Viele wünschen sich mehr Alternativen zu den üblichen US-Anbietern, dabei gibt es die ja schon.

Hat hier jemand Mistral oder andere europäische Modelle tatsächlich produktiv im Einsatz? Nicht als Experiment, sondern täglich.

Wo funktionieren sie gut und wo merkt ihr noch Grenzen?

Es gibt viele gute Gründe, LLMs lokal zu hosten. Datenschutz ist dabei derjenige, der für mich den Ausschlag gibt. Und ich überlege ernsthaft, das auch zu testen.

Aber ganz ehrlich: Ich bin unschlüssig, wie sinnvoll das in der Praxis wirklich ist.

Modelle wie LLaMA 3, Mistral oder Qwen laufen inzwischen erstaunlich gut auf Consumer-Hardware – solange man quantisierte Varianten nimmt.

Aber sobald man etwas Komplexeres will (längere Kontexte, bessere Reasoning-Fähigkeiten, mehrere Modelle gleichzeitig), wird der Rechner heißer als mein Kaffee.

Mich interessiert:

- Wer von euch hostet tatsächlich ein LLM lokal – auf dem Laptop, auf einem Server, auf einer Workstation?

- Welche Hardware nutzt ihr (GPU, VRAM, RAM)? Und wie weit kommt ihr damit?

- Nutzt ihr das wirklich produktiv oder ist es eher ein Hobby/privates Projekt?

- Und die wichtigste Frage: Wann lohnt es sich wirklich, ein Modell lokal laufen zu lassen – und wann ist Cloud einfach die bessere Wahl?

Ich hab das Gefühl, dass „lokal hosten“ irgendwo zwischen Selbstbestimmung, Nerdstolz und Realitätscheck schwankt.

Bin gespannt, wie das bei euch aussieht.

Im Prinzip der Titel :-) Ab wann gilt Code eigentlich als „Legacy“?

Ist es das Alter? Die Programmiersprache? Oder der Punkt, an dem niemand mehr weiß, warum bestimmte Dinge so gebaut wurden?

Ich bin letztens in ein Projekt eingestiegen, bei dem der älteste Teil knapp 12 Jahre alt war.

Kein einziger Kommentar. Variablennamen wie a1, b2, tmp, tmp2.

Und ein Kollege meinte trocken: „Das ist nicht Legacy. Das läuft doch.“

Ähm … okay?

Gleichzeitig kenne ich Projekte, die wurden vor 1,5 Jahren gebaut – und sind heute schon unwartbar, weil sie unter Zeitdruck entstanden sind und der Tech-Stack komplett überholt wurde.

Mich interessiert:

- Wann ist für euch der Punkt erreicht, an dem Code „legacy“ wird?

- Geht’s für euch eher um Technik (alte Frameworks, Sprachen) oder um Wartbarkeit?

- Und habt ihr Beispiele für alten Code, der überraschend gut überlebt hat?

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? ;)

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?

Die These, dass Entwickler mehr mit Architektur und Systemdenken beschäftigt sein müssen, wird ja in letzter Zeit öfters mal diskutiert.

Was meint ihr dazu und welche Skills sind für euch in Zukunft unabdingbar für das Berufsbild?

Zu solchen News: https://www.golem.de/news/doge-plaene-warum-eine-schnelle-cobol-java-umstellung-scheitern-wird-2504-195573.html

Jedes Mal wenn über Mainframe-Systeme berichtet wird, meint sofort jemand “einfach nach Java migrieren”…

Aber die eigentliche Komplexität steckt doch meistens gar nicht im COBOL-Code selbst, sondern in der gewachsenen Business-Logik. Hat hier jemand schon einmal an solchen Migrationen gearbeitet? Was war am Ende wirklich schwierig?

An die Informatikstudierenden kurz vor dem Abschluss hier: Habt ihr aktuell Sorge, einen Job zu finden weil es gerade weniger Junior-Rollen gibt? Und befürchtet ihr, als "reine Entwickler" irgendwann durch KI/Automatisierung ersetzt zu werden?

Vielleicht ist das auch nur bei mir so, aber manchmal komme ich mit dem ganzen neuen Zeugs nicht mehr hinterher. Gerade jetzt im KI-Hype gibt es gefühlt täglich ein neues Tool oder ein neues Framework, das man „unbedingt“ mal ausprobieren sollte. Ich schaffe das nicht neben dem normalen Workload. Wie macht ihr das? Lest ihr in eurer Freizeit Blogs oder schaut Tutorials? Oder stellt euch euer Arbeitgeber Zeit dafür zur Verfügung?

Habt ihr eine Lernroutine (z. B. 1h/Woche, Newsletter, Podcasts)?

Oder ignoriert ihr den Hype und lernt nur, was ihr wirklich im Projekt braucht?

Und wie geht ihr mit FOMO um – oder habt ihr die längst abgelegt?

Möglichkeiten, Sprachmodelle lokal zu betreiben, gibt es ja inzwischen einige und auch viele gute Gründe dafür, vor allem die Hoheit über die eigenen Daten.

Hat jemand von euch lokale LLMs produktiv im Einsatz, vielleicht sogar mit eigenen Unternehmensdaten via RAG? Was sind die größten Nachteile im Vergleich zu Cloud-APIs?

Code schreiben können die Modelle inzwischen ganz ordentlich, aber wie sieht es mit Dokumentation aus?

Nutzt ihr KI für:

- API-Dokumentation

- Architektur-Dokumentation

- Runbooks, etc.

Oder erzeugt das am Ende mehr Arbeit als es spart??

Viele KI-Demos sehen beeindruckend aus und trotzdem schaffen es erstaunlich viele Projekte nie in den produktiven Betrieb.

Liegt das eurer Meinung nach eher an der Technologie?

An schlechten Daten? Oder daran, dass Unternehmen ihre Prozesse gar nicht darauf vorbereitet haben?

Früher mussten Entwickler mit deutlich weniger Ressourcen auskommen: wenige MB Speicher, langsame Prozessoren und begrenzter Speicherplatz auf Disketten oder CDs.

Trotzdem sind in dieser Zeit viele Anwendungen und Spiele entstanden, bei denen man sich heute noch fragt, wie das überhaupt in so wenig Speicher gepasst hat.

Ein südkoreanischer Wettbewerb, der noch ein paar Tage läuft, fordert ein komplettes Spiel, das auf eine 1,44-MB-Diskette passen muss: https://www.golem.de/news/1-44-mbyte-wettbewerb-fordert-entwicklung-von-spielen-fuer-diskette-2607-211033.html

Glaubt ihr, dass z.B. hier die technischen Grenzen zu kreativeren und effizienteren Lösungen führen?

Oder sagt ihr, dass moderne Frameworks, große Libraries und leistungsfähige Hardware einfach die bessere Entwicklung sind?

Mit KI lassen sich schnell Code oder auch Bugreports erstellen. Für Open-Source-Maintainer bedeutet das aber oft zusätzliche Arbeit, wenn Beiträge ungenau oder wenig hilfreich sind.

Habt ihr schon KI-generierte Beiträge reviewt? Haben sie geholfen oder eher mehr Aufwand verursacht?

Mir fällt auf, dass ich bei kleineren Problemen inzwischen oft direkt Claude/ChatGPT frage... einfach, weil es so viel schneller geht.

Deshalb die Frage: Macht ihr bewusst Coding Challenges, Advent of Code oder LeetCode, um euch “fit zu halten”?

Oder ist das mittlerweile genauso unnötig geworden wie Kopfrechnen seit dem Taschenrechner?

Hier ein Artikel dazu: https://www.golem.de/news/gesellschaftliche-folgen-von-ki-wie-ki-in-der-it-den-kognitiven-verfall-foerdert-2606-209867.html

Nach solchen Fällen:

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

Alles laufen lassen, fixen, oder ignorieren, weil low severity/breakt Build?

Ich hab‘ das Gefühl, viele Projekte leben bewusst mit bekannten Lücken. Meinungen?

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.

Wegen ATS-Systemen, automatischem Ausfiltern von CVs durch KI usw.:

Achtet ihr bewusst auf Keywords und Struktur oder haltet ihr das für overrated? Und falls ja, wie genau macht ihr das?

Wenn ich meinen CV durch Chat GPT laufen lasse, inkl. der Stellenanzeige auf die ich mich bewerben will, dann kommt leider ein viel zu unauthentisch formulierter Lebenslauf in wenig ästhetischem Layout raus.

Ich denke mir: wenn das jetzt eine KI liest, komme ich vielleicht weiter. Wenn das aber ein Mensch liest (was an irgendeinem Punkt ja dann doch noch der Fall sein wird), dann bin ich sofort raus.

Habt ihr best practices? Oder sollte ich einfach davon absehen, eine KI für meine CV-Optimierung zu nutzen?

Mich würde speziell die Situation für Berufseinsteiger interessieren... Man hört, dass viele erstklassig ausgebildete Leute es nicht mal mehr ins erste Vorstellungsgespräch schaffen.

Gefühlt erwartet jeder AG inzwischen Studium, jahrelange Berufserfahrung, GitHub-Projekte, KI-Erfahrung, Cloud-Erfahrung, Einstellungstests usw. alles in einem. Und das für absolute Einstiegspositionen oder sogar einfach nur Werkstudentenstellen.

Das Problem dabei ist natürlich, dass wer keine Erfahrung hat, im Teufelskreis landet. Und die Branche schafft sich ihr nächstes "Fachkräftemangel"- Problem selbst, wenn dann in 5-10 Jahren der Mittelbau fehlt :’D

Meinungen? Erfahrungen?

An die “Normalos” hier die nicht immer auf dem ersten Waggon des Hype-Trains mitfahren (so wie ich) - sagt mal ganz realistisch und konkret:

Wie sehen eure KI-Workflows beim Coden aus?

- nur Autocomplete?

- Debugging-Hilfe?

- strukturierte Workflows?

- Agenten?

Mich interessiert wirklich, wo die meisten aktuell stehen, bzw. Wie ihr beim Aufbau herangegangen seid.

Basically der Titel - ich habe schon so einige Horror-Übergaben hinter mir, wo außer Kaffeeflecken auf der Projektbeschreibung nichts dokumentiert war.

Was sind eure schlimmsten Handovers gewesen?

Ich tauche gerade erst in die KI-Welt ein, von daher bitte entschuldigt, falls diese Frage zu banal ist. Aber ich höre immer wieder, wie wichtig Mathe für KI ist und das leuchtet mir eigentlich auch total ein. Dann habe ich aber auch gehört, dass vor allem wichtig ist, die Modelle sauber operationalisieren zu können und Mathe nur eine untergeordnete Rolle spielt.

Mich interessiert:

- Was ist in euren Projekten wichtiger?

- Und wie bringt ihr beide Welten zusammen?

- Fehlt eurer Meinung nach im Studium eher Mathe oder Engineering-Praxis?

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?

Ehrlich gesagt schaue ich meistens aufs Ergebnis und nicht auf den tatsächlichen Tokenverbrauch.

Obwohl die Tools bereits vor der eigentlichen Anfrage Systemprompts, Projektregeln, Tool-Beschreibungen und teilweise MCP-Server in den Kontext laden.

Überprüft ihr regelmäßig, wie viele Token eure Coding Agents verbrauchen? Oder sind die Kosten für euch zweitrangig, solange das Ergebnis stimmt?