LibreOffice Online wird wieder weiterentwickelt: Die Document Foundation (TDF) hat die 2022 getroffene Entscheidung rückgängig gemacht, das Repository des Projekts einzufrieren. Anfang Februar 2026 beschloss der aktuelle Vorstand unter Vorsitz von Eliane Domingos, das Archiv wieder für Beiträge zu öffnen. Die damaligen Bedenken hinsichtlich fehlender Maintainer und Sicherheitsprobleme sieht die Stiftung mittlerweile als überholt an.

Die ursprüngliche Einfrierung erfolgte auf Initiative früherer Vorstände, darunter Mitglieder mit Interessenkonflikten aus dem kommerziellen Ökosystem. Als Hauptgründe galten unzureichende Wartung, bekannte Sicherheitslücken, die nach einem Fork im Oktober 2020 nicht zurückportiert werden konnten, sowie mangelnde Entwicklungsaktivität. Das Repository wurde damals in einen Read-only-Modus versetzt und sollte ins „Attic“ verschoben werden.

Domingos erklärte die nun erfolgte Wende mit den Worten: „Um den Prozess der Befreiung von LibreOffice Online zu starten und die Reise anzutreten, die zu einer Online-Version von der Community und für die Community führt.“ Die Abstimmung über die Wiedereröffnung dauerte 72 Stunden und fand breite Unterstützung, obwohl es auch kritische Stimmen gab.

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Warnungen bleiben vorerst bestehen

Das Repository wird zunächst mit Warnhinweisen wieder zugänglich gemacht, bis das TDF-Team es als sicher und nutzbar einstuft. Die Stiftung lädt die Community ausdrücklich ein, Code, Technologien und weitere Beiträge beizusteuern. Auch die Zusammenarbeit mit externen Partnern wird gesucht, um eine gemeinsame technische Basis sowie Qualitätssicherung und Marketing voranzutreiben.

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Meetings, Konferenzen und Workshops: Warum wir uns noch physisch treffen sollten

2026-02-25T08:59:00.000Z

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Konferenzen, Meetups und Workshops vor Ort wirken aus der Zeit gefallen. In einer Welt von Homeoffice, Videocalls und KI sind sie es jedoch nicht.

(Bild: sebra / Shutterstock.com)

09:59 Uhr

Lesezeit: 13 Min.

Developer

Von

Golo Roden

Wir haben heute alles, um uns nie wieder physisch begegnen zu müssen. Videocalls ersetzen Meetings, KI-Assistenten beantworten Fachfragen in Sekunden, Vorträge stehen auf YouTube, und asynchrone Kommunikation macht Zeitzonen irrelevant. Mein Unternehmen (die the native web GmbH) arbeitet seit der Gründung im Jahr 2012 vollständig remote, und das nicht als Notlösung, sondern als bewusste Entscheidung. Wir beraten Kundinnen und Kunden, entwickeln Software, produzieren Videos für YouTube und schreiben Fachartikel und Bücher, ohne dass dafür jemals jemand in ein Büro fahren müsste. Wir haben keines.

Wenn man es streng betrachtet, sind physische Treffen in unserer Branche kaum noch zu rechtfertigen. Die Anreise kostet Zeit und Geld, die Umweltbilanz ist fragwürdig, die Hotels sind überteuert und nicht immer komfortabel. Einen Fachvortrag kann man auf YouTube schauen, eine Diskussion in einem Forum führen, einen Workshop über ein geteiltes Whiteboard abhalten. Trotzdem bin ich überzeugt, dass etwas Entscheidendes verloren geht, wenn man sich nur noch digital begegnet. Nicht, weil die digitale Welt schlecht funktioniert. Sondern, weil sie für eine bestimmte Kategorie von Erfahrung blind ist.

Die digitale Welt funktioniert hervorragend

Das soll kein Artikel werden, der Remote-Arbeit schlechtredet. Im Gegenteil: Remote ist für den Alltag der Softwareentwicklung eine ausgezeichnete Arbeitsform, die ich nicht mehr missen möchte. Code-Reviews, Pair-Programming, technische Abstimmungen, Kundenberatung, sogar Workshops lassen sich digital durchführen, und zwar gut. Wer das Gegenteil behauptet, hat es entweder nie ernsthaft versucht oder es mit den falschen Werkzeugen getan.

KI verstärkt diesen Effekt noch. Wissen, das früher nur auf Konferenzen oder in Fachgesprächen zugänglich war, steht heute jederzeit zur Verfügung. Man kann ein technisches Problem beschreiben und bekommt in Sekunden eine fundierte Einschätzung. Man kann sich in ein neues Themengebiet einarbeiten, ohne dafür einen Kurs zu besuchen oder eine Kollegin zu fragen. Die Barrieren für den Zugang zu Information waren noch nie so niedrig wie heute.

Und die Werkzeuge werden besser, nicht schlechter. Virtuelle Whiteboards erlauben kollaboratives Arbeiten in Echtzeit. Bildschirmfreigaben machen Code-Walkthroughs so transparent wie einen Blick über die Schulter. Automatische Transkriptionen halten fest, was besprochen wurde. In vielen Situationen ist die digitale Zusammenarbeit der physischen sogar überlegen, weil sie dokumentierbar, durchsuchbar und reproduzierbar ist.

Die Frage ist also nicht, ob die digitale Welt funktioniert. Sie funktioniert. Die Frage ist, ob sie für alles reicht. Und die ehrliche Antwort darauf lautet: Nein. Nicht, weil ihr etwas Technisches fehlt, sondern weil bestimmte Formen der menschlichen Wahrnehmung an physische Präsenz gebunden sind.

Was durch den Bildschirm nicht passt

Stellen Sie sich einen Raum vor, in dem 200 Menschen sitzen und einem Vortrag zuhören. Im Raum herrscht eine bestimmte Energie: aufmerksame Stille, gelegentliches Nicken, ein leises Raunen bei einer überraschenden These. Oder eben das Gegenteil: unruhiges Hin- und Herrutschen, verstohlene Blicke auf Smartphones, ein spürbares Desinteresse. Beide Zustände transportieren Information, und zwar wichtige Information darüber, ob eine Idee Resonanz findet oder ins Leere läuft. Diese Information existiert in keinem Video, in keinem Transkript und in keinem Chat-Protokoll.

Dasselbe gilt für die Kaffeepause. In einem Videocall gibt es keine Kaffeepause. Es gibt eine Bildschirmpause, in der man aufsteht, sich einen Kaffee holt und auf das eigene Smartphone schaut. In einer physischen Kaffeepause dagegen passiert etwas anderes: Man kommt mit jemandem ins Gespräch, den man vorher nicht kannte. Man hört zufällig ein Gesprächsfragment, das einen aufhorchen lässt. Man stellt sich zu einer Gruppe, die über ein Problem diskutiert, das man selbst gerade hat. Nichts davon ist geplant, und genau das ist der Punkt.

Digitale Kommunikation ist zielgerichtet. Man öffnet einen Call, um ein bestimmtes Thema zu besprechen. Man schreibt eine Nachricht, weil man eine konkrete Frage hat. Man schaut ein Video, weil man etwas Bestimmtes lernen will. Physische Begegnung dagegen ist offen. Sie lässt Raum für das Ungeplante, das Zufällige, das Beiläufige. Und in meiner Erfahrung entsteht genau dort oft das Wertvollste.

Ich habe das in meiner eigenen Laufbahn mehrfach erlebt. 2011 bin ich zur ersten Node.js Conference Italy nach Brescia gereist. Rein rational hätte ich mir die Vorträge irgendwann als Aufzeichnung ansehen können. Aber was mich dort erreicht hat, war nicht der Inhalt der Talks. Es war die Atmosphäre: 250 Menschen aus ganz Europa, die für eine Technologie brannten, die damals kaum jemand kannte. In diesem Raum wurde mir klar, dass Node.js kein Experiment bleiben würde. Diese Erkenntnis hätte mir kein Video vermittelt. Sie entstand nicht aus dem, was gesagt wurde, sondern aus dem, was im Raum spürbar war.

Inspiration entsteht selten am Schreibtisch

Für den Alltag ist der Schreibtisch der richtige Ort. Dort wird Code geschrieben, dort werden Architekturen entworfen, dort entstehen Artikel und Präsentationen. Der Schreibtisch ist der Ort der Ausführung, und Remote-Arbeit optimiert ihn auf beeindruckende Weise. Man arbeitet ungestört, in seinem eigenen Rhythmus, mit seinen eigenen Werkzeugen. Das ist produktiv, effizient und für viele Menschen auch die angenehmere Arbeitsform.

Aber Neues entsteht selten im Modus der Ausführung. Inspiration braucht einen anderen Zustand: eine gewisse Offenheit, eine Bereitschaft, sich von etwas Unerwartetem treffen zu lassen. Wer jeden Tag am selben Schreibtisch sitzt, dieselben Werkzeuge nutzt und dieselben Kanäle konsumiert, bewegt sich in einem geschlossenen System. Die Impulse, die hereinkommen, sind gefiltert, kuratiert, algorithmisch ausgewählt. Sie bestätigen bestehende Annahmen, statt sie in Frage zu stellen. Das ist kein böser Wille der Algorithmen, es ist ihre Funktionsweise: Sie zeigen, was zum bisherigen Verhalten passt, nicht was davon abweicht.

Physische Begegnung durchbricht dieses System, weil sie ungefiltert ist. Man nimmt Stimmungen wahr, Körpersprache, Begeisterung, Skepsis. Man wird mit Perspektiven konfrontiert, die man sich nicht selbst ausgesucht hat. Man erlebt, wie andere Menschen über Probleme denken, die man selbst aus einer völlig anderen Richtung betrachtet. Und manchmal reicht ein einziger solcher Moment, um einen Gedanken auszulösen, der monatelange Arbeit beeinflusst. Nicht weil der Gedanke so brillant wäre, sondern weil er in einem Kontext entsteht, der ihn wirksam macht.

Das gilt nicht nur für Konferenzen. Es gilt genauso für den Workshop bei einer Kundin oder einem Kunden, bei dem man zum ersten Mal die tatsächliche Dynamik eines Teams erlebt, statt sie aus Jira-Tickets und Slack-Nachrichten zu rekonstruieren. In einem Remote-Call sieht man Gesichter in kleinen Kacheln. Vor Ort sieht man, wer mit wem spricht, wer schweigt, wer die Augen verdreht, wenn ein bestimmtes Thema aufkommt. Man spürt, wo die eigentlichen Spannungen liegen und wo die Energie ist. Diese Wahrnehmung ist für eine Beraterin oder einen Berater Gold wert, weil sie Probleme sichtbar macht, die in keinem Dokument stehen.

Es gilt für das Meetup, bei dem man in einer fremden Stadt zum ersten Mal eine lokale Community kennenlernt und feststellt, dass die Probleme, die man für einzigartig hielt, anderswo längst gelöst sind. Und es gilt für das Gespräch beim Abendessen nach einem langen Konferenztag, in dem mehr strategische Klarheit entsteht als in zehn geplanten Videocalls. Solche Gespräche haben keinen Zeitslot, keine Agenda und kein geteiltes Dokument. Genau deshalb sind sie so produktiv.

Der Unterschied zwischen Information und Erfahrung

Einen Vortrag auf YouTube anzuschauen, liefert Information. Denselben Vortrag live zu erleben, die Reaktionen im Publikum zu spüren und danach mit der Speakerin ins Gespräch zu kommen, liefert Erfahrung. Beides hat seinen Wert, aber es ist nicht dasselbe. Und wer den Unterschied für irrelevant hält, unterschätzt die Rolle, die Erfahrungen bei Entscheidungen spielen.

Information lässt sich verlustfrei digitalisieren. Ein Fachvortrag verliert nichts, wenn man ihn als Video anschaut. Die Folien sind dieselben, die Worte sind dieselben, die Codebeispiele sind dieselben. Wer ausschließlich nach Information sucht, kann sich die Anreise tatsächlich sparen. Insofern haben diejenigen, die Konferenzen für überflüssig erklären, auf dieser Ebene durchaus recht.

Erfahrung dagegen lässt sich nicht digitalisieren, weil sie aus dem Zusammenspiel von Inhalt, Kontext und eigenem Erleben entsteht. Die Erfahrung, in einem Raum voller Gleichgesinnter zu sitzen, ist eine andere als die, allein vor dem Bildschirm denselben Vortrag zu sehen. Die Erfahrung, einer Speakerin gegenüberzustehen und eine Frage zu stellen, ist eine andere als die, einen Kommentar unter ein Video zu schreiben. Die Erfahrung, beiläufig mitzubekommen, worüber sich die Menschen in den Pausen unterhalten, ist eine andere als die, eine kuratierte Zusammenfassung zu lesen.

Wir betreiben einen YouTube-Kanal mit rund 60.000 Abonnentinnen und Abonnenten. Keine Konferenz der Welt versammelt so viele Menschen in einem Raum für einen einzelnen Vortrag. Rein quantitativ ist YouTube der physischen Bühne haushoch überlegen. Aber Reichweite und Wirkung sind nicht dasselbe.

Wenn ich ein Video aufnehme, spreche ich in eine Kamera. Ich sehe keine Gesichter, bekomme keine Reaktionen, spüre nicht, ob ein Gedanke ankommt oder ob ich mein Publikum verliere. Die Kommentare unter dem Video kommen Stunden oder Tage später, oft losgelöst vom eigentlichen Kontext. Auf einer Konferenz dagegen sehe ich sofort, was funktioniert und was nicht. Und danach entstehen Gespräche, die neue Richtungen eröffnen. Solche Gespräche haben mir schon ganze Projekte eingebracht, neue Denkansätze vermittelt und Kooperationen angestoßen, die über Jahre getragen haben.

In einem persönlichen Gespräch entsteht etwas, das über den reinen Informationsaustausch hinausgeht: Vertrauen, Verbindung und manchmal der Beginn einer Zusammenarbeit, die man vorher nicht für möglich gehalten hätte. Kein Algorithmus kann das erzeugen.

Die Gegenargumente sind berechtigt

Natürlich gibt es berechtigte Einwände gegen physische Treffen. Die Umweltbilanz von Flugreisen und Hotelübernachtungen ist nicht zu ignorieren. Die Kosten für Anreise, Unterkunft und Konferenztickets summieren sich schnell. Die Zeit, die man unterwegs verbringt, fehlt für produktive Arbeit. Und nicht jede Konferenz ist die Reise wert: Es gibt durchaus Veranstaltungen, bei denen man nach zwei Tagen feststellt, dass man die wesentlichen Erkenntnisse auch in einem einstündigen Video hätte aufnehmen können.

Diese Einwände ernst zu nehmen bedeutet, bewusster zu entscheiden, wann physische Präsenz ihren Aufwand rechtfertigt und wann nicht. Nicht jedes Meeting braucht einen Raum. Nicht jeder Workshop muss vor Ort stattfinden. Nicht jede Konferenz verdient die Anreise. Wer wahllos zu jeder Veranstaltung fährt, verschwendet Ressourcen. Aber die pauschale Schlussfolgerung, dass physische Treffen ein Relikt vergangener Zeiten seien, ist ebenso falsch wie die Behauptung, Remote-Arbeit sei nur ein vorübergehender Trend. Beides sind Extrempositionen, die der Realität nicht gerecht werden. Die Realität ist differenzierter: Manche Situationen verlangen Präsenz, andere nicht, und die Kunst liegt darin, den Unterschied zu erkennen.

Was hilft, ist eine einfache Unterscheidung: Geht es um den Austausch von Information oder um das Sammeln von Erfahrung? Geht es um die Abarbeitung bekannter Aufgaben oder um die Suche nach neuen Impulsen? Geht es um Effizienz oder um Inspiration? Wenn die Antwort in Richtung Information, Abarbeitung und Effizienz weist, ist Remote die bessere Wahl. Wenn sie in Richtung Erfahrung, Impulse und Inspiration weist, lohnt sich der Weg.

Der Raum, den es nur in der physischen Welt gibt

Die Frage ist nicht, ob man sich physisch oder digital trifft. Die Frage ist, wann welcher Modus seine Stärken ausspielt. Und die Antwort darauf ist im Grunde einfach: Für den Alltag ist die digitale Welt überlegen. Für die Momente, die den Alltag verändern, ist physische Begegnung durch nichts zu ersetzen.

Das bedeutet in der Praxis, sich bewusst zu fragen: Wann lohnt sich der Aufwand? Wenn ich einen Kunden zum ersten Mal treffe und verstehen will, wie sein Unternehmen tickt, fahre ich hin. Wenn wir im dritten Sprint das nächste Inkrement planen, reicht ein Videocall. Wenn ich auf einer Konferenz das Gespür dafür entwickeln will, wohin sich eine Community bewegt, bin ich vor Ort. Wenn ich einen bestimmten Vortrag sehen will, schaue ich ihn auf YouTube.

Ich werde weiterhin remote arbeiten. Ich werde weiterhin Videos drehen und Artikel schreiben und Wissen digital vermitteln. Aber ich werde genauso weiterhin in Züge und Flugzeuge steigen, in überteuerten Hotels schlafen und mich mit Menschen in einem Raum treffen. Nicht trotz der digitalen Möglichkeiten, sondern weil ich ihren Wert kenne und deshalb auch ihre Grenzen sehe.

Denn am Ende ist die wichtigste Erkenntnis, die ich in über 20 Jahren in dieser Branche gewonnen habe, nicht aus einem Buch, einem Video oder einem Chat gekommen. Sie ist in einem Raum entstanden, in dem Menschen zusammenkamen, die für dieselbe Sache brannten. Und diesen Raum gibt es nur in der physischen Welt. Kein Algorithmus kann ihn simulieren, kein Bildschirm kann ihn ersetzen, und kein noch so gutes Remote-Set-up kann die Energie reproduzieren, die entsteht, wenn Menschen sich an einem Ort versammeln, weil ihnen etwas wirklich wichtig ist. (who)

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Meta trennt sich von React und übergibt es der Linux Foundation

2026-02-25T08:21:00.000Z

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Die JavaScript-Bibliothek steht nun unter dem Dach der Linux Foundation, eine neue Stiftung übernimmt Eigentum und organisiert künftig die Governance.

(Bild: Sunny studio/ Shutterstock.com)

09:21 Uhr

Lesezeit: 1 Min.

Developer

Von

Madeleine Domogalla

Die React Foundation hat offiziell ihre Arbeit aufgenommen. Wie das Team mitteilt, steht das Projekt nun unter dem organisatorischen Dach der Linux Foundation.

Bereits im Oktober 2025 hatten die Verantwortlichen angekündigt, eine eigenständige Stiftung gründen zu wollen. Mit dem Start geht React inklusive React Native und begleitender Technologien wie JSX formal in den Besitz der neuen, unabhängigen Organisation über – und ist damit nicht länger Eigentum von Meta.

Breite Unterstützung aus der Industrie

Zum Kreis der Platinum-Gründungsmitglieder zählen Amazon, Callstack, Expo, Huawei, Meta, Microsoft, Software Mansion und Vercel. Huawei ist seit der Ankündigung im Herbst hinzugekommen. Die Stiftung wird von einem Board gesteuert, in dem die Mitgliedsunternehmen vertreten sind. Als Executive Director fungiert Seth Webster.

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Die technische Weiterentwicklung bleibt davon getrennt. Das React-Team betont, dass strategische Technologieentscheidungen weiterhin von den Maintainern sowie aktiven Beitragenden getroffen werden – unabhängig vom Stiftungsboard.

Governance-Struktur entsteht

Um die künftige technische Governance auszuarbeiten, hat das Projekt einen vorläufigen Leadership Council eingesetzt. Dieses Gremium soll in den kommenden Monaten ein dauerhaftes Modell für Entscheidungsprozesse und Verantwortlichkeiten definieren.

(Bild: jaboy/123rf.com)

Tools und Trends in der JavaScript-Welt: Die enterJS 2026 wird am 16. und 17. Juni in Mannheim stattfinden. Das Programm dreht sich rund um JavaScript und TypeScript, Frameworks, Tools und Bibliotheken, Security, UX und mehr. Frühbuchertickets sind im Online-Ticketshop erhältlich.

Parallel läuft die organisatorische Migration: Repositorys, Websites und weitere Infrastruktur sollen schrittweise auf die React Foundation übergehen. Darüber hinaus plant die Stiftung Programme zur Unterstützung des Ökosystems und startet die Vorbereitungen für die nächste React Conf. Nähere Informationen finden sich im Beitrag auf dem React-Blog.

(mdo)

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Mozilla führt Kill-Switch für alle KI-Features in Firefox 148 ein

2026-02-24T15:44:00.000Z

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Mit Version 148 erweitert Mozilla seinen Browser um eine zentrale Verwaltung für KI-Features und neue Sicherheits-APIs für Webentwickler.

(Bild: David Esser/Shutterstock.com)

Update 24.02.2026, 16:44 Uhr

Lesezeit: 4 Min.

iX Magazin

Von

Moritz Förster

Mozilla hat Firefox 148 veröffentlicht. Die neue Version bringt als wichtigste Neuerung eine zentrale Verwaltungsseite für alle KI-Funktionen des Browsers. Der Toggle „KI-Verbesserungen blockieren“ verhindert Pop-ups sowie Eingabeaufforderungen für KI-Funktionen.

Der neue Bereich „KI-Steuerung“ in den Einstellungen erlaubt eine granulare Steuerung einzelner Features. Nutzer können für jede Funktion zwischen drei Zuständen wählen: „Verfügbar“ macht Features sichtbar und nutzbar, „Aktiviert“ aktiviert sie per Opt-in, während „Blockiert“ sie komplett ausblendet und bei On-Device-Modellen die lokal gespeicherten Daten löscht. Zu den steuerbaren Funktionen zählen Übersetzungen, automatische Bildbeschreibungen in PDFs, Link-Previews sowie Chatbots von Anthropic Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini und Le Chat Mistral. Die Einstellungen bleiben über Updates hinweg erhalten.

Mozilla hat außerdem Remote-Browser-Änderungen von der Telemetrie entkoppelt. Nutzer erhalten nun Konfigurations-Updates, ohne dass sie Nutzungsdaten teilen oder an experimentellen Studien teilnehmen müssen. Die Windows-10-Version unterstützt jetzt Firefox Backup auch für Nutzer, die in den Einstellungen „Die Chronik löschen, wenn Firefox geschlossen wird“ aktiviert haben – die Backups schließen dabei keine zur Löschung vorgesehenen Daten ein.

Bei den Übersetzungsfunktionen unterstützt Firefox 148 jetzt Chinesisch (Traditionell) in beide Richtungen sowie das Vietnamesische. Die Verbesserungen für Screenreader betreffen die Darstellung mathematischer Formeln in PDF-Dokumenten. Ein Fix behebt das Problem, dass Sprachpakete nach einem Major-Update deaktiviert wurden. Unter Windows funktioniert auch das Drag-and-Drop von heruntergeladenen Bildern in Adobe Illustrator korrekt – es wird das Bild eingefügt, nicht mehr die URL.

Videos by heise

WebGPU in Service Workern und neue Sicherheits-APIs

Für Webentwickler bringt Firefox 148 Unterstützung für WebGPU in Service Workern. Die GPU-beschleunigte Grafikschnittstelle steht damit in allen Worker-Kontexten zur Verfügung und ermöglicht rechenintensive Operationen im Hintergrund – etwa für Browser-Erweiterungen oder für Tabs, die sich Ressourcen über verschiedene Zeiträume hinweg teilen müssen.

Mit der Trusted Types API integriert Mozilla einen wichtigen Sicherheitsmechanismus gegen Cross-Site-Scripting-Angriffe. Die API erzwingt, dass Eingaben eine Transformation durchlaufen, bevor sie in kritische DOM-Sinks wie innerHTML gelangen. Entwickler aktivieren den Schutz per Content-Security-Policy-Header. Ergänzend steht die Sanitizer API bereit, die mit Methoden wie element.setHTML() und document.parseHTML() eine sichere HTML-Manipulation ermöglicht. Die konfigurierbaren Funktionen können Bibliotheken von Dritten wie DOMPurify ersetzen.

Für JavaScript-Entwickler bringt die neue Version die Unterstützung für Iterator.zip() und Iterator.zipKeyed() aus dem Joint Iteration Proposal. Die Methoden ermöglichen es, mehrere Iteratoren zu gruppierten Werten zu kombinieren – ähnlich wie die gleichnamigen Funktionen in anderen Programmiersprachen.

CSS-Erweiterungen für Anchor Positioning und Shapes

Im CSS-Bereich führt Mozilla die Property position-try-order ein, die beim CSS Anchor Positioning die Reihenfolge von Fallback-Positionierungsversuchen steuert, wenn Elemente über den Viewport hinausragen würden. Die neue shape()-Funktion erlaubt das Definieren responsiver Freiform-Shapes etwa für clip-path. Im Gegensatz zur path()-Funktion unterstützt shape() CSS-Units und mathematische Funktionen, was die Handhabung vereinfacht.

Weitere Neuerungen für Entwickler umfassen location.ancestorOrigins sowie NavigationPrecommitController.addHandler() aus der Navigation API. Das initiale about:blank-Dokument ist nun Web-kompatibel ausgeführt – synchron und ohne zweites Parser-Dokument.

Die Einführung der zentralen KI-Kontrolle ist eine Reaktion auf Kontroversen um die KI-Strategie von Mozilla. Im Dezember 2025 hatte CEO Anthony Enzor-DeMeo seine Vision eines „modernen KI-Browsers“ vorgestellt, was nicht zuletzt bei datenschutzbewussten Nutzern Befürchtungen über Datenabflüsse an KI-Dienste von Drittanbietern auslöste.

Details zu allen Änderungen finden sich in den offiziellen Release Notes.

Siehe auch:

Firefox: Download schnell und sicher von heise.de

Update 25.02.2026, 07:53 Uhr

Nach Berichten von Nutzern sind die KI-Funktionen standardmäßig aktiviert. Die entsprechende Stelle im Artikel wurde angepasst.

(fo)

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Ladybird-Browser integriert Rust mit Hilfe von KI

2026-02-24T10:11:00.000Z

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Das unabhängige Browser-Projekt Ladybird hat seine JavaScript-Engine LibJS von C++ nach Rust portiert. KI-Werkzeuge beschleunigten die Übersetzung erheblich.

(Bild: heise medien)

11:11 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

iX Magazin

Von

Moritz Förster

Das freie Browser-Projekt Ladybird hat einen wichtigen Schritt in Richtung Speichersicherheit vollzogen: Die Entwickler haben zentrale Komponenten ihrer JavaScript-Engine LibJS von C++ nach Rust portiert. Der Port umfasst rund 25.000 Zeilen Code und wurde mit Unterstützung von KI-Werkzeugen innerhalb von zwei Wochen umgesetzt.

Konkret wurden der Lexer, Parser, Abstract Syntax Tree (AST) und der Bytecode-Generator von LibJS übersetzt. Diese Komponenten eigneten sich laut Hauptentwickler Andreas Kling besonders gut für den ersten Port, da sie relativ selbstständig arbeiten und sich durch die test262-Suite umfangreich testen lassen. Alle 52.898 Tests der test262-Suite sowie 12.461 Ladybird-spezifische Regressionstests verliefen ohne Probleme – die Rust- und C++-Implementierung erzeugen byte-identische Ausgaben.

KI beschleunigte Übersetzung erheblich

Für die Übersetzung setzte Kling auf die KI-Modelle Claude Code und Codex, betont jedoch, dass es sich um eine Arbeit unter menschlicher Aufsicht (human-directed) handelte. Er steuerte den Prozess durch hunderte kleine Prompts und entschied selbst, welche Teile in welcher Reihenfolge portiert werden sollten. Nach der initialen Übersetzung führte er mehrere „adversarial“ Reviews durch, bei denen verschiedene KI-Modelle den Code auf Fehler und schlechte Muster prüften. Was manuell mehrere Monate gedauert hätte, war so in zwei Wochen erledigt.

Videos by heise

Der resultierende Rust-Code trägt bewusst den Stil „translated from C++“, ist also nicht idiomatisches Rust. Diese Entscheidung fiel zugunsten der Kompatibilität mit der C++-Pipeline. Erst wenn die C++-Implementierung vollständig abgelöst wird, will das Projekt den Code in idiomatisches Rust überführen.

Kehrtwende nach Ablehnung 2024

Die Entscheidung für Rust ist bemerkenswert, da Ladybird die Sprache 2024 noch abgelehnt hatte. Damals argumentierten die Entwickler, Rusts Ownership-Modell passe nicht gut zum objektorientierten Stil der Web-Plattform mit ihren tiefen Vererbungshierarchien und Garbage Collection. Als Alternative wurde Swift evaluiert, scheiterte jedoch an unzureichender C++-Interoperabilität und limitiertem Plattform-Support außerhalb des Apple-Ökosystems.

Nach einem Jahr Stillstand entschied sich Kling nun pragmatisch für Rust. Als Gründe nennt er das reifere Ökosystem für die Systemprogrammierung, die verbreiteten Rust-Kenntnisse in der Contributor-Community und die Tatsache, dass auch Firefox und Chromium bereits Rust integrieren. Vor allem aber bietet Rust Speichersicherheitsgarantien, die C++ fehlen – ein kritischer Faktor für Browser-Engines, die häufige Angriffsziele sind.

C++ bleibt Hauptsprache

Einen vollständigen Ausstieg aus C++ plant Ladybird nicht. Die Sprache bleibt laut Kling die Hauptentwicklungssprache des Projekts. Der Rust-Port sei ein „Sidetrack, der lange läuft“. Neuer Rust-Code koexistiert mit bestehendem C++ über definierte Interop-Grenzen. Das Core-Team steuert bewusst, welche Komponenten wann portiert werden.

Ladybird entwickelt eine vollständig unabhängige Browser-Engine als Alternative zu den etablierten Engines Gecko (Firefox), Blink (Chromium) und WebKit (Safari). Noch befindet sich das Open-Source-Projekt in einer frühen Phase, eine erste Alpha-Version für Linux und macOS soll 2026 erscheinen.

(fo)

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MedConf 2026: Das Programm der Medizintechnik-Konferenz steht

2026-02-24T09:00:00.000Z

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heise-Angebot

Die MedConf by heise ist die wichtigste deutschsprachige Konferenz zur Entwicklung von Medizintechnik. Der Branchentreff findet im Mai in München statt.

10:00 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

Von

Dr. Oliver Diedrich

Vom 19. bis 21. Mai 2026 findet in München-Unterhaching die MedConf statt, die etablierteste Networking-Plattform für Software- und Geräteentwicklung in der Medizintechnik. Die Veranstaltung von heise medien richtet sich an Fachexperten aus Forschung und Entwicklung, Qualitätsmanagement, Produktentwicklung und Regulatory Affairs. Rund 250 Teilnehmer nutzen die Konferenz jährlich, um sich über aktuelle Entwicklungen auszutauschen und praxisnahe Lösungen für die Herausforderungen der Branche zu finden.

Seit ihrer Gründung im Jahr 2007 hat sich die MedConf als zentrale Technologie-Drehscheibe der deutschsprachigen Medizintechnik-Branche etabliert. Die Konferenz adressiert das Spannungsfeld zwischen regulatorischen Anforderungen und agiler, effizienter Produktentwicklung. Das Themenspektrum wurde über die Jahre kontinuierlich erweitert und umfasst heute neben klassischen Themen wie Safety, Security und Usability auch KI in der Medizintechnik, Gerätevernetzung und Medical Apps.

Know-how von Spezialisten

Eine Besonderheit der MedConf sind die 100-minütigen Intensiv-Coachings in kleinen Gruppen mit handverlesenen Experten. Das Motto „Von KÖNNERN und nicht nur von Kennern“ verdeutlicht den praktischen Ansatz der Veranstaltung. Teilnehmer erhalten Zertifikate für die absolvierten Coachings. Neben den Vorträgen und Coachings bietet die MedConf eine Partnerausstellung mit Branchenunternehmen.

Das Programm der MedConf 2026 adressiert zentrale Probleme der Branche. An drei Tagen mit vier parallelen Tracks geht es um Usability in der Medizintechnik, Geräte-Entwicklung, Software-Engineering, KI in der Medizintechnik. Safety und Security, Normen und Richtlinien sowie Agilität. So befasst sich ein Vortrag von Constantin Hoya und Michael Kitzelmann mit agilen Frameworks in regulierten Umfeldern. Dabei geht es um die Frage, warum agile Methoden in MedTech-Organisationen oft nicht zu besseren Entscheidungen führen. Als Kernprobleme identifizieren die Referenten fehlendes Mandat für Product Owner, Teams ohne Risiko- oder Produkthoheit sowie Quality und Compliance als Kontrolle statt als Lernsystem.

Videos by heise

Worst Practices und Compliance by Design

Bernd Schleimer und Joachim Pfeffer präsentieren in unterhaltsamer Form Worst Practices der MedTech-Produktentwicklung. Das Format orientiert sich an „Fuckup-Nights“ aus der Start-Up-Szene und richtet sich speziell an Produkt Manager und Clinical-/Regulatory Affairs Spezialisten. Der Vortrag schließt mit der Vorstellung von „Compliance by Design“ als Leading Practice. Eine Vertiefung erfolgt in einem Praxis-Workshop mit TÜV-Rheinland-Build-in-Compliance-Modulen.

Die Digitalisierung im Gesundheitswesen steht im Fokus eines Vortrags von Susanne Bublitz. Sie zeigt Praxischallenges auf, darunter Medienbrüche, doppelte Dokumentation und semantische Inkonsistenzen zwischen Praxisverwaltungssystemen, Krankenhausinformationssystemen und der elektronischen Patientenakte. Als zentrale Spannungsfelder identifiziert sie HL7v2-Bestandskommunikation versus FHIR-basierte Zielarchitekturen sowie die Integration von KI-Assistenzsystemen mit offenen Verantwortungsfragen.

(odi)

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Asynchrone Programmierung – Teil 3: Parallelität in C++ mit Qt6

2026-02-24T08:50:00.000Z

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Qt6 ist ein weit verbreitetes kommerzielles Framework für C++ mit eigenständigen Mechanismen zur asynchronen Ablaufsteuerung.

(Bild: Scott Prokop / Shutterstock.com)

09:50 Uhr

Lesezeit: 11 Min.

Developer

Von

Martin Meeser

Das Qt6-Framework ist insbesondere wegen seiner mächtigen Werkzeuge zur Erstellung von Bedienoberflächen für eingebettete Geräte mit C++ weit verbreitet. Doch die Einsatzzwecke gehen über Embedded hinaus.

Martin Meeser ist selbständiger Diplominformatiker (Uni) und bietet Dienstleistungen zum Thema Softwareentwicklung an: Individual-Software-Entwicklung, Beratung zu Prozessen und Schulungen. In zahlreichen Projekten betreute er bisher Kunden unter anderem aus den Bereichen Automotive, Finance, Raumfahrt, Radioastronomie und Medizintechnik.

Dieser Artikel ist der dritte Teil aus der Serie „Asynchrone Programmierung“, die Mechanismen und Frameworks für die effiziente und nachhaltige Entwicklung von nichtlinearen Programmabläufen in verschiedenen Sprachen vorstellt. Asynchrone Programme benutzen keine fehleranfälligen und schwer zu debuggenden Thread-Mechanismen wie Locks und Semaphoren, sie verschwenden folglich keine Ressourcen durch Blockieren von Threads und sie skalieren nativ mit den zur Verfügung stehenden Prozessorkernen.

Im Gegensatz zu den bereits vorgestellten Mechanismen der Boost::Asio-Bibliothek, die de facto den C++ Standard darstellen und daher möglichst nativ in C++ eingebettet sind, bietet Qt aus seiner Historie heraus ein Event-System: den Qt-eigenen Signal-Slot-Mechanismus, QThreadPool und – etwas neuer – QFuture und QPromise.

Auf aktuellen Debian- und Ubuntu-Linuxen kann man Qt6 über die bekannte Paketverwaltung APT installieren:

sudo apt install qt6-base-dev

Dies installiert derzeit die Version 6.8.2. Möchte man die neueste Version (aktuell 6.10.2) verwenden oder arbeitet man mit einem anderen System, benötigt man für den Download einen Benutzeraccount bei der Qt Group, dem Unternehmen, das Qt entwickelt. Qt ist in verschiedene Module aufgeteilt. Die Beispiele in diesem Artikel benötigen QtCore, das in jedem Qt-Projekt erforderlich ist und Grundfunktionen liefert, sowie QtConcurrent für Nebenläufigkeit.

Die Programme lassen sich mit dem Tool qmake des Herstellers oder mit dem CMake-Paket von Qt6 bauen. Das folgende Listing zeigt eine typische Konfiguration in CMakeLists.txt für ein Qt6-Projekt ohne Bedienoberfläche.

cmake_minimum_required(VERSION 3.18)
project(MyQt6ConsoleApp VERSION 1.0 LANGUAGES CXX)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 20)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
set(CMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS ON)

find_package(Qt6 REQUIRED COMPONENTS Core Concurrent)

qt_standard_project_setup()

qt_add_executable(MyQt6ConsoleApp
    src/main.cpp
)
target_link_libraries(MyQt6ConsoleApp PRIVATE Qt6::Core Qt6::Concurrent)

install(TARGETS MyQt6ConsoleApp
    RUNTIME DESTINATION bin

Listing 1: Ein typisches Beispiel für CMakeLists.txt für eine Konsolenanwendung mit Qt6

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Wo bleibt eigentlich die ganze Arbeitszeit, die in einer Woche steckt?

(Bild: TippaPatt / Shutterstock)

09:30 Uhr

Lesezeit: 2 Min.

Developer

Von

Stefan Mintert

Wenn ein Team seine Sprint-Commitments regelmäßig nicht einhält, kann das eine Vielzahl von Gründen haben. Einer davon ist, dass neben der Arbeit an Sprint-Tickets noch weitere Dinge parallel laufen. Das können unerwartete Aufgaben sein, die man nicht in einem Ticket abbildet oder – wenn es ein Ticket gibt – es nicht in den Sprint zieht. Eine andere beliebte Quelle sind ausufernde Besprechungen mit bestenfalls geringem, schlimmstenfalls keinem Bezug zum Sprintziel.

(Bild:

Stefan Mintert

)

Stefan Mintert arbeitet mit seinen Kunden daran, die Unternehmenskultur in der Softwareentwicklung zu verbessern. Das derzeit größte Potenzial sieht er in der Leadership; unabhängig von einer Hierarchieebene. Die Aufgabe, dieses Potenzial zu heben, hat er sich nach einem beruflichen Weg mit einigen Kurswechseln gegeben. Ursprünglich aus der Informatik kommend, mit mehreren Jahren Consulting-Erfahrung, hatte er zunächst eine eigene Softwareentwicklungsfirma gegründet. Dabei stellte er fest, dass Führung gelernt sein will und gute Vorbilder selten sind. Es zeichnete sich ab, dass der größte Unterstützungsbedarf bei seinen Kunden in der Softwareentwicklung nicht im Produzieren von Code liegt, sondern in der Führung. So war es für ihn klar, wohin die Reise mit seiner Firma Kutura geht: Führung verbessern, damit die Menschen, die die Produkte entwickeln, sich selbst entwickeln und wachsen können. Für Heise schreibt Stefan als langjähriger, freier Mitarbeiter der iX seit 1994.

Der schädlichste Fall sind Regelmeetings, die irgendwann vor vielen Jahren begonnen wurden. Damals waren sie vielleicht sinnvoll und produktiv. Doch heute sind sie oft nur „da“. Ohne Agenda, ohne klare Ergebnisse, mit einer „historisch gewachsenen“ Liste von eingeladenen Personen. Da es an Themen nicht mangelt, reicht die Zeit nie. Manchmal wird dann die Timebox vergrößert, ohne dass die Qualität steigt.

Wenn ich so etwas beobachte, frage ich die genervten Teilnehmer manchmal, weshalb sie dort hingehen. Einen echten Grund, der über „das machen wir immer so“ hinausgeht, höre ich nicht oft. Meine Vorschläge, die Teilnahme einfach mal abzusagen, sind offensichtlich irritierend radikal; mit anderen Worten: Man geht weiterhin zu diesen Besprechungen.

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Zuletzt habe ich es mit folgender Analogie versucht: Der Kalender hat ein Memory Leak und diese Besprechungen sind belegter und nicht genutzter Speicher. Und welcher anständige Entwickler würde schon ein Memory Leak akzeptieren? Ungenutzten Speicher sollte man freigeben.

Diese Analogie hat tatsächlich Wirkung gezeigt, und es kam ein Dialog über die Frage auf, ob die Zeit, die die Meetings belegen, tatsächlich dem nicht genutzten Speicher entspricht. Ist es also sinnvoll investierte Zeit? Die Frage muss man natürlich im konkreten Fall entscheiden. Eine pauschale Antwort in diesem Beitrag kann es nicht geben.

Im Fall meines Kunden haben wir die Frage so geklärt, dass wir für die Besprechungen Tickets im Sprint angelegt haben. Damit haben wir zwei Fliegen mit einer Klappe geschlagen: Erstens war die früher unsichtbare Arbeitszeit jetzt sichtbar. Und zweitens kamen die Besprechungen im Review auf die Tagesordnung. Dort kann man zumindest gemeinsam über den Wert und den Nutzen der Besprechungen reden.

Erst lesen, dann handeln

Wenn Du die Themen, die ich im Blog anspreche, in Deiner Firma verbessern möchtest, komm’ in unsere Leadership-Community für Softwareentwicklung. Sie wirkt auch ohne Führungsposition. Mit dem Code „heisedev“ gibt’s den Heise-Rabatt für Interactive-Members.

(rme)

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Software Testing: KI‑generierte Testfälle im regulierten Umfeld

2026-02-24T07:02:00.000Z

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In dieser Episode sprechen Richard Seidl und Alexander Frenzel über KI-gestützte Testfallerzeugung im streng regulierten Umfeld.

(Bild: heise medien / Richard Seidl)

08:02 Uhr

Lesezeit: 1 Min.

Developer

Von

Richard Seidl
Alexander Frenzel

Richard Seidl und sein Gast Alexander Frenzel sprechen über KI-gestützte Testfallerzeugung im streng regulierten Umfeld. Ein Assistenzsystem leitet Tests direkt aus Requirements ab, mit One-Click-Generator, modularen Modellen und einem RAG-System. Statt Fragen nutzt es das Hyde-Prinzip: Behauptung formulieren, Belege in der Dokumentation finden. So bleiben Nachvollziehbarkeit, Logging und der Human in the Loop gewahrt.

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Alexander Frenzel ist seit 2019 bei Fresenius Medical Care Deutschland GmbH als Expert for Test Management, Global Verification & Validation Lead für mehrere Produktreihen tätig und zudem seit 2025 Director Test Management. Er ist Mitglied des Programm-Committee des QS-Tags und Board Member des German Testing Boards.

(Bild: TechSolution/Adobe Stock)

GenAI verändert die Softwareentwicklung grundlegend und hat sich im Arbeitsalltag vieler Developer etabliert. Die KI-Tools übernehmen dabei nicht nur lästige Tipparbeit, sondern helfen bei komplexen Aufgaben. Um sicheren und effizienten Code zu erhalten, muss man aber auch ihre Risiken kennen.

Der betterCode() GenAI Summit zeigt am 11. Juni, welche KI-Tools für welche Aufgaben geeignet sind und wie die KI-Integration effizient funktioniert. Außerdem thematisiert er die Auswirkungen auf die Arbeit von Entwicklungsteams.

Bei diesem Format dreht sich alles um Softwarequalität: Ob Testautomatisierung, Qualität in agilen Projekten, Testdaten oder Testteams – Richard Seidl und seine Gäste schauen sich Dinge an, die mehr Qualität in die Softwareentwicklung bringen.

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Die aktuelle Ausgabe ist auch auf Richard Seidls Blog verfügbar: „KI‑generierte Testfälle im regulierten Umfeld – Alexander Frenzel“.

(mdo)

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Claude Code für Modernisierung von COBOL-Systemen: Schwarzer Tag für IBM-Aktie

2026-02-24T06:08:00.000Z

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Nachdem Anthropic ein Werkzeug für die Automatisierung der zeitaufwendigen COBOL-Modernisierung vorgestellt hat, ist die IBM-Aktie über 13 Prozent abgestürzt.

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(Bild: LCV/Shutterstock.com)

24.02.2026, 07:08 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

Von

Martin Holland

Offenbar, weil die KI Claude Code von Anthropic besonders zeitaufwendige Prozesse bei der Aktualisierung von Quellcode in COBOL übernehmen kann, ist der Aktienkurs von IBM am Montag um mehr als 13 Prozent eingebrochen. In einem Blogeintrag hatte das KI-Unternehmen erläutert, dass die eigene Technik die langwierige Erkundungs- und Analysearbeit automatisieren kann, die vor einer Migration durchgeführt werden muss. Dank der KI könne eine COBOL-Codebasis jetzt in einem Zeitraum von Quartalen modernisiert werden, während das bislang Jahre dauerte. Für die IBM-Aktien folgte der schlimmste Börsentag seit mehr als 25 Jahren, und allein im Februar hat die Aktie des Konzerns damit jetzt mehr als 26 Prozent an Wert verloren.

Keine „Heerscharen“ von Beratern mehr nötig

COBOL läuft noch immer auf zahlreichen Mainframes, die insbesondere bei Banken, im Gesundheitswesen und Einzelhandel wegen ihrer hohen Zuverlässigkeit im Einsatz sind. Die meisten dieser Großrechner stammen von IBM, der US-Konzern macht damit einen signifikanten Teil seines Umsatzes. Die Modernisierung eines solchen Systems „erforderte früher ganze Heerscharen von Beratern, die jahrelang damit beschäftigt waren, Arbeitsabläufe abzubilden“, schreibt Anthropic jetzt. Nur wenige seien deshalb bereit gewesen, die hohen Kosten zu tragen. Genau diese kostenintensiven Teile einer Modernisierung könne Claude Code jetzt erledigen, während Menschen die Aufsicht und Kontrolle übernehmen müssen.

Trotzdem bleibt das Ausmaß des Ausverkaufs jetzt überraschend. IBM selbst hat schon vor zweieinhalb Jahren einen KI-Assistenten für die effizientere Übersetzung von COBOL in Java vorgestellt, um die Modernisierung von Mainframe-Anwendungen voranzutreiben. Erst im Sommer 2025 hat der IBM-CEO erklärt, dass das Werkzeug weite Verbreitung gefunden habe. Unternehmen würden es benutzen, um die Millionen Zeilen an Quellcode in ihren Systemen zu verstehen und damit entscheiden zu können, was sinnvollerweise modernisiert werden sollte. Gegenüber Bloomberg weist ein Analyst darauf hin, dass Mainframes also längst effizienter modernisiert werden könnten, die Betreiber das aber nicht angehen würden.

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COBOL (Common Business Oriented Language) wurde in den 1950er-Jahren entwickelt und kommt heute nur noch selten zum Einsatz. Gleichzeitig handelt es sich dabei aber um besonders wichtige Systeme, die nicht einfach durch neuere Alternativen ersetzt werden können. Damit bedeuten die Mainframes für Unternehmen aber auch immense „technische Schulden“, die hohe Kosten verursachen. Gleichzeitig erschweren sie zunehmend den Zugriff auf Daten sowie die Integration moderner Technik. Zudem gibt es immer weniger Entwickler und Entwicklerinnen für COBOL, weshalb erfahrene Teams für viel Geld vorgehalten werden müssen. Hier vermuten Anleger und Anlegerinnen für KI-Technik wie Claude Code wohl ein großes Einsparpotenzial.

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GitLab 18.9: Eigene KI-Modelle und KI-gestützte Sicherheitsfeatures

2026-02-22T13:01:00.000Z

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Die DevSecOps-Plattform führt Möglichkeiten ein, selbst gehostete KI-Modelle anzubinden, und bietet mehr Sicherheitsfunktionen für Schwachstellenmanagement.

(Bild: JINOLD/Shutterstock.com)

22.02.2026, 14:01 Uhr

Lesezeit: 5 Min.

Developer

Von

Matthias Parbel

Nachdem GitLab seine Duo Agent Platform zum Jahresbeginn allgemein verfügbar gemacht hatte – inklusive Agentic Chat, Planner Agent und Security Analyst Agent –, legt das Unternehmen mit dem Release GitLab 18.9 nach. Die Neuerungen konzentrieren sich unter anderem auf die Anbindung eigener KI-Modelle, einen umfangreichen Ausbau der Sicherheitswerkzeuge und die Lieferung eines von Entwicklerinnen und Entwicklern lang gewünschten Features: Project-level Epics.

Eigene KI-Modelle per Token-Authentifizierung anbinden

Unter dem Motto Bring Your Own Key (BYOK) führt GitLab in einem ersten Schritt die Möglichkeit ein, unternehmenseigene KI-Modell-Abonnements über das GitLab AI Gateway zu nutzen. Unternehmen sollen damit bestehende Verträge mit KI-Anbietern weiterhin nutzen können, während sie gleichzeitig Zugriff auf die agentischen Workflow-Funktionen der Duo Agent Platform erhalten. Die Anbindung erfolgt über tokenbasierte Authentifizierung. Das Feature baut auf der Self-Hosted-Option der Duo Agent Platform und der Modellauswahl aus früheren Releases auf.

Ebenfalls erweitert wird der Agentic Chat: Er soll künftig Datei-Uploads und Web-Inhalte als vollwertigen Kontext verarbeiten können. Teams könnten damit Logs, Spezifikationen und Dokumentationen direkt in Agenten-Konversationen einbringen, ohne zwischen externen Dokumenten und GitLab wechseln zu müssen. Laut Ankündigung soll damit ein Schritt weg von rein Repository-basiertem Reasoning hin zu quellenübergreifender Fehleranalyse und Planung gelingen.

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KI gegen Fehlalarme und für automatische Schwachstellenbehebung

In puncto Sicherheit setzt GitLab verstärkt auf KI-Hilfe. Eine neue Funktion zur KI-gestützten False-Positive-Erkennung soll Befunde der Secrets-Erkennung analysieren, bevor sie Entwicklerinnen und Entwickler erreichen. Laut GitLab identifiziert das System Test-Credentials, Beispielwerte und Platzhalter-Secrets und liefert dabei Erklärungen sowie Konfidenzwerte. Validierte Fehlalarme sollen sich per Bulk-Dismiss verwerfen lassen. GitLab betont, dass Präzisions- und Recall-Metriken erhoben werden, um die Erkennungsgenauigkeit kontinuierlich zu verbessern.

Die agentenbasierte Massenbereinigung von Schwachstellen geht einen Schritt weiter: Wenn dasselbe Verwundbarkeitsmuster an mehreren Stellen im Code auftritt, soll das System verwandte Befunde nach gemeinsamer Ursache gruppieren und konsolidierte Merge Requests (MR) erzeugen. Damit will GitLab auch der „Review-Müdigkeit“ entgegenwirken, die auftreten kann, wenn für jede einzelne Instanz ein separater MR erstellt wird. Die Funktion baut auf dem bestehenden SAST-Resolution-Flow auf.

Ergänzend dazu erweitert GitLab die automatische Behebung durch Dependency Bumping: Die Auto-Remediation soll konfigurierbare Schweregrade von LOW bis CRITICAL unterstützen und die Wahl zwischen Major-, Minor- und Patch-Versionssprüngen ermöglichen. Betroffene Abhängigkeiten lassen sich dann wahlweise in gruppierten oder einzelnen Merge Requests aktualisieren.

Schwachstellenmanagement über den Default-Branch hinaus

Eine laut GitLab häufig geforderte Funktion ist das Tracking von Schwachstellen auf Nicht-Default-Branches. Bisher erfasst die Plattform Verwundbarkeiten ausschließlich auf dem Default-Branch, was Organisationen mit langlebigen Release-Branches keine Sicht auf die Sicherheitslage ihres produktiven Codes bietet. Künftig sollen Teams konfigurieren können, welche Branches für das Schwachstellenmanagement verfolgt werden. Statusänderungen lassen sich lokal auf einzelne Branches oder global anwenden, und der Vulnerability Report erhält Branch-bezogene Filter.

Diese Branch-Awareness soll sich auch auf das Security-Dashboard und die Software Bill of Materials (SBOM) erstrecken: Schwachstellentrends, Abhängigkeitslisten und SBOM-Exporte – in den Formaten CycloneDX, JSON und SPDX – sollen künftig branch-spezifisch abrufbar sein.

Risikobasierte Richtlinien und neue Sicherheitsrolle

GitLab erweitert die Merge-Request-Genehmigungsrichtlinien um KEV- und EPSS-Filter. KEV (Known Exploited Vulnerabilities) und EPSS (Exploit Prediction Scoring System) eröffnen die Möglichkeit, Genehmigungspflichten nicht mehr allein am CVSS-Schweregrad festzumachen, sondern an der tatsächlichen Ausnutzbarkeit einer Schwachstelle. Sicherheitsteams können damit künftig Richtlinien formulieren, wie „Merge blockieren, wenn eine Abhängigkeit einen bekannten Exploit aufweist“.

Mit der neuen Security-Manager-Rolle adressiert GitLab ein Berechtigungsproblem: Bisher benötigten Sicherheitsteams Developer- oder Maintainer-Zugang für das Schwachstellenmanagement und erhielten damit weit mehr Rechte als nötig. Die neue Rolle erbt vom Reporter und ergänzt sicherheitsspezifische Berechtigungen – laut GitLab ein nicht-hierarchisches Modell, das die lineare Guest-to-Owner-Vererbung durchbricht.

CI/CD, DORA-Metriken und Project-level Epics

Für die CI/CD-Pipeline stehen nun Job-Inputs für manuelle Pipeline-Jobs parat. Bisher existieren Inputs nur auf Pipeline-Ebene; wenn sich die Parameter für einzelne manuelle Jobs ändern, ist ein vollständiger Pipeline-Neustart nötig. Künftig sollen individuelle Job-Parameter konfigurierbar sein, auch basierend auf Ergebnissen vorheriger Jobs. GitLab hofft, mit dieser Neuerung insbesondere Teams, die von Jenkins wechseln möchten, die Migration zu erleichtern.

Die DORA-4-Metrics-API soll eine vollständige Abdeckung aller vier DORA-Metriken – Deployment Frequency, Lead Time for Changes, Change Failure Rate und Time to Restore Service – bieten. So sollen Entwicklerinnen und Entwickler programmatischen Zugriff für Dashboards, Executive Reporting und automatisiertes Alerting ohne Abhängigkeit von der GitLab-Oberfläche erhalten.

Mit Project-level Epics liefert GitLab eine der meistgewünschten Funktionen aus. Bisher sind Epics ausschließlich auf Gruppenebene verfügbar, was Teams laut GitLab dazu zwingt, unnötige Untergruppen anzulegen oder Milestones zweckzuentfremden. Künftig sollen Epics im Premium-Tier auch auf Projektebene nutzbar sein, inklusive Roadmap-, Board- und View-Unterstützung. GitLab beschreibt dies als dokumentierten Blocker für Migrationen.

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Anthropic launcht Claude Code Security – Cybersecurity-Aktien verlieren

2026-02-21T15:53:00.000Z

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Das KI-Tool Claude Code Security von Anthropic analysiert Code kontextbasiert statt regelbasiert. Die Börse reagiert nervös, Aktienkurse geben nach.

(Bild: tadamichi/Shutterstock.com)

21.02.2026, 16:53 Uhr

Lesezeit: 5 Min.

Developer

Von

Matthias Parbel

Anthropic hat mit „Claude Code Security“ eine neue Funktion vorgestellt, die direkt in die webbasierte Version von Claude Code integriert ist. Das Werkzeug durchsucht Codebasen nach Sicherheitslücken und schlägt gezielte Software-Patches zur menschlichen Überprüfung vor, wie das Unternehmen auf seiner Website mitteilt. Die Funktion steht zunächst als limitierte Research Preview für Enterprise- und Team-Kunden zur Verfügung. Maintainer von Open-Source-Projekten können einen kostenlosen und beschleunigten Zugang beantragen.

Laut der Ankündigung von Anthropic soll das Werkzeug ein grundlegendes Problem in der IT-Sicherheit angehen: Es gebe zu viele Software-Schwachstellen und zu wenig Fachleute, die sich darum kümmern könnten. Während sich viele Analysetools auf die Suche nach bekannten Mustern konzentrieren, nutzen Angreifer immer häufiger subtile, kontextabhängige Sicherheitslücken aus.

Kontextbasierte Analyse statt Musterabgleich

Die weitverbreitete statische Codeanalyse arbeitet laut Anthropic regelbasiert: Sie gleicht Code mit bekannten Schwachstellenmustern ab und findet so etwa offengelegte Passwörter oder veraltete Verschlüsselung. Komplexere Fehler – etwa in der Geschäftslogik oder bei Zugriffskontrollen – blieben dabei jedoch oft unerkannt.

Claude Code Security verfolge einen anderen Ansatz: Statt nach bekannten Mustern zu suchen, lese und analysiere die KI den Code so, wie es ein menschlicher Sicherheitsverantwortlicher tun würde. Das System untersucht, wie Komponenten zusammenwirken und wie Daten durch eine Anwendung fließen. Jeder Fund durchlaufe einen mehrstufigen Verifikationsprozess. Laut der Ankündigung von Anthropic überprüfe Claude zudem seine eigenen Ergebnisse, versuche sie zu bestätigen oder zu widerlegen und filtere Falschmeldungen heraus. Den verbleibenden Funden ordne das System Schweregrade und Konfidenzwerte zu.

Die validierten Ergebnisse stellt das Werkzeug in einem Dashboard bereit, in dem Security-Teams die vorgeschlagenen Patches prüfen und freigeben können. Ohne menschliche Zustimmung werde nichts angewendet – die letzte Entscheidung liege stets bei den Entwicklern, betonen die Anthropic-Verantwortlichen.

Videos by heise

Über 500 Schwachstellen in Open-Source-Projekten gefunden

Anthropic stellt Claude Code Security als Ergebnis von mehr als einem Jahr Forschung dar. Das hauseigene Frontier Red Team habe die Cybersecurity-Fähigkeiten von Claude systematisch getestet – unter anderem in Capture-the-Flag-Wettbewerben und in einer Partnerschaft mit dem Pacific Northwest National Laboratory zum Schutz kritischer Infrastruktur.

Mit dem Anfang des Monats veröffentlichten Modell Claude Opus 4.6 habe das Team nach eigenen Angaben über 500 Schwachstellen in produktiv genutzten Open-Source-Codebasen gefunden – Fehler, die trotz jahrzehntelanger Experten-Reviews unentdeckt geblieben seien. Die Offenlegung an die jeweiligen Maintainer laufe derzeit noch. Das Unternehmen nutze Claude auch zur Überprüfung des eigenen Codes und habe das Werkzeug dabei als „extrem effektiv“ eingestuft. Claude Code Security solle diese Fähigkeiten nun einem breiteren Anwenderkreis zugänglich machen.

In diesem Zuge räumt Anthropic allerdings ein, dass dieselben Fähigkeiten, die Verteidigern helfen, auch Angreifern nützen könnten. Claude Code Security solle jedoch gezielt Verteidiger dabei unterstützen, Code gegen eine „neue Kategorie KI-gestützter Angriffe" zu schützen.

Kurse von Cybersecurity-Aktien brechen deutlich ein

Die Ankündigung hatte unmittelbare Auswirkungen an der Börse. Laut Bloomberg fielen die Aktienkurse zahlreicher Cybersecurity-Unternehmen am 20. Februar 2026 deutlich. So verloren etwa die Papiere von CrowdStrike 8 Prozent, Cloudflare 8,1 Prozent, Zscaler 5,5 Prozent, SailPoint 9,4 Prozent und Okta 9,2 Prozent. Der Global X Cybersecurity ETF gab um 4,9 Prozent nach und schloss damit auf dem niedrigsten Stand seit November 2023.

Der Ausverkauf reiht sich Bloomberg zufolge in einen breiteren Trend ein: Der iShares Expanded Tech-Software Sector ETF hat seit Jahresbeginn rund 23 Prozent verloren und steuert auf seinen größten prozentualen Quartalsrückgang seit der Finanzkrise 2008 zu. Viele Investoren fürchten demnach, dass die Möglichkeit des sogenannten „Vibe Codings" – also der KI-gestützten Softwareentwicklung – die Nachfrage nach etablierten Softwareprodukten verringern und das Wachstum, die Margen sowie die Preisgestaltung der Anbieter unter Druck setzen könnte.

Analysten: Kurzfristiger Gegenwind, langfristig Chancen

„Es gibt einen stetigen Abverkauf bei Software, und heute trifft es die Security-Branche mit einem Mini-Flash-Crash auf eine Schlagzeile“, sagte Dennis Dick, Head Trader bei Triple D Trading, gegenüber Bloomberg. „Diese Art von Markt ist beängstigend für Investoren, weil die Kurse unerbittlich nach unten gehen, sobald auch nur ein Hauch von Disruption auftaucht.“

Jefferies-Analyst Joseph Gallo erwartet laut Bloomberg hingegen, dass der Cybersecurity-Sektor letztlich ein Netto-Gewinner durch KI sein werde. Allerdings dürften sich Rückschläge durch „Schlagzeilen" zunächst noch verstärken, bevor Klarheit herrsche und sich die Absicherung von KI-Systemen selbst als Wachstumstreiber für die Branche auszahle. Die mittel- bis langfristigen Implikationen von Anthropics Ankündigung seien, dass KI-Anbieter weitere Produkte auf den Markt bringen und um zusätzliche Cybersecurity-Budgets konkurrieren würden.

Anthropic hat in den vergangenen Monaten die Fähigkeiten von Claude kontinuierlich ausgebaut – von der Veröffentlichung von Claude Sonnet 4.6 mit einem Kontextfenster von einer Million Token bis hin zur Bereitstellung von Claude Code als webbasierte Plattform. Unterdessen befeuert der Abgang eines leitenden IT-Sicherheitsforschers bei Anthropic die Bedenken gegen den zunehmenden Einsatz von KI und die Gefahren durch deren Missbrauch.

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Erfahrungsbericht: Hindernislauf beim Umzug von Amazon AWS in EU-Cloud

2026-02-21T13:57:00.000Z

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Eine Online-Handelsplattform mit Sitz in Spanien wechselt von AWS auf hiesige Cloud-Dienstleister: Ein Entwickler benennt konkrete Probleme.

Die Europa-Cloud.

(Bild: Bild erstellt mit KI in Bing Designer durch heise online / dmk)

21.02.2026, 14:57 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

c't Magazin

Von

Christof Windeck

Der Entwickler Robert Heide hat eine europäische Autoteile-Handelsplattform gegründet. Diese wollte er nicht (mehr) beim US-amerikanischen Cloud-Hyperscaler Amazon AWS betreiben, sondern bei EU-Anbietern. Welche unvorhergesehenen Probleme beim Umzug zu lösen waren, erläutert er in einem Blog-Beitrag.

Videos by heise

Machbar, aber schwieriger als gedacht

Im Blog seiner Beratungsfirma Coinerella.com legt Heide zunächst die Gründe dar, weshalb er die Handelsplattform hank.parts überhaupt bei EU-Anbietern hosten will: Datensouveränität, Unabhängigkeit von US-Firmen, einfachere Erfüllung der DSGVO-Vorgaben. Aber er wollte auch beweisen, dass es geht.

Dann erklärt Heide, welche Anbieter er ausgewählt hat, darunter Hetzner, Scaleway, Bunny.net und Hanko. Schwieriger wurde es dann bei der Infrastruktur, mit der er Kubernetes betreibt, nämlich via Rancher. Dazu wiederum nutzt er Gitea, Plausible, Twenty CRM, Infisical und Bugsink.

Dazu kommen noch Tutanota und UptimeRobot.

Billiger als AWS

Laut Heide verkauft Hetzner die Basisdienstleistungen Compute, Massenspeicher (S3-kompatibles Object Storage) und Load Balancing deutlich billiger als AWS.

Von Scaleway nutzt er unter anderem Transactional E-Mail (TEM), Container Registry, den Observability Stack und den Domain Registrar.

Von der slowenischen Bunny.net kommen CDN mit verteiltem Storage, DNS und Schutzfunktionen wie WAF und DDoS Protection. Bei Nebius läuft die KI-Inferenz und bei Hanko Authentifizierung und Identity Management.

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KI-Inferenz in Silizium gegossen: Taalas kündigt HC1-Chip an

2026-02-21T10:24:00.000Z

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Das Startup Taalas will mit dem HC1 ein fest verdrahtetes Llama 3.1 8B mit knapp 17.000 Token/s liefern – fast 10-mal schneller als bisherige Lösungen.

Der Taalas HC1-Chip, der KI-Inferenz in Silizium ermöglicht, verspricht eine deutliche Leistungssteigerung.

(Bild: Taalas)

21.02.2026, 11:24 Uhr

Lesezeit: 7 Min.

Von

Dr. Volker Zota

Das 2023 in Kanada gegründete Start-up Taalas hat mit dem HC1 einen Technology Demonstrator angekündigt, der KI-Inferenz auf eine neue Stufe heben soll. Statt ein Sprachmodell per Software auf Allzweck-KI-Rechenbeschleunigern auszuführen, gießt Taalas das Modell sozusagen in Silizium. Das erste Produkt ist ein „fest verdrahtetes“ Llama 3.1 8B, das laut Herstellerangaben 17.000 Token pro Sekunde pro Nutzer erzeugen soll.

Laut Taalas bildet das Herzstück ein applikationsspezifischer Logikchip (ASIC) mit rund 53 Milliarden Transistoren, gefertigt bei TSMC im 6‑nm‑Prozess (N6) und 815 mm² Die‑Fläche.

Wie das Unternehmen in einem Blogbeitrag mitteilte, sei das nahezu zehnmal schneller als der aktuelle Stand der Technik. Zum Vergleich: Eine Nvidia H200 erreicht nach Nvidia-eigenen Baseline-Daten rund 230 Token pro Sekunde auf demselben Modell. Spezialisierte Inferenz-Anbieter wie Cerebras kommen laut den unabhängigen Benchmarks von Artificial Analysis auf rund 1.936 Token pro Sekunde – also etwa ein Neuntel des von Taalas beanspruchten Werts. SambaNova folgt mit 916 Token/s, Groq mit 609 Token/s.

Die Konkurrenz schläft jedoch nicht: Nvidia lizenziert seit Dezember 2025 Groqs Technik und hat große Teile des Designteams übernommen, um die eigene Position bei dedizierter Hardware zu stärken.

Testplattform läuft

Taalas stellt zum Ausprobieren den Chatbot "Jimmy" bereit, der tatsächlich mit bemerkenswerter Geschwindigkeit antwortet – knapp 16.000 Token pro Sekunde waren im Test erreichbar. Einen Preis für den HC1 nennt das Unternehmen bislang nicht. Interessierte Entwickler können sich für den Zugang zu einer Inference-API registrieren.

Das vor zweieinhalb Jahren gegründete Start-up verfolgt drei Kernprinzipien: totale Spezialisierung auf einzelne Modelle, die Verschmelzung von Speicher und Rechenlogik auf einem Chip sowie eine radikale Vereinfachung des gesamten Hardware-Stacks. Taalas beansprucht, Speicher und Rechenwerk bei DRAM-typischer Dichte auf einem einzelnen Chip zu vereinen. Damit entfalle die bei herkömmlicher Inferenz-Hardware übliche Trennung zwischen langsamem Off-Chip-DRAM und schnellem On-Chip-Speicher.

Das verspricht Cerebras zwar auch, baut dazu aber seine gigantische Wafer Scale Engine (WSE), die einen kompletten Wafer belegt und 15 kW Leistung in Hitze verwandelt.

Videos by heise

Kein HBM, keine Wasserkühlung, kein Advanced Packaging

Der Ansatz unterscheidet sich grundlegend von dem, was große Chiphersteller derzeit verfolgen. Nvidia setzt bei seinen KI-Beschleunigern wie dem H200 auf teures High Bandwidth Memory (HBM), aufwendige Gehäusetechnik (Packaging) und extrem hohe I/O-Datentransferraten.

Auch beispielsweise Googles TPU, Amazons Interentia oder Microsofts kürzlich angekündigter Azure-Beschleuniger Maia 200 nutzen bis zu 216 GByte HBM3E-Speicher bei einer Transferrate von 7 TByte/s. Microsoft verspricht zwar eine höhere Performance pro investiertem Dollar als bei Nvidia-Technik, doch Maia ist ebenfalls als Allzweckbeschleuniger für verschiedene KI-Modelle konzipiert.

Taalas eliminiert diese Komplexität, indem der HC1 ausschließlich für ein einzelnes Modell optimiert wird. Das Ergebnis komme ohne HBM, 3D-Stacking, Flüssigkühlung und Highspeed-I/O aus.

Bisher nur Mini-Modell

Das hat allerdings einen Preis in puncto Flexibilität. Der HC1 ist weitgehend fest verdrahtet – der Chip kann nur Llama 3.1 8B ausführen, nicht beliebige andere Modelle.

Llama 3.1 wurde Mitte 2024 vorgestellt, das ist im KI-Wettrüsten schon ein stattliches Alter. Die kompakte Version mit 8 Milliarden Gewichten (8 Billion, daher Llama 3.1 8B) läuft in quantisierter Form sogar auf einem Raspberry Pi 5 – wenn auch sehr langsam.

Immerhin lassen sich laut Taalas die Größe des Kontextfensters konfigurieren und per Low-Rank-Adapter (LoRA) Feinabstimmungen vornehmen. Zudem räumt das Unternehmen ein, dass die erste Silizium-Generation ein proprietäres 3-Bit-Datenformat nutzt, kombiniert mit 6-Bit-Parametern. Diese aggressive Quantisierung führe zu gewissen Qualitätseinbußen gegenüber GPU-Benchmarks mit höherer Präzision.

Nächste Generation soll Qualitätsprobleme lösen

Taalas plant, sehr schnell Nachfolger zu liefern. Der schlanke, automatisierte und schnelle Entwicklungsprozess für KI-ASICs ist das eigentliche Ziel des jungen Unternehmens. Es wurde von den Tenstorrent-Gründern Ljubisa Bajic und Drago Ignjatovic ins Leben gerufen. Beide waren zuvor länger für AMD tätig, Bajic auch für Nvidia. Wegen der prominenten Namen – derzeit leitet der bekannte Chipentwickler Jim Keller Tenstorrent – erheischt Taalas viel Aufmerksamkeit in der KI-Szene.

Gerade einmal 24 Teammitglieder hätten das erste Produkt realisiert, bei Ausgaben von 30 Millionen US-Dollar – von insgesamt über 200 Millionen eingesammeltem Kapital. Für einen N6-Chip mit 53 Milliarden Transistoren sind 30 Millionen US-Dollar Entwicklungskosten sehr wenig. Angesichts der extrem hohen Preise für Allzweck-KI-Beschleuniger erwarten die Gründer eine lukrative Marktnische.

Taalas zielt mit seinen Chips ausdrücklich auf Rechenzentren verspricht dort Kosten, die 20-mal niedriger liegen sollen als bei konventioneller GPU-Inferenz, bei einem Zehntel des Stromverbrauchs.

Ein mittelgroßes Reasoning-Modell auf Basis der gleichen HC1-Plattform soll im Frühjahr in den Taalas-Laboren eintreffen und kurz darauf als Inference-Service verfügbar werden.

Danach plant das Unternehmen, mit der zweiten Chipgeneration HC2 ein Frontier-LLM umzusetzen. Die HC2-Plattform soll standardisierte 4-Bit-Gleitkommaformate unterstützen, höhere Packungsdichte bieten und noch schneller arbeiten. Ein Deployment ist für den Winter vorgesehen.

Einordnung und offene Fragen

Die von Taalas genannten Leistungsdaten sind beeindruckend, lassen sich bislang aber nur eingeschränkt überprüfen. Die Benchmarks stammen aus hauseigenen Tests; unabhängige Messungen von Dritten liegen bisher nicht vor.

Auch ist unklar, wie sich die Qualitätseinbußen durch die aggressive Quantisierung in der Praxis auswirken – insbesondere bei komplexeren Aufgaben jenseits einfacher Chat-Konversationen. Ob das Konzept modellspezifischer Chips wirtschaftlich skaliert, wenn für jedes neue Modell eigenes Silizium gefertigt werden muss, bleibt ebenfalls abzuwarten.

Taalas geht es nicht um sogenannte „Edge AI“-Anwendungen, bei denen trainierte Modelle ohne Cloud-Anbindung direkt auf dem Gerät laufen. Das sind häufig Modelle für Spracherkennung, Sprachsteuerung, Objekterkennung in Videobildern für Überwachungskameras, Radar-Sensorauswertung oder Maschinenüberwachung durch Geräuschanalyse (Predictive Maintenance). Das ist die Domäne der Neural Processing Units (NPUs) mit derzeit 10 bis 90 Int8-Tops, die in verwirrender Vielfalt auf den Markt kommen: M5Stacks AI Pyramid-Pro, die Hailo-NPUs zum Nachrüsten des Raspberry Pi 5, Google Coral und die Embedded-Versionen von x86- und ARM-Prozessoren wie AMD Ryzen, Intel Panther Lake, Qualcomm Snapdragon, Mediatek Genio, Rockchip und etwa auch RISC-V-SoCs wie der SpacemiT K3. Auch die europäischen Automotive-Mikrocontroller-Spezialisten Infineon, STMicroelectronics und NXP offerieren alle Chips mit eingebauten NPUs, ebenso wie TI und Renesas.

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Developer-Häppchen fürs Wochenende – Kleinere News der Woche

2026-02-21T08:14:00.000Z

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Kleine, aber interessante Meldungshäppchen vom News-Buffet zu VS Code, Hop, Interop, Rust, Gemini, OpenObserve, KDE, GitHub, Kotlin und Rugix.

(Bild: Natalia Klenova/Shutterstock.com)

21.02.2026, 09:14 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

Developer

Von

In unserem leckeren Häppchen-Überblick servieren wir alles, was es zwar nicht in die News geschafft hat, wir aber dennoch für spannend halten:

Microsoft wird die VS-Code-Erweiterung Polyglot Notebooks nicht mehr pflegen: Ab dem 27. März 2026 wird sie als deprecated (veraltet) gelten. Das bedeutet, der Support endet an diesem Datum und die Extension bekommt ab da weder neue Features noch Bugfixes. Sie verschwindet jedoch nicht automatisch aus Visual Studio Code. Als Alternative schlägt Microsoft für C#-Projekte File-based Apps vor, für andere Programmiersprachen die Jupyter-Extension für VS Code.
Für Apache Hop, eine auf Metadaten basierende Open-Source-Plattform für Data Engineering und Datenorchestrierung, bringt Version 2.17 vor allem die Zusammenlegung von File Explorer und Designer sowie ein grundlegend überarbeitetes Properties-Panel. Zudem wurden die Git-Integration verbessert (u. a. automatisches Staging) und MongoDB-Atlas-Support ergänzt.
Die Cross-Browser‑Kompatibilitätsinitiative Interop 2026 von Apple, Google, Microsoft und Mozilla definiert 20 Fokusbereiche, um Webstandards einheitlicher und zuverlässiger umzusetzen. Im Mittelpunkt stehen neue Features wie Cross‑Document View Transitions und Scroll‑Driven Animations sowie gezielte Verbesserungen bei bestehenden APIs wie Navigation API, WebRTC und CSS Scroll Snap.
Für crates.io, das offizielle Rust-Paketregister, ändert sich die Kommunikationspolitik: Künftig gibt es nicht mehr für jedes entdeckte schadhafte Paket einen Blogpost, sondern standardmäßig nur noch einen RustSec‑Advisory. Nur wenn betroffene Crates reale Nutzung oder aktive Ausnutzung zeigen, veröffentlicht das Team zusätzlich einen Blogbeitrag und informiert gegebenenfalls über weitere Kanäle.

Webanwendungen mit KI anreichern, sodass sie wirklich besser werden? Der Online-Thementag enterJS Integrate AI am 28. April 2026 zeigt, wie das geht. Frühbuchertickets und Gruppenrabatte sind im Online-Ticketshop verfügbar.

Mit dem Update für Conductor, einer Gemini‑CLI‑Erweiterung für KI‑gestützte Entwicklung, führt Google „Automated Reviews“ als neuen Verifizierungs-Schritt ein, der automatisch generierten Code prüft. Die Funktion analysiert Codequalität, Plan‑ und Guideline-Konformität, führt Tests aus und scannt auf Sicherheitsrisiken wie hartcodierte API‑Keys, bevor Änderungen übernommen werden.
OpenObserve 0.60.0 erweitert die Plattform um neue SIEM‑ und Security‑Funktionen, darunter verbesserte Detection‑Regeln und erweiterte Alerting‑Optionen. Zudem optimiert das Release Performance und Stabilität und behebt zahlreiche Bugs in Suche, UI und Datenverarbeitung.

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Gas Town: Mad-Max-inspiriertes Framework für Coding-Agenten

2026-02-21T08:02:00.000Z

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Viele gleichzeitig agierende Agenten richten oft mehr Chaos an, als sie Nutzen bringen. Das Tool Gas Town orchestriert im Stil von Mad Max.

(Bild: Orange Dragon Studio/Shutterstock.com)

21.02.2026, 09:02 Uhr

Lesezeit: 13 Min.

Developer

Von

Ingo Eichhorst

Mad Max als Vorbild für Softwareentwicklung? Das neue Framework Gas Town des Entwicklers und Bloggers Steve Yegge orchestriert mehr als zehn Coding-Agenten gleichzeitig mit einer Architektur, die von der postapokalyptischen Filmreihe inspiriert ist. Der Ansatz: nicht perfekte Einzelagenten, sondern kontrolliertes Chaos mit Agenten-Rollen wie Bürgermeister, Wächter und Raffinerie, die alle an die Mad-Max-Filme angelehnt sind (siehe Tabelle am Ende des Artikels). Gas Town ist dabei nichts für schwache Nerven oder einen kleinen Geldbeutel.

Ingo Eichhorst ist AI Architect und Engineering Trainer bei IONOS. Seit über 15 Jahren arbeitet er in verschiedenen IT-Rollen wie CTO, Solution Architect und Software Engineer. Aktuell beschäftigt er sich intensiv mit KI-gestützter Softwareentwicklung, KI-Architektur und den Herausforderungen beim Einsatz von KI-Agenten in der Praxis.

Yegge betont, dass sich das System noch im Alpha-Stadium befindet und erhebliche Vorkenntnisse zu Coding-Agenten voraussetzt, um mit dem Chaos in der Stadt der Coding-Agenten umgehen zu können. Zudem benötigt man durch die starke Skalierung schnell ein zweites oder drittes Claude-Max-Abonnement von Anthropic, das je nach Variante 100 oder 200 US-Dollar pro Monat kostet.

Gas Town zählt zu einer ganzen Gruppe an Anwendungen, die von der Community derzeit heiß diskutiert werden und deren Ziel es ist, Coding-Agenten zu koordinieren. Zu diesen Orchestratoren gehören zum Beispiel Ralph, Loom oder AutoClaude. Yegge hat das Framework am 1. Januar 2026 veröffentlicht, nach nur siebzehn Tagen Entwicklungszeit. Allerdings steckt im Konzept die Erfahrung von über einem Jahr an Experimenten. Er hat es mithilfe von KI-Agenten in Go geschrieben.

Vom Chaos zur Ordnung

Yegge geht von dem Gedanken aus, dass es schon immer die Aufgabe von Ingenieuren gewesen ist, komplexes Chaos in beherrschbare Strukturen zu verwandeln. Das Tool geht dabei einen Failure Mode nach dem anderen mit unterschiedlichen Konzepten an. Der Autor spricht von nichtdeterministischer Idempotenz, zwei Begriffen, die sich auf den ersten Blick ausschließen, aber durch die Kontrollstrukturen des Frameworks zusammenfinden. Die parallele Arbeit von drei bis fünf Coding- und anderen KI-Agenten kann zu chaotischen Systemzuständen führen. Was passiert beispielsweise, wenn mehrere Agenten an gleichen oder ähnlichen Aufgaben arbeiten? Wer kümmert sich um Merge-Konflikte? Wie lässt sich doppelte Arbeit verhindern? Gas Town bedient sich unterschiedlichster Konzepte, um Ordnung in das Chaos zu bringen (siehe folgende Abbildung).

Die Gas-Town-Architektur mit Control Plane (Mayor, Deacon) und Data Plane (Polecats, Rigs, Refinery, Witness). Der Task-Management-Agent Beads verwaltet alle Tasks, Convoys bündeln Aufgaben für die Arbeitsagenten.

Ein Arbeitstag des Bürgermeisters in Gas Town

Ein typischer Tag in der Stadt Gas Town beginnt damit, dass der menschliche Entwickler (Overseer) gemeinsam mit dem Hauptagenten, dem Bürgermeister (Mayor), die Aufgaben für den Tag in natürlicher Sprache festlegt. Der Bürgermeister zerlegt diese Aufgaben in kleinere Teilaufgaben und speichert sie im Task-Manager (Beads). Sobald die Vorbereitungen fertig sind, bündelt er Aufgaben in einem Arbeitsauftrag, im Convoy, und schickt sie in eines der Repositories, Rigs. Wenn Gas Town Zugriff auf eine gültige GitHub-Authentifizierung hat, kann der Bürgermeister Repositories einfach klonen und für die Verwendung mit Gas Town initialisieren.

Das Aufteilen der Aufgaben begegnet dem Problem der nachlassenden Qualität der Antworten von Coding-Agenten, je weiter sich ihr Kontextfenster füllt. Bei den Claude-LLMs sind das aktuell 200.000 Token. Bei Erreichen des Limits komprimiert der Coding-Agent die Dialoge, um Platz zu schaffen. In der Praxis führt schon ein zu sechzig Prozent gefülltes Kontextfenster zu einer merklichen Reduktion der Ausgabenqualität.

Im Rig werden Arbeiter-Agenten (Polecats) aktiv, die mit der Abarbeitung von Aufgaben beginnen. Je mehr Aufgaben anliegen, desto mehr Polecats treten in Aktion. Sie schaffen sich mit Git-Worktrees ihre eigene Arbeitsumgebung und kümmern sich eigenständig um die Umsetzung.

Über Mailboxes und Handoffs können sie miteinander kommunizieren. Das Mailbox-System ist von Erlang inspiriert und dient der Kommunikation zwischen langlebigen Agenten, wie dem Bürgermeister und dem Wächter. Handoffs hingegen arbeiten synchron und dienen der Übergabe des Arbeitszustands an eine neue Arbeiter-Instanz, wenn der Kontext über die oben beschriebene kritische Füllmenge hinaus ansteigt.

Da in Gas Town immer mal etwas schiefläuft, beschäftigt der Bürgermeister den Wächter (Deacon), der das Gesamtsystem periodisch analysiert, Zombieprozesse aufräumt, festgefahrene Sessions wieder anstößt und die wichtigsten Systemfunktionen am Leben hält. Im Unterschied zum Wächter, der auf Systemebene patrouilliert, überwacht der Aufseher (Witness) innerhalb eines Rigs einzelne Agenten. Jeden Agenten, den er etwa beim Faulenzen erwischt, ermordet er eiskalt und ersetzt ihn.

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Merge-Konflikte: Die Raffinerie sortiert

Mit mehreren Agenten kommt es zu vielen parallelen Änderungen, doppelter Arbeit und unzähligen Merge-Konflikten. Außerdem berichten mehr und mehr Entwicklerinnen und Entwickler, dass die Freude an ihrem Job abgenommen hat, seit sie nur noch Code von KI-Agenten reviewen.

Um diesen Problemen Herr zu werden, gibt es in Gas Town eine Raffinerie. Sie überprüft alle Arbeitsergebnisse der Agenten und räumt auf. Merge-Konflikte und schlechte Codequalität bekämpft sie mehrheitlich durch Qualitätskriterien, die sich über konfigurierbare Review-Presets und ein projektspezifisches CLAUDE.md anlegen lassen.

Nachdem alle Aufgaben abgeschlossen sind, meldet der Bürgermeister dem Entwickler stolz die erfolgreiche Abarbeitung der Convoy-Aufgabengruppe.

Agenten in Gas Town stellen austauschbare Instanzen dar, vergleichbar mit dem Konzept von Cattle statt Pets bei der Orchestrierung der Infrastruktur mit virtuellen Maschinen oder Containern, etwa mit Kubernetes. Auch darüber hinaus hat das Framework viel mit Kubernetes gemeinsam: Es gibt eine Control Plane (Bürgermeister und Wächter), die eine Data Plane (die Polecats und Aufseher) managen. Dabei sind die Arbeiter-Agenten (Polecats) austauschbar: Wenn sie den Dienst niederlegen oder stecken bleiben, werden sie durch eine neue Instanz ersetzt, ohne dass der Kontext aus der letzten Session verloren geht.

Sweeps: Garbage Collection für technische Schulden

Wenn Entwicklerinnen und Entwickler blind mit Agenten Code produzieren, akkumulieren sich auf Dauer die technischen Schulden. Die tauchen auch als Fehlannahmen (Heresies) im inneren Monolog der Agenten auf, und menschliche Entwickler können sie darüber aufspüren und nachvollziehen. Grund für die Fehler ist oft das eingeschränkte Kontextfenster, aufgrund dessen Agenten aus dem Blick verlieren, was in der letzten Session vorgefallen ist. Früher gewählte Ansätze geraten in Vergessenheit und Agenten wählen mitunter fremde Designmethoden, die die Architekturkonsistenz verletzen. In einer größeren Codebasis können beispielsweise drei bis vier unterschiedliche Logging Libraries auftauchen.

Um dem zu begegnen, erfordert es sorgfältige Reviews durch Menschen, was wiederum am Produktivitätsgewinn durch die multiplen Agenten nagt. Gas Town wählt eine andere Strategie, die auf Stichproben basiert, den Sweeps: systematische Korrekturwellen, die Architektur-Drift und schlechte Praktiken eindämmen, ohne dass Entwickler alle Fehlannahmen bedenken oder alle Codezeilen einzeln analysieren müssen. Ein sechzigminütiger Review-Sweep mündet in konkreten Aufgaben für das Task-Management (Beads), die so in den Kontext der beteiligten Agenten gelangen. Das lenkt künftige Entscheidungen in die Richtung, die die menschlichen Entwickler für richtig halten.

Um einen Sweep zu starten, lassen sich Entwickler vom Bürgermeister über einen persistenten Workspace (~/gas-town/<rig>/crew/<entwickler-name>/rig/) einen Git-Worktree erzeugen und sehen dort die Arbeitsergebnisse eines Convoys wie gewohnt in der IDE oder im Terminal. Anstatt selbst Änderungen vorzunehmen, beauftragen sie den Bürgermeister mit der Erstellung von Korrekturaufgaben. Diese ändern das Verhalten der Agenten und führen zu einer weiteren Erhöhung der Codequalität. Nach und nach steigert sich so das Vertrauen in die Agentenschar und der Aufwand für Sweeps reduziert sich. Sweeps stellen eine Art Garbage Collection für technische Schulden dar. Zusätzlich sollten Developer aber nicht auf die gängigen Kontrollmethoden wie Rule-Dateien (AGENT.md oder CLAUDE.md) und statische Quality Gates wie Fitness Functions oder statische Codeanalyse verzichten.

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AI Slop verstopft Open Source: GitHub kündigt Maßnahmen an

2026-02-20T12:55:00.000Z

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Immer mehr Open-Source-Projekte leiden unter der Flut oft wertloser KI-Beiträge über GitHub. Der Betreiber hat nun erste Maßnahmen dagegen angekündigt.

(Bild: photoschmidt/ Shutterstock.com)

13:55 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

Developer

Von

Wolf Hosbach

GitHub hat erste Schritte angekündigt, um das Problem der schmuddeligen KI-Beiträge für Open-Source-Projekte anzugehen. Immer mehr Maintainer beklagen sich über derartige Pull Requests (PRs), deren Autorinnen und Autoren „möglicherweise nicht vollständig verstehen, was sie beitragen“ (Brecht Van Lommel, Blender). Das zu Microsoft gehörende GitHub steht als KI-Treiber im Zentrum der Kritik, hat nun aber eine Reihe von Maßnahmen in Planung.

Im Blogeintrag erkennt GitHub das Problem an: „Als Heimat von Open Source haben wir die Verantwortung, euch bei dem zu helfen, was auf euch zukommt.“ Als erste Maßnahme kündigt GitHub an, dass Maintainer PRs künftig einfach löschen können. Das gibt ihnen die Möglichkeit, schon anhand einer schnellen Prüfung AI Slop kurzerhand auszusortieren, um die Übersichtlichkeit des Repos zu erhalten. Das war auch eine der Hauptforderungen vieler überlasteter Projektverantwortlicher.

Weitere Funktionen, die GitHub derzeit erwägt, sind an Bedingungen geknüpfte PRs oder Triage-Tools, die PRs aussortieren, die Erfordernisse nicht erfüllen, die die Maintainer beispielsweise in einer Datei CONTRIBUTING.md manifestieren.

Vorangegangen war ein Aufruf von GitHub in der Community, in dem der Anbieter um Feedback bittet. Hier kündigt GitHub noch an, dass Maintainer PRs auf bestimmte Gruppen von Kontributoren oder für Mirrors einschränken können sollen.

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Missmut in der Community steigt

In den vergangenen Wochen hatte die Kritik zugenommen: Gentoo Linux ist auf dem Weg, von GitHub zu Codeberg zu wechseln, und Curl stoppte das Bug-Bounty-Programm auf Hacker One aus ähnlichen Gründen. Zuletzt hatten sich Rémi Verschelde, Maintainer der Spiele-Engine Godot, und Brecht Van Lommel, Softwarearchitekt bei Blender, kritisch zu Wort gemeldet. Verschelde schreibt auf Bluesky: „Offen gesagt werden AI-Slop-PRs für die Godot-Maintainer immer anstrengender und demoralisierender.“ Gleichzeitig ruft er dazu auf, Godot besser finanziell zu unterstützen, um mehr Maintainer bezahlen zu können: Das „ist die einzige praktikable Lösung, die ich mir vorstellen kann.“

Weitere Vorschläge in den Kommentaren zu seinem Posting sind ein Authentifizierungssystem für Kontributoren oder ein Vorrang für erfahrene Entwickler mit ausreichend historischen GitHub-Beiträgen. Das hält auch Verschelde für möglich: „Ich möchte die Zugangsbarriere nicht erhöhen, aber wir haben vielleicht keine andere Wahl.“ An GitHub möchte er festhalten, aufgrund der guten Vernetzung der Projekte und nicht zuletzt wegen der kostenlosen CI.

Kritik an GitHub zielt in erster Linie auf die KI-treibende Politik von Microsoft, in deren Zentrum der Copilot steht. Alex McLean, Maintainer des Musik-Projekts Strudel, berichtet etwa: „Bei uns gab es keine KI-Bot-PRs mehr, seit wir von Microsoft GitHub zu Codeberg umgezogen sind. Ich vermute, dort gibt es keine Anreize dafür.“ Ein anderer Kommentator bezweifelt, dass GitHub ernsthafte Maßnahmen ergreifen will: „Das werden sie nicht. GitHub untersteht Microsofts KI-Team. Jedes neue Update auf der GitHub-Homepage hat einen KI-Bezug.“ Hier wird sich Microsoft beweisen müssen, um eine weitere Abwanderung einzudämmen.

Brecht Van Lommel schreibt im Blender-Blog neben seinem eingangs genannten Zitat: Für Maintainer ist es sinnvoll, neue Entwickler in das Projekt einzuweisen, um dieses voranzubringen, „auch wenn es für den Reviewer schneller gewesen wäre, die Änderungen selbst vorzunehmen (mit oder ohne KI). Daher sollten Reviewer wissen, ob sie mit einem Menschen zusammenarbeiten, damit sie entscheiden können, ob sich der Aufwand lohnt.“

(who)

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Neu in .NET 10.0 [11]: Vereinfachungen bei Lambda-Ausdrücken in C# 14.0

2026-02-20T09:21:00.000Z

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In C# 14.0 lassen sich Parameter-Modifizierer in Lambda-Ausdrücken verwenden, ohne dabei den Datentyp benennen zu müssen.

(Bild: Pincasso/Shutterstock)

10:21 Uhr

Lesezeit: 1 Min.

Developer

Von

Dr. Holger Schwichtenberg

In Lambda-Ausdrücken kann man in C# 14.0 jetzt Parameter-Modifizierer wie scoped, ref, in, out und ref readonly verwenden, ohne dabei den Datentyp benennen zu müssen.

Dr. Holger Schwichtenberg ist technischer Leiter des Expertennetzwerks www.IT-Visions.de, das mit 53 renommierten Experten zahlreiche mittlere und große Unternehmen durch Beratungen und Schulungen sowie bei der Softwareentwicklung unterstützt. Durch seine Auftritte auf zahlreichen nationalen und internationalen Fachkonferenzen sowie mehr als 90 Fachbücher und mehr als 1500 Fachartikel gehört Holger Schwichtenberg zu den bekanntesten Experten für .NET und Webtechniken in Deutschland.

Ein Beispiel: Für den Delegate

delegate bool Extract<T>(string text, out T result);

musste man vor C# 14.0 Folgendes schreiben:

Extract<int> ExtractOld = (string text, out int result) 
  => Int32.TryParse(text, out result);

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Ab C# 14.0 können Entwicklerinnen und Entwickler im Lambda-Ausdruck die Nennung der Datentypen string und int weglassen, weil diese Datentypen aus dem Kontext bereits klar sind:

Extract<int> ExtractNew = (text, out result) 
  => Int32.TryParse(text, out result);

Das geht allerdings nicht, wenn ein variadischer Parameter mit params zum Einsatz kommt:

Add<int> AddOld = (out int result, params List<int> data) 
  => { result = data.Sum(); return true; };

Nicht möglich ist also folgende Verkürzung:

Add<int> AddNew = (out result, params data) 
  => { result = data.Sum(); return true; };

(rme)

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Kyverno 1.17 wird einige APIs zugunsten von CEL-Policies entfernen

2026-02-20T08:15:00.000Z

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Die Kubernetes-Policy-Engine Kyverno beendet die Beta-Phase für CEL-basierte Policy-Typen und leitet den Abschied von Legacy-APIs ein.

(Bild: luchschenF / Shutterstock.com)

09:15 Uhr

Lesezeit: 5 Min.

Developer

Von

Matthias Parbel

Kyverno hat sich als Policy-as-Code-Werkzeug für Kubernetes etabliert, mit dem sich Richtlinien direkt als Kubernetes-Ressourcen definieren und durchsetzen lassen – von Validierung über Mutation bis hin zur Image-Verifikation. Das Tool begegnet so der wachsenden Komplexität beim Betrieb von Kubernetes-Clustern, indem es Sicherheits- und Compliance-Regeln als Code abbildet. Mit Version 1.17 vollzieht das CNCF-Projekt laut eigener Ankündigung nun einen strategischen Schnitt: Die in Version 1.16 eingeführte CEL-first-Architektur (Common Expression Language) verlässt den Beta-Status und wird zur stabilen Grundlage.

CEL-Policy-Typen erreichen GA-Status

Die zentrale Neuerung in Kyverno 1.17 ist laut CNCF-Blog die Promotion sämtlicher CEL-basierter Policy-Typen auf die API-Version v1. Damit gelten sie als stabil und produktionsreif. Im Einzelnen betrifft das: ValidatingPolicy, MutatingPolicy, GeneratingPolicy, ImageValidatingPolicy, DeletingPolicy sowie PolicyException – jeweils inklusive ihrer Namespaced-Varianten (etwa NamespacedValidatingPolicy).

Die Common Expression Language ist dieselbe Ausdruckssprache, die der Kubernetes-API-Server selbst für seine nativen ValidatingAdmissionPolicies und MutatingAdmissionPolicies verwendet. Dem Kyverno-Entwicklungsteam zufolge soll der Wechsel zur CEL die Evaluierungsleistung spürbar verbessern und die Einarbeitungszeit für Plattform-Teams senken, da sie sich nur noch mit einer Sprache auseinandersetzen müssen.

Parallel dazu hat das Projekt die verfügbaren CEL-Funktionen erheblich ausgebaut. Neu hinzugekommen sind unter anderem Hash-Funktionen (md5, sha1, sha256), mathematische Rundung (math.round(value, precision)), das Dekodieren von X.509-Zertifikaten (x509.decode(pem)), Zufallsstring-Generierung, JSON- und YAML-Parsing sowie zeitbasierte Funktionen wie time.now() und time.toCron(timestamp), die etwa auch Policies für Wartungsfenster ermöglichen sollen.

Die auf Developer Experience (DX) und Platform Engineering spezialisierte CLC-Konferenz findet vom 11. bis 12. November 2026 in Mannheim statt. Die Organisatoren haben den Call for Proposals gestartet: bis zum 21. April werden Vorschläge für Workshops und Talks gesucht – vor allem Praxisberichte zu Developer Experience, Platform Engineering und Agentic AI.

Weitere Informationen finden sich auf der CLC-Website.

Legacy-APIs werden abgekündigt – Migration empfohlen

Mit dem GA-Status der CEL-Policies geht eine klare Ansage an Bestandsnutzer einher: Laut der Ankündigung markiert Kyverno 1.17 die bisherigen Typen ClusterPolicy und CleanupPolicy offiziell als veraltet (deprecated). Diese JMESPath-basierten APIs bleiben in der aktuellen Version zwar funktionsfähig, sollen aber in einer künftigen Version vollständig entfallen – voraussichtlich noch im laufenden Jahr. Die Entwickler empfehlen ausdrücklich, neue Policies ausschließlich mit den CEL-basierten APIs zu schreiben, um den späteren Migrationsaufwand nicht weiter zu vergrößern.

Für Teams mit umfangreichen bestehenden Policy-Beständen stellt das Projekt einen Migrationsleitfaden bereit, der eine Feld-für-Feld-Zuordnung von Legacy-Konfigurationen zu den neuen Äquivalenten bieten soll. Beispielsweise wird das bisherige validate.pattern auf CEL-Ausdrücke in ValidatingPolicy abgebildet. Wer bislang ClusterPolicy-Regeln für Mutation, Validierung und Generierung in einem einzigen Objekt gebündelt hat, muss diese künftig auf die spezialisierten Typen ValidatingPolicy, MutatingPolicy und GeneratingPolicy aufteilen.

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Multi-Tenancy: Namespaced Mutation und Generation

Bereits in Version 1.16 hatte Kyverno Namespaced-Varianten für Validierung, Cleanup und Image-Verifikation eingeführt. Version 1.17 schließt laut Ankündigung diese Lücke mit NamespacedMutatingPolicy und NamespacedGeneratingPolicy. Namespace-Besitzer können damit eigene Mutations- und Generierungsregeln definieren – etwa um automatisch Sidecar-Container zu injizieren oder Standard-ConfigMaps zu erzeugen –, ohne clusterweite Berechtigungen zu benötigen oder andere Mandanten zu beeinflussen. Damit soll echte Multi-Tenancy auf Policy-Ebene möglich werden.

Supply Chain Security und Observability

Für mehr Sicherheit in der Supply Chain bringt Kyverno 1.17 laut der Ankündigung Unterstützung für Cosign v3, um die Image-Verifikation mit dem sich weiterentwickelnden Sigstore-Ökosystem kompatibel zu halten. Die neuen YAML- und JSON-Parsing-Funktionen in CEL sollen es zudem erleichtern, komplexe Metadaten und Software Bill of Materials (SBOMs) innerhalb von Attestierungen zu prüfen.

Bei der Observability haben die Entwickler an zwei Stellschrauben gedreht: Ein neues Flag --allowedResults ermöglicht es, gezielt nur bestimmte Ergebnisse (etwa ausschließlich fehlgeschlagene Prüfungen) in Reports zu speichern. Das soll den Druck auf etcd in großen Clustern deutlich reduzieren. Darüber hinaus liefert Kyverno 1.17 laut dem Blogbeitrag standardmäßig detailliertere Latenz- und Ausführungsmetriken für CEL-Policies.

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software-architektur.tv: Hyperscaler-Exit mit Lucas Dohmen

2026-02-19T10:32:00.000Z

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Eberhard Wolff und Lucas Dohmen sprechen in dieser Folge darüber, wie sich Anwendungen von einem Hyperscaler in eine andere Cloud verlagern lassen.

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19.02.2026, 11:32 Uhr

Lesezeit: 2 Min.

Developer

Von

Matthias Parbel

Die neue Episode von software-architektur.tv widmet sich einem zentralen Thema des Cloud-Computings: der Migration einer Anwendung von einem Hyperscaler zu einem anderen Cloud-Anbieter. Lucas Dohmen und Eberhard Wolff gehen in ihrem Gespräch der Frage nach, wie ein Hyperscaler-Exit gelingen kann.

Anhand eines konkreten Fallbeispiels aus der Praxis skizziert Lucas Dohmen die Vorgehensweise. Gemeinsam mit dem Team von fejo.dk, einem der meistgenutzten Portale für Ferienhäuser in Dänemark, hat er die Anwendung von Amazon Web Services (AWS) in die Hetzner Cloud umgezogen. Lucas Dohmen detailliert im Verlauf des Gesprächs im Detail, wie sie dabei vorgegangen sind. Er zeigt die Vorteile auf, benennt aber auch die Herausforderungen, die sie lösen mussten, und beschreibt, wie ein solcher Weg typischerweise aussieht.

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Livestream am 20. Februar

Die Ausstrahlung findet am Freitag, 20. Februar 2026, live ab 13 Uhr statt. Die Folge steht im Anschluss als Aufzeichnung bereit. Während des Livestreams können Interessierte Fragen via Twitch-Chat, YouTube-Chat oder anonym über das Formular auf der Videocast-Seite einbringen.

software-architektur.tv ist ein Videocast von Eberhard Wolff, Blogger sowie Podcaster auf iX und bekannter Softwarearchitekt, der als Head of Architecture bei SWAGLab arbeitet. Zum Team gehören außerdem Lisa Maria Schäfer (Socreatory) und Ralf D. Müller (DB Systel). Seit Juni 2020 sind über 250 Folgen entstanden, die unterschiedliche Bereiche der Softwarearchitektur beleuchten – mal mit Gästen, mal Wolff, Schäfer oder Müller solo. Seit mittlerweile mehr als zwei Jahren bindet iX (heise Developer) die über YouTube gestreamten Episoden im Online-Channel ein, sodass Zuschauer dem Videocast aus den Heise Medien heraus folgen können.

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