Fertigkeit, MCP-Server oder beides?
Agent Skills und MCP-Server werden oft als konkurrierende Ansätze zur Erweiterung eines KI-Agenten dargestellt. Diese Einordnung ist falsch: Eine Skill lehrt den Agenten, wie er arbeitet, während ein MCP-Server ihm kontrollierten Zugriff auf live Funktionen gewährt.
OpenCode von der Kommandozeile aus, in der Praxis
Die Kommandozeilenschnittstelle von OpenCode ist für Skripte, CI-Pipelines und unbeaufsichtigte Agentenläufe konzipiert. Dieser Artikel ist ein praktischer Leitfaden für den Einsatz im täglichen Arbeitsalltag.
Erzwungene SDD-Fähigkeiten, installiert mit einem einzigen Befehl.
Superpowers bündelt eine vollständige, spec-getriebene Methodik in installierbare Claude Skills und erzwingt Brainstorming, Planung, Subagent-gesteuerte Implementierung und striktes TDD, anstatt diese Struktur Ihnen zu überlassen.
Ein kleiner Coding-Agent, der darauf ausgelegt ist, von Ihnen geformt zu werden.
Pi Coding Agent ist ein minimalistisches, quelloffenes Terminal-Coding-Harness, das mit vier Standard-Tools ausgeliefert wird und das meiste Verhalten an Erweiterungen, Skills und Ihren eigenen Workflow überlässt.
Delegieren Sie die lärmintensive Arbeit und halten Sie Ihren Kontext sauber.
Die meisten Claude Code-Sitzungen werden aus demselben Grund langsam und unübersichtlich: Jeder explorative Grep-Durchlauf, jeder Log-Dump und jedes „Ich checke noch eine Datei“ bleibt für immer im Hauptchatverlauf stehen.
Verhindern Sie, dass KI-Agenten von den Spezifikationen, Tests und dem Code abweichen.
KI-Coding-Agenten liefern Features schnell, aber Spezifikationen, Tests und Code veralten stillschweigend und gehen auseinander. Dieser Leitfaden behandelt ein Nachverfolgungsmodell (Traceability), die Zuordnung von Spezifikation zu Test und von Spezifikation zu Code sowie die CI-Prüfungen, die Abweichungen vor einem Merge erkennen.
Prozessiefe vs. Portabilität, nicht das beste Tool.
Entwickler, die im Jahr 2026 Setups für die spec-getriebene Entwicklung (Spec-Driven Development, SDD) vergleichen, fragen in der Regel nicht, welches Modell am intelligentesten ist. Sie fragen, welcher Workflow einen KI-Agenten ausrichtet, ohne sie unter einer Flut an Formalitäten zu begraben.
Fünf Phasen von der Absicht bis zum verifizierten Code.
Spec-Driven Development funktioniert, wenn die Spezifikation ein Workflow ist und kein Dokument, das man nach dem Kickoff beiseitelegt. Es geht nicht darum, ein umfangreiches Produktanforderungsdokument zu erstellen.
Langlebige A2A-Aufgaben überdauern Chat-Sitzungen.
Die meisten AI-Agent-Demos verhalten sich immer noch wie Chat-Vervollständigungen mit zusätzlichen Schritten: Sie senden einen Prompt, warten einige Sekunden und erhalten die Antwort in einer einzigen Reaktion.
Schnellere LLM-Inferenz ohne Qualitätsverlust – Ein praktischer Leitfaden
Ein 70B-Modell erzeugt pro Vorwärtsdurchlauf ein einzelnes Token, wobei jeder Durchlauf Gewichte aus dem VRAM neu lädt, die Aufmerksamkeit über den gesamten Kontext berechnet und den Speicher synchronisiert. Zwischen den Tokens verbringt die GPU Zeit im Leerlauf, während sie darauf wartet, dass sequenzielle Abhängigkeiten aufgelöst werden.
40 % der Multi-Agent-Pilotprojekte scheitern. So wählen Sie das richtige Orchestrierungsmuster – und vermeiden diejenigen, die scheitern.
Die Ära der Single-Agent-AI-Systeme erreichte 2025 ihren Höhepunkt — man gab einem LLM (Large Language Model) einen Prompt, einige Werkzeuge und ein Ziel, und es bewältigte begrenzte Aufgaben recht gut.
Die Spezifikation als alleinige Wahrheit, nicht als Nebendokument.
Spec-Driven Development ist eine dieser Ideen, auf die Softwareentwickler in der Vergangenheit zurückgegriffen und die sie dann wieder beiseitegelegt haben, als der Aufwand nicht mehr lohnenswert war.
Spezifikationen als Single Source of Truth oder langsame Zeremonie?
Spec-Driven Development trat 2026 als die ernsthafte Antwort der Entwickler auf den Drift des Vibe Codings in Erscheinung.
Halten Sie die Absicht nah am Code.
Entscheidungsdokumente sind die fehlende Speicherschicht in der KI-gestützten Softwareentwicklung. Sie erfassen nicht nur, was gebaut wurde, sondern auch warum – und diese Unterscheidung wird entscheidend, wenn KI-Tools Ihren Code schreiben.
A2A ist nicht tot. Es ist einfach nicht universell.
Googles Agent2Agent-Protokoll, meist als A2A abgekürzt, hatte ein seltsames erstes Jahr.
Zuverlässige Polling-Muster für KI-Agenten.
Polling-Agenten gehören zu den wenig glamourösen Aspekten der Architektur von KI-Assistenten, sind jedoch gleichzeitig eine der nützlichsten Komponenten.
