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Insights · Engineering Journal

Aus der Arbeit, nicht aus Keywords

Beiträge entstehen hier aus Entwicklung und Experimenten — aus Implementierungsentscheidungen, Messungen, Grenzen eines Ansatzes und Fehlversuchen. Was sich nicht belegen lässt, wird nicht geschrieben.

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Das ist kein Versehen und wird auch nicht mit Füllmaterial überbrückt. Der erste Beitrag ist vorbereitet — Zielsetzung und Belegsammlung liegen vor, der Text selbst wartet auf die Evidence, die ihm noch fehlt.

Geplante Themen

7 Themen

Eine Richtung, kein Redaktionsplan. Reihenfolge, Umfang und Zeitpunkt sind offen. Hinter jedem Thema steht, wie es um die Belege dafür bestellt ist — das ist der Grund, warum manches davon noch nicht geschrieben ist.

  1. Wie bewertet man eine Codebasis, die man nicht selbst entwickelt hat?

    Ausgangsproblem einer Softwareübernahme; warum klassische Metriken und Scores allein keine Entscheidungsgrundlage liefern.

    Evidence teilweise Problem und Abgrenzung dokumentiert, keine Validierung an einem Realprojekt.

  2. AI sollte Evidence interpretieren — nicht Evidence erfinden

    Trennung zwischen deterministischer Analyse und AI-Auswertung.

    Evidence vorhanden Package-Grenzen, Architekturregeln und das Egress-Modell belegen die Trennung strukturell.

  3. Von einer Architekturregel zum belastbaren Finding

    Architekturregel → AST-/Symbolanalyse → Evidence → Affected Surface → Bewertung.

    Evidence teilweise Analyse und Evidence existieren, Findings folgen im nächsten Umsetzungsschritt.

  4. Wie aus technischen Findings ein Refactoring-Plan wird

    Findings clustern, Abhängigkeiten erkennen, Reihenfolge bestimmen, Maßnahmen ableiten.

    Evidence dünn Remediation Planning ist geplant, nicht umgesetzt.

  5. Kann AI Refactoring-Aufwände seriös schätzen?

    Keine scheinpräzisen Zahlen, sondern Scope, Affected Surface, Abhängigkeiten, Unsicherheit, Aufwandsspanne.

    Evidence dünn Datenmodell vorhanden, keine Ergebnisse.

  6. Senior Engineer vs. AI-assistiertes Assessment

    Was findet der Mensch, was das System, was nur einer von beiden, wo entstehen False Positives?

    Evidence fehlt Keine. Dieser Beitrag braucht einen echten Vergleich, der noch nicht durchgeführt wurde — bis dahin wird er nicht geschrieben.

  7. Was braucht ein Product Owner wirklich, bevor er fremde Software übernimmt?

    Übersetzung technischer Erkenntnisse in Entscheidungsinformationen.

    Evidence dünn Aussagen über Leserschaft und Bedarf sind bislang Hypothese.