r/informatik

Letztes Jahr hab ich einem Kollegen gesagt, dass wir unsere App in GO machen sollten. Wollte niemand. Wurde Node und NestJS. Jetzt schreiben wir Wrapper um NestJS für Go Bibliotheken, die das können ,was wir brauchen.

Ich will kotzen. Ich hab gesagt, mehrfacht, dass diese Sprache das perfekte Ökosystem ist. Jetzt brauchen wir GRPC und Proto Dateien, um eine Brücke zwischen NestJs und Go zu bauen.

KOTZZZZ.

Ich bewerbe mich seit paar Monaten für ne Werki Stelle Richtung IT bzw. Informatik und wollte nebenbei paar Projekte schreiben, die ich evtl. mit in die Bewerbung reinnehmen kann, um meine Chancen zu erhöhen. Ich interessiere mich vor allem für Webentwicklung. Wenn ihr paar coole einzigartige Projektideen habt, wär das sehr hilfreich. Danke

Hey zusammen,

ich habe für Schüler ein Tool gebaut das eine Website ist wo Leute nach Angeboten gucken können und sich für eine Errinnerung eintragen können so das sie die Fristen der Praktikas, Stipdendiums, Wettbewerben nicht verpassen.

Der Aufbau:

• Softr: Web-Interface für User.
• Airtable: Datenbank (Angebote und User).
• Make.com: Täglicher Automatischer Ablauf zum checken ob Emails versendet werden müssen.
• OpenAI (GPT-4o (Modell wird noch geändert)): E-Mail-Generierung mit JSON-Prompting.

Frage an euch:

1. Ab wann kann so eine Kombination zu Komplikationen führen?
2. Würdet ihr sowas er direkt mit Python und anderen Tools machen oder wie sagt ihr wäre die nächste Version am besten?

(Sammle gerne Kritik da ich neu mit den ganzen bin und noch am lernen bin und auch Fehler mache)

(Den Link zum Tool packe ich direkt in die Kommentare, um den Automod-Filter nicht zu triggern)

Ich studiere seit zwei Jahren Informatik und muss feststellen, dass ich mich ein bisschen fehl am Platz fühle. Programmieren und auch die Theorie im Studium gefällt mir eigentlich, aber an KI-zentrischen Workflows habe ich einfach keinen Spaß und die vorherrschende Firmenkultur der Tech-Unternehmen finde ich zum Kotzen. Deswegen fällt es mir inzwischen schwer, mir eine konventionelle IT-Karriere vorzustellen. Privat hatte ich immer großes Interesse an Geisteswissenschaften (Geschichte, Philosophie), und obwohl ich noch keine formalen Kenntnisse in diesem Bereich habe, denke ich mir, es wäre doch cool wenn ich meine Informatikkenntnisse irgendwie damit kombinieren könnte. Ich bin schon auf der Suche nach potenziellen Masterstudiengängen und frage mich, welche Unis sich für so etwas anbieten würden, entweder für spezialisierte Studiengänge oder reine Informatik mit Möglichkeiten für interdisziplinäre Arbeit, bevorzugt in oder nahe Baden-Württemberg. Das Problem ist, dass Studiengänge wie Digital Humanities o. Ä. meistens als IT-Fortbildung für Geisteswissenschaftler konzipiert sind und nicht andersherum. Falls irgendjemand sich in dieser Nische auskennt wäre ich für Vorschläge sehr dankbar!

Einige von uns sollten ja in Unternehmen beschäftigt sein. Daher würde es mich interessieren, ob und mit welchem KI-Angebot eure Firme Geld verdient.

Bei uns wird viel ausprobieren, es gibt viele Proof-of-Concepts, die laufen auch schon seit 1-2 Jahren, nichts von dem hats aber in die Pilotphase geschafft. Die dümpeln eher vor sich her, damit der Vorstand sagen kann, das wir auch "KI machen".

Das einzige, dass am nächsten an "Umsatz erzeugen" kommt, ist ein Chatbot, der intern im Konzern abgerechnet wird und firmeninterne Daten verarbeitet. Sonst gibts noch bisschen Copilot-Nutzung bei den Entwicklern.

Wie siehts bei euch aus?

Agenten wie Claude Code, Codex oder Cursor können inzwischen komplette Issues weitgehend selbstständig umsetzen. Ob das in jedem Fall sinnvoll ist, lasse ich bewusst außen vor.

Mich beschäftigt aktuell eine andere Frage:

Wann darf eine von einem AI-Agenten erzeugte Änderung eigentlich als vertrauenswürdig gelten?

Gerade in Unternehmen oder regulierten Umgebungen reicht es ja nicht, dass der Code am Ende funktioniert.

Neben Codequalität spielen Nachvollziehbarkeit, Security, Verantwortlichkeiten und je nach Produkt und Einsatzgebiet – Anforderungen rund um CRA, AI Act, OWASP oder interne Governance eine Rolle.

Viele Einzelbausteine existieren ja bereits dazu.

Branch Protection, CodeQL, Semgrep, Sonar, CI/CD, Reviews, Signaturen usw.

Die für mich interessantere Frage ist aber die Bindung zwischen diesen Bausteinen:

Auftrag → Plan → Human Approval → konkreter Candidate → Tests/Scanner → Review → Merge

Ein Beispiel:

Was passiert nach einem Replan?

Gilt eine vorherige menschliche Freigabe dann noch?

Schon mal einen Providerausfall gehabtet oder Modellwechsel mitten in der Bearbeitung?

Welche Evidence eines fehlgeschlagenen oder verworfenen Versuchs darf für den nächsten Candidate noch verwendet werden?

Wie stellt ihr sicher, dass Tests, Security-Scans und Reviews wirklich zu genau dem Commit gehören, der später gemergt oder ausgeliefert wird?

Und vor allem was passiert, wenn sich der Candidate nach einer Prüfung noch einmal verändert?

Mein Grundgedanke ist:

Trust the change, not the producer.

Also nicht Claude, Codex, GPT oder irgendeinem anderen Agenten vertrauen, sondern einer konkreten, eindeutig identifizierten Änderung, für die nachvollziehbare Evidence vorliegt und bei der unabhängige Regeln entscheiden, welche Freigaben und Prüfungen noch gültig sind.

Mich würde interessieren, wie ihr das heute praktisch löst:

Reicht euch ein normaler PR mit CI und menschlichem Review?

Behandelt ihr AI-generierten Code anders als menschlich geschriebenen Code?

Könnt ihr später noch nachvollziehen, welcher Auftrag, welcher Plan, welche Freigabe und welche Prüfungen zu einem bestimmten ausgelieferten Commit gehört haben?

Könnt ihr AI-generierte Änderungen überhaupt zuverlässig als solche kennzeichnen bzw. ihre Entstehung nachvollziehen?

Und wenn euch ein Auditor, Enterprise-Kunde oder Security-Team sechs Monate später fragt:

Warum durfte genau diese Änderung in Produktion?

Welche Nachweise könntet ihr dann tatsächlich vorlegen?

Mich interessieren dabei weniger theoretische Policies.

Sondern Lösungen, die ihr heute wirklich einsetzt – oder Stellen, an denen eure bestehende Toolchain diese Verbindung noch nicht sauber herstellen kann.

Wenn du beim lesen bis hierher gekommen bist, dann gratuliere und danke für das Feedback:-)

Grüße Alexander

Erstmal ja gut, dass sich der "500 Pound Gorialla" wieder im KI-Rennen zurückmeldet. Aber sie machen da schon bisschen auf dicke Hose finde ich:

>Large Scale Codebase Migrations and Optimizations: Argon agents are working on migrating C/C++ codebases to Rust across Google — scaling from tens of thousands of lines in core libraries like re2, libgav1 up to 800K+ lines for the Fuchsia Zircon kernel. Given the criticality of many of these systems, such large-scale rewrites are undergoing rigorous automated and manual auditing, emulation testing, and review before rolling out to production.

Gut, sie sagen natürlich nicht direkt, dass sie 800k LOC mit Knopfdruck nach Rust migrieren können. Können sie sicher auch nicht. Aber zumindest ist so ein Kernel-Projekt 10/10 was den Schwierigkeitsgrad angeht. Wobei es nett wäre zu wissen, ob das Modell wirklich das Maximum an safe Rust schreibt oder nur unsafe Rust verpackt.

Ich fange im Wintersemester Informatik an (KIT) und muss mich bei Mathe zwischen Analysis und Höherer Mathematik sowie zwischen Linearer Algebra und Linearer Algebra für Informatiker entscheiden.

Mich würde interessieren, wo jeweils der thematische Schwerpunkt liegt, wie sich die Aufgabenstellungen in den Klausuren unterscheiden und orrientieren, und was im weiteren Studium wirklich nützlicher ist, etc. . Und falls eine davon deutlich machbarer ist, nehme ich diese Information gerne ganz ohne Stolz an.

Wenn ihr rückblickend etwas anders gemacht hättet, sagt es mir bitte jetzt und nicht erst in der Klausurenphase.

Danke euch!

Es gibt Projektmanagement-Plattformen, die gleichzeitig ermöglichen sollen dass man über alle Tickets, Dokumente, Gespräche, Meetings, E-Mails usw. die mit einem Projekt zu tun haben eine LLM nach eigener Wahl laufen lassen kann. Ich weiß dass es schon solche Systeme gibt und dass irgendwie jeder dritte daran baut. Ich frage mich nur wo wohl die Entwicklung hingehen wird.

Die Nutzer greifen natürlich noch auf das Frontend zu und bedienen es so wie man es eigentlich immer bedient hat aber für Entwickler trifft das oft nicht zu weil die sich nur noch in der Cloud Konsole bewegen. Was meint ihr wie man in Zukunft mit solchen Systemen arbeiten wird? Weil auch in Zukunft wird man ja noch mit anderen Menschen arbeiten und vielleicht möchte man nicht seine kompletten Projektinhalte einem Anbieter wie OpenAI anbieten, weil die werden sicherlich auch solche Systeme anbieten. Aber die Frage ist ob man wirklich da alles reinschmeißen möchte und die Frage ist ob man es wirklich will dass alle Daten bei einem der großen KI-Anbieter liegen. Ob es jetzt Google ist, OpenAI oder Anthropic. 
Was glaubt Ihr wie sich die Arbeitsprozesse verändern werden? Haben die sich schon bei Euch verändert?