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#MIT license

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KI-Coding-Agenten & Skills Automatisch geprüfte Übersetzung

Lattice — Composable AI skills that teach assistants structured thinking (design-first, context-aware, architecture-guided)

GitHub-Repo `techygarg/lattice`, das ein Framework **komponierbarer Skills** formalisiert, um eine *Engineering-Disziplin* in KI-Coding-Assistenten (Claude Code, Cursor) zu installieren. Markante dreistufige Architektur: **Atoms** (Guardrails zu Einzelprinzipien: Clean Code, DDD, Security, Testqualität, Design-First), **Molecules** (mehrstufige Workflows, die die Atoms kombinieren: Design, Implement, Refactor, Fix, Review), **Refiners** (geführte Interviews, die projektspezifische Standards erzeugen, die das Verhalten der Atoms anpassen). Operative Pipeline `lattice-init` → `design-blueprint` → `code-forge` → `review`, mit `refactor-safely` und `bug-fix` als Ablegern. Drei zentrale Prinzipien: *"Skills over prompts"*, *"Composability over monoliths"*, ***"Living context over static config"*** — der Ordner `.lattice/` wird mit jedem Feature-Zyklus intelligenter. MIT, reines Shell, 18 Stars / 52 Commits, eine Artikelserie auf martinfowler.com, die fünf *Collaboration Patterns* erläutert. Starke Konvergenz mit Vincent *Superpowers* (2026-04-02), Habert *PROJ-AI* (2026-05-05), Wescale *Usine Logicielle Augmentée* (2026-05-03) und — die höchste doktrinäre Konvergenz ohne erklärte Abstammung — **Compound Engineering** von Every (Shipper/Klaassen 2025-12-11): isomorphe Pipelines (lattice-init→design-blueprint→code-forge→review ↔ ce:brainstorm→ce:plan→ce:work→ce:review), lebendige Kontextschicht (`.lattice/` ↔ `docs/plans/+solutions/+brainstorms/`), eine gemeinsame Design-First-Haltung, verpflichtendes Review am Ende. Die *Coding-Agent-Harness*-Doktrin von 2026 konvergiert auf ein stabiles Vokabular, ohne direkte Einflussnahme.

#lattice#techygarg#composable AI skills

techygarg (auteur GitHub, identité réelle non précisée dans le README ; auteur d'une série d'articles publiée sur martinfowler.com).

KI-Coding-Agenten & Skills Automatisch geprüfte Übersetzung

The Batch n°350 — How Coding Agents Accelerate Different Types of Software Work (Andrew Ng) + GLM-5.1, Digit chez Schaeffler, anti-data-center revolt, assistant axis

Das Editorial von Andrew Ng in The Batch #350 stellt eine Beschleunigungshierarchie für Coding-Agenten nach Art der Softwarearbeit auf: Frontend (maximal) > Backend (moderat) > Infrastruktur (gering) > Forschung (minimal). Die Begründung stützt sich auf die implizite Verifizierbarkeit (Beherrschung von TypeScript/JavaScript plus eine autonome Agent-Browser-Testschleife im Frontend) sowie auf die blinden Flecken der LLMs (Grenzfälle / Sicherheit / DB-Migrationen beim Backend, undurchsichtige Netzwerk-Tradeoffs bei der Infrastruktur, irreduzible Hypothesenbildung bei der Forschung). Die Ausgabe wird durch 4 einordnende Nachrichten abgerundet: GLM-5.1 (Z.ai), ein Modell mit 754B/40B aktiven Parametern unter MIT-Lizenz, das autonome Aufgaben von bis zu 8 Stunden Dauer bewältigt (Spitzenreiter bei SWE-Bench Pro mit 58,4 %); Digit (Agility Robotics) bei Schaeffler, der erste industrielle Einsatz von Humanoiden (1,75 m/65 kg, 10–25 $/h gegenüber 20 $/h für einen Menschen); die Anti-Rechenzentren-Revolte (~64 Mrd. $ blockiert zwischen Mai 2024 und März 2025, Moratorium in Maine für Anlagen ab 20 MW, Molotow-Cocktail am Wohnhaus von Sam Altman); sowie die „Assistant Axis" (Christina Lu, MATS / Oxford / Anthropic), die Persona-Drift und Jailbreaks reduziert (Qwen3 32B: 83 %→41 %; Llama 3.3 70B: 65 %→33 %), ohne IFEval/GSM8k/MMLU-Pro/EQ-Bench zu verschlechtern.

#Andrew Ng#The Batch#DeepLearning.AI

Andrew Ng (édito principal — fondateur DeepLearning.AI, Stanford, ex-Google Brain, ex-Baidu) ; rédaction The Batch (DeepLearning.AI) pour les sections actualités