Schwerpunkt
KI-gestützte Softwareentwicklung – schneller, ohne die Kontrolle abzugeben
Seit 2022 setzt Daniel KI-Werkzeuge in der Entwicklung ein – zuerst in der Lehre, seit Februar 2026 mit Coding-Agenten im Produkt. Sein Grundsatz: Die KI schreibt mit, Tests und menschliches Review entscheiden.
Entscheidend ist für ihn nicht das Werkzeug, sondern der Prozess darum: Aufgaben als Issues, nachvollziehbare Begründungen, automatisierte Prüfungen und ein Review, das ernst genommen wird. So wird ein Team schneller, ohne dass Qualität und Sicherheit leiden.
Er bringt Teams durch diesen Wechsel – mit klaren Regeln statt Begeisterung allein.
Belege aus dem Werdegang
uCORE Systems
Claude Code in einer Retrospektive vorgeschlagen und den Prozess in zwei Wochen umgestellt: GitHub Issues als Arbeitsvorrat, Agenten in Containern, Tests und Review als Tor. Architektur und Review blieben bei ihm, die Umsetzung übernahmen die Agenten.
Coding-Bootcamp für Quereinsteiger
Seit 2022 KI in der Lehre: Lehrmaterial zu KI-gestützter Softwareentwicklung (belegt im Arbeitszeugnis), Curriculum mit ChatGPT überarbeitet und vereinheitlicht.
Was Zeugnisse sagen
„Integration von künstlicher Intelligenz in die Prozesse der Lehrmaterial-Erstellung sowie Erstellung von Lehrmaterialien zu KI-gestützter Softwareentwicklung.“
„Er lehrt cutting-edge Softwareentwicklung in Java, bewährte Patterns und Prozesse, gebündelt mit dem Einsatz modernster KI-Werkzeuge.“
„Seine Neugier auf neue Technologien, Frameworks und Programmieransätze ist sehr bemerkenswert.“
Projekte dazu
Clauboy
Im März 2026 gebaut, um Claude-Code-Agenten je GitHub-Issue in isolierten Docker-Containern mit eigenem Git-Worktree laufen zu lassen – Zustand über Labels, Prompt-Injection-Mitigation, Tokens im OS-Keychain. Rund 400 Issues damit im Produktivprojekt abgearbeitet. Inzwischen durch neuere Werkzeuge abgelöst; bleibt als Beleg für frühe, eigenständige Agent-Orchestrierung mit Sicherheitsdenken.
Diese Website
Interaktiver Lebenslauf als RAG-Anwendung (Retrieval-Augmented Generation): Der Assistent beantwortet Fragen aus dem Seiteninhalt – Profil, Zeugnisse, vorbereitete Bausteine –, hebt passende Stationen hervor und blendet Details ein, die zunächst verborgen sind. Die meisten Fragen beantwortet er ohne Modellaufruf. Ohne Framework, unter 100 KB, Ladezeit im Millisekundenbereich. Gebaut mit Claude Code; der Quellcode bleibt vorerst privat und wird auf Anfrage gezeigt.
Edge-Controller auf Raspberry Pi CM5
Status-Anzeige über WS2812B-LED-Strips per SPI und Sprachausgabe über ALSA am Edge-Controller des Pflege-IoT-Produkts. Dazu ESP32-, ATmega- und ATtiny-Erfahrung – Oszilloskop und 3D-Drucker inklusive.
Technologien
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