Artikel über meine Arbeit
Kurze Texte darüber, wie ich QA, Requirements, Delivery und ergänzende AI-Praxis in der Realität zusammen denke.
Warum Qualitätssicherung und Requirements in Zeiten von KI-Agenten wichtiger werden
KI-Agenten verschieben den Engpass in Softwareprojekten: Code entsteht schneller, aber fachliche Klarheit, Qualität und Steuerbarkeit werden dadurch noch entscheidender.
Metaprompting: Der Prompt, der bessere Prompts schreibt
Metaprompting bedeutet, nicht sofort eine Antwort von der KI zu verlangen, sondern zuerst den Arbeitsauftrag selbst zu schärfen. So entstehen klarere Prompts und bessere Ergebnisse.
Tokenkosten bei AI-Agenten senken, ohne die Qualität zu verlieren
Tokenoptimierung ist kein reines Prompt-Thema. In produktiven Agenten entsteht der größte Hebel durch Architektur: schlanke Prompts, gutes Context-Management, RAG, Caching und Model Routing.
Drei Claude Code Skills, die meine QA-Arbeit verändern
Testkonzepte schreiben, E2E-Tests ausführen und Coverage-Lücken finden – drei spezialisierte Skills, die wiederkehrende QA-Aufgaben automatisieren und Fachwissen reproduzierbar machen.
Wie ich Softwarequalität systematisch verbessere – mein Ansatz als IT-Consultant
Qualitätsprobleme entstehen selten plötzlich – sie entwickeln sich schleichend. Mein strukturierter Fünf-Schritte-Ansatz macht Qualität messbar, erkennt Risiken früh und führt Projekte stabil zum Go-Live.
Was ich in mehreren Jahren QA wirklich gelernt habe
Qualität entsteht nicht erst beim Testen. Sie entsteht im System, im Prozess und im Denken eines Teams.
Wie ich ohne klassische Entwicklerlaufbahn eine SaaS gebaut habe - mit KI und QA-Mindset
NutriKompass entstand aus einem konkreten Alltagsproblem in einer therapeutischen Einrichtung und aus der Frage, wie weit man heute mit KI, Produktdenken und QA-Erfahrung kommen kann.