ABC ist eine kleine C-ähnliche Programmiersprache, die ich ursprünglich für meine Vorlesung Introduction to High Performance Computing entwickelt habe.

Die Idee dahinter war nicht, noch eine Programmiersprache zu erfinden. Studierende sollten einen einfacheren Einstieg als mit C/C++ bekommen, aber trotzdem genau die Dinge kennenlernen, die wichtig sind, um zu verstehen, wie Programme und Rechner tatsächlich funktionieren.

Im Laufe der Vorlesung entwickeln die Studierenden nicht nur eine einfache RISC-artige Rechnerarchitektur, sondern schreiben in ABC auch ihren eigenen Compiler dafür. Damit haben sie die komplette Kette zumindest einmal grundsätzlich gesehen:

Hardware → Befehlssatz → Assembler → Compiler → Programmiersprache

Natürlich nicht auf Industrie-Niveau. Aber wenn man die grundlegenden Prinzipien und das Zusammenspiel einmal verstanden hat, kann man sich später bei Bedarf oder aus Interesse gezielt in die realen Details einarbeiten.

Über den dabei entstandenen not-abc Compiler hatte ich hier schon einmal geschrieben. Das Lehrprojekt ist inzwischen selbst etwas gewachsen: ABC besitzt mehrere Backends, darunter eines für LLVM, und mit not-abc haben wir auch einen Self-Hosting-Compiler gebaut.

Jetzt habe ich mit ABC v0.1 das erste Release veröffentlicht.

Die für mich interessanteste Neuerung ist ein erster Schritt zur Interoperabilität mit C-Bibliotheken. Für die ursprünglichen Lehrzwecke brauchte ABC kein ABI-Layer. Als praktisches Anwendungs- und Testbeispiel habe ich jetzt raylib angebunden. Im Repository gibt es bereits einige von C nach ABC übertragene raylib-Beispiele.

Das ist einerseits für die Lehre ganz nett, weil man damit relativ einfach kleine grafische Programme mit ABC schreiben kann. Andererseits zeigt es grundsätzlich, dass ABC nicht in seiner eigenen kleinen Welt bleiben muss, sondern bestehende C-Bibliotheken verwenden kann.

Momentan wird nur eine Teilmenge der x86-64 System V ABI unterstützt – die raylib-Anbindung ist bewusst zunächst ein Proof of Concept. Das ABI-Layer ist aber so aufgebaut, dass weitere Targets ergänzt werden können. ARM wäre der naheliegende nächste Schritt.

ABC v0.1 ist außerdem mit LLVM 17 bis 22 getestet.

ABC: https://github.com/michael-lehn/abc-llvm

Feedback, weitere raylib-Beispiele, Experimente mit anderen C-Bibliotheken oder Hilfe bei zusätzlichen ABIs sind sehr willkommen. :-)

Soll ich? Wie kann mir ein Tool vorschlagen Cmd.exe in Quaratäne zu verschieben?

Hey zusammen,
ich (5 Jahre Erfahrung als Full-Stack-Entwickler, Raum Düsseldorf) stecke gerade in einer Art Sinnkrise mit meinem Job und wollte mal hören, ob das hier jemand kennt oder sogar selbst durchgezogen hat.
Softwareentwicklung macht mir seit einer Weile einfach keinen Spaß mehr. Ein großer Teil davon ist, dass sich das Profil der Arbeit stark gewandelt hat: Viele der kreativen, knobeligen Tüfteleien, die mir früher Freude bereitet haben, werden inzwischen stark automatisiert oder standardisiert – für mich bleibt gefühlt nur noch Review, Boilerplate und Zusammenstecken übrig. Aber auch unabhängig davon nervt mich, dass an dem Job alles zu 100% virtuell ist – ich sitze den ganzen Tag vor dem Bildschirm, komme nicht raus, sehe am Ende des Tages nichts Physisches von meiner Arbeit.
Ich überlege deshalb ernsthaft einen Wechsel Richtung SPS-/Automatisierungstechnik oder Embedded Systems – also näher an echter Hardware/Industrie statt reiner Webentwicklung. Grundgedanke: mehr Bewegung, mehr Bezug zu echten Maschinen, und idealerweise eine Stelle bei einem tarifgebundenen Industriebetrieb (IG Metall o.ä.) statt bei einem IT-Dienstleister – 35h-Woche und ein geregeltes Tarifgehalt klingen gerade sehr verlockend gegenüber der üblichen IT-Consulting-Tretmühle.
Ich hab mir (nicht mal ganz im Scherz) sogar Gedanken über Feuerwehr oder Polizei gemacht, einfach weil’s das komplette Gegenteil von Bildschirmarbeit ist – bin da aktuell sogar im Bewerbungsprozess für den gehobenen Feuerwehrdienst, auch wenn mir klar ist, dass das finanziell ein ziemlicher Rückschritt wäre.
Falls hier jemand einen ähnlichen Wechsel gemacht hat (Software → SPS/Embedded, oder generell Tech → Industrie/Handwerk/Öffentlicher Dienst): Wie war das bei euch? Würdet ihr das nochmal so machen?
Und speziell zu SPS/Embedded: Wie viel vom “wieder Spaß an der Arbeit haben” hat sich für euch tatsächlich bewahrheitet – oder wird das am Ende doch wieder genauso Bildschirmarbeit wie vorher, nur mit anderem Code?
Danke euch!

Hallo, ich bin vor einem Monat in ein Studium gestartet und habe ziemlich schnell gemerkt, dass es mir überhaupt nicht liegt und ich mich nicht wirklich in dem darauffolgenden Job für die nächsten 45 Jahre sehe, dazu kommt, dass ich nach dem Studium gerne auswandern würde und das mit meinem jetzigen Studiengang unmöglich ist.

Als ich meine ersten Bewerbungen geschrieben hatte, war mein Plan eigentlich, Informatik zu studieren, ich habe mir aber im Internet ein Paar Videos und Reddit Beiträge dazu angeguckt und ziemlich schnell das Gefühl bekommen, dafür nicht schlau genug zu sein.

Mittlerweile habe ich mich ein bisschen mehr in das Thema reingelesen und mich dazu entschlossen, Informatik zu studieren, das Problem ist nur, dass ich so ziemlich kein Vorwissen habe und das Studium in ca. 1 Monat startet. Mein Plan wäre jetzt gewesen, die nächsten 13 Monate mit irgendwelchen Praktika (möglichst IT-Nahe) zu überbrücken und gleichzeitig Geld für die Studienzeit zu sammeln. Zudem hätte ich die 13 Monate genutzt, um mich mir die Grundlagen im Programmieren beizubringen, sowie die gefährlichen Module wie Diskrete Mathematik oder Lineare Algebra durchzugehen und mir auch da Grundwissen anzueignen. Ich bin mir aber jetzt nicht so sicher ob dafür wirklich 13 Monate nötig sind.

Mein einziges Grundwissen besteht darin, dass ich mal vor ein Paar Monaten für 2 Wochen Python gelernt habe und in der letzten Woche die Grundlagen zur diskreten Mathematik angeschaut habe.
Meine Angst besteht nach wie vor darin, dass mir dieser eine Monat einfach nicht reicht, um mich auf das Studium vorzubereiten.

Was denkt ihr, am besten Leute die Informatik studieren/studiert haben, ist Vorbereitung sehr wichtig oder sollte ich dieses Jahr schon reinstarten?

(Sorry falls ich mich im Text wiederholt habe oder Rechtschreibfehler gemacht habe)

Kommen bei euch auch immer wieder Ideen/Anforderungen an, wo jemand fachfremdes zu viel mitgedacht hat? Ich habe das Gefühl, dass bei mir einzelne Anwender:innen vor einem Problem stehen und sich dann eine technische Lösung ausdenken ("da müssen fünf neue (Zwischen)Felder hin, wo ich etwas eintragen kann") - anstatt dass ich mit denen zusammen mögliche Lösungswege entwickle und durchdenke ("da sollte ich paar Zeilen Code schreiben, was das automatisiert aus anderen Sachen herleitet und dann anzeigt").

Das führt dann dazu, dass ich immer wieder sagen muss "Okay, was ist denn dein eigentliches Problem, vor dem du stehst? Lass uns mal ein paar Schritte zurückgehen". Am Ende kommt's aufs gleiche raus, aber der Frust und die Zeitverschwendung ist auf beiden Seiten groß.

Wie geht ihr damit um - und ist das einfach Teil des Jobs oder mancher Leute, den man nicht wegbekommt?

Hallo zusammen, ich suche nach einem deutschen Informatiker / Software-Ingenieur, der um 2006 herum an einem IT-Projekt im Ausland (speziell in Rio de Janeiro) beteiligt war.

Er war damals in Begleitung eines brasilianischen Freundes aus der Stadt Nilópolis, der sehr gut Englisch sprach, klein war und Afro-Zöpfe (Tranças Nagô) trug. Zusammen waren sie im Club "Via Show".

Da die Tech-Community in Deutschland sehr gut vernetzt ist, hoffe ich, dass jemand diesen Kollegen kennt oder sich an diese Reise erinnert. Ich würde mich riesig über Nachrichten per DM freuen! Danke und viele Grüße!

Letzten Donnerstag bekommen

Hab ich erfolgreich ignoriert und button (verstanden)

Ein Team hat 6214 Domains von Fortune-500-Firmen, Big Tech und Rüstungszulieferern gescannt, dabei 8265 llms.txt- und llms-full.txt-Dateien gefunden. 120 davon, je auf einer anderen Site, verweisen auf Pakete oder Domains, die nicht registriert sind. Insgesamt 227 solcher Befehle.

Die Forscher haben einige der freien Namen selbst registriert und Pakete hinterlegt, die nach Hause telefonieren. Erster Callback aus einem Fortune-500-Netz nach unter einer Stunde, danach einige Dutzend weitere. Die Parent-Prozesskette wies Claude, Codex und Hermes als Auslöser aus.

Ein Fall lief nicht als PoC: Auf clerk.com stand "npx clerk-next-fix-auth-protection". Den freien Slot hatte jemand belegt und Malware hinterlegt. Clerk hat das behoben. Ob es zu Infektionen kam, ist offen.

Zwei Punkte:

npx zieht das Paket in den npm-Cache und führt die Binary aus, ohne Eintrag im Dependency-Manifest. SBOM und Dependency-Scanning sehen nichts. Für EDR sieht der Vorgang aus wie ein Entwickler, der pip install gegen pypi.org fährt, mit dem firmeneigenen Agent als Parent.

Viele der fehlerhaften Einträge stammen aus der Zeit vor LLMs und wurden von Menschen geschrieben. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung war die Instruktion harmlos... angreifbar wird sie erst, wenn der Name verwaist und jemand ihn übernimmt. Zur Freigabezeit ist also nichts prüfbar.

Der Mechanismus ist Dependency Confusion, bekannt seit Birsan 2021. Neu ist, dass zwischen Doku und Shell kein Mensch mehr steht.

Zur Quelle: ein nicht benanntes Stealth-Startup aus Israel, Paketnamen auf deren Wunsch geschwärzt, unabhängig nicht reproduzierbar.

Artikel auf https://arstechnica.com/security/2026/08/claude-codex-and-hermes-installed-unowned-code-inside-corporate-networks/

Wer hat Interesse, Zeit und Lust, die ContainerDays vor Ort zu erleben? Dann habt ihr bei uns die Chance auf ein kostenloses Ticket!

Denn wir haben in unserer neuen Golem.de-Community etwas Besonderes vor: Wir schicken ein Community-Mitglied exklusiv zu den ContainerDays - im Gegenzug wünschen wir uns nur, dass du deine Eindrücke und Erlebnisse anschließend mit der Community teilst und dokumentierst. 

Da die ContainerDays hier bereits Thema waren und die Aktion für manche hier interessant sein könnten, haben uns die Mods freundlicherweise erlaubt, hier zu posten. Vielen Dank dafür!

Alle Infos zur Aktion haben wir hier zusammengefasst:
https://community.golem.de/t/containerdays-hamburg-wer-moechte-fuer-die-community-hin/801

Oder gibt es Fragen, die wir vergessen haben zu beantworten? Dann nur raus damit!

Du willst hin? Dann kannst du hier direkt unserer Community beitreten:

https://community.golem.de/invites/kqcSj9oMTZ 

Hi zusammen,

kurzer Hintergrund zu mir. Ich studiere Künstliche Intelligenz im 4. Semester und bereite meine Notizen meistens digital mit Obsidian und Anki auf. Was mich aber jedes Semester aufs Neue extrem genervt hat: Wenn man Vorlesungs-PDFs in ChatGPT oder andere Tools wirft, werden Inhalte oft nicht richtig verstanden, man erhält falsche Angaben oder die KI halluziniert wegen zerschossener PDF-Layouts.

Weil mich das genervt hat, habe ich mir in den letzten Wochen ein kleines Open-Source-Desktop-Tool namens Lecture2Markdown gebaut.

Was das Ding im Grunde macht:

• Man wirft eine (oder mehrere) Vorlesungs-PDF(s) rein – oder nutzt einfach den Spotlight Quick-Drop Hotkey Cmd+Shift+L / Ctrl+Shift+L.
• Es schickt die Folien als Bild an Vision-Modelle (OpenAI, Claude, Gemini oder Mistral OCR) und baut sauberes Markdown daraus.
• Diagramme & Schaubilder werden automatisch in Mermaid.js-Code oder Text übersetzt (keine kaputten Bildordner mehr nötig).
• Formeln werden als echtes LaTeX ($...$ bzw. $$...$$) formatiert.
• Es gibt einen 1-Klick-Export für fertige Anki-Karteikarten.
• Wiederholte Folien werden gecacht, um gleiche Folienseiten nicht unnötigerweise Übersetzen lassen zu müssen

Die generierten Markdown-Dateien kann man dann ganz easy in ChatGPT, Gemini, Obsidian oder Claude werfen und direkt loslernen.

Das Tool ist komplett Open Source, läuft lokal auf dem Rechner und man hinterlegt einfach seinen eigenen API-Key. (Bei Mistral gibt es sogar einen Free-Key)

Wer es ausprobieren möchte: Auf GitHub gibt es unter Releases fertige Installer für Mac (.dmg) und Windows (.msi), man muss also nichts selbst kompilieren: 👉

Releases: https://github.com/christophrothmann/lecture2markdown/releases

Code: https://github.com/christophrothmann/lecture2markdown

Hier noch ein Demovideo:

Aus Demogründen habe ich jetzt keine Foliensätze von mir verwendet sondern wissenschaftliche Papiere

Würde mich riesig über Feedback freuen – egal ob Bug-Reports, Kritik oder Ideen, was euch noch fehlt!

Bin am Coden in einer One-Man-Show und brauche kreative Köpfe.

Stellt euch vor, ihr habt mehrere Scans von einem gleichen Finger der selben Person, stehen immer leicht anderes da.

Wie kann ich diese möglichst gleich in allen 6 DoF ausrichten im Koordinatensystem, mit möglichst wenig Userinput, am besten gar keinen?

Das Internet hat für die Frage nichts hergegeben und Claude hat dafür schon genug Tokens verbraten.

Ist für ein Open-Source Projekt in der Medizin, bin dankbar für kreative Ideen 😄👍

Was habt ihr für Erfahrungen gemacht?

Hier beschreibt Sebastian Raschka, wie man einen Coding-Agent selbst entwickelt.

Es gibt auch ein zugehöriges GitHub Repository

Die größte Schwäche von Linux Distros gegenüber von Windows, wird im KI Zeitalter zur größten Stärke. Früher müsste ich noch jeden Befehl eines Terminals auswendig lernen, oder zumindest lernen, wo ich diese finde. Dem gegenüber war eine Organisation mit Fenstern und diversen Untermenüs unterlegen, weil es für nicht IT Nutzer einfacher zu lernen war.

Heute? Heute installierst du dir einfach OpenCode und nutzt die kostenlosen Modelle. Oder du hast bereits lokal die Möglichkeit, 30B Modelle zu hosten. Öffne einfach das Terminal und sag dem PC, was du machen willst. Er führt sie Befehle lokal aus. Die wunderbar dokumentierten CLIs werden nun auch beim Consumer/nicht IT Anwender zur größten Stärke. Denn ich muss nicht mehr in Menüs und Fenstern suchen. Ich sage es einfach direkt und die KI übersetzt.

Ein gutes Programm hat nun nicht mehr ein Fenster, sondern eine wohl definierte CLI, eventuell mit MCP Brücke. Ein gutes Programm hat nun eine Schnittstelle, die das LLM nutzen kann, um die Nutzer-anfrage bestmöglich zuzuordnen.

Windows hat ausgedient.

Ich bin auf der Suche nach einem Programmierer/Entwickler für die Erstellung einer kleinen, einfachen Software zur Optimierung von Zuschnitten.
Es geht um Stahlbleche mit einer festen Ausgangsgröße von 6,00 m × 2,30 m. Ich möchte in der Software lediglich die benötigten kleinen Zuschnitte eingeben. Das Programm soll daraus automatisch die optimale Aufteilung auf die Bleche berechnen und den Verschnitt möglichst gering halten.

Anschließend soll mir die Software übersichtlich anzeigen:

- welche Zuschnitte auf welches Blech kommen
- wie viele Bleche insgesamt benötigt werden.

Als zusätzliche Funktion wäre es wünschenswert, wenn das Programm bei jedem Zuschnitt automatisch 10 cm von der angegebenen Länge abzieht.

Dadurch soll geprüft werden, ob sich der Materialverbrauch bzw. der Verschnitt weiter reduzieren lässt.

Weitere Schnittstellen, Anbindungen oder zusätzliche Funktionen sind nicht erforderlich. Es geht ausschließlich um eine einfache und übersichtliche Software, die mir am Ende die optimale Zuschnittaufteilung ausgibt.

So hat es jedenfalls mal ein ehemaliger Chef beschrieben. Und so ist auch meine Erfahrung. Im Studium denkst du ein Problem zu Ende. Schreibst den Code. Fertig. In der realen Wirtschaft kommt der Kunde nach dem Entwickeln dann zu dir und will noch drölf Änderungen. Nicht, weil du etwas falsch gemacht hast. Sondern weil der Kunde nie wusste, was er haben will.

KI Entwicklung hat nun den Teig in die Hände des Kunden gegeben. Er weiß nicht, was er will und die KI macht daraus irgendwas. Drölf Features, nach denen niemand gefragt hat. Wichtige Features wieder raus; wieso? Weiß die KI selber nicht. Verbraucht aber Tokens und ist somit für die KI Firmen in erster Linie profitabel.

KI Entwicklung in den Händen der IT hat das Kneten industrialisiert. Scheiße wird nun mit leichten Modellen gebaut. Dann SonarQube rüber. Komplexität reduzieren, Sicherheitslücken schließen. Harness bauen und durchtesten. Code wird noch mal verändert. Immer mitten drin der Kunde, der dann über neue Features und Issues, die er selbst gefunden hat, dann Änderungen anstößt.

Das Wasserfallmodell war schon immer eine Lüge. Entwickler, die danach entwickeln, sind redundant. Aber schon immer gewesen, bis auf wenige Nischen.

TDD hat das schon vor KI formalisiert. Ein Dozent hat uns mal dazu angehalten, Code so zu implementieren, dass er minimal die Tests erfüllt. Mit neuen Tests und Anforderungen kann der Code ja noch verändert werden. Damals mochte ich das nicht. Jetzt mit KI macht das jeder so. Nur ohne Tests. Ohne Harness. Alles mit Prompts, Skills und natürlich Kontext im Cache.

Scheiße wird nicht mehr von einem Entwickler allein bearbeitet. Scheiße wird von hunderten, duzenten gleichzeitig entwickeln. Davon nur ein Bruchteil wirklich Entwickler. Am besten sieht man das bei Hermes AI. Das Ding steckt voller Sicherheitslücken und Fehler. Aber die werden eben von Nicht-Entwicklern aufgezeigt, die versuchen, es in eigene System zu integrieren. Issue auf, dann wird korrigiert. So nimmt der Teig langsam eine schönere Form an. Iterativ über Zeit hinweg. Und wenn es dann wirklich zu Ende gedacht und "fertig" ist, ist die Software schon wieder was ganz anderes, als was sie heute ist. Und unterdessen schon in dutzenden System integriert, während das Kellerkind noch an einem umgedeutetem Feature hängt, bei einer Software die niemand kennt und für die niemand zahlt oder integriert.