Aktuelles aus dem Blog

Technische Guideswagtaildjango-cms

Wagtail oder Django CMS? Der ehrliche Vergleich für Python-Projekte

Zwei ausgereifte CMS auf Django-Basis mit sehr unterschiedlicher Philosophie: strukturierte Inhalte gegen freie Bausteine. Redaktionsalltag, Mehrsprachigkeit, Headless-Betrieb, Migrationsaufwand — und wann keines von beiden die richtige Wahl ist.

Leitfädenlegacysoftware-modernisierung

Legacy-Software modernisieren statt ersetzen: Warum der große Neubau fast immer scheitert

Der komplette Neubau ist die teuerste und riskanteste Option — und trotzdem die erste, die vorgeschlagen wird. Wie schrittweise Modernisierung funktioniert, wann ein Neubau doch richtig ist und wie man Altsysteme bewertet, bevor man entscheidet.

Leitfädenkundenportalself-service

Kundenportal entwickeln: Was hineingehört, was es kostet und warum die meisten kaum genutzt werden

Kaufen oder bauen, welche Funktionen in die erste Ausbaustufe gehören, wie Anmeldung und Berechtigungen sauber gelöst werden, realistische Budgets — und der häufigste Grund, warum Kundenportale nach dem Launch leer bleiben.

Leitfädenlastenheftpflichtenheft

Lastenheft für Softwareprojekte: Was wirklich hineingehört — und was Zeitverschwendung ist

Der Unterschied zwischen Lastenheft und Pflichtenheft, was eine Agentur tatsächlich braucht, um seriös kalkulieren zu können, eine Gliederung zum Abarbeiten — und warum ein 80-seitiges Dokument euer Projekt oft teurer macht statt sicherer.

Technische Guidesclaude-codeai-coding-agent

Claude Code in der Praxis: Was der Terminal-Agent wirklich kann — und wo er scheitert

Wir setzen Claude Code seit Monaten produktiv ein. Was der Unterschied zu Copilot und Cursor ist, welche Aufgaben funktionieren, was es kostet, wie man Kontext richtig aufsetzt — und die Grenzen, die in Tutorials selten vorkommen.

Technische Guideslanggraphlangchain

LangGraph in Produktion: Warum Agenten an Zuständen scheitern — und wie man sie baut, die es nicht tun

Ein Agent im Notebook ist eine Schleife. Ein Agent in Produktion ist ein verteiltes System mit Zustand, Wiederanlauf und Kostendeckel. Was LangGraph dafür mitbringt, wo die echten Fallstricke liegen und wann ein Graph die falsche Antwort ist.

Technische Guidesmcpmodel-context-protocol

MCP-Server mit Python bauen: Wie das Model Context Protocol interne Systeme für KI öffnet

Was ein MCP-Server ist, wie das Model Context Protocol das N×M-Integrationsproblem löst und wie man einen produktionsreifen Server in Python baut — inklusive Tools, Transports, Auth und den Sicherheitsfragen, die die meisten Anleitungen auslassen.

18. Juni 2026

GLM-5.2 Max: Das offene China-Modell, das GPT-5.5 beim Coding schlägt — für ein Sechstel der Kosten

GLM-5.2 von Z.ai im Praxis-Check: 1-Mio.-Kontext, MIT-Lizenz, High-/Max-Modi. Benchmarks, Charts, Kosten — und warum offene Gewichte für DSGVO wichtiger sind als jeder Score.

Technische Guidesglm-5-2zhipu-ai

4. Juni 2026

Pi Coding Agent: Der KI-Coding-Agent fürs Terminal, den du dir selbst baust

Pi ist eine minimale, quelloffene Coding-Agent-Harness fürs Terminal: 4 Tools, 15+ KI-Provider, MIT-lizenziert. Was Pi ausmacht und warum die Harness wichtiger wird als das Modell.

Technische Guidespi-coding-agentki-agenten

4. Juni 2026

NVIDIA DGX Spark: Lokale KI-Entwicklung mit Python — lohnt sich der Mini-Supercomputer?

NVIDIA DGX Spark im Praxis-Check: GB10 Grace Blackwell, 128 GB Unified Memory, lokale LLMs mit Python. Was der KI-Mini-Supercomputer für Mittelstand und DSGVO bedeutet.

Technische Guidesnvidia-dgx-sparklokale-ki

20. Mai 2026

Content Management System Berlin: Warum 90 % der Unternehmen das falsche CMS nutzen

107 Impressions, Position 12, Intent: INFO, Score: 896

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27. April 2026

GPT 5.5 ist da — aber ohne gute Dokumentation bringt auch das beste Modell nichts

„GPT 5.5“ ist gerade erschienen und sorgt für große Begeisterung. Viele fragen sich, ob sie von Claude zu ChatGPT wechseln oder unterschiedliche Modelle für verschiedene Aufgaben nutzen sollten. „GPT…

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26. April 2026

Warum KI-Projekte ohne Dokumentation scheitern — und wie Sie es besser machen

Um mit KI Schritt zu halten, ist die Erstellung und Pflege von Dokumentationen die einzig wirklich notwendige Maßnahme. Ohne Dokumentation wird KI niemals in der Lage sein, sinnvolle Arbeit in Ihrer …

26. April 2026

Warum wir keine 5-Köpfe-Teams mehr finanzieren: Die unbequeme Wahrheit über KI und Arbeitsplätze

Venture-Capital-Investoren investieren angeblich nicht mehr in Frühphasen-Startups (Pre-Seed, Seed, Series A), die mehr als fünf Mitarbeitende haben. Fokus der VCs: Strikt auf KI und „lean“ Teams aus…

24. April 2026

KI im deutschen Maschinenbau: Warum die meisten Piloten scheitern und wie Sie es besser machen

Wir schreiben einen richtigen Longtail-KI-Adoptions- und Artikel für deutsche Maschinenbauer. Also, wo steht der Maschinenbauer, wo steht der Mittelständler? Wie kann er KI einsetzen? Was sind die er…

Plone-Dienstleister auswählen: Der Praxis-Leitfaden für Unternehmen

plone dienstleister

Plone-Agentur in Berlin finden: Worauf es bei der Auswahl ankommt

plone agentur

Plone-Intranet — Warum 90% es nicht brauchen und 10% nichts anderes nehmen sollten

plone intranet

Content OrchestrationCMSContent Management

Technische SEO-Betreuung — Was Mittelständler von ihrer Agentur erwarten sollten

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22. April 2026

Softwareagentur — oder KI-Spezialist?

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22. April 2026

Python-Agentur in Berlin auswählen: Die drei Agentur-Typen

Welche Arten von Python-Agenturen es in Berlin gibt, warum zwei davon für die meisten Projekte die falsche Wahl sind, und woran man den Unterschied im Erstgespräch erkennt.

22. April 2026

Python Entwicklung Agentur — Von APIs bis KI-Integration

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20. April 2026

Python-Agentur oder Freelancer? Die datenbasierte Entscheidungshilfe für 2026

Python-Agentur

16. April 2026

Content Orchestration vs. Content Management: Was ist der Unterschied?

Abgrenzungsartikel: CMS vs. Content Orchestration. Warum klassische CMS nicht reichen wenn man für SEO + GEO + Social gleichzeitig publizieren will. Workflow-Vergleich, Tool-Landschaft, Entscheidungshilfe. Muss auf /geo/content-orchestration verlinken.

16. April 2026

KI-Sichtbarkeit messen: Die wichtigsten KPIs und Metriken für GEO

Welche Metriken zeigen, ob GEO funktioniert? Citation Rate, Brand Mention Frequency, Answer Inclusion Rate, Source Authority Score. Vergleich mit klassischen SEO-KPIs. Dashboard-Mockups. Muss auf /geo/ai-sichtbarkeits-monitoring verlinken.

GEO-KPIsAI-MetrikenKI-Sichtbarkeit messen

13. April 2026

Warum KI-Agenten am Harness scheitern — und wie ein Meta-Harness das Problem löst

Eine Stanford-Studie zeigt: KI-Agenten scheitern oft nicht am Modell, sondern am Harness. Ein Meta-Harness optimiert die Orchestrierungsschicht automatisch und übertrifft handgetunte Systeme auf Terminal Bench 2.

ki-fuer-unternehmen

13. April 2026

Neue Organisationsmodelle im Zeitalter der KI: Wie Block, Dan Shipper und Yoni Rechtman die Zukunft der Arbeit neu denken

Drei neue Organisationsmodelle von Jack Dorsey (Block), Dan Shipper und Yoni Rechtman zeigen, wie KI traditionelle Hierarchien und Manager-Rollen ablöst — und welche Rollen in der KI-Ära wirklich gebraucht werden.

ki-fuer-unternehmen

Python für KI und Machine Learning: Warum Unternehmen jetzt investieren sollten

Python dominiert den KI- und Machine-Learning-Markt. Wir zeigen praktische Anwendungsfälle – von Predictive Analytics über NLP bis zu RAG-Systemen – und wie Mittelständler jetzt konkrete Wettbewerbsvorteile aufbauen.

Django Agentur beauftragen: Der komplette Leitfaden für 2026

Der komplette Leitfaden für Django-Projekte: Warum Django die beste Wahl ist, welche Projekttypen Sie damit umsetzen können und wie Sie die richtige Agentur auswählen.

Python im Mittelstand: 5 Anwendungsfälle, die sich sofort lohnen

Fünf reale Anwendungsfälle zeigen, wie Mittelständler mit Python konkrete Geschäftsergebnisse erreichen: von Prozessautomatisierung bis zu KI-gestützten Workflows – mit messbarem ROI.

Was kostet Python Webentwicklung? Preise und Projektbudgets in 2026

Realistisches Pricing für Python-Webentwicklung in 2026: Von Stundensätzen über Projektbudgets bis zu den versteckten Kosten, die billig oft teuer macht.

Warum Python? Die Vorteile für moderne Unternehmenssoftware

Python ist die Sprache der modernen Unternehmenssoftware: Lesbar, skalierbar, kosteneffizient und zukunftssicher. Wir erklären, warum Top-Firmen wie Instagram, Netflix und Spotify auf Python setzen.

Django vs. Flask vs. FastAPI: Das richtige Python-Framework für Ihr Projekt

Django vs. Flask vs. FastAPI: Wir vergleichen die drei Python-Web-Frameworks und zeigen, welcher für welches Projekt am besten passt.

Python API Entwicklung: REST und GraphQL mit Django und FastAPI

REST vs. GraphQL, Django REST Framework vs. FastAPI – wir zeigen, wie man moderne APIs in Python baut, integriert und sichert. Inklusive praktischer Szenarien für ERP-, CRM- und Mobile-Integration.

Python Agentur finden: 10 Kriterien für die richtige Auswahl

10 konkrete Kriterien, um die richtige Python-Agentur zu finden: Von Expertise und Portfolio über Testing bis zu Kommunikation und Preis-Transparenz.

Von der Idee zur Python-Webanwendung: So läuft ein Agenturprojekt ab

Wie läuft ein Agenturprojekt ab? Wir zeigen alle 6 Phasen: Anforderungen, Architektur, agile Entwicklung, Testing, Launch und laufende Wartung – mit klarem Timeline und Ihrer Rolle in jedem Schritt.