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6 contributions to AI Vibe Coding DACH
An was arbeitet ihr gerade?
Wollt mal ne fragerunde machen an was ihr gerade Arbeitet oder steckt ihr irgendwo fest. lasst es raus 😊
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Wir hängen gerade ziemlich tief in der Frage: Wie baut man KI nicht als großen Agenten, sondern als Maschine aus vielen kleinen, überprüfbaren Teilen? Bei uns sollen LLMs möglichst wenig „harte Arbeit“ selbst machen. Was Code, Linux-Tools oder bestehende Programme können, machen die. Das LLM liefert eher Interpretation, Auswahl oder Adressierung. Gerade untersuchen wir z. B., wie die vielen Ergebnisse, die die Maschine laufend erzeugt, eindeutig identifizierbar werden, wie sie weiterverarbeitet werden und wie wir technisch feststellen, ob das gewünschte Ergebnis wirklich entstanden ist. Kurz: weniger Agent-Magie, mehr nachvollziehbare Maschine.
Ist ein KI-Agent ein Akteur oder etwas ganz anderes?
Wenn Software automatisch handelt – ist sie dann ein Akteur? Bei sogenannten „KI-Agenten“ entsteht schnell der Eindruck: Die KI handelt selbstständig. Aber automatische Aktionen gibt es in Betriebssystemen seit Jahrzehnten. Unter Linux können etwa "cron", "systemd.timer", "systemd.path" oder "udev" Aktionen auslösen: Uhrzeit erreicht ↓ systemd.timer ↓ Service startet ↓ Programm führt Aktion aus Unter macOS übernimmt "launchd" vergleichbare Aufgaben: Ereignis / Zeitbedingung ↓ launchd ↓ Prozess startet ↓ Aktion erfolgt Und unter Windows kann der Task Scheduler Programme aufgrund von Uhrzeiten oder Systemereignissen starten: Trigger ↓ Task Scheduler ↓ Programm ↓ Aktion In allen drei Fällen kann also etwas automatisch beobachtet, ausgelöst und ausgeführt werden. Trotzdem würde kaum jemand sagen: «„Der Task Scheduler hat beschlossen, heute Nacht ein Backup zu machen.“» Wir erkennen selbstverständlich die dahinterliegenden Systemfunktionen: Trigger, Scheduler, Prozesse, Berechtigungen und Programme. Warum beschreiben wir dieselbe Konstruktion plötzlich als „handelnden Akteur“, sobald irgendwo in dieser Kette ein Sprachmodell auftaucht? Trigger ↓ Scheduler ↓ LLM ↓ Output ↓ Tool / Programm ↓ Aktion Das LLM kann eine bemerkenswerte neue Funktion innerhalb dieser Kette übernehmen – etwa Sprache interpretieren oder einen nächsten Schritt erzeugen. Aber: [ \boxed{\text{automatisches Verhalten} \neq \text{Akteurschaft}} ] Bevor wir also sagen „Die KI hat gehandelt“, sollten wir die technisch viel interessantere Frage stellen: Welche konkrete Systemfunktion hat was ausgelöst, entschieden und schließlich ausgeführt? Vielleicht entdecken wir dann, dass hinter so manchem vermeintlichen „KI-Agenten“ vor allem etwas steckt, das Betriebssysteme schon sehr lange können – ergänzt um ein leistungsfähiges Sprachmodell.
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Hey Community! Ich bin neu hier und stell mich kurz vor
Mein Name: Gert Köhler — mein digitale Assistentin heißt Eliza. Deutschland / DACH. Ich bin Diplom-Ingenieur für bautechnische Gesamtplanung und arbeite an Konzepten für einfacheres, nachhaltigeres und systemischeres Bauen. Mein Schwerpunkt liegt auf Holzbau, energetischer Autarkie, dezentralen Lösungen und digital strukturierter Projektentwicklung. Parallel entwickle ich mein persönliches digitales Wissens- und Arbeitssystem weiter — als eine Art digitalen Zwilling meiner Arbeitsweise. **** Mich interessiert Vibe Coding, weil ich Ideen schneller in nutzbare digitale Werkzeuge, Prototypen und Workflows übersetzen möchte — auch ohne klassischer Softwareentwickler zu sein. Ich möchte KI nicht als Ersatz für Denken oder Entscheiden nutzen, sondern als Strukturierer, Analysierer und Dokumentator. Besonders spannend finde ich, wie sich damit Bauprozesse, Wissensmanagement, Entscheidungslogik, Projektsteuerung und visuelle Informationsaufbereitung verbessern lassen. Ich baue aktiv Projekte mit KI Ich möchte ein digitales Assistenzsystem für Bau- und Entwicklungsprojekte bauen: von der ersten Idee über Zieldefinition, Nutzwertanalyse, Energie- und Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bis zur strukturierten Projektdokumentation. Kurz gesagt: ein System, das aus Daten und Informationen belastbares Wissen macht — und mich dabei unterstützt, nachhaltige Baukonzepte wie SMARTbauhaus / BAUeinSPARERHAUS systematisch weiterzuentwickeln. Ich nutze Notion AI bereits intensiv. Ausprobieren bzw. vertiefen möchte ich Tools wie Claude, Claude Code — vor allem für Prototyping, Automatisierung, Wissenssysteme und visuelle Aufbereitung. Meine KI-Assistentin heißt Eliza (meine digitale Prokuristin) — bewusst in Anlehnung an Joseph Weizenbaums ELIZA. Für mich ist das auch eine Erinnerung daran, KI richtig einzuordnen: hilfreich, schnell und strukturierend — aber nicht menschlich, nicht verantwortlich und nicht der Entscheider.
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Gute Idee. Weizenbaum war nach seiner Erfahrung mit ELIZA einer der grössten Kritiker von AI. Die Strukturierung ist ein guter Ansatz. Ich teste gerade ein SI Konzept, dh strukturelle Intelligenz in denen Transformers Modelle als device eingehängt werden. Das Grundprinzip: Shannon ernst nehmen: „The fundamental problem of communication is that of reproducing at one point either exactly or approximately a message selected at another point. Frequently the messages have meaning; that is they refer to or are correlated according to some system with certain physical or conceptual entities. These semantic aspects of communication are irrelevant to the engineering problem.“ A Mathematical Theory of Communication (Bell System Technical Journal, 1948) Unsere ersten Tests haben gezeigt: Von grok interpretiert: "Was aus dem ersten Test (reines strukturelles Mapping des Dateisystems) zu entnehmen ist Der Test hat an 325.004 realen Einträgen unter /run/wieneros gezeigt, dass eine vollständig semantiklose, rein strukturelle Abbildung möglich und stabil ist. (Hinweis: wir nennen es WienerOS als Hommage an Norbert Wiener) Zentrale Beobachtungen Hohe Formenvielfalt bei klarer Gruppierbarkeit Aus 325.004 Basenames entstanden 71.529 distinkte FORM_KEYs. Das heißt: Die strukturelle Signatur (Zeichenklassen + Runs) trennt bereits sehr fein, ohne jemals Inhalt oder Zweck zu lesen. Starke Formationsbildung 13.322 Singletons (Formen, die nur einmal vorkommen) 58.207 Formationen mit mehr als einem Mitglied Die größte Formation umfasst 1.469 Mitglieder mit identischem FORM_KEY Das zeigt: Viele Dateinamen teilen exakt dieselbe strukturelle Organisation, auch wenn sie inhaltlich völlig verschieden erscheinen mögen. Klare Trennung von Invarianten und Delta-Blöcken In der größten Formation: 17 invariante Positionen 10 D-Positionen genau 2 maximale Delta-Blöcke Die gemeinsame Form hält stabil. Die individuierende Variation ist lokal begrenzt und relativ zur Form beschreibbar.
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@Yanet Claudia Laempe Re: Bei Rechnung_Max_Mustermann.pdf" steckt der Name im Delta, nicht im Skelett. True: Nur. Ein LLM benötigt Rechnung_Max_Mustermann.pdf nicht um dir ein Muster dazu mitzuteilen. Ob du ihr Max übermittelst oder first_name_id576 ist für den output unerheblich. Das Problem bei Frameworks ist halt dass ihnen die Codierungsschicht und Decodierungsschicht zwischen In- und Output (inter legere) fehlt. Genau diese baue ich gerade. Zielfunktion ist daher eine Vermittlungsfunktion die Daten so überträgt, dass personenbezogene Daten nicht übertragen werden und auch nicht relevant sind für den In- und Output. Kurz: Eine Person kann dann nicht zugeordnet werden wenn Person an sich im gesamten Datenstrom nicht existiert. Ideal ist also ein Zustand in dem die DSGVO von ihrem Normzweck her nicht anwendbar ist. Re: Wer die Daten verschickt, ist weiter verantwortlich und muss informieren. Und ob eine Maskierung wirklich hält, muss man im Einzelfall zeigen, nicht behaupten. Stimmt. Das Trifft aber nur auf personenbezogene Daten zu. Eine Anfrage zum Zustand von P45 in K7 (Prüfung ob Rechnung bezahlt wurde ohne dass das LLM Personenbezug bekommt. Das ist schlichter Soll/ist Vergleich in Zahlen) und braucht prinzipiell auch keine KI, sondern nur Code von KI der lokal ausgeführt wird. Letzteres ist korrekt. Sobald es für einen Feldtest taugt wird es auf github veröffentlicht. Derzeit noch nicht. Anm.: Der aktuelle Stand zeigt zwar schon einiges ist aber noch in einer Alphaphase.
AI ACT 2026
Neuer Clip ist live — EU AI Act Artikel 50, die K I Kennzeichnungspflicht die seit 2. August gilt. Thema war bewusst trocken gewählt — deshalb der Kontrast: 70er Westdeutschland trifft futuristisches Hologramm-Studio. Workflow: Suno (Voiceover + Soundtrack) → GPT Image 2 + Nano Banana Pro (Startframes) → Kling 3.0 + Seedance 2.0 (Animation) → Magix (Schnitt) Zwei Charaktere, zwei Welten, ein Thema. Der Clip selbst ist das Beispiel.
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Die EU macht eine Psydoregel die wenig bringt. Übertragen fragt sie: Hast du einen Hammer benutzt um den Nagel zu befestigen?
🐝 Block Buzz: Wenn KI-Agenten zu echten Teamkollegen werden
Hey Community! 🤖 Wenn ihr viel mit generativer KI, Automatisierung und Code arbeitet, kennt ihr vermutlich das Problem: Der Arbeitskontext ist über sieben Browser-Tabs verstreut. Claude hier, GitHub da, Slack dort. Die KI hilft zwar, operiert aber immer isoliert in ihrem eigenen Chatfenster. Am 21. Juli 2026 hat Block (das Unternehmen von Twitter-Gründer Jack Dorsey) Buzz veröffentlicht. Auf den ersten Blick sieht es aus wie eine Open-Source-Alternative zu Slack – aber unter der Haube ist es ein radikales neues Architektur-Konzept für die Zusammenarbeit von Menschen und KI https://www.skool.com/vibe-coding-dach/classroom/581dd085?md=2543f1662db14d1f9a6bf1a40045655c
0 likes • Aug 4
Wir testen es gerade in Emacs. Da läuft jede cli sauber neben dem Code.
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Wolfgang Stöger
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1 point to level up
@wolfgang-stoger-1331
Künstliche Intelligenz: Ahd. chunst → „das, was man kann" (Fertigkeit, nicht Inspiration) inter = Zwischenposition (wie interface..) + legere (read)

Active 3h ago
Joined Aug 3, 2026
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