Repositories anbieterneutral gestalten - Welche Verantwortung Entwickler auch mit leistungsfähigen Agents behalten Florian bringt Erfahrungen aus Solution Architecture, Produktentwicklung, Micro Frontends, C#, JavaScript und TypeScript, High-Performance Computing sowie lokalen Sprachmodellen mit. Gemeinsam sprechen wir nicht nur über einzelne KI-Tools, sondern über den größeren Wandel vom KI-unterstützten Programmieren zum agentisch organisierten Software Engineering. KAPITEL 00:00 Intro00:49 Neustart des Podcasts und neuer Gesprächspartner02:42 Florian Rappel stellt sich vor05:54 „Ich öffne keine IDE mehr“06:52 Vibe Coding: Möglichkeiten, Grenzen und Verantwortung10:58 Coding Agents in Konsole, IDE und Design-Tools12:29 Wenn der Coding Agent den falschen Lösungsweg verfolgt15:06 Tokenlimits, Abonnements und steigende Kosten18:20 GitHub Copilot, Code Completions und Developer Flow20:00 Tokenverbrauch und der „Use it or lose it“-Effekt22:18 Wirtschaftlichkeit und Zukunft der KI-Anbieter23:08 Lokale Modelle und Open Source26:23 Kleinere Spezialmodelle und neue KI-Chips29:44 KI als Bestandteil des Betriebssystems30:48 IntelliCode und lokale Codevervollständigung34:46 Modellflexibilität statt Vendor-Lock-in35:50 Anbieterneutrale Repositories und On-Premises-KI37:12 Fazit und Verabschiedung Welche Aufgaben delegierst Du bereits vollständig an Coding Agents und bei welchen Änderungen öffnest Du bewusst weiterhin die IDE? Schreib Deine Erfahrungen in die Kommentare und abonniere den Kanal für weitere Diskussionen über generative KI, Softwarearchitektur, C#, .NET und moderne Entwicklungsworkflows. Abonniere den Podcast, um keine Folge zu verpassen und wenn dir die Folge hilft, lass gern ein Like da 🙌 Auch direkt auf: 🎵 Spotify: https://open.spotify.com/show/0jzKa4DHsB6UGUUmfZpQ90?si=f-Sc1JieRmSYzBiGs2o7Bw 📡 RSS-Feed: https://feeds.captivate.fm/my-coding-zone-dev/ 🍏 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/my-coding-zone-dev-podcast/id1797964287 📱 Podcast Addict: https://podcastaddict.com/podcast/my-coding-zone-dev-podcast/5703871 💡 Mehr von Gregor 📅 Themen & Termine: https://www.meetup.com/my-coding-zone 📺 Live dabei sein: https://twitch.tv/GregorBiswanger ▶️ Vergangene Folgen: https://youtube.com/GregorBiswanger Weiteres von Florian https://www.linkedin.com/in/florian-rappl https://www.my-coding-zone.de Kanalmitglied werden & exklusive Vorteile erhalten: https://www.youtube.com/channel/UCGMA9qDbIQ-EhgLD-ZrsHWw/join #AICodingAgents #AgenticDevelopment #VibeCoding

Spec-Driven Development: So bleibt GitHub Copilot in deiner Architektur (statt „Code Mirage“). Florian & Gregor (Microsoft MVPs) sprechen darüber, warum „Vibe Coding“ zwar Spaß macht, aber in echten Projekten schnell in Chaos, Duplikate und Architekturbruch kippt. Und wie du mit Spec-Driven Development (SDD) wieder Kontrolle bekommst: Specs → Plan → Tasks → Implement In dieser Folge von „My Coding Zone“ geht’s um ganz praktische Leitplanken für KI-Coding mit GitHub Copilot & Agents: Instruction/Constitution Files, Planning Mode, ADRs/arc42, und warum "zu viel Kontext" die Ergebnisse sogar schlechter machen kann. ✅ In dieser Folge:
Spec-Driven Development verständlich erklärt (und warum es gerade jetzt relevant ist)
Vibe Coding: wann es ok ist – und wann es in Production gefährlich wird
„Code Mirage“: warum du in Bug-Strudeln landest (und wie du rauskommst)
GitHub Spec Kit: Templates als Startpunkt für Specs & klare Prozesse
Copilot Instruction File + „Constitution“: das Minimum an Regeln, das wirklich hilft
Planning Mode (VS Code): erst planen, dann implementieren lassen
Context Engineering: warum „mehr Kontext“ nicht automatisch besser ist (Context Bleeding)
ADRs & Architekturentscheidungen als KI-Futter (z. B. Cosmos DB vs SQL Server)
Praxisbeispiele & Heuristiken (inkl. „Kontextanzeige“-Tipps)

💬 Frage an euch: Arbeitet ihr schon „spec-driven“ mit Copilot/Agents – oder eher freestyle? Was steht bei euch (wenn überhaupt) in der Instruction/Constitution?
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Horrorkunden: So erkennst du toxische Projekte und schützt dich als Dev/Freelancer.
Florian & Gregor (Microsoft MVPs) teilen echte Stories aus Kundenprojekten: Mikromanagement, Kontrolle statt Vertrauen, Prozess-Chaos – und was tun, wenn Rechnungen plötzlich „liegen bleiben“.
In Folge 24 von „My Coding Zone“ sprechen wir darüber, wie Projekte schleichend toxisch werden, welche Red Flags du früh erkennst und wie du dich professionell abgrenzt, ohne deine Lieferfähigkeit zu verlieren.

✅ In dieser Folge:
- Horrorkunden früh erkennen: typische Red Flags im IT-Projekt
- Kontrolle vs. echtes Interesse: wann Nachfragen okay sind (und wann nicht)
- Prozess-Chaos (Scrum/Kanban „irgendwie“): Prioritäten, Erwartungen, Definition of Done
- „Zeig mal im Azure-Portal…“: Transparenz, Doku & warum das schnell zu Mikromanagement kippt
- Zahlungsziele, Rechnungen, Mahnungen: was in der Praxis wirklich hilft
- Anwalt/Gericht: Kosten-Nutzen-Realität (keine Rechtsberatung – nur Erfahrungen)

💬 Frage an euch:
Welche Horrorkunden-Signale habt ihr erlebt – und was hat euch geholfen? Schreibt’s in die Kommentare.

⏱️ Kapitel
00:00 Intro
01:19 Horrorkunden: warum diese Folge
03:02 Ein Projekt startet perfekt – und kippt schleichend
10:53 Prozesschaos: Scrum/Kanban & Prioritätenwechsel
12:43 „Zeig mal Azure…“: Kontrolle vs. Transparenz (Terraform/Bicep)
18:04 Wenn’s toxisch wird: Muster, Druck & Grenzen setzen
24:22 Interesse vs. Misstrauen: Nachfragen richtig einordnen
30:57 Kunde zahlt nicht: Anwalt & Gericht (Realität)
34:52 Rechnungen, Zahlungsziele & Mahnungen
42:30 Eure Stories: Horrorkunden in den Kommentaren
44:54 Outro

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