Tim Strehle

Jahr: 2025

  • Golo Roden: Debugger? Nein, danke!

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    Tim Strehle
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    Golo Roden auf heise.de – Softwareentwicklung: Debugger? Nein, danke!: “Systematisches Eingrenzen, logisches Denken, die Fähigkeit, eine Kausalkette nachzuvollziehen – das sind die Fähigkeiten, die zählen. Nur weil jemand keinen Debugger benutzt, ist sie oder er nicht schlecht oder falsch aufgehoben in der Entwicklung. Im Gegenteil: Wer ohne Debugger auskommt, hat oft die bessere Methodik, weil…

  • Bruno API-Client statt Postman

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    Tim Strehle
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    Die AWS-Störung diese Woche war der entscheidende Anstoß, mich endlich von Postman zu verabschieden – plötzlich funktionierten meine lokalen API-Aufrufe gegen lokale Server nicht mehr, weil Postman die Konfiguration in seiner Cloud speichert. Bruno scheint eine exzellente Alternative zu sein: Keine überflüssige Cloud, viel bessere Einbindung in Git-Workflows. Was es alles besser macht, ist sehr…

  • Denis Stetskov: The great software quality collapse

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    Tim Strehle
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    Denis Stetskov – The Great Software Quality Collapse: How We Normalized Catastrophe: “CrowdStrike’s July 19, 2024 incident provides the perfect case study in normalized incompetence. … The root cause? They expected 21 fields but received 20. … This wasn’t sophisticated. This was Computer Science 101 error handling that nobody implemented. And it passed through their entire…

  • Michael Stal: Die stille Epidemie

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    Tim Strehle
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    Michael Stal – Die stille Epidemie: Von großen Sprachmodellen zu digitalen Dealern: „Das Suchtpotenzial von LLMs wirkt über dieselben neurologischen Bahnen, die auch andere Formen der Verhaltenssucht steuern. … Im Gegensatz zum traditionellen Lernen, das mit verzögerter Befriedigung und allmählichem Aufbau von Fähigkeiten verbunden ist, bieten LLM-Interaktionen sofortige Belohnungen, die die natürlichen Lernmechanismen des Gehirns…

  • Echte Teamarbeit ist die Ausnahme

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    Tim Strehle
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    Echte Teamarbeit habe ich – ob im Berufsleben oder in anderen Kontexten – nur selten erlebt. Dass zwei (oder gar mehr) Menschen unbedingt dasselbe Ziel erreichen wollen und intensiv gemeinsam daran arbeiten, ist die absolute Ausnahme. In der Regel arbeitet man in “Teams” einfach nebeneinander her. Wenn sich die Aufgaben innerhalb des Teams stark unterscheiden…

  • Michael Lopp: The Product Engineer

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    Tim Strehle
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    Michael Lopp – The Product Engineer: “They honestly claim this voting structure not because they want all the power; they want to cast the tie-breaking vote when there is gridlock occasionally. And, ya’know, sometimes someone needs to decide, ya’know, just to keep moving things along. Bullshit. They do want the power.” “A Product Engineer: ……

  • Erin McElrath: Metadata in the Age of AI

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    Tim Strehle
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    Erin McElrath – Metadata in the Age of AI: From Creation to Curation: “It’s tempting to treat metadata as a convenience as way to make searching easier. In practice, it’s also a compliance backbone. Rights management, licensing, accessibility (such as descriptive alt text), and brand safety all depend on accurate metadata. A mis-tagged asset isn’t…

  • Menschen ändern sich nicht

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    Tim Strehle
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    Der Satz „Menschen ändern sich nicht“ hilft mir, wenn ich bei jemandem mit einem aus meiner Sicht berechtigten Anliegen überhaupt nicht weiterkomme. So verkürzt stimmt er natürlich nicht, denn selbstverständlich verändern sich Menschen. Aber nicht genau jetzt, nur weil mir ihre Art nicht passt. Es ist aussichtslos, zu erwarten oder gar zu fordern, dass sich die…

  • Paul Melcher: The Lifeblood of a DAM Is Its Connectivity

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    Tim Strehle
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    Paul Melcher – The Lifeblood of a DAM Is Its Connectivity: “DAMs built API-first and designed for composable architectures can quickly adapt to a new CRM, a different PIM, or a refreshed marketing platform. Those that had an API grafted on after the fact turn every change into a minor IT crisis. Even the best…

  • Matteo Vaccari: Partner with the AI, throw away the code

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    Tim Strehle
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    Matteo Vaccari – Partner with the AI, throw away the code: “In real LLM style, it looked plausible, and it mostly worked by accident, but did not really capture the correct algorithm. At this point I understood the problem deeply enough. I rewrote the core algorithm from scratch with my own hands, focusing on clarity…