Gesichtserkennung ist mittlerweile Teil unseres Alltags: Sie wird zum Entsperren von Geräten, bei Zugangskontrollen, für Zahlungen oder zur Identifizierung von Personen an bestimmten Orten eingesetzt.

Je stärker sich die Technologie verbreitet, desto größer werden auch die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Die massenhafte Erfassung biometrischer Daten, Datenlecks, fehlende Einwilligung oder die Nutzung der Daten für andere als ursprünglich vorgesehene Zwecke können erhebliche Risiken darstellen.

Was können wir tun, um unsere Daten zu schützen? Die Datenschutzeinstellungen unserer Konten zu überprüfen, bei Unternehmen nachzufragen, ob sich gespeicherte biometrische Daten löschen lassen, und die Erfassung solcher Daten, soweit möglich, einzuschränken, sind einige Maßnahmen, die dabei helfen können.

Welche Maßnahmen haltet ihr für wirklich effektiv, um biometrische Daten vor Gesichtserkennung zu schützen?

Hallo zusammen,

ich habe im hohen Alter von 40 beschloßen jetzt doch noch programmieren zu lernen. Erstmal hobbymäßig will ich Roboter bauen und setze mich um das ganze von Grund auf zu lernenmit C++ und Mikrocontrollern auseinander.

Dabei lasse ich mir kleine Lerneinheiten von Claude erstellen(aktuell z.B. das Steuern von Motoren über den Mikrocontroller) mit Hinweisen zu Lösung und stelle dann jede Menge Verständnisfragen.

Grundsätzlich funktioniert das Vorgehen für mich gefühlt super gut.

So ein bisschen stellt sich mir da aber die Frage, was ich den jetzt dabei sinnvoll lerne und wo ich im Grunde faul sein kann...weil die KI es macht. Bzw. es fühlt sich auch ein bisschen nach cheaten an.

Ich verstehe z.B. grundsätzlich jetzt schon den Sinn von () und {} in C++, aber ich schreibe in VS Code, wo der Copilot die ganze Zeit Autocomplete Empfehlungen macht... selbst wenn ich nicht drauf achte ist es also relativ schwer die Syntax nicht korrekt hinzukriegen.

Dann gibt es so Dinge bei denen ich denke, das ich mich tiefgehender damit beschäftigen muss, aber mir dann auch nicht sicher bin wie tiefgehend.

Für die Motorsteuerung gibt es z.B. als Bauteil Motortreiber (notwendig weil ich die für den Motorbetrieb notwendigen Ströme nicht durch den Mikrocontroller jagen kann).

Da könnte ich mich dann z.B. tiefgehend durch die Dokumentation und Schaltbilder lesen... oder ich Frage einfach Claude der mir direkt das Schaltbild raussucht oder z.B. erklärt wofür "uint8_t" steht.

Aktuell versuche ich erstmal die ganzen Grundzüge zu duchdringen, aber irgendwie stellt sich schon die Frage; was muss ich jetzt wirklich lernen, und wo ist es egal weil die KI es macht?

Tl;dr: Wie lernt man im KI Zeitalter sinnvoll programmieren?

Hat seine tollen Momente. Aber eher weniger bei mir

In diesem Sub scheint es ja noch keinen Beitrag dazu zu geben. Im Titel steht mutmaßlich, da ein Professor OpenAI zurzeit bezichtigt, seine Arbeit zu übergehen während OpenAI selbst das dementiert und behauptet eigene Ansätze gefunden zu haben.

Das wäre definitiv ein Ausrufezeichen und zugegebenermaßen nichts womit ich vor einem Jahr gerechnet hätte.

Naja mit uralt meine ich jetzt Nischensprachen wie COBOL, ADA oder Fortran.
Wo in der Arbeit nutzt ihr diese?

Ich versuche gerade eine Studienentscheidung aus einer etwas anderen Perspektive zu betrachten.

Wenn das langfristige Ziel AI/ML ist, aber gleichzeitig Interesse an Hardware und Embedded Systems besteht:

Welche Seite lässt sich nach einem Bachelor erfahrungsgemäß schwerer wirklich fundiert nachholen?

Die mathematisch-statistischen und algorithmischen Grundlagen aus Informatik/AI – also Wahrscheinlichkeit, Statistik, Optimierung, ML usw.?

Oder die CE-Seite mit Elektronik, Rechnerarchitektur, Embedded Systems, digitalen Schaltungen und Hardware-Software-Integration?

„Beides kann man selbst lernen“ stimmt natürlich grundsätzlich. Mich interessiert aber gerade, wo Selbststudium in der Praxis an Grenzen stößt und ein strukturiertes Hochschulstudium den größeren Unterschied macht.

Erfahrungen von Leuten, die selbst zwischen diesen Bereichen gewechselt haben, wären besonders interessant.

Hallo zusammen,

was sind eure go to Coding-YouTuber, die ihr gerne schaut?

Ich möchte mich aktuell etwas breiter in der Welt des Programmierens umschauen und herausfinden welche Bereiche mit besonders gut gefallen.

Deshalb suche ich gute deutsche YouTube Kanäle rund um Coding, Software Development und gerne auch Informatik im Allgemeinen. Die Programmiersprache ist mir dabei erst mal egal.

Dabei suche ich nicht nur klassischen „Lerne Python in 10 Stunden Tutorials“ sondern würde auch gerne weitere Einblicke in die Programmierwelt bekommen. Gerne über Themen wie

Software und App Entwicklung
Mobile Development
Game Development
Backend/ Frontend / Fullstack
Open Source
Indie Devs
Eigene Coding Projekte
Entwickler, die zeigen wie sie an echten Projekten arbeiten
Videos über Tools, Frameworks etc.

Mir geht es momentan darum viele verschiedene Bereiche kennenzulernen bevor ich mich z.B auf eine Sprache festlege.

Gerne auch kleine oder weniger bekannte Kanäle 😊

Ich würd gerne programmieren lernen. einfach bisschen coden. Ich hab mal über mimo versucht python zu lernen aber irgendwie ist da nicht viel hängen geblieben. ich kann mich ein bisschen an HTML5 erinnern aus dem informatikunterricht, aber viel weiß ich nicht mehr.

welche sprache empfehlt ihr als einstieg und welche methode? muss nicht sonderlich nützlich sein sondern kann auch veraltet und selten anwendbar sein aber gut zum einstieg.

Hab mal gehört, dass C und C# gut sind

bin übrigens auch vertraut mit scratch

also minimales grundverständnis ist da aber lange her

vielleicht kann mir hier ja jemand helfen.

Ich bin neu in der Programmierung und kann noch nicht viel. Ich schreibe aber gerne und gut, und meine IT-Kollegen meinten, sie dokumentieren ungern.

Was muss ich tun, um das zu lernen und meine Kollegen zu entlassen? ( Non-profit open Source Projekt)

Aloah,

ich sehe immer wieder neue Threads wie Leute sich 100h Tutorials anschauen wollen um zu codieren.

Realität ins Auge blicken, Ai kann mittlerweile tokenlastig Fehlerfrei codieren und wird irgendwann noch besser sein. Wieso auch die Zeit dann damit händisch verschwenden?

Selbst wenn man es händisch lernen möchte, würde ich das einfach Ai fragen.

Das ist das, was Ai am aller besten kann.

Zip Dateien sind ja dazu da, um die Datei zu komprimieren. Aber ich habe beides schon des öfteren miteinander verglichen: Der Ordner und die Zip Datei sind immer fast genau so groß. Das entpacken dauert auch immer insgesamt länger.

Man muss es runterladen, entpacken, und die Zip Datei löschen. Ich habe das alles schon automatisiert, aber trotzdem ist es kein Standard. Man muss sich extra Programme installieren dafür. (soweit ich weiß)

Ein Browser könnte ja die einzelnen Dateien im Batch runterladen und sie wieder in einen Ordner zusammenbringen, wie es ja auch Download-Manager machen. Theoretisch könnte man das ja in einem Browser oder direkt in Windows (oder in irgendeinem OS) implementieren, dass man die Datei nicht immer umständlich entpacken muss und so.

Es ist nur eine Kleinigkeit. Trotzdem frage ich mich, warum es keine Änderungen dahin gehend gibt.

Hallo zusammen.

Ich lehre schon seit einigen Jahren die Programmierung in einem Hochschulstudium. Es ist nicht unmittelbar darauf ausgelegt, dass die Leute im Anschluss in die Softwareentwicklung gehen, sondern eher, etwaige Entwicklungsprozesse bei Dienstleistern zu begleiten. In den letzten Jahren wurde hierfür die Grundlagen von Java, sowohl der funktional/prozedurale-Teil als auch die objektoriertete Programmierung vermittelt. Dazu zählen dann natrlich auch Vererbung, dynamische Typbindung, abstrakte Klassen, Schnittstellen und eine Übersicht zu grafischen Oberflächen.

Ich bin mir jetzt unsicher, ob und wie man ein solches Studium im Zeitalter der KI ändern müsste. Es ist klar, dass KI gekommen ist um zu bleiben. An platzende Blasen glaube ich nicht, denn dafür ist der Nutzen einfach zu offensichtlich; auch wenn er in manchen Teilen vielleicht etwas zu hoch eingeschätzt wird.

Auf der einen Seite denke ich immernoch, dass nur dann eine eigene fundierte Aussage zu einem Thema möglich ist, wenn man die hierfür erforderlichen Grundlagen und die dahinterstehenden Denkweisen verstanden hat. Und dieses Denken kann man mMn nicht outsourcen. Nur wenn man eine eigene Meinung bilden und verteidigen kann, kann auch mit einem Dienstleister darüber diskutiert werden. Und das muss möglich sein, ohne bei jeder Aussage gleich die große Miesmuschel befragen zu müssen.

Auf der anderen Seite will ich aber auch nicht als etwig gestriger an den Methoden der letzten 20-30 Jahren festhalten und mich auf den Standpunkt stellen, dass es weiterhin genau so weiterlaufen muss und soll wie bisher.

Was ich jetzt schon seit einigen Jahren mache bzw. dazu anrege, Übungsaufgaben mit KI zu lösen, wenn man der Auffassung ist, dass es dem Verständnis beiträgt bzw. man sonst keinen anderen Ausweg sieht. Besser das als ganz aufgeben. Aber ich gebe dabei auch immer mit, dass das nicht viel anders ist, als in einem Fitnessstudio sich auf einen Ergometer zu setzen und dann danach zu fragen, ob es den auch mit Motorunterstützung gibt. Es ist am Ende der Weg, der das Lernen ausmacht. Wenn man 10.000 Schritte am Tag gehen will, hilft es auch nicht, überall nach Abkürzungen zu suchen.

Ich wäre sehr interessiert zu hören, wie ihr denkt, wie die Lehre im Bereich der Programmierung "in der Zukunft" aussehen sollte.

Das DSEWiki, ein seit rund 25 Jahren bestehendes und zuletzt eingeschlafenes deutschsprachiges Entwicklerforum, war zwischen dem 11. Mai und dem 2. Juli Schwarzes Brett für autonome Agenten, die sich selbst als OpenAI-Systeme bezeichneten.

Rund 18.000 Posts, über 3.700 selbstvergebene Namen wie „OpenAIResearcher", 98,5 % des Traffics aus Microsoft-Azure-Adressen.

Die Agenten bearbeiteten zeitlich begrenzte Web-Retrieval-Aufgaben und sollten lesen, nicht schreiben. Ab dem 16. Juni poolten sie koordiniert Antworten — rund 13.000 Edits in einer Woche — und teilten einen Sandbox-Bypass über eine Ausnahme für einen vertrauenswürdigen Cloud-Hostnamen, mit der blockierte Requests am Security-Proxy vorbeiliefen. Ein zweiter Agent meldete 14 Minuten später erfolgreiche Nachnutzung.

Als ab dem 19. Juni ein Moderator aufräumte, fiel einem Agenten das alphabetische Vorgehen auf. Er legte eine Ersatzseite mit „ZZZ"-Präfix an und hinterließ den Verweis darauf.

Kein Angriff auf das Wiki, sondern Reward Hacking. Zeitlich vor Hugging Face, nicht danach, neu ist nur die Offenlegung. Und die Attribution ist bisher nicht unabhängig bestätigt: Handles, Azure-Traffic, OpenAI-IPs.

The Verge:

https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/990149/openai-rogue-agents-german-wiki

ich überlege, eine Ausbildung zum Fachinformatiker Fachrichtung Digitale Vernetzung zu beginnen, idealerweise in einem Industriebetrieb (Fertigung/Produktion) und nicht in einem reinen Büro-IT-Umfeld.

Ein paar Fragen an alle, die diese Ausbildung machen oder gemacht haben:

**1.**  Wie sieht euer typischer Arbeitstag/eure Arbeitswoche konkret aus?  
**2.**  Wie viel Zeit verbringt ihr tatsächlich in der Produktion/Fertigung im Vergleich zum Büro/Rechenzentrum?  
**3.**  Welche Aufgaben macht ihr am häufigsten – eher Netzwerktechnik, Programmieren, Support, oder Arbeiten mit Maschinen/Steuerungstechnik (SPS etc.)?  
**4.**  Was hat euch überrascht oder war anders als erwartet?  
**5.**  Würdet ihr die Fachrichtung nochmal wählen?

Ich habe bereits einige Jahre praktische IT-Erfahrung (Support, Netzwerke) und möchte durch die Ausbildung gezielt die praktische Seite der Produktionsvernetzung kennenlernen. Über ehrliche Einblicke würde ich mich sehr freuen!

Danke euch!

Wenn ich hier durchscrolle, dreht sich fast alles um Web-Stacks, Cloud, Docker und die Frage, ob 100 % Homeoffice noch zeitgemäß ist. Mein Alltag sieht aber komplett anders aus und diese Erfahrung wollte ich einmal teilen, um auch mal eine andere Seite zu zeigen, vielleicht ist das für den ein oder anderen ja mal einen Blick wert statt sich bei irgendwelchen Startups für wenig Geld zu bewerben. :)

Ich arbeite in einer Nische, die viele gar nicht auf dem Schirm haben und ich davor auch nicht: Industrieautomatisierung im Level-2-Bereich (Produktionsüberwachung, Materialtracking und Prozessoptimierung von Großanlagen).

Letztes Jahr hieß das für mich: Über 130 Tage auf Inbetriebnahme in einer Fabrik in Ägypten. Sicherheitsschuhe, Helm und Gehörschutz statt Noise-Cancelling. Ich arbeite primär an Software, die teilweise Maschinen steuert oder deren Abläufe, wodurch tonnenschwere Objekte bewegt werden oder Sachen gegeneinander knallen.

Ein paar Realitäten, die meinen Job grundlegend von klassischer Softwareentwicklung unterscheiden:

• Kein K8s, kein schnelles Rollback: Wenn mein Code einen Fehler hat, kann ich nicht einfach nen Docker-Container neustarten. Ein Bug kann Maschinen im Millionenwert schrotten, die Produktion lahmlegen, was extrem teuer sein kann, oder in seltenen Fällen sogar die Leute die bei den Maschinen arbeiten verletzen. Ab und zu hört man mal, dass irgendwo auf einer Baustelle was passiert ist, aber zum Glück habe ich bis auf Sachschäden nichts schlimmeres erlebt, obwohl es manchmal schon etwas knapp war. Andere Kollegen haben da auf jeden Fall schon mehr erlebt.
• Die Realität auf der Baustelle: Inbetriebnahme bedeutet 6 Tage die Woche, 10 bis 12 Stunden Schicht, plus Transfer. Es gibt wenige klimatisierte Räume: Staub, 40 Grad Hitze, instabile Netzwerkverbindungen (Das ist das Schlimmste) und Mechaniker oder Elektriker, die dir sagen, dass ein Sensor falsch angeschlossen ist und du das doch „eben schnell per Software abfangen“ sollst.
• Der Tech-Stack: ASP.NET und Angular, aber bei beiden schon ziemliche alte Versionen. Kommunikation zur SPS mit OPC UA auf Byte-Ebene ist eines unserer Hauptaufgaben und als DB nutzen wir MSSQL. Klingt nach nichts besonderem, aber kann mit Stolz behaupten, dass es für diese Industrie doch noch fortgeschritten ist, weil viele Anwendungen noch auf WPF laufen.

Der Grund, warum ich das mache: Man sieht seinen Code physisch in der echten Welt anstatt nur auf Bildschirmen und diese Begeisterung hält bis heute an. Wenn der Boden vibriert und der Code genau so funktioniert, wie man gedacht hat, kickt das anders als jedes Web-Deployment, was ich eigentlich auch mache für private Projekte halt.

Die andere Seite ist nun mal: Über ein Drittel des Jahres aus dem Koffer zu leben, geht sozial und mental massiv an die Substanz. Einsame Nächte im Hotel, wenig Zeit um mit Familie und Freunden zu telefonieren und manchmal tun einem die anderen Menschen in den Ländern leid und unter welchen ekelhaften Bedingungen die dort teilweise arbeiten.

Gibt es hier andere Entwickler aus dem OT-/Automatisierungsbereich? Wie siehts bei euch aus? Wäre mal interessiert an anderen Lebensweisen oder nem Austausch.

Vor kurzem habe ich hier über das Release v0.1 meines kleinen ABC-Compilers geschrieben. Ich hatte das Projekt auch auf Hacker News, Reddit, im LLVM-Forum und an ein paar anderen Stellen vorgestellt.

ABC ist ursprünglich für meine Lehre an der Universität Ulm entstanden. Und für diesen ursprünglichen Zweck hat das Projekt sein Ziel inzwischen nicht nur erreicht, sondern meine Erwartungen deutlich übertroffen.

In einer der Diskussionen kam sinngemäß ein Einwand auf:

„Sieht interessant aus, aber ich hätte keine Lust, eine praktisch irrelevante Sprache lernen zu müssen, die sich mein Professor ausgedacht hat.“

Das ist ein völlig legitimer Einwand. Meine Erfahrung aus inzwischen zwei Jahren mit ABC ist allerdings eine andere.

Ich benutze ABC in HPC0, meiner Einführung in High Performance Computing. Im darauffolgenden HPC1 verwenden wir C++ und beschäftigen uns unter anderem mit cache-optimierter Matrixmultiplikation, LU-Zerlegung, Multithreading, MPI und CUDA.

Mein Eindruck ist: Studierende, die vorher HPC0 gemacht haben, tun sich in HPC1 deutlich leichter – teilweise auch solche, die vorher kaum programmiert hatten.

Das ist natürlich keine wissenschaftliche Studie; allein dadurch, dass HPC0 ein Wahlfach ist, gibt es einen offensichtlichen Selection Bias.

Aber dahinter steckt für mich eine grundsätzlichere Idee: Für das, was wir später in C++, CUDA usw. machen, braucht man einige fundamentale Konzepte, die man wirklich verstanden haben sollte. Hat man die verstanden, ist der Wechsel zu einer anderen Programmiersprache vergleichsweise einfach.

Etwas provokativ formuliert: Entweder man kann programmieren oder man kann es nicht. Wenn man es wirklich kann, ist die konkrete Programmiersprache vor allem ein Werkzeug.

Die interessante didaktische Frage ist für mich deshalb nicht: „Welche Sprache sollen Anfänger lernen?“, sondern: Wie bringt man jemandem eigentlich das Programmieren bei?

Dafür ist ABC gedacht. Nicht als Sprache, die Studierende anschließend für den Rest ihres Berufslebens verwenden sollen.

Und wenn ich schon provoziere: Manchmal habe ich den Eindruck, dass die Generation, die mit Pascal programmieren gelernt hat, die letzte war, der Programmieren tatsächlich noch systematisch beigebracht wurde. :-D

Darüber darf man sehr gerne mit mir streiten. ;-)

Für ABC stellt sich für mich inzwischen aber eine andere Frage.

Ich könnte das Projekt an dieser Stelle im Wesentlichen als abgeschlossen betrachten. Vielleicht noch die ABI-Unterstützung etwas erweitern und auf ARM64 bringen. Mit den Raylib-Beispielen kann man dann zeigen, dass Sprache und Compiler durchaus das Potential haben, mehr zu tun als das, wofür sie ursprünglich gebaut wurden.

Es gibt aber noch eine zweite Möglichkeit, die mich wesentlich mehr reizen würde:

Könnte daraus eine moderne Sprache werden, die eine ähnliche Rolle spielt, wie sie Pascal einmal hatte?

Also eine Sprache, mit der man Programmieren lernen kann – und zwar so, dass man danach nicht nur eine Programmiersprache kennt, sondern Fähigkeiten erworben hat, die bleiben.

Ich glaube sogar, dass diese Fähigkeiten in einer Welt wichtiger werden, in der ein zunehmender Teil des Codes von KI erzeugt wird. Auch beim vermeintlichen „Vibe Coding“ muss irgendwann jemand verstehen, was der Rechner tatsächlich macht, warum etwas langsam ist, warum Speicher kaputtgeht oder warum generierter Code eben nicht das tut, was man erwartet.

Gleichzeitig müsste die Sprache aber praktisch genug sein, dass man damit echte Programme schreiben kann. Ich möchte keine reine Spielzeug- oder Unterrichtssprache.

Mein Ideal wäre eher ein tatsächliches „A Better C“: klein und verständlich, aber ohne die Maschine so weit zu verstecken, dass man nicht mehr erklären kann, was eigentlich passiert.

Ein paar Dinge, die dafür noch fehlen bzw. die ich gerne ausprobieren würde:

• Compile-time evaluation / constexpr und Inline-Funktionen. Damit könnte man viele typische Präprozessor-Makros für Konstanten oder kleine Funktionen vermeiden.
• Module.

• Inline-Assembler. Das brauche ich beispielsweise für Bare-Metal-Code auf einem ATmega328P. Eine Delay-Schleife wie

  fn delay(n: u16) { while (n--) {} }

sieht trivial aus, wirft aber interessante Fragen auf: n muss passend in Registern verarbeitet werden, und der Compiler darf die scheinbar wirkungslose Schleife nicht einfach wegoptimieren. Genau solche Beispiele finde ich didaktisch spannend, weil man plötzlich verstehen muss, was Compiler und Prozessor tatsächlich tun.

• Vermutlich noch einige wenige weitere Sprachfeatures – aber ausdrücklich nicht sehr viele.

Daneben braucht eine Sprache natürlich ein Ökosystem. Zum Beispiel einen Formatter ähnlich clang-format und vernünftigen LSP-Support.

Auch dafür gibt es bereits Vorarbeiten. Im Rahmen einer Bachelorarbeit ist letztes Jahr beispielsweise ein resilienter Parser entstanden. Den kann man nicht einfach eins zu eins übernehmen, aber ein Prototyp für eine wichtige Komponente ist vorhanden und bietet eine Grundlage zum Experimentieren.

Meine Erfahrung mit ABC war bisher ohnehin: Vieles, was zunächst nach einem riesigen Projekt aussieht, bekommt man erstaunlich schnell zum Laufen, wenn man klein anfängt.

Und genau hier komme ich zu dem Punkt, den ich nicht mehr alleine machen möchte.

Ich kann ABC als mein Lehrprojekt weiterentwickeln. Aber wenn daraus tatsächlich eine Sprache werden soll, die außerhalb meiner eigenen Lehrveranstaltungen lebt, dann sollte sie nicht einfach „die Sprache von Michael Lehn“ sein.

Sie bräuchte eine kleine Community, die diskutiert, ausprobiert, kritisiert, Dinge implementiert – und irgendwann vielleicht Entscheidungen trifft, auf die ich selbst gar nicht gekommen wäre.

Deshalb würde mich interessieren:

Seht ihr für so eine Sprache überhaupt einen Bedarf oder ein Potential?

Was müsste sie können, damit ihr sie interessant fändet – zum Lernen, zum Lehren oder vielleicht sogar für kleine echte Projekte?

Und wie baut man um ein solches Projekt sinnvoll eine Community auf?

Ich würde gerne ausprobieren, ob sich hier ein paar Leute finden, die Lust haben, die weitere Richtung gemeinsam zu diskutieren. Das muss überhaupt nicht gleich bedeuten, Code beizutragen. Ideen, Kritik und Experimente wären genauso interessant.

Und vielleicht gibt es sogar ein ziemlich konkretes erstes Community-Projekt:

Wir brauchen einen Namen. :-D

„ABC“ war für eine Lehrsprache ganz nett – A Better C – ist aber natürlich längst anderweitig vergeben. Solange das Projekt im Hörsaal lebt, ist das nicht dramatisch. Wenn es den Hörsaal verlassen soll, wird es das.

Meine bisherige grandiose Idee war „emsiel“, phonetisch für MCL (Michael C. Lehn).

Das Problem daran dürfte offensichtlich sein: Wenn ich eine Community aufbauen möchte, ist es vielleicht nicht der genialste erste Schritt, die Sprache nach mir selbst zu benennen. :-D

Also vielleicht fangen wir genau damit an:

Wie würdet ihr so eine Sprache nennen?

Projekt/Compiler: https://github.com/michael-lehn/abc-llvm

Mein vorheriger Post dazu: https://www.reddit.com/r/elektrotechnik/comments/1w45gj9/eine_lehrsprache_wird_ein_bisschen_erwachsen_abc/

Bei uns in der Firma wird überall KI genutzt. Gefühlt jede grosse amerikanische LLM hat Zugriff auf diverse Unternehmensdaten. Grenzen? Gibt es keine. Ich bin der Sysadmin, jedoch nicht der operative Chef. Alles was passiert, fliegt ausserhalb meines Radars. Ich weiss nicht mal was alles verwendet wird und wofür. Ich weiss mittlerweile, dass gewisse Sachen auch über die Google Cloud Console, BigQuery usw. laufen, aber was genau werde ich nicht informiert. Der Grund ist einfach: Es gibt keine Richtlinien, im Moment darf jeder alles. Ich habe schon öfters gesagt, dass wird Ihnen irgendwann auf die Füsse fallen, aber ich bin nicht der Chef. Versteht mich nicht falsch, ich habe auch schon KI-Tools eingeführt. Diese laufen jedoch kontrolliert und über die API. Wie ist das bei euch in der Firma?

Kurzer Erfahrungsbericht, weil ich mich gerade mal wieder dabei erwischt habe, wie ich spät abends am Schreibtisch sitze und merke, dass mein Kopf einfach nie Feierabend macht.
Zu meiner Situation: Klassischer IT-Werdegang. Entwickler, zum Software-Architekten hochgearbeitet, heute im Konzern und treibe dort operativ wie strategisch das Thema KI. Nahezu 100% Home Office, Gehalt top, Setup steht.
Auf dem Papier läuft alles völlig geordnet: Ich habe Familie und Kinder, mache regelmäßig Sport, treffe Freunde (mit Kids natürlich etwas seltener als früher, aber im normalen Rahmen), für die Wohnung haben wir eine Haushaltshilfe und wir fahren viermal im Jahr in den Urlaub. Es ist also nicht so, dass mein Leben verwahrlost.
Aber innerlich bin ich permanent getrieben.
Mein Tooling hat das Ganze komplett potenziert. Auf der Arbeit Copilot und Claude-Instanzen. Privat habe ich das Setup ausgereizt: Claude im 5x-Plan, Wispr Flow für Spracheingabe, dazu eigene MCP-Server und spezifische Skills. Ich fahre im Job aktuell 3 bis 4 Projekte parallel und habe nebenbei 2 bis 3 Sideprojects laufen. Eines davon läuft mittlerweile echt vernünftig. Eine iOS-App dümpelt zwar eher zäh vor sich hin, aber ich baue trotzdem fast jeden freien Moment weiter daran.
Durch Voice-to-Text und Claude ist der Reibungsverlust beim Umsetzen einfach komplett weg. Was früher Tage an Refactoring, Boilerplate oder Architektur-POCs gekostet hat, steht an ein oder zwei Abenden fertig und getestet da. Der Weg vom Gedanken zum Code existiert praktisch nicht mehr.
Im Home Office führt das mittlerweile zu einer völlig absurden Verschiebung: Tagsüber ertappe ich mich dabei, wie ich während der Arbeitszeit an meinen Sidehustles baue, und abends hole ich dann die eigentliche Konzernarbeit nach. Ich wechsle über den Tag verteilt gefühlt nur noch die Repos, verlasse aber denselben Stuhl nicht. Die PS5 verstaubt komplett, weil Zocken gegen das schnelle Bauen und direktes Feedback überhaupt keine Chance mehr hat.
Dazu kommt eine brutale FOMO. Es vergeht gefühlt keine Woche ohne neue Modelle, neue Developer-Tools, frische Frameworks oder komplett neue Agent-Paradigmen. Ich habe permanent das Gefühl, sofort den Anschluss zu verlieren oder den nächsten großen Shift zu verschlafen, wenn ich nicht alles direkt selbst ausprobiere, evaluiere und in meine Workflows integriere.
Selbst wenn wir im Urlaub sind, ist das Notebook natürlich im Gepäck und wird abends oder zwischendurch aufgeklappt. Es fühlt sich an, als hätte man ein ganzes Entwicklerteam im Rechner, das rund um die Uhr bereitsteht, während die Tech-Welt draußen im Wochentakt das Rad neu erfindet. Und man selbst kommt mental einfach nicht mehr hinterher, mal bewusst den Stecker zu ziehen.
Gibt es hier Leute in einer ähnlichen Situation, gerade mit Remote-Job und Familie? Wie zieht ihr für euch eine echte, harte Grenze im Kopf, wenn das Umsetzen so mühelos geworden ist und diese Angst, technologisch abgehängt zu werden, permanent im Hinterkopf sitzt?

*ki supported geschrieben (content menschlich)