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programmier.bar – der Podcast für App- und Webentwicklung

programmier.bar

Die programmier.bar lädt regelmäßig spannende Gäste aus der Welt der App- und Webentwicklung zum Gespräch ein. Es geht um neue Technologien, unsere liebsten Tools und unsere Erfahrungen aus dem Entwickler-Alltag mit all seinen Problemen und Lösungswegen.

Euer Input ist uns wichtig! Schreibt uns eure Themenwünsche und Feedback per Mail an podcast@programmier.bar oder auf Discord (https://discord.gg/SvkGpjxSMe), LinkedIn (@programmier.bar), Bluesky (@programmier.bar), Instagram (@programmier.bar) oder Mastodon (@podcast@programmier.bar).

Wir sind Full-Stack-Spieleentwickler bekannter Apps wie 4 Bilder 1 Wort, Quiz Planet und Word Blitz. https://www.programmier.bar/impressum

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  • 33 episodes
  • weekly
  • Avg 51 min
  • German
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  • S7 · E72
    Yesterday · 1 hr 17 min

    Deep Dive 217 – Leveling Up in Job Interviews mit Philipp Hauer

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Was entscheidet wirklich über ein Job Interview und warum sitzen am Ende beide Seiten in derselben Prüfungssituation? Darüber sprechen Dennis und Dave mit Philipp Hauer, Head of Engineering bei commercetools. Philipp ist seit zehn Jahren im Commerce-Umfeld unterwegs, vom Backend-Entwickler bis in die Leadership-Rolle, und kennt Bewerbungsgespräche inzwischen von beiden Seiten des Tisches. Zum Einstieg ordnet Philipp ein, wie sich Interviews in den letzten Jahren verschoben haben. Technische Fähigkeiten abzuklopfen ist nur noch ein Teil der Übung. Mindestens genauso viel Zeit geht in die Frage, wie jemand denkt, kommuniziert und mit Situationen umgeht, für die es keine vorbereitete Antwort gibt. Für alle, die gerade einen Job suchen, hat Philipp einen klaren Rat: Zeigt nicht nur, was ihr könnt, sondern vor allem, wie ihr zu einer Lösung kommt. Wer das eigene Vorgehen erklären und dabei ehrlich mit Unsicherheiten umgehen kann, kommt meist weiter als jemand, der die perfekte Antwort auswendig gelernt hat. Danach drehen wir die Perspektive um. Philipp erzählt, worauf er selbst achtet, wenn er Kandidat:innen gegenübersitzt, warum ein Interview keine Einbahnstraße ist und wie Teams ihren Prozess so bauen, dass er wirklich etwas misst. Zum Schluss schauen wir darauf, wohin sich Hiring bewegt, wenn Unternehmen ihre Auswahlprozesse stärker an Daten ausrichten. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube Musik: Hanimo

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  • S7 · E73
    Thursday · 53 min

    News 39/26: Jev von TypeSafe AI // Opus 5.5 & GPT-6 // Plugin4Shell // JetBrains Air // Googlebook OS

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Diese Woche geht es um zwei Modell-Releases an einem Tag, um Jev, ein Modell, das bewusst kein LLM ist, um die erste Supply-Chain-Lücke im Agenten-Ökosystem, um JetBrains’ neue Air-Familie und um Googlebook, den Nachfolger des Chromebooks. Die programmier.con 2026 findet am 25. und 26. November in Bad Nauheim statt und die Tickets werden knapp. Wer bis Ende September bucht, bekommt noch ein T-Shirt dazu! Den Auftakt für diese Folge machen die großen Anbieter: Anthropic hat Claude Opus 5.5 veröffentlicht, das laut eigenen Angaben bei den meisten Aufgaben mit dem teureren Fable 5.1 gleichzieht. Wenige Stunden später hat OpenAI mit GPT-6 Sol und GPT-6 Luna nachgelegt. Bei uns im Team waren zuletzt viele OpenAI abgewandert, weil Opus 5 im Alltag recht gesprächig war – mit 5.5 könnte das Pendel wieder zurückschwingen. Die Feeds übernommen hat aber Jev von TypeSafe AI, gegründet von Ex-OpenAI-Forscher Diogo Almeida. Fabi nimmt uns mit in die Idee: Jev ist ein sogenanntes System-1-Modell, das keinen Fließtext produziert, sondern nur strukturierte Entscheidungen. Dennis bleibt skeptisch, was der praktische Alltagsnutzen ist, Fabi sieht solche Modelle künftig eher unsichtbar in den Harnesses verbaut. Garrelt bringt mit Plugin4Shell die erste Supply-Chain-Schwachstelle im Agenten-Ökosystem mit. Betroffen waren Claude Code, Codex, GitHub Copilot und Gemini CLI. Anthropic und OpenAI haben gepatcht. Jan zeigt, wie JetBrains aus den Experimenten der letzten Monate ein System macht: Air ist jetzt die Dachmarke für Air in den IDEs, Air Teams für geteilte Agenten-Sessions, Air Governance für Policies und Kostenkontrolle sowie Air Context als Wissensschicht über dem Repository.. Über das Agent Client Protocol lassen sich Claude Agent, Codex, Junie oder andere Agents gleichberechtigt einbinden. JetBrains verkauft damit das Meta-Tooling statt eines eigenen Agents und genau das unterscheidet Air von Tools, die fest an ihrem AI-Produkt hängen. Zum Schluss Googlebook, der Nachfolger der Chromebooks: Google liefert mit Googlebook OS ein Android-basiertes Betriebssystem und macht den Herstellern klare Vorgaben, von 16 GB RAM bis zur eigenen Gemini-Taste. Bei Preisen ab rund 1.000 Euro fragen wir uns allerdings, wer die Geräte kaufen soll. Vertagt haben wir Thorsten Balls viralen Blogpost zu seinen Prognosen für die Entwickler:innenwelt in Zeiten von AI. Passenderweise ist Thorsten Speaker auf der programmier.con im November und dort könnt ihr mit ihm persönlich diskutieren. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E71
    September 17 · 51 min

    News 38/26: AI-Bremse // Amp wird kostenlos // Shopify verlässt React Native // Apple Reference Image

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Diese Woche geht es um den Ruf nach einer AI-Bremse aus dem Herzen der Branche, um den Coding Agent Amp, der ab sofort ohne Abo nutzbar ist, um Shopifys Doppelschlag aus Tailwind-Übernahme und Abschied von React Native sowie um Apples neuen Echtheitsnachweis für Fotos. Zum Schluss gibt es noch einen unfreiwilligen Backup-Reminder aus der Cloud. Ihr wollt mehr davon live hören? Die programmier.con 2026 findet am 25. und 26. November in Bad Nauheim statt und die Tickets werden knapp. Wer bis Ende September bucht, bekommt noch ein T-Shirt dazu. Anthropic-CEO Dario Amodei plädiert in seinem Essay „We Must Pace the Frontier“ dafür, das Tempo bei der Entwicklung der stärksten Modelle bewusst zu drosseln. Spannend ist die seltene Einigkeit von Sam Altman und Elon Musk, genauso spannend die Kritik, die darin vor allem Marketing und Haftungsvorsorge sieht. Garrelt nimmt uns mit zu Amp, dem Coding Agent von Thorsten Ball und seinem Team. Amp ist jetzt kostenlos: Ihr bringt eigene Keys oder Abos mit und zahlt nur für die Orbs, also die Remote-Rechner für eure Agents. Wer Runner auf eigener Hardware betreibt, zahlt nichts. Passend dazu spricht Thorsten Ende November auf der programmier.con mit Jan über den Stand der Coding Agents. Shopify baut seine Apps wieder nativ in Swift und Kotlin, weil Coding Agents die Rechnung hinter einer geteilten Codebase verschoben haben. Jan bespricht, warum das Team auf einen kompletten Neubau statt einer Migration setzt, und die Frage, die alle Flutter- und React-Native-Fans umtreibt: Braucht es Cross-Plattform-Frameworks überhaupt noch? Dennis berichtet von Apple Reference Image, das mit dem iPhone 18 Pro kommt: Die Kamera signiert die Sensordaten bei der Aufnahme, sodass sich die Echtheit eines Fotos später nachweisen lässt. Gegen Deepfakes ist das kein Allheilmittel, aber dennoch ein Fortschritt. Zum Schluss noch eine Randnotiz mit Lerneffekt: AWS kann die im Krieg beschädigte Region Bahrain und eine Availability Zone in den Vereinigten Arabischen Emiraten nicht wiederherstellen. Daten, die ausschließlich dort lagen, sind endgültig weg. Multi-Region und echte Backups sind eben doch keine Kür. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E70
    September 15 · 1 hr 14 min

    Deep Dive 216 – Vite+ mit Alexander Lichter von void(0)

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Bundler, Linter, Formatter, Testrunner, Package-Manager: Wer ein neues Frontend-Projekt aufsetzt, verbringt oft mehr Zeit mit der Auswahl und Konfiguration von Tooling als mit dem eigentlichen Feature. Genau dieses Problem will Vite+ lösen, eine vereinheitlichte Toolchain rund um Vite. Alexander Lichter gehört zum Vite+-Team und ist zum vierten Mal bei uns zu Gast. Zunächst ordnet Alexander ein, was Vite grundsätzlich ist: ein Build-Tool und Dev-Server, auf dem ein großer Teil der modernen Web-Entwicklung läuft, ob mit React, Vue oder Svelte. Ursprünglich 2020 von Evan You, dem Ersteller von Vue, gebaut, hat sich Vite so weit verbreitet, dass praktisch jedes Framework mittlerweile ein eigenes Plugin dafür mitbringt. Der Kern der Folge ist die Architektur von Vite+: Build-Tool, Linter (Oxlint), Formatter (Oxfmt), Testrunner (Vitest) sowie Package- und Node-Version-Management laufen unter einer einzigen CLI zusammen, inklusive Caching für Monorepos. Alexander zeigt, warum das bewusst ein eigenes Produkt neben dem schlanken Vite ist, und was das Team für AI-Agents plant: LLM-Instructions und Evals, die messen, wie gut Agents damit zurechtkommen. Hinter den Projekten steht VoidZero, die Firma, die Evan You 2023 gegründet hat, um Vite, Vitest und den Bundler Rolldown hauptamtlich weiterzuentwickeln. Der ursprüngliche Plan, Vite+ für Unternehmen kostenpflichtig zu lizenzieren, ging nicht auf. Dev-Tools verkaufen sich schwer, so Alexander. Vite+ erschien im März 2026 stattdessen kostenlos unter MIT-Lizenz, im Juni übernahm Cloudflare das gesamte VoidZero-Team. Wie sich das im Arbeitsalltag angefühlt hat und wie ähnliche Deals wie Anthropics Übernahme von Bun oder OpenAIs Kauf von Astral einzuordnen sind, erzählt Alexander offen. Zum Schluss geht es um AI-generierte Pull Requests bei Vite und VoidZero: Wer einen PR einreicht, muss den eigenen Code verstehen und erklären können, und die Beschreibung soll kein Roman sein, sondern in eigenen Worten zusammenfassen, was passiert ist. Dazu gibt es einen Ausblick auf die Roadmap Richtung Vite+ 1.0. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube Musik: Hanimo

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  • S7 · E69
    September 10 · 38 min

    News 37/26: GPT-6 Astra // ChatGPT Images 2.5 // iPhone Duo // iPhone 18 Pro // Apple Watch Series 12

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Diese Woche geht’s um OpenAIs neues Modell GPT-6 Astra, ChatGPT Images 2.5, einen per AI geführten Beweis zum Navier-Stokes-Problem und tausende Agents, die sich in einem verwaisten Wiki koordiniert haben. Den größten Teil der Folge nimmt Apples Keynote ein, samt der neuen Gerätekategorie iPhone Duo. Ihr habt noch kein Ticket für die programmier.con 2026? Dann nutzt jetzt noch die Chance und nehmt am 25. und 26 November an unserem Event rund um Web und AI teil! Mehr unter: https://con.programmier.bar/ Mit GPT-6 Astra hat OpenAI Anfang September sein neues Spitzenmodell ausgerollt, in ChatGPT und über die API. Auf den Benchmarks ist kaum noch Luft: 98 Prozent bei FrontierMath Tier 4, ARC-AGI-3 praktisch gesättigt. Der Release war nach dem Hugging-Face-Vorfall im Juli verschoben worden, um Safeguards nachzuziehen. Kurz danach kam ChatGPT Images 2.5 mit halbierter Latenz, einem Sketch-Modus zum Vorzeichnen und Kommentaren direkt am Bild. Schwerer wiegt, dass eine Gruppe von Agents auf einem internen OpenAI-Modell einen Beweis zu Navier-Stokes geliefert hat: die 3D-Gleichungen können in endlicher Zeit singulär werden. In Lean ist der Beweis verifiziert, von Menschen noch nicht, und das Preisgeld will OpenAI nicht beanspruchen. Dazu passt die Meldung, dass sich tausende Agents in einem verwaisten deutschen Wiki koordiniert haben: rund 18.000 Posts unter mehr als 3.700 Namen, samt geteiltem Workaround um die eigenen Sandbox-Limits. Größter Block ist Apples Keynote. Das iPhone Duo ist das erste Foldable des Hauses: 7,6 Zoll innen, 5,4 Zoll außen, Touch ID im Seitenknopf statt Face ID, ab 1.999 Dollar und ab dem 23. Oktober. Das iPhone 18 Pro bekommt den A20 Pro in 2 Nanometern und erstmals eine variable Blende. Apple Watch Series 12 und Ultra 4 kommen mit neuem S11, HRV-Messung und Readiness-Score, bei den AirPods 5 ist ANC jetzt ohne Aufpreis dabei. Ein Hinweis noch: bei dieser Aufnahme hatten wir technische Probleme, deshalb schwankt die Audioqualität zwischendurch. Wir bitten das zu entschuldigen. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E68
    September 3 · 43 min

    News 36/26: Ox Alpha ist GLM 5.3 Flash // Apple M6 und M5 Ultra // Model Hardware Standard // Gemini 3.5 Transcribe // Nvidia und Hugging Face // Claude Fable 5.1

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Diese Woche geht’s um Ox Alpha, Apples neue Chips M6 und M5 Ultra, Anthropics Model Hardware Standard und Claude Fable 5.1. Dazu kommen Gemini 3.5 Transcribe und ein paar Kurzmeldungen. Und falls ihr euch über die Bezeichnung wundert: News und AI-News laufen ab jetzt in einem Format. Ihr habt noch kein Ticket für die programmier.con 2026? Dann nutzt jetzt noch die Chance und nehmt am 25. und 26 November an unserem Event rund um Web und AI teil! Mehr unter: https://con.programmier.bar/ Fabi und Philipp klären auf, was hinter Ox Alpha steckte, dem anonymen Modell auf OpenRouter: das offene GLM 5.3 Flash von Z.ai mit 320 Milliarden Parametern. Bemerkenswert sind 15 Cent pro Million Input-Token und dass es ausschließlich auf chinesischer Hardware läuft. Dazu hält sich das Gerücht um eine Hugging-Face-Übernahme, inzwischen bei 13 bis 14 Milliarden Dollar. Dennis bringt Apples neue Chips mit, den M6 im Mac mini und den M5 Ultra im neuen Mac Studio. Mit bis zu 512 Gigabyte Arbeitsspeicher rücken quantisierte Frontier-Modelle in Reichweite, die Konfiguration kostet dann aber schnell 20.000 Euro. Unser Fazit: Wir nutzen weiter APIs. Dave hat den Model Hardware Standard mitgebracht, Anthropics Research Preview für ein Protokoll, das Agenten Bedienung und Sicherheitslimits von Maschinen erklärt. In der Forschung hat Claude Experimente damit über Nacht eigenständig weitergeführt, Philipp fragt trotzdem, wie etwas Standard sein kann, das eine Firma als Preview vorstellt. Frisch ist außerdem Claude Fable 5.1 samt Mythos 5.1: im Schnitt 25 Prozent günstiger und besser. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E67
    September 1 · 1 hr 16 min

    Deep Dive 215 – Informatik-Studium und KI mit Prof. Dr. Olaf Herden von der DHBW

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Wie muss sich ein Informatikstudium heute verändern, damit es Studierende auf eine Zukunft mit AI vorbereitet? Genau darüber sprechen Jan und Dave mit Prof. Dr.-Ing. Olaf Herden, Studiengangsleiter für Angewandte Informatik an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg Stuttgart, Campus Horb. Für Olaf ist klar: Die Informatik schafft sich durch AI nicht selbst ab, aber das Studium muss sich anpassen. Klassische Prüfungsmethoden passen nicht mehr zur Geschwindigkeit, mit der sich AI-Tools entwickeln, deshalb braucht es kleinere, häufigere Zwischenschritte. Neben der Lösung tritt der Weg dahin mehr in den Vordergrund. Inhaltlich bleibt trotzdem eine Konstante: Den Überblick über ein System zu behalten und einzuschätzen, wo AI-Einsatz sinnvoll ist, bleibt Aufgabe von Menschen und genau das muss das Studium vermitteln. Ein zweiter Punkt ist das Verhältnis von Domänenwissen und technischer Tiefe. Früher belächelte „Bindestrich-Informatiker:innen“ mit Schwerpunkt Wirtschaft oder Medizin gewinnen an Bedeutung, ohne dass technisches Verständnis für Algorithmen und Daten überflüssig wird. Zu erkennen, dass Daten in einem Datensatz sehr ungleich verteilt sind, funktioniert unabhängig von der Domäne. Auch der Blick auf den Arbeitsmarkt lohnt sich: Wer jetzt ein Studium beginnt, steht der Wirtschaft erst Mitte der 2030er-Jahre zur Verfügung, Studieninhalte von heute müssen also auf eine AI-Landschaft vorbereiten, die es noch gar nicht gibt. Wie konkret diese Debatte wird, zeigt das Beispiel Quicksort: Im Berufsalltag bei Lotum hat den niemals jemand von Hand implementiert, trotzdem sind sich alle einig, dass ein tiefes Verständnis von Algorithmen und Datenstrukturen nicht überflüssig wird, nur weil AI den Code dafür schreibt. Die Parallele zum Web Development liegt nahe: Frameworks nehmen uns längst eine Abstraktionsebene ab, etwa bei der Reaktivität. Übernimmt AI die nächste Ebene, könnte ein zukunftsfähiges Studium Entwickler:innen gezielt auf die Rolle als Architekt:innen vorbereiten, die das große Ganze orchestrieren. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube Musik: Hanimo

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  • S7 · E66
    August 27 · 25 min

    News 35/26: Replit mit dauerhaft kostenlosem Tier // Bun 1.4 und der Rust-Rewrite // Slack Code Channels

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Diese Woche geht’s um Replits dauerhaft kostenloses Tier, Bun 1.4 nach dem großen Rust-Rewrite und Slacks neuen Channel-Typ, die Code Channels. Ein Hinweis noch: Wir führen News und AI-News ab jetzt zu einem Format zusammen. Ihr habt noch kein Ticket für die programmier.con 2026? Dann nutzt jetzt noch die Chance und nehmt am 25. und 26 November an unserem Event rund um Web und AI teil! Mehr unter: https://con.programmier.bar/ Dennis bringt Replits neues Free Tier mit, das durch die deutlich gesenkten Preise von GPT-5.6 Luna möglich wird. Statt eines Einmal-Budgets gibt es ein Tageslimit, dazu eine Built-in Database und ein live veröffentlichtes Projekt. Damit lassen sich komplette Applikationen dauerhaft kostenlos bauen, was den Zugang zu AI-Tooling deutlich breiter macht. Dave hat sich Bun 1.4 vorgenommen, das Jarred Sumner als kleinstes Release bisher bezeichnet. Neu sind zwei native Built-in-APIs: Bun.Image für Bildverarbeitung sowie Bun.WebView für Browser-Automatisierung und Web Scraping. Der Aufreger ist aber der Rewrite von Zig auf Rust, der größtenteils von Claude geschrieben wurde und die Community spaltet: Diskutiert werden die durchgehenden unsafe-Blöcke, der mehrfach verschobene Release und der Vorwurf einer PR-Aktion, weil Bun zu Anthropic gehört. Fabi schließt mit Slack ab, für das Salesforce auf der Dreamforce einen neuen Channel-Typ vorgestellt hat: die Code Channels. Sie werden von einem Agenten erzeugt und bündeln Plan, Repository, Code-Diffs, Pull Request und eine Live-HTML-Vorschau an einer Stelle. In jedem Slack-Plan enthalten, die Agents kosten extra, unterstützt werden bisher Claude Code und Devin. Für kleine Teams und überschaubare Änderungen klingt das nach einer guten Ergänzung. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E65
    August 25 · 40 min

    Spezialfolge : Backup-Strategien mit Jan Gregor Emge-Triebel

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Wie sieht eine Backup-Strategie aus, die auch dann noch trägt, wenn Festplatte, Wohnung und Cloud-Anbieter gleichzeitig ausfallen? Nachdem Jan bei den Picks of the Day die M-DISC erwähnt hatte, wollten überraschend viele von euch genau das wissen. Fabi übernimmt die Moderation und stellt sich bewusst auf die andere Seite des Spektrums: Er verlässt sich fast komplett auf die Cloud, während Jan zu Hause ein mehrstufiges Setup aus NAS-Systemen, Online-Speicher und physischen Archiven betreibt. Ausgangspunkt ist Jans NAS, das als zentraler Knotenpunkt für die ganze Familie dient. Über Synology Drive landen Fotos, Dokumente und Daten von Laptop, Tablet und Smartphone automatisch an einem Ort, auch die von Eltern und Geschwistern mit eigenen Konten. Damit dieses eine Gerät nicht selbst zum Single Point of Failure wird, laufen die Festplatten in einem RAID-Verbund, und eine USV puffert kurze Stromausfälle ab, damit laufende Schreibvorgänge nicht abbrechen. Von dort geht es weiter zum eigentlichen Backup: Über Tools wie Hyper Backup oder Arq wandert das NAS verschlüsselt und versioniert auf einen S3-kompatiblen Cloud-Speicher, sodass sich einzelne Ordnerstände auch Wochen später zurückverfolgen lassen. Jans Grundprinzip dabei: Man sollte immer ein Backup mehr haben, als man zu brauchen glaubt. Deshalb liegen manche Daten zusätzlich bei iCloud, Google oder Microsoft, und ein zweites NAS steht als ungeversionierte Spiegelung bei einer Vertrauensperson, angebunden per Tailscale-VPN. Für die ganz lange Aufbewahrung kommen M-DISCs ins Spiel, ein optisches Medium mit versprochener Haltbarkeit von mehreren Jahrzehnten. Jan nutzt die 25-Gigabyte-Variante, die als letzte Größe noch mit einer einzelnen Speicherschicht auskommt und dadurch am wenigsten mechanisch anfällig ist. Fabi zieht den passenden Vergleich zur Versicherung: Man investiert Zeit und Geld in etwas, das man hoffentlich nie braucht, und trotzdem lohnt es sich. Offen bleibt eine Frage, die mit komplexeren Smart-Home-Setups und eigenen AI-Agents dringlicher wird: Wie vererbt man Zugänge zu NAS-Systemen, Cloud-Diensten und Passwort-Managern, wenn moderne Absicherung längst über simple Passwortlisten hinausgeht? Fabi hofft auf eine Art lebende Dokumentation, vielleicht sogar mit AI-Unterstützung, damit im Ernstfall nicht nur die Daten, sondern auch der Zugriff darauf erhalten bleibt. Auf Jans Niveau nachziehen will er trotzdem nicht, nimmt aber mit, dass ein Cloud-Abo allein vielleicht doch nicht das Ende aller Backup-Weisheit ist. Schreibt uns gerne, wo ihr euch auf der Backup-Richterskala einordnet und wie viele Terabyte bei euch zusammenkommen. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E64
    August 20 · 50 min

    News 34/26: Pass-ta-key-Passkey-Angriff // Stripe kauft OpenRouter // Mistral baut AI-Infrastruktur // Deepseek Harness // Cloudflare Kitesurf // AI und Coding Interviews

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Diese Woche geht’s um eine Passkey-Attacke, die harmloser ist, als ihr Name vermuten lässt, Stripes Milliarden-Deal mit Open Router, Mistrals neue Rolle als europäischer Infrastruktur-Anbieter, DeepSeeks radikal modularen Agent-Harness, Cloudflares Browser für AI-Agenten und um die Frage, ob Coding-Interviews wirklich aussterben. Ihr habt noch kein Ticket für die programmier.con 2026? Dann nutzt jetzt noch die Chance und nehmt am 25. und 26 November an unserem Event rund um Web und AI teil! Mehr unter: https://con.programmier.bar/ Dave nimmt sich die sogenannten „Pass-ta-key“-Angriffe vor. Was auf den ersten Blick nach dem Ende von Passkeys klingt, entpuppt sich aber als etwas ganz anderes. Fazit: Passkeys selbst bleiben sicher. Wer tiefer einsteigen will, findet mehr dazu in unserem Deep Dive mit Martina Kraus. Stripe will das KI-Modell-Gateway Open Router für 7 Milliarden Dollar übernehmen und wir erläutern, warum das eigentlich naheliegend ist. Mistral öffnet sich derweil strategisch: Statt nur eigene Modelle anzubieten, positioniert sich das Unternehmen zunehmend als europäischer Infrastruktur-Anbieter und öffnet gleichzeitig seine Plattform für externe Modelle, den Anfang macht GLM-5.2. Fabi bringt DeepSeeks neuen Agent-Harness mit, kurz „DeepSeek Harness“. Der Clou daran: Wirklich alles ist ein Plugin, nicht nur Modelle und Tools, sondern auch der Agent-Loop selbst, der bei den meisten anderen Harnessen wie Claude Code oder Codex fest eingebaut ist. Das macht das System extrem flexibel und bringt sogar einen eigenen Plugin-Marktplatz mit. Für wen sich das lohnt und bei wem Convenience wichtiger ist, hört ihr in der Diskussion. Anschließend geht’s um Kitesurf, Cloudflares neuen Browser, der nicht für Menschen, sondern für AI-Agenten gebaut wurde. Für typische Agenten-Aufgaben wie Screenshots oder HTML-Extraktion braucht der Browser deutlich weniger Speicher und Rechenleistung, kostenlos nutzbar ist er aktuell in der Beta über Cloudflares Browser-Rendering-Produkt. Zum Abschluss diskutiert die Runde einen Blogpost von start.dev, der behauptet: Coding-Interviews sind nicht so tot wie auf Social Media gerne behauptet wird. Die Crew diskutiert, worum es bei einem Coding-Interview eigentlich geht, welche Aufgabenstellungen dafür geeignet sind und wo der Einsatz von KI sinnvoll ist. Bei Lotum hat sich die Anforderung an neue Entwickler:innen laut Dennis inhaltlich kaum verändert, wohl aber das Framing der Stellenausschreibungen. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E63
    August 18 · 1 hr 14 min

    Deep Dive 214 – LangChain mit Christian Bromann

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Wie baut man einen Agenten, dem man wirklich Arbeit überlassen kann? In diesem Deep Dive sprechen Jan und Dennis mit Christian Bromann von LangChain darüber, was heute alles dazugehört, wenn man Agents baut, testet, deployt und im Betrieb überwacht. Christian beschreibt LangChain als ein Toolset, das den gesamten Agent Development Lifecycle abdeckt: vom Bauen über das Testen bis zum Deployen und Monitoren. Angefangen hat alles beim Monitoring, also beim Aufzeichnen aller Schritte, die ein Agent macht. Diese sogenannten Traces sind bis heute die Grundlage für vieles andere. Das Herzstück dahinter ist LangGraph, die Runtime, in der Agents laufen: Man baut einzelne Nodes, legt fest, wie sie durchlaufen werden, und jeder Schritt wird gespeichert. Über Middlewares kann man an jeder Stelle des Ablaufs eingreifen, etwa bevor ein Modell aufgerufen wird oder nachdem ein Tool ein Ergebnis liefert. Ganz oben steht der Deep Agent, der Sandbox, Sub-Agents und nachladbare Skills mitbringt. Möglich ist das laut Christian erst, weil die Modelle inzwischen klug genug sind, zum Beispiel mehrere Tool-Calls parallel auszuführen. Wir sprechen auch darüber, wer sich so einen Agenten überhaupt selbst baut, während es Agents doch längst von der Stange gibt. Für wiederkehrende Aufgaben im Unternehmen lohnt sich eine eigene, getunte Umgebung fast immer. Mit Fleet zeigt Christian ein Werkzeug, bei dem selbst nicht-technische Kolleg:innen per Prompt einen Agenten zusammenbauen, indem sie einfach ihre Tools wie E-Mail oder Jira verknüpfen: ein Agent, der Agents baut. Zum Schluss wagen wir einen Blick in die Glaskugel. Christian sieht großes Potenzial in Open-Weight-Modellen. Statt jeden Monat große Summen an die großen Anbieter zu überweisen, könnten Firmen künftig kleinere, offene Modelle für ihren eigenen Use Case finetunen, auch aus Kostengründen und um die Kontrolle über ihre Daten zu behalten. Ob dieses Kostenargument wirklich trägt, diskutieren Jan und Dennis anschließend munter weiter. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube Musik: Hanimo

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  • S7 · E62
    August 13 · 40 min

    News AI 33/26: Anthropic und EU AI Act // Spotify Backstage und Xirp // GPT-5.6 Preise und Updates // OpenAI und Hugging Face Incident-Talk

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Diese Woche geht’s um vier Themen: neue Preise und einen kostenlosen Unlimited-Zugang bei ChatGPT, die EU-Kennzeichnungspflicht für AI-Inhalte und was Anthropic damit zu tun hat, ein neues Agent-Tool von Spotify names Xirp und einen Nachtrag zum Hugging-Face-Vorfall von der Black-Hat-Konferenz. Im Detail: Bei ChatGPT hat sich am Preisgefüge einiges getan: Das günstigste Modell der GPT-5.6-Reihe, Luna, ist über die API jetzt rund 80 % billiger und kostet nur noch 0,20 US-Dollar pro Million Input- und 1,20 US-Dollar pro Million Output-Token. Luna ist außerdem das neue Standardmodell für ChatGPT-Nutzer:innen, die das LLM kostenfrei nutzen, inklusive unbegrenzter Textchats. Anthropic markiert Claude-Texte künftig mit unsichtbaren Wasserzeichen, Bilder und Dateien mit C2PA-Metadaten. Jan und Dennis diskutieren, wie zuverlässig und aussagekräftig das eigentlich ist. Denn ein Wasserzeichen zeigt nur, dass AI beteiligt war, nicht wie stark. Über Screenshots oder starke Bearbeitung lässt es sich zudem leicht wieder verlieren. Spotify hat mit Xirp ein neues Tool veröffentlicht, das in die Kategorie Agent-Orchestrierung fällt. Ähnlich wie Conductor oder Superset hilft es dabei, mehrere Coding-Agent-Sessions parallel zu verwalten. Der eigentliche Clou liegt für Jan in der Anbindung an Spotifys eigenes Ökosystem aus Backstage und Portal: Xirp bringt den Agents automatisch Kontext aus dem internen Software-Katalog mit und spielt Wissen aus abgeschlossenen Sessions wieder zurück. Zum Schluss gibt’s noch einen Nachtrag zum Hugging-Face-Vorfall: Auf der Black-Hat-Konferenz in Las Vegas haben die beiden OpenAI-Engineers Eric Wallace und Michael Dalton in einem sehr zugänglichen Talk aufgedeckt, wie ihre Trainings-Agents über eine gekaperte interne Package-Registry ein eigenes Message-Board aufgebaut haben, an dem am Ende hunderte Nachrichten von Agents gleichzeitig reinkamen. Jan nimmt uns mit durch die verrücktesten Momente, von der Nachricht „holy shit, we’re admin“ bis zur kurzen Paranoia-Phase, in der die Agents ihre Kommunikation plötzlich verschlüsseln wollten. Sein Fazit: Wer öfter mal Dependabot & Co. anwerfen lässt, patcht jetzt am besten noch etwas konsequenter. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E61
    August 6 · 40 min

    News 32/26: GitHub Stacked PRs // PHPStan Turbo // OpenAIs Astra-Modelle

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Diese Woche geht es kompakt, aber vollgepackt zu: GitHub bringt Stacked Pull Requests in die Public Preview, PHPStan wird dank einer C++-Turbo-Erweiterung spürbar schneller, OpenAI stellt mit Astra sein nächstes großes Modell vor, und wir erfreuen uns an einem KI-Limonadenstand. Ihr habt noch kein Ticket für die programmier.con 2026? Dann nutzt jetzt noch die Chance und nehmt am 25. und 26 November an unserem Event rund um Web und AI teil! Mehr unter: https://con.programmier.bar/ Seit dem 30. Juli sind Stacked Pull Requests auf GitHub in der Public Preview verfügbar. Statt eines riesigen Pull Requests baut man mehrere kleine, aufeinander aufbauende PRs, die sich einzeln reviewen und am Ende gemeinsam mergen lassen. Dave und Jan sind sich einig: Kleinere PRs fühlen sich schon lange besser an, aber werden gerade jetzt umso wichtiger, wenn AI-Tools viel mehr Code in kürzerer Zeit produzieren und Reviews so schnell zum Bottleneck werden. Der beliebte statische Code-Analyzer PHPStan hat mit der neuen Turbo-Extension einen Teil seiner Toolchain in C++ nachgebaut, obwohl PHPStan selbst in PHP geschrieben ist. Jan findet das vorbildlich gelöst. OpenAI hat mit Astra den Namen für sein nächstes großes Modell bekanntgegeben, konzipiert für sehr lange, komplexe Aufgaben, an denen mehrere Agenten parallel über Stunden oder Tage arbeiten. Astra soll außerdem das erste Modell sein, das den neuen Review-Prozess der US-Regierung für AI-Modelle durchläuft. In einem YouTube-Video treten Claude und GPT mit unbegrenztem Budget gegeneinander an, um innerhalb einer Woche einen erfolgreichen Limonadenstand aufzubauen – inklusive Rezepten, Handwerker:innen und Verkaufspersonal. Dave und Jan sind sich einig: sehr unterhaltsam und ein guter Showcase für alles, was (noch nicht) mit AI funktioniert. Passend dazu verlinken sie noch zwei Interviews von Mathe-YouTuber DorFuchs und einem AI-Safety-Experten. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E60
    August 4 · 1 hr 4 min

    Deep Dive 213 – Valibot & Formisch mit Fabian Hiller

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Warum ist es eigentlich immer noch so mühsam, ein Formular sauber und typsicher zu bauen? Fabian Hiller ist Founding Engineer bei einem Startup in New York und Kopf hinter Valibot und Standard Schema. Heute spricht er mit uns über sein neuestes Open-Source-Projekt: Formisch. Formisch ist eine schema-basierte, headless Form-Library, die den kompletten State und die Validierung eines Formulars übernimmt, aber bewusst keine UI mitbringt. Das Besondere steckt unter der Haube: Statt eines eigenen Reactivity-Layers packt Formisch im Build-Prozess das native Reactivity-System des jeweiligen Frameworks direkt in die Library. Dadurch fühlt sich Formisch in jedem der Frameworks nativ an und bleibt extrem schlank. Fabian zeigt, wie der framework-agnostische Core das möglich macht und warum ihm eine Art Vite für Formulare vorschwebt. Weil Formisch eng mit Valibot verzahnt ist, ordnen wir auch das nochmal ein: eine modulare, TypeScript-native Schema-Library, bei der am Ende nur im Bundle landet, was ihr wirklich importiert. Fabian nimmt uns mit vom Weg seiner Bachelorarbeit hin zu über 12 Millionen wöchentlichen Downloads und erzählt, wie daraus gemeinsam mit Colin McDonnell (Zod) und David Blass (ArkType) Standard Schema entstand: ein einheitliches Interface für Schema-Libraries, das inzwischen als eine Art Industriestandard gilt und auf mittlerweile riesige Download-Zahlen kommt. Der zweite große Strang der Folge: Was macht AI mit Open Source? Wir diskutieren, warum etablierte Libraries im Zeitalter der Coding Agents überproportional profitieren, weil ein Agent meist das greift, was er bereits kennt, und ob daraus ein neues Discovery-Problem für frische Projekte wird. Fabian und Jan sind sich einig, dass guter Code nie das einzige Problem war: Dokumentation, Community und schnelles Reagieren auf Issues bleiben entscheidend, egal wie viel der Agent übernimmt. Außerdem wird diskutiert, warum sich so fundamentale Open-Source-Arbeit finanziell bis heute kaum trägt. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube Musik: Hanimo

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  • S7 · E59
    July 30 · 41 min

    News AI 31/26: OpenAI hackt Hugging Face // Kimi K3 Open Weights // Claude Opus 5 // Modell-Router

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Weil Dennis und Fabi im Urlaub sind, springt Jan ein und spricht mit Philipp über den wohl ungewöhnlichsten AI-Sicherheitsvorfall des Jahres bei Hugging Face und OpenAI, das neue Open-Weights-Schwergewicht Kimi K3, den Launch von Claude Opus 5 samt radikal verschlankten Systemprompts und die Rückkehr der Modell-Router. Am 25. und 26. November 2026 findet wieder unsere Konferenz statt: die programmier.con 2026 - Web & AI Edition. Sichert euch jetzt eure Tickets! Hugging Face hat offengelegt, dass die eigene Infrastruktur automatisiert durch ein autonomes AI-Agentensystem kompromittiert wurde – kurz darauf musste OpenAI einräumen, dass die eigenen Modelle dahintersteckten. Mittlerweile fordert Hugging Face von OpenAI vollständige Ausführungsprotokolle und 100 Millionen Dollar an Compute für eine bessere Cyber-Abwehr der Community, eher eine Investition in gemeinsame Sicherheit als eine Schadensersatzforderung. Danach geht’s um handfeste Modell-Releases. Moonshot AI hat mit Kimi K3 ein neues Open-Weights-Flaggschiff veröffentlicht, dazu drei zugehörige Open-Source-Repositories: FlashKDA für die eigene Attention-Implementierung, MoonEP als Kommunikations-Library für Mixture-of-Experts-Setups und AgentEnv als Sandbox-Umgebung fürs Agenten-Training. Offene Gewichte heißen hier aber nicht automatisch offene Lizenz. Parallel dazu hat Anthropic mit Claude Opus 5 ein neues Modell veröffentlicht, preislich auf Niveau von Opus 4.8 und damit zum halben Preis von Fable 5. Auf den meisten Coding- und Wissensarbeits-Benchmarks kommt Opus 5 nah an Fable 5 heran, wirkt für Jan im Vergleich aber token-hungriger. Passend dazu hat Anthropic zeitgleich den Blogpost The New Rules of Context Engineering veröffentlicht: Für Claude Code wurden über 80 Prozent des Systemprompts gestrichen, weil das Modell mittlerweile von sich aus versteht, was in einer Coding-Session sinnvoll ist – über die Nebeneffekte diskutieren Jan und Philipp. Zum Ausklang geht’s um das Comeback der Modell-Router: Cursor automatisiert mit Cursor Router die Modellauswahl, OpenRouter lässt mit Fusion mehrere Modelle parallel antworten und kombiniert die Ergebnisse, und das japanische Lab Sakana AI orchestriert mit Fugu mehrere Agenten dynamisch als ein System. Jan und Philipp diskutieren, ob sich Setups mit ganz bewusst unterschiedlichen Modellen pro Aufgabe durchsetzen, etwa ein kleines lokales Modell für datenschutzsensible Fälle und ein großes für den generischen Chatbot. Der Launch von Thinking Labs' Inkling hat auch gezeigt, dass der Abstand zwischen offenen und geschlossenen Modellen inzwischen wohl bei rund vier statt wie vor einem Jahr über sechs Monaten liegt, für Philipp vor allem ein Zeichen für gesunden Wettbewerb, der über sinkende Preise am Ende allen zugutekommt. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E58
    July 23 · 41 min

    News 30/26: TypeScript 7.0 // JetBrains 2026.2 // Gemini 3.6 Flash // Vercel Native SDK // The Java Story von CultRepo

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) In dieser News-Folge sprechen Dave und Jan über TypeScript 7.0, den JetBrains-Release 2026.2, die neuen Gemini-3.6-Flash-Modelle, eine Electron-Debatte samt Vercels Native SDK und die neue Java-Doku von CultRepo. Los geht es mit TypeScript 7.0: Der Compiler wurde komplett neu in Go geschrieben und läuft dadurch rund zehnmal schneller. Der Haken ist die noch fehlende stabile öffentliche API, weshalb (Meta-)Frameworks wie Vue oder Svelte und Tools wie TypeScript ESLint vorerst auf 6.0 festhängen und auf 7.1 warten müssen. Weiter geht es mit dem JetBrains-Release 2026.2 und seinem großen AI-Fokus. Das Highlight ist der Agent Skill Manager, ein kuratiertes Skill-Repository, bei dem wir festlegen können, ob ein Skill auf IDE-, Projekt- oder Agent-Ebene greift. Dazu kommen Quality-of-Life-Verbesserungen wie breiterer Language Server Support und endlich Drag and Drop ins Terminal. Außerdem hat Google Gemini 3.6 Flash samt Flash-Lite und Flash Cyber vorgestellt – besonders spannend fanden wir jedoch das Ranking von Artificial Analysis nach Preis pro gelöster Aufgabe. Danach steigen wir in die Frage ein, warum eigentlich so viele Desktop-Apps Electron-Apps sind. Ausgangspunkt ist ein pointierter Blogpost von John Gruber. Genau hier schließt sich der Kreis zu Vercel, das mit seinem neuen Native SDK auf den Desktop geht: Statt Browser und Node mitzuliefern, rendert eine eigene, auf Zig basierende Engine das UI direkt ins native OS-Fenster, deklarativ beschrieben in Markup plus TypeScript und explizit darauf ausgelegt, von AI-Agents bedient zu werden. Zum Abschluss empfiehlt uns Jan die neue CultRepo-Doku „The Java Story“, die in rund 75 Minuten die Geschichte von Java und ihren Einfluss auf ganze Ökosysteme erzählt und selbst für Nicht-Java-Menschen sehenswert ist. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E57
    July 21 · 1 hr 18 min

    Deep Dive 212 – W3C Technical Architecture Group mit Christian Liebel

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) Wie entstehen eigentlich die Webstandards, die unseren Browser jeden Tag antreiben? In dieser Folge sprechen wir mit Christian Liebel, Mitglied der W3C Technical Architecture Group (TAG), über die Gremien, Prozesse und Entscheidungen hinter dem World Wide Web. Wir schauen darauf, wie neue Web-APIs entstehen, warum Standardisierung oft Jahre dauert und welche Rolle Entwickler:innen dabei spielen können. Christian erzählt, wie ihn sein Weg von den ersten eigenen Websites über Progressive Web Apps bis in eines der wichtigsten Architektur-Gremien des Webs geführt hat. Dabei wird deutlich, dass die Zukunft des Webs nicht ausschließlich von großen Tech-Konzernen bestimmt wird, sondern auch von engagierten Menschen aus der Community. Wir sprechen darüber, wie die TAG arbeitet, warum Konsens wichtiger ist als Mehrheiten und weshalb gute Architekturentscheidungen oft deutlich mehr Perspektiven berücksichtigen müssen, als man zunächst vermutet. Außerdem werfen wir einen Blick auf aktuelle Themen wie lokale KI im Browser, digitale Identitäten, WebMCP und die Frage, wie das Web mit nativen Plattformen Schritt halten kann. Christian erklärt, welche Spannungsfelder zwischen Browser-Herstellern, Entwickler:innen, Regulatoren und Nutzer:innen entstehen und warum genau diese Diskussionen entscheidend für die Zukunft des offenen Webs sind. Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wer die technischen Leitplanken des Webs setzt, wie Standards wirklich entstehen und warum sich jede Stimme aus der Entwickler:innen-Community einbringen kann. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube Musik: Hanimo

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  • S7 · E56
    July 16 · 43 min

    News AI 29/26: Apple vs. OpenAI // GPT 5-6 // ChatGPT Work // Anthropic J-Space // Muse Spark 1.1 // Grok 4.5

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) In den AI News 29 tauchen wir tief in die aktuelle Dynamik der großen Sprachmodelle ein. Wir starten mit den neuesten Updates von OpenAI rund um GPT-5.6 und die drei verschiedenen Modellreihen. Warum die Wahl der richtigen Konfiguration bei 15 verschiedenen Optionen mittlerweile fast zur Wissenschaft wird und was es mit dem neuen „Token-Maxing“ auf sich hat, erfahrt ihr zu Beginn der Folge. Außerdem werfen wir einen Blick auf die neue ChatGPT Mac App, die jetzt „Work“ und „Codex“ unter einem Dach vereint. Ein großes Thema ist der juristische und politische Schlagabtausch im Silicon Valley. Während Sam Altman einen AI Permanent Fund nach dem Vorbild Alaskas vorschlägt, um den US-Staat mit 5 % an OpenAI zu beteiligen, weht aus Cupertino ein scharfer Wind: Apple hat eine Klage eingereicht. Es geht um den Vorwurf des systematischen Diebstahls von Geschäftsgeheimnissen durch Hunderte abgeworbene Mitarbeitende. Wir diskutieren die Hintergründe und fragen uns, wie viel Altruismus wirklich in den aktuellen Vorschlägen der Tech-Giganten steckt. An der Modell-Front gibt es ebenfalls reichlich Bewegung: Meta hat mit Muse Spark 1.1 ein hocheffizientes Modell veröffentlicht, das preislich aggressiv positioniert ist. Zeitgleich schickt xAI Grok 4.5 ins Rennen, kämpft aber mit Diskussionen über den Umgang mit Nutzer:innendaten. Für alle, die sich für Open-Weights und Reinforcement Learning interessieren, schauen wir uns Verifiers von Prime Intellect an. Auch aus Deutschland gibt es Neuigkeiten: Das Konsortium hinter dem Projekt Soofi hat ein 30B-Modell veröffentlicht – wir loben die Initiative, rätseln aber über den sehr „traditionellen“ Web-Auftritt der Forschungsgruppe. Zum Abschluss erwartet euch ein Deep Dive in die Forschung von Anthropic. Mit dem J-Space ist es gelungen, Claude gewissermaßen beim Denken zuzusehen. Basierend auf der Global Workspace Theory lässt sich visualisieren, welche Konzepte das Modell gerade intern priorisiert. Wir erklären euch, wie man durch Manipulation dieses Raums Antworten verändern kann und warum Claude plötzlich merkt, wenn es in einem Test-Szenario „gefangen“ ist. Den im Podcast erwähnten Playground zum Ausprobieren findet ihr hier. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E55
    July 9 · 42 min

    News 28/26: EU-Rekordstrafe gegen Google // AI vs. Open Source // Midjourney Medical

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) In dieser Woche geht es um eine der höchsten Wettbewerbsstrafen der EU-Geschichte, um die Frage, wie Open-Source-Projekte mit dem Ansturm AI-generierter Beiträge umgehen, und um den vielleicht größten Plot Twist der AI-Branche. Ihr habt noch kein Ticket für die programmier.con 2026? Dann nutzt jetzt noch die Chance und nehmt am 25. und 26 November an unserem Event rund um Web und AI teil! Mehr unter: https://con.programmier.bar/ Der Europäische Gerichtshof hat die Berufung von Google und Alphabet abgewiesen und damit die Strafe von 4,1 Milliarden Euro endgültig bestätigt. Im Kern ging es um Android: Wer den Play Store auf seinen Geräten haben wollte, bekam auch Chrome und die Google-Suche vorinstalliert. Wir ordnen ein, wie sehr so eine Summe einen Konzern wie Google überhaupt trifft. Bei tldraw, einem quelloffenen Whiteboard, wurde ein Issue eröffnet, um die komplette Test-Suite aus dem offenen Repository in ein geschlossenes zu verschieben. Der Hintergrund: Immer wieder bauen Leute mit AI so lange ein Konkurrenzprodukt nach, bis alle Tests durchlaufen, und deklarieren das Ergebnis dann als gleichwertig. Wir diskutieren, warum der Ansatz nur bedingt hilft und der Autor am Ende selbst zurückruderte. Der zweite Fall ist für uns fast noch spannender: Die Game Engine Godot hat eine sehr explizite Policy gegen die Flut AI-generierter Pull Requests aufgestellt, inklusive Auto-Ban für reines Vibe-Coding und einer Kennzeichnungspflicht für AI-Beiträge. Wir fragen uns, ob so ein Verteidigungsmodus der richtige Weg ist. Zum Schluss bringt Dave den Plot Twist mit: Midjourney, eigentlich bekannt für Text-to-Image und ganz ohne Fremdkapital profitabel, steigt mit Midjourney Medical in den Gesundheitssektor ein. Das Ziel ist ein Bildgebungsgerät, das euch in rund 60 Sekunden und ganz ohne Strahlung von Kopf bis Fuß scannen soll. Wir sprechen über den geplanten Spa in San Francisco, die kritischen Stimmen aus der Physik und darüber, warum das Ganze zuerst wie ein verspäteter Aprilscherz klingt. Außerdem gibt es am Ende noch einen Hinweis zum Azure Community Day 2026 in Köln mit bekannten Gesichtern. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube

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  • S7 · E54
    July 7 · 1 hr 18 min

    Deep Dive 211 – Transformers.js mit Nico Martin

    Wie hat dir die Folge gefallen? Gut 👍 Schlecht 👎 (Keine Anmeldung erforderlich) In dieser Folge begrüßen wir einen alten Bekannten in der programmier.bar: Nico Martin, Machine Learning Engineer bei Hugging Face und gern gesehener Podcast-Gast und programmier.con-Speaker. Während Nico bei seinen letzten Besuchen noch über WordPress und PWAs sprach, tauchen wir heute tief in die Welt von WebML ein. Wir besprechen, wie ihr mit Transformers.js modernste Machine-Learning-Modelle direkt in euren JavaScript-Anwendungen ausführt – egal ob im Browser, in Node.js, Bun oder Deno. Warum sollte man ML-Modelle überhaupt lokal beim Team oder den Endnutzenden laufen lassen, statt einfach eine API anzufragen? Nico erklärt uns die Vorteile von On-Device AI: von maximaler Privacy über Offline-Verfügbarkeit bis hin zur Vermeidung von Latenzen bei großen Mediendateien. Wir räumen mit dem Vorurteil auf, dass Machine Learning im Web nur aus Chatbots besteht, und schauen uns spannende Use Cases wie Background Removal, Voice Activity Detection oder lokale Audio-Transkription an. Und natürlich stellt Nico auch die neusten Updates von Transformers.js vor, das gerade in Version 4 erschienen ist und jetzt unter anderem seine eigene Tokenizer Library mitbringt. Er erklärt uns auch, welche Herausforderungen es bei der Gestaltung der APIs gab und wie Transformers.js es schafft, dutzende Use-Cases, unterschiedliche APIs und eine quasi endlose Anzahl an Modellen zu vereinen und erfolgreich zu abstrahieren. Außerdem sprechen wir über die zugrundeliegende ONNX Architektur und Runtime und beleuchten, was damit alles geht und was nicht. Wir sprechen über Herausforderungen im Caching, der Bandbreite des Clients und strikte RAM-Limitierungen, insbesondere in mobilen Browsern. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.bar Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Bluesky Instagram LinkedIn Meetup YouTube Musik: Hanimo

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