Modern Java with AI
Zusammenfassungen, Reflexionen und praktische Erkenntnisse aus meinen Live-Coding-Sessions. Ich teile nützliche Muster, gescheiterte Versuche und konkrete Learnings aus den Live-Coding-Sessions mit Java und KI.
5 Beitrage veröffentlicht
Diese Live-Session ging durch fünf Stufen der KI-Coding-Autonomie in Java, aber das eigentliche Learning war einfacher: nachhaltige KI-Entwicklung braucht kleine reviewbare Schritte, explizite Spezifikationen und deterministische Quality Gates.
Ein zweistündiger Live-Refactor, der eine Dateisuche-App mit GraphRAG und LangChain4j von PostgreSQL auf Neo4j umstellen sollte. Das Ziel wurde nicht erreicht, aber vier Learnings machten den Versuch trotzdem wertvoll.
Was ich aus dieser Session mit Tim te Beek mitgenommen habe: OpenRewrite wird besonders stark, wenn KI hilft, deterministische und testbare Recipes zu erstellen, statt unkontrollierte Codeänderungen zu produzieren.
Zwei vordefinierte Prompts, eine gemeinsame Java-App und strikte CI-Gates: Die One-Shot-Variante startete, scheiterte aber beim Abrufen der Ergebnisse, während der Split-Prompt-Workflow die stabilere App und die besseren Qualitätsmetriken lieferte.
Diese Live-Session hat ein starkes Argument dafür geliefert, KI als disziplinierte Implementierungsmaschine zu nutzen: erst Grenzen definieren, Planung vom Coden trennen und Ergebnisse gegen die Architektur prüfen, statt sie einfach zu akzeptieren.
