Brief „Dear friends“ von Andrew Ng in *The Batch* (DeepLearning.AI, Ausgabe 359) über **loop engineering**, angewendet auf die **0-to-1**-Produktentwicklung. Ng stellt seine **3 zentralen Loops** vor — agentic coding loop (~Minuten), developer feedback loop (~Stunden), external feedback loop (~Tage) — verschachtelt nach zunehmender Zeitskala, verbunden über *coding agent → product spec/evals → developer vision → external feedback*. Zentrale These: Menschen behalten einen **context advantage** (statt eines „taste“), der human-in-the-loop unverzichtbar macht; Ingenieure übernehmen eine partielle Rolle im Produktmanagement. Themenfeld: coding agents, Produktentwicklung, agentische Methodik.
LinkedIn-Post von Fred Plais (CEO von Archie, ex-Platform.sh): KI hat Engineers so schnell gemacht, dass sich der **Engpass stromaufwärts verschoben** hat, an eine Stelle, die niemand im Blick hat. Da die Ausführung nicht mehr der langsame Teil ist, ist die Denkzeit verschwunden, die früher "während der Code gebaut wurde" existierte — die richtige Vision muss jetzt in einem Bruchteil der Zeit geformt und die richtigen Entscheidungen getroffen werden. Zwei seltene Profile entstehen: dasjenige, das eine **Vision präzise genug artikulieren kann**, damit ein Agent sie ausführt, ohne zu entgleisen, und dasjenige, das weiß, wie man **Agenten orchestriert** (ihre Fehler antizipiert, sie verkettet, einen Fehler abfängt, bevor er sich fortpflanzt). Für "Code-Output" einzustellen wird obsolet: das ist genau das, was aufgehört hat, selten zu sein. Kernthese: "klar zu denken war schon immer der Job — Geschwindigkeit hat es nur unmöglich gemacht, das vorzutäuschen".