
KI-Agenten mit Gedächtnis: Von stateless zu produktionsreifen Memory-Architekturen
Jeder LLM-API-Call ist ein Clean Slate — 8 Memory-Architekturen im Vergleich: Context Window, RAG, MemGPT, Mem0, Zep, LangGraph und File-basierte Ansätze.

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Why the "Desk Tax" is a myth for power users — and what Claude Code actually needs instead of mobile access.

Why Claude Code's idle capacity problem only applies to one user segment — and the security risks nobody's talking about

What changed since January: session-mining, browser feedback loops, parallel instances. Why deeper integration beats adding more tools.

Browser DevTools MCPs, ContextMine, Session-Mining und parallele Instanzen — was sich seit Januar verändert hat und warum tiefere Integration mehr bringt als mehr Tools.

651 commits, 233 documents, zero production code. Three lessons: language-agnostic specs, hybrid validation, and why "done" is a myth.

153 commits, 102 specs, 4 phases — and a realization on day 5 that I'd accidentally invented Spec-Driven Development. An authentic journey.

AI agents generate code fast — but without structured specs, projects drown in tech debt. Here's how Spec-Driven Development fixes that.

Nach drei Monaten und $6.000 API-Kosten — was bleibt: Handover-Patterns, Quality Gates und der Übergang zu Claude Code.

Over-Engineering, Mode Drift, Context-Overflow — echte Probleme und Lösungen aus der Entwicklung eines Multi-Agent-Systems mit 15 KI-Modi.

Wie Handover-Patterns, Quality Gates und eine Rule Hierarchy 15 spezialisierte AI-Modi zu einem orchestrierten Agile Development Team koordinieren.

Erzwungener Wechsel von JetBrains zu VSCode wurde zum Wendepunkt — 15 spezialisierte AI-Modi, 118 Commits in 3 Tagen, ein selbst-organisierendes Entwicklungsteam.

Language Server, Superpowers, Context7 und v2.1.0 Security-Fix — meine essentiellen Tools nach 3 Monaten intensiver Nutzung.

Language servers, Superpowers, Context7, and the v2.1.0 security fix — my essential tools after 3 months of intensive use.

Warum GPT-3.5 den Bat-Ball-Test versagt, GPT-4 mit Chain-of-Thought aber besteht — und wie TRAP, Reflexion und LATS KI-Agenten das Lernen aus Fehlern beibringen.