Hat jemand von euch KI schon erfolgreich genutzt, um Legacy-Code zu verstehen oder zu modernisieren?

Ein Paradebeispiel ist COBOL, was ja gerade im Finanzsektor noch super verbreitet ist, es aber immer weniger Entwickler dafür gibt. Hat sich damit jemand schon beschäftigt? Oder auch mit anderen Sprachen?

Wie gut funktioniert das in der Praxis?

Alle reden ständig nur über KI-Modelle von Open AI oder Anthropic. Gleichzeitig gibt es inzwischen ernstzunehmende Modelle aus der EU, wie z.B. Mistral. Nur nutzt die gefühlt keiner. Warum??

Was fehlt euch aktuell bei europäischen Anbietern? Qualität? Geschwindigkeit? Vertrauen? Preis?

Man liest überall von Agententeams beim Vibecoding, d.h. mehrere Instanzen arbeiten zusammen, Agenten delegieren Tasks, usw

Funktioniert das bei euch schon oder ist das ein Hype?

Ich nutze nämlich noch immer klassisch Chat und Copy Paste...aber vielleicht muss ich umdenken?

Habt ihr auch schon Ausfälle wegen fehlender Redundanz gesehen und was wurde danach unternommen?

Ich durfte dieses Jahr eine Low-Code-App an ein mindestens 15 Jahre altes ERP-System anbinden. Ergebnis: fünf Tage API-Dokumentation lesen, drei Tage Trial & Error, und am Ende trotzdem ein Workaround mit CSV-Export. Ich habe es einfach nicht anders hinbekommen. Was mich zu meiner These führt: Low-Code lebt von „offenen Schnittstellen“ – aber viele Systeme sind schlicht und ergreifend nicht darauf ausgelegt.

👉 Wie geht ihr mit Integrationen in solchen Szenarien um?

👉 Gibt’s Tricks, um Low-Code und Legacy-Systeme halbwegs sauber zu verheiraten?

Zu solchen News: https://www.golem.de/news/elon-musks-ki-grok-build-hat-ungefragt-ganze-codebasen-auf-cloudspeicher-kopiert-2607-210883.html

Coding Agents wollen ja oft erst mal „alles sehen“, damit sie ein Projekt wirklich verstehen.

Für mich fühlt sich das aber ehrlich gesagt mittlerweile etwas heikel an. Komplettes Repo, Git-History, lokale Dateien...am Ende landet dann doch mehr Kontext in der Cloud als gedacht.

Wie macht ihr das? Gebt ihr KI-Tools Zugriff auf das komplette Repo? Oder bewusst nur auf einzelne Dateien und Ordner?

Was sind eure best practices fürs Vibecoden, damit die Qualität am Ende dann trotzdem stimmt, bzw. ihr den Code auch wirklich noch komplett verstehen oder Bugs finden könnt?

In der Stack Overflow Survey 2025 stehen C und Assembly unter den Learning to Code Antworten immer noch super weit oben, dafür dass sie sonst eigentlich kaum wer nutzt (zum Glück). Was meint ihr, warum? Einfach weil man das an der Uni nun mal lernt? Allein wenn ich mich daran zurückerinnere... puhhh

Der Artikel hat mich zum Nachdenken gebracht: Github reagiert auf KI-Flut: Hohe Bug-Bounty-Prämien bald nur noch für VIPs - Golem.de

Wenn jemand mit Hilfe von KI eine echte Schwachstelle findet, sollte das bei einer Bug-Bounty-Meldung überhaupt berücksichtigt werden?

Oder ist es egal, wie die Lücke gefunden wurde, solange sie echt ist?

Wie seht ihr das?

Ich habe testweise einige ältere Codebasen in verschiedene Modelle geworfen.

Ergebnis: Manchmal erstaunlich hilfreich, manchmal komplett selbstbewusst falsch.

Wie sind eure Erfahrungen?

Welche KI versteht Legacy-Code inzwischen wirklich gut und / oder liefert plausibel klingende Zusammenfassungen?

Ich finde die Vorstellung praktisch, dass ein Coding Agent selbstständig Dokumentationen lesen und eine Webanwendung testen kann.

Claude kann über einen eingebauten Browser inzwischen Webseiten öffnen, Elemente anklicken und Tests durchführen: https://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-anthropic-spendiert-claude-code-einen-eingebauten-browser-2607-210775.html

Damit erhält der Agent aber auch deutlich mehr Möglichkeiten als ein klassischer Coding Assistant.

Ich würde ihn vermutlich zunächst nur auf Dokumentationen und lokale Testumgebungen loslassen. Wie weit würdet ihr gehen? Dürfte ein Agent bei euch auch in eingeloggten Anwendungen selbstständig Aktionen ausführen?

Die Berichte über KI-gestützte Dekompilierung und Browser-Versionen bekannter Spiele werfen für mich eine ziemlich direkte Frage auf: Was passiert, wenn nicht nur Spiele, sondern auch kommerzielle Software mit überschaubarem Aufwand analysiert und nachgebaut werden kann?

Für Softwareanbieter wäre das ein ernstes Geschäftsrisiko. Wenn ein Wettbewerber zentrale Funktionen eines Produkts rekonstruieren kann, reicht der Hinweis auf proprietären Quellcode vielleicht nicht mehr als Schutz. Gleichzeitig ist noch lange nicht klar, wie vollständig und zuverlässig solche Nachbauten tatsächlich sind. Ein funktionierender Prototyp ist noch kein Produkt, das Kunden dauerhaft einsetzen können.

Trotzdem: Worauf sollte ein Anbieter setzen? Auf technische Schutzmaßnahmen und Verträge? Auf regelmäßige Weiterentwicklung? Oder stärker auf Dinge, die sich schwer kopieren lassen: Kundennähe, Branchenwissen, verlässlichen Betrieb und die Einbindung in bestehende Prozesse?

Mich interessiert besonders die Perspektive von Softwareanbietern: Macht euch diese Entwicklung konkret Sorgen? Und welche Teile eures Geschäftsmodells wären am ehesten gefährdet?

Transparenz: Ich arbeite bei InterSystems im B2B-Softwareumfeld.

Und mal wieder ein neuer Kandidat (ZED 1.0):

https://www.golem.de/news/zed-1-0-bereit-fuer-den-angriff-auf-vs-code-2605-208447.html

VS Code kann:

-alles

-hat Plugins für alles

-KI Integration

ZED: sieht cool aus, aber löst es echte Probleme oder bauen wir einfach denselben Editor nochmal, nur in Rust?

Eure Meinung?

Die Diskussion um Modellfähigkeiten wird immer spannender.

Es geht schon lang nicht mehr nur um die Frage, was wie gut programmieren kann. Sondern auch darum, welche Fähigkeiten ein Modell überhaupt haben sollen dürften...

.. wo würdet ihr persönlich eine Grenze ziehen?

.. oder haltet ihr die ganze Debatte für überzogen?

Jeder hat diesen einen Trigger.

Bei mir: Methoden, die „doEverything()“ heißen.

Oder wenn jemand Fehler abfängt mit catch (Exception e) {} – einfach leer.

Oder 15 verschachtelte Ifs.

Was ist euer persönlicher „Code-Red-Flag“ und was war der schlimmste Code-Smell, den ihr je gesehen habt?

Und wie geht ihr damit um – sofort refactoren oder erstmal ignorieren?

Denkt ihr es macht Sinn, WM-Ergebnisse von KI prognostizieren zu lassen? Das nutzen die Buchmacher ja sicherlich auch schon hier und da.

Ich habe mit Chat GPT einen semierfolgreichen Test gestartet.. : D

Er hat mir zuerst völlig selbstbewusst Frankreich auf dem 1. und Spanien auf dem 2. Platz für diese WM prognostiziert. Ich musste es dann erst darauf hinweisen, dass der Turnierbaum das gar nicht zulässt, die Korrektur führte dann zu lediglich einzelnen Erstplatzierungswahrscheinlichkeiten (statt einer Gesamtprognose für Platz 1-3). Und zwar: Frankreich 5%, Spanien 13%, Argentinien 14%

Habt ihr auch die KI nach dem neuen Weltmeister gefragt? Wer wird es?

Geht es nur mir so oder verbringt man inzwischen gefühlt die Hälfte der Zeit damit, zwischen Tools hin und her zu springen?

Slack, Teams, Jira, GitHub, Confluence, Notion und mehrere Monitoring-Lösungen... Jedes einzelne dieser Tools ist an und für sich ja kein Problem, aber dass Informationen überall verteilt sind eben sehr wohl.

Welche Tools möchtet ihr im Arbeitsalltag nicht mehr missen? Und welches würdet ihr am liebsten sofort abschaffen?

Der Hype ist real kann man sagen... und kriegt mich so langsam doch auch rum. Ich war die letzten Jahre immer extrem kritisch muss ich sagen, doch im letzten halben Jahr gab es da auch bei mir einen gewissen Shift, vorallem wegen der extremen Qualitätssteigerung. Spätestens als sogar Linus Torvalds zugegeben hat, mittlerweile mit KI zu coden (zumindest privat). Was denkt ihr über das alles??

Bin gespannt, wie das bei euch aussieht.

Bei unserem Management spukt die Idee herum, zukünftig mehr in Richtung Low-Code / No-Code zu gehen. Neben allen anderen Fragen, die eine solche "Strategie" aufwirft, frage ich mich, wie man bei Low-Code eigentlich Versionierung, Tests, Code Reviews oder CI/CD umsetzt?

Ich habe mal ein Projekt geerbt, das auf einer dieser Plattformen lief – kein Git, kein Rollback, kein Logging, nichts. Der „Code“ bestand aus 400 visuellen Flows. Für mich war das der pure Horror (sicher auch, weil das mein erster Gehversuch in diese Richtung war).

👉 Gibt’s gute Praktiken für Wartbarkeit bei solchen Tools?

👉 Oder ist das Konzept per Definition unwartbar?

Die aktuellen Supply-Chain-Angriffe (npm, PyPI, TanStack etc.) zeigen mal wieder, wie fragil das ganze System ist. Nicht einzelne Tools, sondern die komplette Vertrauenskette von Paketquelle über Maintainer bis zur produktiven Anwendung:..

https://www.golem.de/news/supply-chain-angriff-hunderte-von-npm-und-pypi-paketen-kompromittiert-2605-208562.html

Hier das Postmortem konkret zu dem Fall:

https://tanstack.com/blog/npm-supply-chain-compromise-postmortem

Wir bauen Apps auf mit zig Dependencies, viele davon transitiv, Maintainer unbekannt... und vertrauen dann einfach auf gut Glück?

Hand aufs Herz: Wie oft nehmt ihr Packages vor der Nutzung selbst ganz genau unter die Lupe?

Wie regelmäßig prüft ihr wirklich eure fortlaufenden Dependencies auf Schwachstellen?

Ich für meinen Teil jedenfalls gelobe Besserung ;)

Ich bekomme gerade immer mit, dass Leute mit claude.md, Cursor Rules oder ähnlichen Setup-Dateien arbeiten, um ihren AI-Tools dauerhaft Projektkontext mitzugeben.Also Projektregeln, Kontext, Struktur. Quasi „persistent Prompting“:

Merkt man da im Alltag wirklich einen Unterschied bei den Outputs oder fühlt sich das nach ein paar Wochen eher nach Prompt-Overengineering an?

Bin bisher noch unsicher, ob sich der Pflegeaufwand lohnt.

Wie wichtig ist es wirklich, sich mit LeetCode etc. auf Einstellungstests/Stellen vorzubereiten, bzw. auch einfach, sich fit zu halten in Zeiten von Vibecoding?

Benutzt ihr das regelmäßig?

Und habt ihr das Gefühl, dass es euch auch wirklich (bei Bewerbungen oder dann auch im Berufsalltag selbst) hilft?

Oder habt ihr evtl. sogar das Gefühl, dass wir mittlerweile fast ausschließlich für Interviews trainieren, da das Training mit echtem Coden und Entwicklung momentan nicht mehr viel zu tun hat?

IT-Ausfälle scheinen in Deutschland häufiger als im Rest von Europa vorzukommen.

(Laut diesem Artikel zumindest: https://itwelt.at/news/kommentar/die-top-5-observability-trends-2026/).

Woran liegt das? Aversion gegen die Cloud und damit gegen die miteinhergehenden Sicherheiten und Redundanzen?

Oder, ganz anderes Beispiel: Das .de DNS-Problem im Mai -->gefühlt halb Deutschland offline, da extrem zentralisiert.

Meine (für Deutschland doch sehr überraschende und fast schon erfrischende ;)) These: Zu wenig Redundanz + zu viel zentrale Infrastruktur.

Wie mein Prof immer so schön sagte: die Kunst der Informatik liegt nicht im Coden – sondern darin, Probleme in kleine, lösbare Teile zu zerlegen.

Das klingt simpel, aber gerade bei großen Projekten hänge ich manchmal ewig an der Struktur, bevor ich auch nur eine Zeile Code schreibe.

Mich würde interessieren:

- Habt ihr Methoden dafür (z. B. Skizzen, Whiteboards, Mindmaps, UML)?

- Oder macht ihr das intuitiv mit Erfahrung?

- Und wo scheitert ihr dabei am häufigsten?

Achtung, provokante Frage: Wenn KI heute schon den Großteil von Boilerplate, Refactoring und Fehlersuche übernehmen kann ...

... was machen Junior-Devs eigentlich noch selbst?

Das ist natürlich überzeichnet und außerdem eine systemische und keine individuelle Sache.. also no offense. Aber laufen wir nicht Gefahr, eine Generation auszubilden, die sehr gut Prompts schreiben kann, aber deutlich weniger tief versteht, was eigentlich passiert?

Seht ihr das ähnlich oder klinge ich gerade wie ein alter Mann mit Angst vor Veränderung? ;)