programmier.bar – der Podcast für App- und Webentwicklung

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Garrelt berichtet über ein Update zu shadcn und der zugehörigen CLI. Die Komponentensammlung mit eigenem Distributionsmodell bietet jetzt Agent-Skills und Presets. Damit lassen sich Komponenten nicht nur ins Projekt einbinden, sondern auch flexibel nachträglich stylen, was Entwickler:innen mehr Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten bietet.
Weiter geht es mit Dave und der VueJS-Konferenz in Amsterdam, bei der Vite 8 als größtes Update seit Langem vorgestellt wurde. Vite nutzt nun Rolldown als Bundler, was Build-Zeiten massiv verkürzen soll. Außerdem sollen DevTools-Integration und Browser Console Forwarding den Workflow effizienter machen und KI-gestützte Entwicklungsprozesse vereinfachen. Zudem stellt Void eine eigene Deployment-Lösung für Vite-Projekte vor.
Mit setHTML kann endlich innerHTML abgelöst werden, ohne dass ihr Angst vor Angriffen durch Cross-Site-Scripting (XSS) haben müsst. Firefox macht hier den Anfang, aber wie spricht man eigentlich Opera aus?
Jan berichtet von gleich zwei neuen Tools von JetBrains. Nach der Beerdigung von Fleet stellt das Unternehmen nun mit Air eine Agentic Development Environment (ADE) als Nachfolger vor. Außerdem gibt es mit Matter eine AI Suite für Product Teams. Die Crew diskutiert hier den Paradigmenwechsel von Files zu Task, ihre Lieblingsfeatures und Alleinstellungsmerkmale.

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Diese Folge entsteht im Rahmen des Podcasthon, einer internationalen Initiative, bei der Podcasts weltweit auf wichtige gesellschaftliche Themen aufmerksam machen.
Wie begeistert man Kinder und Jugendliche für Technik? Der gemeinnützige Verein „Hands-on Technology“ weiß es. Stefanie Sieber aus der Geschäftsführung und Fabian Schmidtchen als Vorstandsmitglied geben einen Einblick in die Arbeit des Vereins und in das Bildungsprogramm „First Lego League“. Ziel ist es, junge Menschen aus Grund- und weiterführenden Schulen spielerisch an Robotik, Programmierung und Problemlösung heranzuführen. Über 1.000 Volunteers unterstützen regionale Wettbewerbe, betreuen Teams und bewerten Projekte.
Die „First Lego League“ kombiniert Robotik, Forschung und Teamarbeit. Teams bauen und programmieren Lego-Roboter, lösen Aufgaben auf einem standardisierten Spielfeld und präsentieren jährlich ein Forschungsprojekt zu einem gesellschaftlich relevanten Thema, wie z. B. Archäologie. Bewertet werden dabei Robotik-Design, Forschungsansatz sowie die Einhaltung der Grundwerte wie Zusammenarbeit und Fairness.
Hands-on Technology stellt Schulen nicht nur Materialien und Roboter-Sets zur Verfügung, sondern begleitet auch den Aufbau der Teams. Die Teilnehmenden treten in regionalen Wettbewerben und nationalen Finals an und haben die Möglichkeit, bei internationalen Events Erfahrungen zu sammeln.
Stefanie und Fabian geben praktische Tipps, wie Eltern und Lehrkräfte interessierte Kinder und Jugendliche fördern können, sei es durch aktives Coaching, durch Volunteering bei Wettbewerben oder durch Unterstützung im Verein selbst.

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Wir sprechen mit Maximilian Hudlberger, Solution Architect bei OpenAI, über Best Practices für AI in Production. Max erklärt, wie Unternehmen verschiedenster Größe Large Language Models in ihre Anwendungen integrieren – von klassischen Chatbots über Klassifizierungsaufgaben bis hin zu komplexen Multi-Step-Agenten, die Workflows automatisieren. Dabei geht es um typische Patterns, häufige Herausforderungen sowie die Unterschiede zwischen Start-ups und großen Enterprises bei der Umsetzung.
Ein wichtiges Thema ist die Evaluation und Qualitätssicherung von AI-Anwendungen. Max erläutert, wie Output-Qualität gemessen wird und welche Rolle Human Annotation, LLM-Graders und automatisierte Eval-Mechanismen spielen. Anhand konkreter Beispiele aus Lern-Apps und Customer-Service-Anwendungen wird deutlich, wie komplex die Abstimmung von Output, Stil, Genauigkeit und Workflow in der Praxis sein kann.
Zudem besprechen wir Kosten, Latenz und Caching. Max erläutert, wie Unternehmen die Kosten kalkulieren, den Tokenverbrauch abschätzen und Caching nutzen können, um die Performance und Effizienz zu verbessern. Außerdem beleuchten wir die Themen Context Engineering, Prompt Engineering und Fine-Tuning.
Abschließend gibt Max Einblicke in aktuelle Trends wie Agent Reinforcement Fine-Tuning und zeigt, wie komplexe Multi-Step-Agenten evaluiert werden können.

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Musik: Hanimo

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Wir suchen euch als Speaker:innen für die programmier.con 2026! Wenn ihr einen Vortrag halten möchtet, meldet euch hier: cfp.programmier.bar 
Außerdem findet am 9. April unser nächstes programmier.bar Meetup in Bad Nauheim statt. Meldet euch jetzt kostenfrei an.
In der Zwischenzeit trefft ihr die programmier.bar-Crew auch auf der DecompileD- und der DevLand-Konferenz.
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Themen dieser Folge im Schnelldurchlauf:
GPT 5.4 & Computer Use
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash)
US-Regierung vs. Anthropic
OpenAI & Department of War
AutoResearch von Andrej Karpathy
Mehr dazu:
In dieser Folge der programmier.bar AI News werfen wir einen Blick auf die rasanten Entwicklungen der letzten Tage. Während wir uns im Studio fragen, wie lange wir eigentlich noch selbst in die Tasten hauen dürfen, liefert OpenAI mit GPT 5.4 bereits das nächste Schwergewicht ab. Das Modell verspricht nicht nur einen massiven Kontext von einer Million Tokens, sondern bringt mit „native Computer Use“ und einer verbesserten Tool-Search Features mit, die das Zusammenspiel zwischen KI und Betriebssystem auf ein neues Level heben. Wir schauen uns an, was der OS World Benchmark über die Fähigkeiten verrät und wie die Integration in Excel und Google Spreadsheets euren Arbeitsalltag verändern könnte.

Google schläft natürlich nicht und schickt Nano Banana 2 (alias Gemini 3.1 Flash) ins Rennen. Das Modell bietet die Qualität der Pro-Variante zum schmalen Flash-Preis und punktet vor allem durch eine beeindruckende Bildkonsistenz sowie die Integration der Google Bildersuche direkt im Prompt-Flow. Ob für schmale Banner im extremen 1:8-Format oder komplexe Bildbearbeitungen: Die Performance pro Credit wurde hier ordentlich nach oben geschraubt. Fabi teilt seine ersten Erfahrungen aus der Spieleentwicklung mit dem neuen Modell.

Politisch wird es brisant: Die Auseinandersetzung zwischen der US-Regierung und Anthropic spitzt sich zu. Nachdem sich Anthropic-CEO Dario Amodei weigerte, ethische rote Linien bei autonomen Waffen und Massenüberwachung aufzugeben, stufte das Pentagon das Unternehmen kurzerhand als „Supply Chain Risk“ ein. Dass OpenAI in dieser Situation medienwirksam einsprang, sorgte nicht nur für eine Welle von Kündigungen der Pro-Abos, sondern auch für eine hitzige Debatte über die Verantwortung von KI-Labs gegenüber staatlichen Forderungen. Wir rekonstruieren die Chronologie der Ereignisse und diskutieren die Auswirkungen auf die Branche.

Zum Abschluss schauen wir auf Andrej Karpathys neuestes Open-Source-Projekt: AutoResearch. Die Idee, KI-Agenten autonom Experimente durchführen und Trainingsskripte optimieren zu lassen, zeigt beeindruckende Ergebnisse. Innerhalb einer Nacht erzielten die Agenten Performance-Steigerungen, für die menschliche Researcher Monate bräuchten. Ein spannender Vorgeschmack

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Mit 13 startete Leon Stephan seine Tech-Laufbahn vor der Kamera: selbst gehostete Game-Server und Linux-Tipps für zehntausende Zuschauer:innen auf YouTube. Was damals einfach Leidenschaft war, wurde zur Grundlage für alles, was später folgte – IBM-Projekte, ein eigenes App-Studio in Berlin und schließlich die Idee für ein eigenes Produkt.
Heute ist Leon CTO von Bling und baut dort eine App, die versucht, Hilfestellungen zu sämtlichen Lebensbereichen von Familien zu geben. Egal ob Bezahlkarten für Kinder, Anbindung von Schulen oder Mobilfunktarife von Familien. Im Gespräch mit Jan und Dennis berichtet Leon, wie er den Übergang vom gebootstrappten Dienstleister hin zur fremdfinanzierten Product-Company erlebt hat.
Leon berichtet außerdem, wie das Team von Bling die Produktentwicklung strukturiert: projektbasierte „Speedboats“, die neue Features bauen, während parallel Teams das große Ganze weiterentwickeln. Auch die Frage, wann wie viel Finanz- und Produkt-Logik selbst implementiert wird, anstatt diese auszulagern, diskutieren die drei.
Ein weiteres Kapitel in Leons Reise: die Übernahme von Finstep. Die Diskussion beleuchtet, warum dieses Thema finanzieller Bildung so gut in die Vision passt, wie die Integration technisch funktioniert und welche Lehren Leon beim Aufbau eines zweiten, diesmal fremdfinanzierten Unternehmens gezogen hat. Spoiler: Das Bootstrap-Mindset bleibt – inklusive konsequenter Nachverhandlung jedes einzelnen Vertrags.
Und natürlich geht es um die großen CTO-Fragen: Wie wählt man Technologien aus, die auch wirklich alle Edge-Cases eines Produkts abdecken? Wie geht man Übernahmen von anderen Firmen an und welche Rolle wird AI dabei künftig spielen? Und wir hören, weshalb Leon seinem jüngeren Ich raten würde, öfter auf das Bauchgefühl zu hören.

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Musik: Hanimo