Refactoring

Der iX-Workshop "Claude Code in der Praxis" richtet sich an erfahrene Softwareentwickler, die ihre Entwicklungsprozesse durch den Einsatz von KI-Agenten wie Claude Code effizienter gestalten möchten. Unter der Leitung von Rainer Stropek, einem Experten für Softwareentwicklung und Cloud Computing, lernen die Teilnehmer praxisnahe Techniken zur Anwendung von Claude Code in verschiedenen Entwicklungsphasen, einschließlich Architekturplanung, Tests und Refactoring. Der Workshop bietet gezielte Strategien für das Prompting und die Kontextverwaltung und nutzt ein TypeScript-Projekt, um den Teilnehmern die Integration von KI-Agenten in ihre bestehenden Arbeitsabläufe näherzubringen. Die kleine Gruppengröße fördert den Austausch und ermöglicht individuelle Fragen, sodass die Teilnehmer konkrete Impulse für ihre tägliche Arbeit erhalten. Voraussetzung sind erste Erfahrungen mit KI-gestützter Softwareentwicklung.

Devart hat die neue Version seiner Datenbankmanagement-Software dbForge 2026.2 veröffentlicht, die einen integrierten PostgreSQL-Debugger und visuelle Objekt-Editoren für PostgreSQL bietet. Der Debugger ermöglicht Entwicklern, Breakpoints zu setzen und den Code Schritt für Schritt zu durchlaufen, was die Fehlersuche erleichtert. Zudem können PostgreSQL-Objekte wie Funktionen und Prozeduren visuell erstellt werden, ohne SQL manuell schreiben zu müssen. Die dbForge AI Assistant hat ebenfalls Verbesserungen erfahren, darunter eine breitere Kontextbewusstheit durch Dateianhänge und Unterstützung verschiedener KI-Modelle. Eine kostenlose Express-Version des AI Assistant wurde eingeführt, die Entwicklern KI-gestützte Unterstützung ohne Kosten bietet. Darüber hinaus wurden Verbesserungen bei SQL-Refactoring und Schema-Vergleichsdokumenten implementiert, die nun eine neue Spalte für "Zuletzt geändert" enthalten. Diese Neuerungen zielen darauf ab, die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für Datenbankentwickler und -analysten zu steigern.

Am 30. September 2026 stellte Google sein neues KI-Modell Gemini 4 Argon vor, das in Benchmarks wie DeepSWE v1.1 eine beeindruckende Leistung von 77,9 % erzielte und damit die Konkurrenz von GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 übertraf. Zunächst wird Argon über das Fairwind-Programm für vertrauenswürdige Cyberverteidiger verfügbar sein, bevor es für zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra zugänglich gemacht wird. Ein herausragendes Merkmal von Argon ist die Erhöhung der Token-Ausgabe auf 1 Million, was längere und komplexere Aufgaben in einem Schritt ermöglicht und die Effizienz von Arbeitsabläufen steigert. Google hat bereits erfolgreiche interne Anwendungen demonstriert, darunter die Optimierung von Rechenzentrums-Speicher und die Migration von C/C++-Code zu Rust. Argon könnte insbesondere für Startups im Bereich Code-Refactoring und Optimierungswerkzeuge von großem Interesse sein. Die Preisstruktur sieht einen Einführungspreis von 2 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 10 US-Dollar pro Million Ausgabetokens vor, was Argon im Vergleich zu anderen Modellen wettbewerbsfähig macht.

OzBrain ist ein innovatives System, das als gemeinsames Gedächtnis für KI-Agenten wie Claude, ChatGPT und Cursor dient, indem es einen einheitlichen MCP-Anschluss nutzt. Es löst das Problem der manuellen Informationsübertragung zwischen verschiedenen Tools, was oft zu inkonsistenten Projektversionen führt. Fokussiert auf individuelle Nutzer und kleine Teams, schafft OzBrain eine neue Kategorie von "Enterprise Brain", die von großen Unternehmen wie Microsoft nicht abgedeckt wird. Technisch implementiert es einen Routing-Index, gestufte Schreibvorgänge und automatisches Refactoring, um den geteilten Zustand zwischen Agenten zu optimieren. Die Monetarisierung erfolgt über die Anzahl der Artikel, wobei ein kostenloses Modell für bis zu 50 Artikel angeboten wird. Sicherheitsmerkmale wie Datenverschlüsselung und exportierbare Audit-Protokolle sind ebenfalls integriert, um den Anforderungen regulierter Branchen gerecht zu werden. Die Einführung von OzBrain könnte für Startups, die mehrere Agenten nutzen, entscheidend sein, um ihre Wissensbasis effizient zu verwalten und die Produktivität zu steigern.

Im Interview erläutert Alexander Emeshev, Mitgründer der Neobank Vivid, die Implementierung von KI-Technologie in regulierten Banken. Er betont die Bedeutung spezifischer KPIs zur Messung des Erfolgs von KI-Agenten, deren Qualität durch menschliche Stichproben gesichert wird. Vivid verfolgt ein Zero-Budget-Konzept, das Mitarbeiter für ihre Ausgaben verantwortlich macht, um unnötige Kosten zu vermeiden. Emeshev hebt hervor, dass der Einsatz generischer KI-Modelle und spezialisierter Tools entscheidend für die Effizienz und Servicequalität ist. Zudem sind Governance und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen für den Betrieb von KI-Agenten unerlässlich. Vivid plant, ihre Systeme kontinuierlich zu optimieren und technische Schulden abzubauen, um die Produktivität zu steigern. Emeshev sieht die Notwendigkeit eines KI-first-Ansatzes, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und erwartet, dass Refactoring in Zukunft weitgehend automatisiert wird.

DeepSeek, ein chinesisches Startup, hat ein spezialisiertes Team gegründet, um KI-Agenten zu entwickeln, die mit Claude Code von Anthropic konkurrieren können. Diese Initiative folgt auf die Aktualisierung ihres Modells V4 Pro, das verbesserte Agentenfähigkeiten bietet. Die Softwarestruktur "Harness" ermöglicht es den KI-Agenten, komplexere Aufgaben zu bewältigen, was für die Transformation ihrer Modelle in fortschrittliche KI-Produkte entscheidend ist. Die Konkurrenz zwischen chinesischen und amerikanischen Unternehmen im Bereich KI-Agenten nimmt zu, da DeepSeek eine kostengünstige Alternative zu bestehenden Lösungen anstrebt. Die Einführung des DeepSeek Harness Teams könnte den Wettbewerb anheizen, was zu niedrigeren Preisen und verbesserten Automatisierungsfähigkeiten für Startups führen könnte. Zudem könnte die Entwicklung dieser Agenten die Effizienz in der Softwareentwicklung steigern, indem sie Aufgaben wie Code-Refactoring und automatisierte Code-Überprüfungen optimieren. Diese Technologien erfordern von Entwicklern, neue Fähigkeiten zu erlernen, um die Integration von KI-Agenten in ihre Arbeitsabläufe zu maximieren.

Datadog hat erfolgreich eine kritische Produktionsmigration durchgeführt, indem es die KI-Modelle Claude und Cursor einsetzte, um die Leistung seines Stream Routers zu optimieren. Das ursprüngliche System, das auf einem Schlüssel-Wert-Modell basierte, stieß bei wachsenden Datenmengen an seine Grenzen, was die Verarbeitung erheblich verlangsamte. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, redesignte das Team das Schema, um klarere Beziehungen zwischen Entitäten zu schaffen und die Verwendung von Fremdschlüsseln zu ermöglichen. Der Refactoring-Prozess wurde durch KI unterstützt, die half, die Korrektheit des generierten Codes zu überprüfen. Die Migration erfolgte in drei Phasen, wobei eine parallele Infrastruktur sicherstellte, dass alte und neue Systeme gleichzeitig liefen. Trotz Herausforderungen wie hohem Tokenverbrauch und der Notwendigkeit menschlicher Eingriffe führte die Migration zu einer drastischen Reduzierung der Verarbeitungszeit von 45 Minuten auf etwa eine Sekunde und senkte die Speicherkosten um 90%. Zudem verbesserten sich die Effizienz der Abfragen und die Handhabung von Beziehungen durch PostgreSQL und DuckDB. Wakim betont, dass die Stärke der Test-Suite entscheidend für den Erfolg der Migration war, da sie das Vertrauen in den von der KI generierten Code maßgeblich beeinflusste.

Im iX-Workshop "Claude Code in der Praxis" lernen erfahrene Softwareentwickler, wie sie ihre Entwicklungsprozesse mithilfe von KI-Agenten wie Claude Code effizienter gestalten können. Der Workshop vermittelt praxisnahe Techniken zur Anwendung von KI in verschiedenen Phasen der Softwareentwicklung, von der Architekturplanung über Tests bis hin zu Refactoring. Durch gezielte Prompting-Strategien und effektive Kontextverwaltung wird die Effizienz von Projekten gesteigert, da KI zunehmend Aufgaben übernimmt. Die Teilnehmer arbeiten an einem TypeScript-Projekt, um die erlernten Methoden direkt anzuwenden und die Integration von KI-Agenten in ihre bestehenden Prozesse zu erproben. Rainer Stropek, ein erfahrener Experte in Softwareentwicklung und Cloud Computing, leitet den Workshop und teilt wertvolle Einblicke aus realen Projekten. Der Kurs richtet sich an Entwickler, die bereits mit KI-gestützter Softwareentwicklung vertraut sind und ihre Fähigkeiten weiter verbessern möchten.

Beim Roundtable „Release the Beast Roundtable“ wurde die Rolle von KI-Assistenten wie IBM Bob diskutiert, die über herkömmliche Chatbots hinausgehen, indem sie beim Verstehen und Refactoring von Code helfen. Trotz dieser Fortschritte bleibt das Verständnis des Systems entscheidend, da KI ohne Kontext und Transparenz über Abhängigkeiten fehleranfällig ist. Die Diskussion hob hervor, dass das Hauptproblem nicht die Legacy-Systeme selbst, sondern das fehlende Verständnis über jahrzehntelang gewachsenes Fachwissen in IBM-i-Anwendungen ist. Das PKS Whitepaper „Legacy-Software: Vom Modernisierungsstau zum strategischen Asset“ betont, dass Unternehmen durch den PKS 6R-Ansatz ihre Systeme systematisch bewerten und modernisieren können, wobei Transparenz und faktenbasierte Entscheidungen im Mittelpunkt stehen. Die Inhalte richten sich an Entscheidungsträger, die den Wert ihrer Kernsysteme in der KI-Ära sichtbar machen möchten. Ein weiterer Roundtable ist für den 26. Juni 2026 geplant, um zusätzliche Erkenntnisse zu teilen.