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Uber verbrennt sein 2026-KI-Budget in vier Monaten — und deckelt Claude Code
Uber brauchte sein KI-Coding-Budget für 2026 in vier Monaten auf. Reaktion: 1.500 $ pro Mitarbeiter und Monat pro Tool.
Arbeiten mit KI
Arbeitsweisen, Workflows und Routinen rund um den produktiven Einsatz von KI im Alltag.
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Token Tsunamis: warum agentische KI-Systeme die Kosten sprengen
Branchenauswertungen 2026: agentische KI verbraucht 5–30x mehr Tokens als ein Chat. Was das für Multi-Agent-Budgets bedeutet.
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Was KI-Agenten 2026 wirklich einsparen — Zahlen und eine ehrliche Einordnung
Klarna 60 Mio., General Mills 20 Mio.: Einzelfälle beeindrucken. Aber nur rund 29 % der Firmen sehen klaren ROI. Die nüchterne Bilanz 2026.
Blog
KI-Workflows per Keyword: Wie wir wiederkehrende Abläufe erzwingbar machen
Ein getipptes Keyword löst bei uns einen festen KI-Ablauf aus — und jeder Schritt muss committet werden, bevor der nächste kommt. Warum das der Trick ist.
Blog
Tokens sparen mit Claude: 6 Prinzipien, mit denen Experten doppelt so schnell arbeiten
Wie ich meine CLAUDE.md von Stilrichtlinie auf Token-Budget umgestellt habe — 6 Prinzipien für weniger Kosten, weniger Wartezeit und ehrlicheres Reporting.
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Bessere Spracherkennung im boostN-CLI: Audio-Normalisierung + flexibles Whisper-Modell
Warum diktierte Texte verschluckt wurden, wie SoX-Normalisierung und ein Modell-Switcher das Problem lösen — und was im Hintergrund wirklich passiert.
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KI-Wissensbasis mit RAG aktuell halten: Wie meine KI sich selbst auf dem Laufenden hält
Wie ich meine KI-Wissensbasis mit RAG aktuell halte — durchsuchbar, gepflegt per Stichwort und nachts von allein nachindexiert, statt zu veralten.
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Multi-AI-Orchestrierung ohne API-Kosten: warum dein bestehendes Abo reicht
Headless-Agenten auf dem eigenen Rechner, gespeist aus deinem vorhandenen Abo statt aus einer API-Rechnung — wie boostN viele Modelle orchestriert.
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Steuerbare Remote-Coding-Sessions: eine Ebene über der IDE
Die Session-URL war plötzlich weg aus dem Terminal. Wie wir sie über einen Server-Endpoint wiederfanden — und was das für die Arbeit über der IDE bedeutet.
Content-Erstellung mit KI: ein sauberer Workflow KI-Workflows automatisieren Produktiv parallel arbeiten mit KI-Agenten Token-Budget im Alltag steuern — die größten Kostenhebel bei LLMs
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Anthropic Claude Code — was ist das eigentlich und wie funktioniert es?
Claude Code ist Anthropics offizielles KI-Coding-Tool. Wie es aufgebaut ist, was es kann und wie Tool-Use, MCP und Permissions zusammenspielen.
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- 1 Claude Code Auto-Classifier: der Sicherheits-Layer zwischen Modell und Tools
Wie der Auto-Classifier in Claude Code Tool-Calls live bewertet, riskante Aktionen blockt und welche Verteidigungslinien dahinter stehen.
- 2 Claude Code: die Funktionen, die jeder Anwender kennen sollte
Die wichtigsten Funktionen in Claude Code — von Slash-Commands über Hooks und Plan-Mode bis zu Sub-Agenten und MCP-Integration.
- 3 Claude Code und MCP-Server: wie externe Tools integriert werden
Wie das Model Context Protocol Claude Code mit Datenbanken, APIs und eigenen Tools verbindet — und worauf bei Berechtigungen zu achten ist.
Evergreen Hauptartikel
KI-Leitplanken, die wirklich greifen: Warum Regeln allein nicht reichen
Memories, CLAUDE.md und Slash-Commands sind Empfehlungen — keine Befehle. Was es braucht, damit KI bei kritischen Aktionen wirklich stoppt.
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Parallel arbeiten mit KI: Wie Technik und Content gleichzeitig vorankommen
Schwere und leichte Aufgaben clever kombinieren — und warum ein vorbereiteter Content-Workflow den Wartezeiten der Technik den Schrecken nimmt.
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