programmier.bar – der Podcast für App- und Webentwicklung

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In dieser Folge der AI News begrüßen euch Dennis und Philipp. Philipp meldet sich direkt aus den USA und steht gerade kurz vor der Google Cloud Next in Las Vegas. Gemeinsam tauchen die beiden tief in die neuesten Veröffentlichungen von Anthropic ein.
Den Anfang macht ein Modell, das fast schon zu gut für die Öffentlichkeit ist: Claude Mythos. In einer Preview-Phase zeigt Anthropic hier Fähigkeiten im Bereich Security und Vulnerability Research, die so weit fortgeschritten sind, dass das Modell vorerst nur ausgewählten Partner:innen im Rahmen des „Project Glasswing“ zur Verfügung gestellt wird, um das Internet sicherer zu machen, bevor es in falsche Hände gerät. Erinnert ihr euch noch an die Anfänge von GPT-2? Wir diskutieren, ob dieser „Safety-First“-Ansatz Marketing oder Notwendigkeit ist.
Ganz konkret für euch nutzbar ist dagegen das Update auf Claude Opus 4.7. Die Benchmarks, besonders im Coding-Bereich, machen einen ordentlichen Satz nach vorne. Aber Vorsicht beim Budget: Durch einen neuen Tokenizer verbraucht das Modell bis zu 35 % mehr Tokens für den gleichen Text. Wir besprechen, was das für eure API-Kosten bedeutet und warum das Modell trotzdem ein No-Brainer für komplexe Aufgaben bleibt. Passend dazu hat Anthropic Claude Design gelauncht – ein Tool, mit dem ihr ganze Design-Systeme und interaktive Prototypen direkt per Prompt erstellen könnt. Ob das wirklich der viel beschworene „Figma-Killer“ ist oder eher eine mächtige Brücke zwischen Idee und Code, erfahrt ihr in der Folge.
Auch bei OpenAI gibt es Neuigkeiten, speziell für die Codex MacOS Anwendung. Mit der neuen „Computer Use“-Integration kann die KI nun direkt auf eurem System agieren, sei es in Slack, im Browser oder direkt in eurer Entwicklungsumgebung für Swift-Projekte. Wir schauen uns an, wie die neuen In-App-Browser-Editoren und die Integration von Image 1.5 euren Workflow beschleunigen können – auch wenn einige Features in der EU noch auf sich warten lassen oder nur über Feature-Flags erreichbar sind.
Zum Abschluss werfen wir einen Blick nach China, wo sich das Karussell der Open-Weights-Modelle immer schneller dreht. Kimi 2.6 beeindruckt mit extremen Fähigkeiten für „Long-Horizon Agentic Use Cases“ und tausenden parallelen Tool-Calls. Gleichzeitig schickt Alibaba Qwen 3.6 ins Rennen, das in der MoE-Variante (Mixture of Experts) sogar Googles Gemma in einigen lokalen Szenarien den Rang abläuft.

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Fabi und Garrelt sprechen mit Marie Kilg, freie Journalistin und Chief AI Officer bei der Deutschen Welle, über ihren ungewöhnlichen Karriereweg zwischen Journalismus und Technologie. Marie gibt Einblicke in ihre Arbeit als Host von „Der KI-Podcast“ der ARD und erklärt, wie sie schon früh ein starkes Interesse an Technik entwickelte – von HTML-Büchern als Jugendliche bis hin zu neuronalen Netzwerken während ihrer Zeit bei Amazon.
Marie erzählt, wie sie als Quereinsteigerin ihre Leidenschaft für KI entdeckte und erste technische Projekte umsetzte, darunter ein feministischer Twitter-Bot und ein Chatbot, der ihren Lebenslauf erzählt. Ihre Erfahrungen bei Amazon, zunächst als Content Editor für Alexa, später als Senior Product Manager, prägten ihr technisches Verständnis erheblich.
Ein Schwerpunkt der Folge liegt auf Maries Experimenten mit KI-generierten Texten, insbesondere der automatisierten Kolumne für die taz. Sie beschreibt, wie sie frühzeitig mit GPT-3 experimentierte, Texte für eine nichtmenschliche Kolumnistin generierte und dabei die Herausforderungen von Prompting, Kontextfenstern und der Textqualität meisterte. Dabei zeigt sie, wie Kreativität und technisches Know-how kombiniert werden können, um journalistische Inhalte auf innovative Weise zu produzieren und welche Learnings daraus generiert wurden.
Marie gibt zudem Einblicke in ihre Arbeitsweise als Chief AI Officer: Sie versucht, stets auf dem neuesten Stand der KI-Entwicklung zu bleiben, testet neue Tools praktisch und analysiert, welche Technologien realistisch sind und welche eher Marketingzwecken dienen. Dabei hilft ihr die Erfahrung aus der Tech-Branche, um PR-Botschaften kritisch zu hinterfragen und die Realität hinter den Schlagzeilen einzuschätzen.
Abschließend diskutieren dir drei die Zukunft von KI, insbesondere in Text- und Knowledge-Work-Anwendungen, und stellen heraus, dass die größten Herausforderungen nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch und sicherheitsrelevant sind.
Hier findet ihr die Lese-Empfehlungen von Marie:
Buch: E. Glen Weyl, Audrey Tang and the Plurality Community: „Plurality. The Future of Collaborative Technology and Democracy“
YouTube: Yannic Kilcher 
Generell zum Folgen & Lesen: Joanna Bryson, Arvind Narayanan & Sayash Kapoor, Andrej Karpathy

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Dave bringt uns ein Thema mit, das die Web-Entwicklung nachhaltig verändern könnte: HTML in Canvas. Aktuell müssen wir uns oft zwischen der Barrierefreiheit des DOMs und der Performance von Canvas entscheiden. Ein neues Proposal der WICG will das ändern.
Jan hat sich den selbsternannten WordPress-Nachfolger von Cloudflare angeschaut: EmDash. Das CMS basiert auf Astro, bringt gute AI Integration mit und nutzt eine innovative Architektur, bei der Plugins in isolierten Cloudflare Workers ausgeführt werden. Das verspricht zwar ein enormes Plus an Sicherheit, wirft aber auch Fragen zum Vendor Lock-in auf.
Garrelt wirft einen Blick auf das massive MDN Update. Das Mozilla Developer Network hat seine Front-end-Architektur grundlegend umgebaut und ist dabei von React zu Web Components gewechselt. Warum dieser Schritt für mehr Performance und bessere Maintainability sorgt und wie das Team dabei eigene Server-Components-Lösungen implementiert hat, könnt ihr im MDN Frontend Deep Dive nachlesen.
In Zeiten von KI-generiertem „Slop“ stellt Dennis das Protokoll human.json vor. Die Idee dahinter: Ein Proxy-Trust-Netzwerk, mit dem ihr verifizieren könnt, dass eure Inhalte tatsächlich von Menschen stammen. Wir diskutieren kritisch, ob ein solches Label wirklich nötig ist oder ob am Ende nicht doch einfach nur die Qualität des Contents zählen sollte.
Zum Abschluss gibt es noch ein wichtiges Update für euer SEO-Ranking. Google geht gegen Back-button Hijacking vor. Google stuft dieses Verhalten nun offiziell als Malware-ähnlich ein, was direkte Auswirkungen auf die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen hat.

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Ein Modell-Update bei OpenAI oder Anthropic ist schnell gemacht. Aber wie stellt ihr sicher, dass eure Anwendung danach noch genau das tut, was sie soll?
In dieser Folge, aufgenommen auf der DecompileD in Dresden, sprechen wir mit Martin Seeler, Senior Staff AI Engineer bei Blue Yonder, über die Welt der AI Evals und den Unterschied zwischen einem reinen „Vibe-Check“ und belastbarer Teststrategie für GenAI-Produkte.
Im Fokus stehen die drei Säulen der Evaluation: Code-based Evals, LLM-as-a-Judge und Human-in-the-loop. Außerdem geht es um Error Analysis, Failure Modes und wie ihr aus Logs durch Clustering eine eigene Fehler-Taxonomie entwickelt.
Wir besprechen, warum binäre Bewertungen (True/False) oft hilfreicher sind als Scores, wie ihr Kosten, Latenz und Qualität gegeneinander abwägt und wie Tools wie Langfuse, Phoenix, promptfoo oder Braintrust euch beim Monitoring und Testing unterstützen.
Wenn ihr wissen möchtet, wie ihr eure KI-Anwendung vom Prototypen in einen stabilen Enterprise-Betrieb überführt und Evals gezielt für Fine-Tuning oder Reinforcement Learning nutzt, ist dieser Deep Dive genau richtig für euch.
Vielen Dank an das Team der DecompileD für die Gastfreundschaft und an Vodafone für die Bereitstellung der Räumlichkeiten mit Blick auf die Trainingsfelder von Dynamo Dresden!

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Musik: Hanimo

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In der neuen Folge AI 15/26 begrüßen euch Dennis und Philipp, die die spannendsten Entwicklungen der Woche sortieren. Im Fokus steht das massive Release von Gemma 4, Googles neuestem Open-Source-Streich, der nicht nur multimodal überzeugt, sondern dank der Apache-2.0-Lizenz auch rechtlich für deutlich weniger Kopfzerbrechen in euren Projekten sorgt. Wir schauen uns an, was die verschiedenen Modellgrößen von 2B bis 31B leisten und warum ihr Gemma 4 ab sofort nativ auf eurem Smartphone über die Google AI Edge Gallery testen könnt.
Außerdem werfen wir einen Blick auf Seadance 2.0 von ByteDance. Das Videomodell sorgt mit 15-sekündigen Clips inklusive Sound für Aufsehen, musste nach heftiger Kritik aus Hollywood aber in Sachen Copyright ordentlich nachbessern. Ihr könnt es jetzt direkt in CapCut ausprobieren.
Für alle, die tiefer in die Welt der Agenten eintauchen wollen, stellt Philipp den Hermes-Agenten von Nous Research vor. Im Gegensatz zu eher Konsumierenden-orientierten Tools richtet sich dieser Python-basierte Agent-Harness primär an Unternehmen und die Forschung. Wir besprechen die Vorteile der engen Ollama-Integration und wie ihr damit hochwertige Traces für das Fine-Tuning eurer eigenen Modelle generiert.
Zum Abschluss gibt es wichtige Insights zu den jüngsten Security-Vorfällen: Wir klären auf, warum der Leak von Claude Code doch brisanter war als gedacht und wie eine extrem perfide Social-Engineering-Masche mit gefaketen Slack-Workspaces zum Axios-Leak führte.

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