Genstackcore ist ein Blog über künstliche Intelligenz, der für Menschen geschrieben ist, die Software entwickeln. Hier findest du reale Experimente mit Sprachmodellen und KI-Agenten, Projekte, die bis zum Ende geführt werden, und Nachrichten, die wirklich wichtig sind für diejenigen, die mit KI arbeiten, nicht nur darüber lesen.

Es ist keine Seite, die Pressemitteilungen umschreibt. Wenn ein neues Modell erscheint, siehst du es auf Genstackcore an etwas Konkretem ausprobiert: einem Bug, einem Stück Code, das generiert werden muss, einer API-Rechnung, die höher ausgefallen ist als erwartet.

Warum noch ein Blog über KI

Weil es nur wenige Orte gibt, an denen offen gesagt wird, was funktioniert hat und was nicht. Es wird viel darüber geschrieben, was KI „kann“ und sehr wenig darüber, was passiert, wenn du sie in der Produktion arbeiten lässt. Genau dort treten die interessanten Probleme auf: Kosten, die ohne offensichtliche Erklärung steigen, ein Agent, der in einer Schleife feststeckt, ein Modell, das einen Parameter ablehnt und den gesamten Ablauf stört.

Ein Beispiel für ein Thema. Ein System mit mehreren Agenten generiert Webanwendungen: einer plant, einer schreibt den Code, einer überprüft ihn und ein anderer repariert, was kaputt gegangen ist. Irgendwann scheitern die automatischen Reparaturen fast immer, und die Kosten für einen Durchlauf steigen um das Fünffache. Der Schuldige ist ein einziger Parameter: temperature=0, der an o3-mini gesendet wird, ein reasoning-Modell, das ihn überhaupt nicht akzeptiert. Jeder Versuch erhält den Fehler 400, das System kehrt zur vorherigen Version zurück und beginnt von vorne, und die Rechnung steigt. Das Finden des Problems dauert viel länger als die Behebung.

Über solche Dinge wird auf Genstackcore geschrieben.

Was du im Blog findest

Die Artikel sind in drei Kategorien unterteilt:

  • Modelle: wie sich Sprachmodelle (LLM) bei konkreten Aufgaben schlagen, was sie kosten und wann ein kleineres Modell ausreichend ist. Zum Beispiel, was passiert, wenn du ein teures Modell durch ein viel günstigeres für die Generierung von React-Komponenten ersetzt.
  • Agenten: Multi-Agent-Systeme, Orchestrierung, Reparaturschleifen, schichtorganisierte Prompts und was es bedeutet, einen KI-Agenten zu beauftragen, Code zu ändern, ohne jeden Schritt zu verfolgen.
  • Meinung: wohin die Branche geht, einschließlich der weniger bequemen Aspekte, wie zum Beispiel, was mit dem Beruf des Programmierers in den kommenden Jahren passieren wird.

Wie die Artikel geschrieben sind

Jeder technische Artikel beginnt mit etwas Getestetem: einem Modell, das an einer realen Aufgabe ausgeführt wird, einem Agentenfluss, der in Produktion geht, einer Konfiguration, die funktioniert hat oder nicht. Die Ergebnisse, Zahlen und Fehler zählen, nicht der Enthusiasmus. Wenn etwas nicht funktioniert hat, sagt der Artikel das und erklärt warum.

Der Blog selbst ist von Grund auf neu aufgebaut und läuft in Docker-Containern auf einem direkt verwalteten Server, ohne eine fertige Plattform. Und seine Infrastruktur wird von Zeit zu Zeit zum Thema eines Artikels.

Für wen ist Genstackcore

In erster Linie für Entwickler, die KI in realen Projekten nutzen wollen und keine Lust haben, die Fallstricke selbst zu entdecken. Dann für alle, die neugierig sind, wie ein mit Hilfe von künstlicher Intelligenz gebautes Produkt von innen aussieht: was das Modell gut macht, wo es Fehler macht und wie viel Arbeit am Ende doch beim Menschen bleibt.

Um die Meinungsartikel zu lesen, musst du kein Programmierer sein. Bei den technischen Artikeln hilft es, wenn du zumindest ein paar Zeilen Code geschrieben hast.

In welchen Sprachen

Die Artikel erscheinen auf Rumänisch und Englisch. Die Seite ist auch in neuen Sprachen verfügbar, darunter Deutsch, Französisch, Spanisch und Italienisch. Dort werden die Texte automatisch übersetzt, sodass du auf ungeschickte Formulierungen stoßen könntest. Wenn du eine findest, melde sie über die Kontaktseite.

Wie du den Blog verfolgst

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