programmier.bar – der Podcast für App- und Webentwicklung

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Die Google Cloud Next ist eines der größten Cloud-Events weltweit – und 2026 merkt man das mehr denn je. Über 32.000 Teilnehmende, ein nahezu komplett auf AI ausgelegtes Programm und mittendrin Jan Gregor von der programmier.bar, der uns seine Eindrücke direkt aus Las Vegas mitbringt. 
Was sofort auffällt: Der Shift hin zu AI ist nicht zu übersehen. Kaum eine Session kommt noch ohne aus, oft geht es um Agents, Tooling und die Integration von Modellen in bestehende Systeme. Gleichzeitig zeigt sich aber auch ein Reifegrad: Viele Inhalte richten sich nicht mehr nur an Early Adopters, sondern an Teams, die AI jetzt produktiv in ihre Prozesse bringen müssen. Themen wie Identity, Policies oder Enterprise-Integration sind deutlich präsenter als noch vor ein paar Jahren.
Für erfahrene Entwickler:innen fühlt sich das teilweise weniger nach „Next Big Thing“ und mehr nach Evolution an. Die großen Durchbrüche bleiben aus, stattdessen wird iteriert, integriert und operationalisiert. Genau da wird es spannend: Wie bringen Unternehmen AI wirklich in ihre Produkte? Und wo stehen wir gerade zwischen Model-Fortschritt und tatsächlicher Produktentwicklung?
Ein Highlight sind deshalb vor allem die Sessions mit Leuten aus der Praxis – etwa von Anthropic, Replit oder Factory AI. Hier geht es weniger um Feature-Announcements und mehr um echte Learnings. Zum Beispiel die These vom „Model Overhang“: Modelle sind aktuell weiter als die Produkte, die wir darauf bauen. Noch. Denn dieser Vorsprung scheint zu schrumpfen – ein möglicher Wendepunkt für die nächsten Jahre.
Auch beim Thema Pricing zeichnet sich ein Wandel ab. Weg von tokenbasierten Modellen hin zu festeren Preisen pro Feature oder Ergebnis. Für Nutzer:innen nachvollziehbarer, für Anbieter:innen aber auch riskanter, zumindest solange die Modelle noch nicht stabil genug kalkulierbar sind.
Abseits der Inhalte bleibt die Konferenz selbst ein Erlebnis: riesig, aufwendig produziert und mit einem klaren Fokus auf Austausch. Gleichzeitig stößt die Organisation bei der Größe an ihre Grenzen mit überfüllten Keynotes und langen Wegen. Las Vegas als Location trägt seinen Teil bei und ist beeindruckend, aber auch ein Stück weit losgelöst vom eigentlichen „Google-Gefühl“.
Unterm Strich ist die Google Cloud Next 2026 vor allem eins: ein Spiegel dessen, wo die Branche gerade steht. AI ist angekommen und das nicht mehr als Experiment, sondern als Pflichtprogramm. Die großen Sprünge bleiben (vorerst) aus, dafür wird es konkret. Und genau das macht die Konferenz für viele Unternehmen aktuell so relevant.

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Aufruf: Wir suchen Dozent:innen oder Uni-Angehörige, die mit uns über die Zukunft der Informatikausbildung in Zeiten von KI sprechen möchten. Wenn ihr jemanden kennt oder selbst dazugehört, schreibt uns eine E-Mail an [email protected]!
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Nachdem die ersten Fachleute das neue Mythos Model von Anthropic testen konnten, zeigt sich ein differenziertes Bild: Mythos glänzt zwar beim Finden komplexer Exploit-Ketten, doch im direkten Benchmark mit GPT-5.5 scheint das Rennen knapper zu sein als gedacht. Besonders beeindruckend ist der Einblick der Firefox-Engineers, die beschreiben, wie sie Mythos in ein eigenes Harness integriert haben. 
Wer gerne am Bleeding Edge der Entwicklung unterwegs ist, sollte sich Junie CLI von JetBrains anschauen. Jan hat sich mit dem Team unterhalten und erfahren, dass neue Agent-Features dort oft zuerst landen, bevor sie den Weg in die grafische Oberfläche der IDEs finden. Das CLI dient als Testumgebung für neue Skills und bietet eine direktere Interaktion mit dem Coding-Agenten.
Außerdem geben wir euch einen exklusiven Einblick in die vierte AI-Week bei Lotum. Wir haben das Tagesgeschäft pausiert, um uns voll auf KI-Tools zu konzentrieren. Dennis erklärt, warum und wie wir eine solche AI-Week abhalten und was sich für unsere Teams daraus ergibt.
Zum Abschluss haben wir noch einen Tipp für Geschichtsinteressierte: Die neue CultRepo-Dokumentation über Spring und Java beleuchtet die Geschichte und Menschen hinter dem Framework, das unsere heutige Entwicklungswelt maßgeblich geprägt hat.

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Lösen Passkeys bald alle unsere Passwörter ab? Martina Kraus ist Application Security Engineer und Expertin für Web-Anwendungssicherheit und spricht mit uns über die sicherere Technologie.
Martina erklärt, wie Passwörter funktionieren und welche Risiken sie bergen. Statt ein „Shared Secret“ zwischen Nutzer:in und Dienstleister:in zu nutzen, arbeiten Passkeys mit Public-Private-Key-Paaren, die vollständig unter der Kontrolle der Nutzer:innen bleiben und damit wesentlich phishing-resistenter sind.
Martina führt Schritt für Schritt durch die technischen Grundlagen: symmetrische vs. asymmetrische Verschlüsselung, digitale Signaturen und die Funktionsweise von Passkeys in der Praxis. Sie zeigt, wie jeder Passkey für eine einzelne Website („Origin“) erstellt wird, wodurch Wiederverwendung ausgeschlossen ist und ein deutlich höheres Sicherheitsniveau entsteht. Außerdem erläutert sie die Unterschiede zwischen hardwarebasierten Passkeys und synchronisierten Passkeys, sowie die Vor- und Nachteile für die Nutzungserfahrung.
Und wie immer sprechen wir in der programmier.bar auch über die Implementierung. Martina empfiehlt, auf Identity Provider wie Keycloak oder Auth0 zu setzen, um Passkeys produktionsreif zu integrieren, und erklärt die Rolle von WebAuthn und Client-to-Authenticator-Protokollen (CTAP2).
Kritisch hinterfragt werden auch Edge Cases und Nutzungsfreundlichkeit: Account Recovery, verlorene Geräte und die Herausforderungen bei hardwaregebundenen Passkeys. Martina erklärt, wie mehrere Passkeys für wichtige Accounts als Backup hinterlegt werden können und welche Best Practices empfohlen werden, um den Ausfall eines Geräts abzufedern.
Abschließend wagt Martina einen Ausblick auf die Zukunft der Authentifizierung: Obwohl Passwörter noch lange nicht verschwinden werden, ist die Entwicklung hin zu passwortlosen Systemen absehbar. Passkeys bieten dabei nicht nur höhere Sicherheit, sondern auch Komfort, sofern die Nutzer:innen die neuen Mechanismen verstehen und akzeptieren.

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Musik: Hanimo

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In dieser Folge der AI News beschäftigen sich Dennis und Philipp mit der Frage, ob die Ära der subventionierten AI-Abos langsam zu Ende geht. Während GitHub Copilot seine Preismodelle anpasst und Limits bei Claude spürbarer werden, stellt sich für viele Entwicklungsteams die Frage: Wann ist ein lokales Modell oder eine eigene Rechenkapazität sinnvoller als die Cloud-Subscription? Passend dazu werfen wir einen Blick auf das neue DeepSeek V4, das mit den Versionen Pro und Flash nicht nur durch ein Kontextfenster von einer Million Token beeindruckt, sondern vor allem den Preiskampf bei Frontier-Modellen massiv verschärft.
Ein weiteres Highlight ist die Einordnung von Andrej Karpathy zum Thema „Vibe Coding” vs. „Agentic Engineering”. Wir diskutieren, warum der einfache Zugang durch Prompting die Basis der Softwareentwicklung verbreitert, aber für professionelle Anwendungen ein tieferes Verständnis der Logik und Infrastruktur unerlässlich bleibt. Karpathy betont dabei, dass ihr zwar das Denken auslagern könnt, aber niemals das Verständnis für das System verlieren dürft. 
Zum Abschluss tauchen wir in das frisch veröffentlichte Cursor SDK ein. Damit erhaltet ihr die Möglichkeit, die Intelligenz des beliebten Editors direkt in eure eigenen Workflows, CI-Pipelines oder benutzerdefinierten UIs zu integrieren. Besonders spannend ist hierbei der Cloud-Modus, bei dem der Agent in einer isolierten VM arbeitet, während ihr lokal die volle Kontrolle behaltet.

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Diese Folge haben wir als Live-Podcast auf der DecompileD Konferenz aufgenommen. Das Gespräch fand daher ausnahmsweise auf Englisch statt.
Unser Gast, Pierre Tempel, ist Director of Product Management bei GitHub und verbindet in seiner Rolle zwei Welten, die oft getrennt gedacht werden: tiefes technisches Verständnis und strategische Produktarbeit.
In dieser Folge sprechen wir mit Pierre über seinen Weg vom Entwickler und Startup-CTO hin zu einer Führungsrolle bei GitHub. Wie verändert sich der Blick auf Software, wenn man plötzlich nicht mehr nur Features baut, sondern ganze Produktbereiche verantwortet?
Ein Schwerpunkt der Folge liegt auf seiner aktuellen Arbeit: statische Codeanalyse und AI-gestützte Security-Mechanismen. Wir klären, wie moderne Tools Schwachstellen im Code nicht nur erkennen, sondern direkt Lösungsvorschläge liefern – und was das für den Alltag von Entwicklungsteams bedeutet.
Außerdem geht es um die Frage, wie sich Produktmanagement in hochkomplexen, technischen Domänen anfühlt: Wie nah muss man noch am Code sein? Wo hört Engineering auf, wo beginnt Produkt?
Und natürlich schauen wir auch zurück: Von frühen Projekten in der Forschung (unter anderem im Bereich Brain-Computer Interfaces) bis zur Gründung eines eigenen Startups – welche Erfahrungen prägen Pierres Arbeit bis heute?

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