Wir untersuchen veröffentlichte Forschung und dokumentierte Systeme. Unsere Analysen zeigen, was sich daraus für technische Entscheidungen ableiten lässt und wo die Aussagekraft endet.
Eine technische Einordnung der METR-Messungen zu KI-gestützter Softwareentwicklung, ihrer Grenzen und der Konsequenzen für belastbare interne Evaluationen.
Die Studien liefern keinen universellen Produktivitätswert für Coding Agents. Sie zeigen, wie stark Ergebnis, Werkzeugstand, Aufgabenwahl und Messdesign miteinander verknüpft sind.
Quellen geprüft: 2026-07-18
Analyse lesen →Eine sichere Rekonstruktion des von GitHub Security Lab dokumentierten Angriffswegs und der technischen Kontrollen, die agentische Entwicklungsumgebungen benötigen.
Die Schwachstelle entsteht nicht in einem einzelnen Prompt. Sie entsteht dort, wo unvertrauenswürdiger Inhalt, mächtige Werkzeuge, lokale Geheimnisse und ausgehende Kommunikation ohne durchgängige Vertrauensgrenzen verbunden werden.
Quellen geprüft: 2026-07-18
Analyse lesen →Eine Analyse des öffentlichen Algorithmic Transparency Record von GOV.UK Chat und seiner Bedeutung für Governance, Architektur und prüfbare Verantwortlichkeit.
Der Transparenzdatensatz ist wertvoll, weil er Verantwortung, Zweck, Komponenten, Datenflüsse, Evaluation und Aufbewahrung in einem prüfbaren Betriebsbild verbindet. Er ist Dokumentation einer Governance-Praxis, kein Ersatz für deren Umsetzung.
Quellen geprüft: 2026-07-18
Analyse lesen →Schildern Sie kurz die Ausgangslage, Ihr Ziel und die beteiligten Systeme. Wir melden uns mit einer fachlichen Einschätzung und einem Vorschlag für den nächsten sinnvollen Schritt.
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