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Claude Opus 4.8 setzt neue Maßstäbe im AI-Coding: Dynamische Workflows und Ultra Code Mode

Montag, 1. Juni 2026

Hallo, dieser wöchentliche Newsletter führt durch die wichtigsten neuen Videos einer kuratierten Auswahl an AI- und Coding-YouTube-Kanälen. Pro Video eine kompakte Zusammenfassung, dazu ein Tages-Überblick zu den dominanten Themen. Bei Interesse einfach den Link unter der Zusammenfassung klicken.

AI mit Arnie (1 neues Video)

• Opus 4.8 ist ein Freak
  29.5.2026, 21:07:45

  Das Video stellt die Neuerungen von Anthropics KI-Modell Opus 4.8 vor, das zum gleichen Preis wie die Vorgängerversion erhältlich ist. Wichtige Updates umfassen Dynamic Workflows, einen dreimal günstigeren Fast Mode und verbesserte Ehrlichkeit des Modells, das weniger lügt und Nutzer weniger in falschen Aussagen bestärkt. Benchmarks zeigen, dass Opus 4.8 in einigen Bereichen besser abschneidet als GPT-5.5, jedoch zu höheren Kosten. Der Ultra Code Mode und dynamische Workflows ermöglichen komplexe Aufgaben, verbrauchen aber extrem viele Token. Ein praktisches Beispiel ist die Simulation eines sechsbeinigen Roboters, die mit einem einzigen Prompt erstellt wurde. Das Video warnt vor den hohen Kosten dieser Funktionen und empfiehlt, den Thinking Effort entsprechend den Bedürfnissen anzupassen. Anthropic plant weitere Modelle, darunter ein kostengünstigeres und ein leistungsstärkeres, sowie die mögliche Veröffentlichung von Mythos. Die Preise für Opus 4.8 bleiben unverändert, wobei der Fast Mode nun deutlich günstiger ist. Das Video diskutiert auch die mögliche Profitabilität von Anthropic durch Deals mit AWS und SpaceX sowie die Einstellung von Andrew Carbaggi zur Verbesserung des Modells.

  Das Video thematisiert explizit Anthropic’s Opus 4.8 und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht.

Cole Medin (2 neues Videos)

• Claude Plans, Gemini Designs: One Workflow for Beautiful Frontends (LIVE)
  31.5.2026, 04:37:29

  Das Video mit dem Titel “null” enthält keine erkennbaren Inhalte oder eine klare Struktur, die zusammengefasst werden könnte. Es scheint sich um ein leeres oder nicht verfügbares Video zu handen.

  Das Video thematisiert keine spezifischen AI-Tools oder Modelle und ist nicht für eine bestimmte Zielgruppe geeignet, da es keine inhaltliche Substanz besitzt.

• Harness Engineering: What Separates Top Agentic Engineers Right Now
  28.5.2026, 00:00:02

  Das Video erklärt den Begriff “Harness Engineering” und dessen Bedeutung im Bereich der KI, insbesondere für AI-Coding-Assistenten. Harness Engineering beschreibt den Prozess der Gestaltung einer Umgebung (Wrapper) um ein KI-Modell, um dessen Fähigkeiten zu erweitern und spezifische Aufgaben effizienter zu bewältigen. Es wird zwischen zwei Hauptaspekten unterschieden: der Optimierung innerhalb einer einzelnen KI-Sitzung und der Orchestrierung mehrerer KI-Sitzungen zu einem größeren Workflow.

  Der erste Aspekt, die Optimierung innerhalb einer Sitzung, baut auf dem Konzept des Context Engineering auf, geht aber darüber hinaus, indem es zusätzliche Kontrollmechanismen wie Hooks und Sub-Agents einführt. Der zweite Aspekt, die Orchestrierung mehrerer Sitzungen, ermöglicht die Bearbeitung komplexerer Aufgaben, indem jede Sitzung auf eine spezifische Teilaufgabe fokussiert wird. Dies wird durch Tools wie den “Ralph Loop” demonstriert, der automatisch mehrere KI-Sitzungen koordiniert.

  Das Video betont die Bedeutung der Eigenverantwortung und kontinuierlichen Verbesserung des Systems durch Lernen aus Fehlern und Anpassung der Regeln und Prozesse. Es wird auch auf die Google Cloud Agent CLI als Beispiel für ein Tool hingewiesen, das den Bau und die Bereitstellung von KI-Agenten erleichtert.

  **Schluss-Kommentar:** Das Video thematisiert Claude, OpenAI, Google Cloud Agent CLI und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

Nate Herk | AI Automation (5 neues Videos)

• Claude Code Dynamic Workflows Clearly Explained
  30.5.2026, 17:34:30

  Das Video behandelt die neuen dynamischen Workflows in Claude Opus 4.8.8 und vergleicht sie mit anderen Funktionen wie Skills, Sub-Agents, Agent Teams und /goal. Der Autor erklärt, dass Workflows eine Art “Cloud-Code” sind, die viele parallele Agents starten können, die dann ihre Ergebnisse zusammenführen. Ein Beispiel war die Analyse von 41 Skills, die in einem HTML-File zusammengefasst wurden. Der Autor warnt vor den hohen Kosten, da ein Workflow schnell viele Tokens verbrauchen kann. Er empfiehlt, Workflows nur für spezifische, parallele Aufgaben zu nutzen und nicht für einfache Anfragen. Zudem wird die neue Ultra-Code-Funktion erwähnt, die Workflows standardmäßig nutzt und sehr teuer sein kann. Der Autor betont, dass man sich bewusst sein sollte, wann man welche Funktion nutzt, um Kosten zu sparen.

  Das Video thematisiert explizit Claude Opus 4.8.8 und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht.

• I Turned Claude Opus 4.8 Into My Entire AI Operating System
  29.5.2026, 14:36:34

  Das Video zeigt, wie der Ersteller Claude Opus 4.8 als sein persönliches AI-Betriebssystem nutzt, das als sein zweites Gehirn und Executive Assistant fungiert. Er erklärt sein Framework der vier C’s (Context, Connections, Capabilities, Cadence) für den Aufbau eines solchen Systems und geht auf die Bedeutung von Kontext und die Optimierung der Nutzung ein. Der Ersteller teilt seine Erfahrungen mit der Migration von verschiedenen Tools zu Claude Code und betont die Wichtigkeit der Organisation und des stetigen Verbesserungsprozesses. Er stellt auch ein kostenloses GitHub-Repo zur Verfügung, das als Ausgangspunkt für den Aufbau eines eigenen AI-Betriebssystems dient. Zudem geht er auf die Bedeutung von Sicherheit und die schrittweise Einführung von Automatisierungen ein, vergleicht dies mit dem Erlernen des Fahrradfahrens.

  Das Video thematisiert explizit Claude Opus 4.8 und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht, die bereits Erfahrung mit AI-Tools haben und ihr System weiter optimieren möchten.

• Opus 4.8 Just Dropped. Here's How To Actually Use It.
  28.5.2026, 18:52:03

  Das Video behandelt die Veröffentlichung von Claude Opus 4.8, das als Nachfolger von Opus 4.7 positioniert wird. Opus 4.8 soll verbesserte Urteilsfähigkeit, mehr Ehrlichkeit und die Fähigkeit aufweisen, länger unabhängig zu arbeiten. Die Rate Limits in Cloud Code wurden erhöht, um den höheren Tokenverbrauch durch höhere Effort-Levels zu kompensieren. Neue Funktionen wie dynamische Workflows und die Möglichkeit, den Aufwand (Effort) manuell anzupassen, wurden eingeführt. Der Creator betont, dass Benchmarks zwar beeindruckend sind, aber die tatsächliche Leistung des Modells von der spezifischen Anwendung abhängt. Opus 4.8 soll Probleme von Opus 4.7 wie mangelnde Ausdauer, übermäßige Sicherheitseinschränkungen und hohe Token-Kosten adressieren. Der Creator teilt seine ersten Eindrücke und Tipps zur optimalen Nutzung des Modells, darunter die Anpassung des Effort-Levels und die klare Formulierung von Aufgaben. Die Community-Reaktionen sind gemischt, mit positiven Rückmeldungen zu den Verbesserungen, aber auch ersten Berichten über Bugs.

  Das Video thematisiert explizit Claude Opus 4.8 und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht.

• 100 Hours Testing Claude Code vs ChatGPT Codex (honest results)
  26.5.2026, 20:02:02

  Das Video vergleicht OpenAI Codex und Claude Code, zwei KI-gestützte Coding-Agenten, anhand von Funktionen, Preis und drei spezifischen Anwendungsfällen. Es beginnt mit einer kurzen Einführung in beide Tools, wobei hervorgehoben wird, dass Claude Code von Anthropic mehr Anpassungsmöglichkeiten bietet, während Codex von OpenAI einen einheitlicheren Arbeitsablauf hat. Der Vergleich umfasst die Analyse von drei Aufgaben: die Erstellung eines Forschungsberichts, einer Landingpage und eines interaktiven Dashboards. Claude Code zeigt sich bei der Frontend-Arbeit und komplexen Planungen überlegen, während Codex bei recherchenintensiven Aufgaben und schneller Ausführung punktet. Die Kosten- und Token-Nutzung wird detailliert analysiert, wobei Codex effizienter in der Token-Nutzung ist. Das Video schließt mit der Empfehlung, das jeweilige Tool je nach spezifischem Anwendungsfall zu wählen und betont die schnelle Weiterentwicklung beider Tools.

  **AI-Tools/Modelle/Anbieter:** OpenAI Codex, Claude Code (Anthropic)
  **Zielgruppe:** Intermediate

• The Playbook for a $100M AI Agency
  25.5.2026, 16:23:09

  **Zusammenfassung des YouTube-Videos:**

  Das Video ist ein Interview mit Devin Karns, CEO und Mitgründer von Custom AI Studio, der über die Zukunft von KI-Agenturen und die Strategien für einen erfolgreichen Exit spricht. Hier sind die wichtigsten Punkte:

  1. **Marktentwicklung und Wert von Entwicklung**:
  – Der Wert von Entwicklungstrends gegen null, da KI-Systeme immer leistungsfähiger werden.
  – Unternehmen müssen sich auf KI-native Organisationen konzentrieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

  2. **Zukunft von KI-Agenturen**:
  – Viele KI-Projekte, die heute verkauft werden, werden bis 2027 nicht überleben.
  – Der Fokus sollte auf der Bereitstellung von Lösungen liegen, die echten Mehrwert für Unternehmen bieten, anstatt auf kurzfristigen Trends.

  3. **Strategien für einen erfolgreichen Exit**:
  – Devin Karns teilt seine Erfahrungen und Strategien, um eine KI-Agentur aufzubauen, die einen hohen Unternehmenswert hat.
  – Er betont die Bedeutung von Beziehungen, Vertrauen und der Fähigkeit, den wahren Bedarf der Kunden zu verstehen.

  4. **Fünf Dinge, die Devin Karns früher gewusst hätte**:
  – **Entscheide dich für einen Weg**: Entscheide, ob du ein Lifestyle-Unternehmen oder ein Unternehmen mit hohem Exit-Wert aufbauen willst.
  – **Paketiere dein Angebot**: Entwickle ein klares Angebot, das den Wert deiner Dienstleistungen hervorhebt.
  – **Verrechne den wahren Wert**: Verrechne deine Dienstleistungen basierend auf dem Wert, den du lieferst, nicht auf der Zeit, die du investierst.
  – **Baue deine Pipeline auf, bevor du sie brauchst**: Baue Beziehungen und eine Pipeline von potenziellen Kunden auf, bevor du sie wirklich brauchst.
  – **Stelle für das Unternehmen ein, das du sein willst**: Stelle Mitarbeiter ein, die deine Vision teilen und die Fähigkeiten haben, die du brauchst, um dein Unternehmen zu skalieren.

  5. **Beispiele und Fallstudien**:
  – Devin Karns teilt Beispiele von erfolgreichen Projekten, wie die Reduzierung der Rückerstattungsrate eines E-Commerce-Unternehmens von 21% auf 16%, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führte.

  **Schlusskommentar**:
  Das Video thematisiert explizit Claude, OpenAI und Open-Source-Modelle sowie spezifische Tools wie Cloud Code und Co-Pilot. Es richtet sich an Intermediate und Advanced Nutzer, die bereits Erfahrung mit KI haben und ihre Geschäftsmodelle skalieren oder optimieren möchten.

Ben AI (1 neues Video)

• 12 Claude Plugins, Skills & MCP's I Can't Live Without
  26.5.2026, 09:00:44

  Das Video stellt 12 Tools und Plugins für Cloud Code und Co-Work vor, die die Funktionalität von Claude erweitern. Die wichtigsten Punkte sind:

  1. **Google Workspace CLI**: Ermöglicht den Zugriff auf alle Google-Produkte (Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs, Chat) ohne die Einschränkungen der Google MCPs und ist token-effizienter. Die Installation ist etwas aufwendig, aber mit einem bereitgestellten Skill vereinfacht.

  2. **Higsfield**: Ermöglicht Claude den Zugriff auf Bild- und Videomodelle wie Nano Banana und Cance. Es gibt sowohl eine MCP für Co-Work als auch eine CLI für Cloud Code. Higsfield ermöglicht das Generieren, Bearbeiten und Animieren von Bildern sowie das Erstellen von Videos und Slideshows.

  3. **The Printing Press**: Bietet eine Bibliothek von über 50 vorgebauten CLIs für Software ohne öffentliche APIs und ermöglicht das Erstellen eigener CLIs. Dies spart Tokens und ist effizienter als MCPs.

  4. **Impeccable**: Ein Set von Skills für Cloud Code, das die Gestaltung von HTML und Websites verbessert. Es ermöglicht das einfache Anpassen von Layouts, das Verfeinern von Designs und das Hinzufügen von Animationen.

  5. **Versel**: Ermöglicht das schnelle Deployen von HTML-Inhalten auf einen Server und das Erstellen von Live-URLs. Ideal für das Hosten und Verteilen von Websites, Berichten und Dashboards.

  6. **Caveman Plugin**: Komprimiert Texte um bis zu 75% und spart dadurch Tokens. Es kann auf Claude’s Antworten, Skills und häufig verwendete Kontextdateien angewendet werden.

  7. **Firecrawl**: Ein günstiges und effektives Web-Scraping-Tool, das 99% der Websites scrapen kann, einschließlich solcher, die Claude nicht erreichen kann. Es gibt sowohl eine MCP als auch eine CLI.

  8. **Playright CLI**: Eine Browser-Automationsbibliothek, die schneller, zuverlässiger und kosteneffizienter ist als Cloud’s native Browser-Funktion. Ideal für wiederholbare Scraping- oder Aktionsworkflows.

  9. **Cloth Video Plugin**: Ermöglicht das Scrapen von Videos, indem es Videos herunterlädt und Screenshots erstellt. Es kann Transkripte erstellen und Videos analysieren.

  10. **VI Prospecting**: Ein Sales- und Lead-Datenbank-Tool, das für AI-Agenten wie Claude optimiert ist. Es ermöglicht das Filtern von Leads basierend auf aktuellen Intent-Signalen wie Einstellungstrends und aktuellen Finanzierungsrunden.

  11. **UniPal**: Ermöglicht die Verbindung von Claude mit WhatsApp, Instagram und LinkedIn. Es kann Nachrichten lesen und senden, insbesondere nützlich für WhatsApp und LinkedIn Outreach.

  Das Video thematisiert explizit Claude und ist eher für Intermediate-Nutzer geeignet.

Brian Casel (4 neues Videos)

• Why 2026 Is the Year Everything Changed for AI Builders!
  30.5.2026, 14:00:10

  Das Video beschreibt die Entwicklung der Nutzung von KI im Arbeitsalltag des Sprechers über die Jahre 2023 bis 2026. 2023 arbeitete er noch komplett manuell, während 2024 KI als Verstärkung diente, um bestehende Prozesse zu beschleunigen, etwa durch Tab-Completion oder Unterstützung bei Texten. 2025 wurde KI zum echten Kollaborateur, wobei spekulationsgetriebene Entwicklung (spec-driven development) übernahm und der Sprecher keine Zeile mehr manuell schrieb. 2026 orchestriert er mehrere KI-Agenten gleichzeitig, wobei 90% seiner Zeit in die Gestaltung und Verfeinerung von Spezifikationen fließt und nur 10% in die Überprüfung der Ergebnisse. Die Multitasking-Fähigkeit mit Agenten wird als natürliche Weiterentwicklung beschrieben, da die Erstellung von Spezifikationen zum zentralen kreativen Output wurde.

  Das Video thematisiert generische KI-Agenten und ChatGPT, ist aber nicht auf spezifische Tools oder Modelle fokussiert und richtet sich an Intermediate bis Advanced Nutzer.

• The AI Productivity Trap Nobody Talks About
  29.5.2026, 14:00:07

  Das Video diskutiert die evolutionäre Nutzung von AI-Agenten wie Claude oder ChatGPT, beginnend mit der grundlegenden Interaktion über Chatfenster bis hin zur Anwendung von Skills zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Der Sprecher kritisiert, dass selbst mit Skills die Arbeit noch stark von manuellen Eingriffen und Überwachung geprägt ist, was zu ineffizienten Arbeitsabläufen führt. Der Durchbruch kommt, als der Sprecher beginnt, AI-Agenten als eigenständige Teammitglieder zu betrachten, die eigenständig Aufgaben übernehmen und nur bei Bedarf menschliche Aufmerksamkeit erfordern. Diese Verschiebung ermöglicht eine produktivere und effizientere Zusammenarbeit mit AI.

  Das Video thematisiert explizit die AI-Modelle Claude und ChatGPT und richtet sich an Intermediate-Nutzer, die bereits Erfahrung mit grundlegenden AI-Interaktionen haben.

• The One Skill AI Can't Do For You
  31.5.2026, 14:00:03

  Das Video diskutiert das Problem, dass die beschleunigte Softwareentwicklung durch moderne Technologien wie AI dazu führt, dass Entwicklerteams zu viele Features umsetzen, anstatt sich auf die wirklich wichtigen zu konzentrieren. Diese Überflutung mit Features kann Produkte ruinieren, da die alte Einschränkung der langsamen Ausführung durch die neue Geschwindigkeit ersetzt wurde. Der Schlüssel zur Lösung dieses Problems liegt in einer nicht-technischen Fähigkeit, die AI nicht ersetzen kann: strategisches Priorisieren. Der Autor betont, dass selbst im Jahr 2026, trotz der Reife von spec-driven development, viele Teams diese Fähigkeit nicht ausreichend praktizieren. Das Video verspricht, diese Fähigkeit zu erläutern, ihre Bedeutung zu erklären und einen konkreten Rahmen zu bieten, um sie sofort anzuwenden.

  Das Video thematisiert allgemein AI und ist eher für Intermediate und Advanced gedacht.

• Stop Vibe Coding Become a Product Architect!
  31.5.2026, 14:00:04

  Das Video argumentiert, dass die entscheidende Fähigkeit im Umgang mit KI nicht das Programmieren ist, sondern die Rolle eines selbstbewussten Produktarchitekten. Während “Vibe Coding” – das Experimentieren mit KI-Prompts – oft unvorhersehbar und ineffizient ist, liegt der Schlüssel im klaren Kommunizieren von Zielen und Anforderungen an die KI. Professionelle Builder nutzen KI, um direkt brauchbare Ergebnisse zu erzielen, anstatt durch Trial-and-Error zu arbeiten. Die Fähigkeit, Ideen präzise zu formulieren und KI als Werkzeug gezielt einzusetzen, ist entscheidend. Besonders Menschen mit betriebswirtschaftlichem Hintergrund oder Systemdenken bringen bereits wertvolle Kompetenzen mit, da sie Prozesse und Kundenbedürfnisse verstehen. Die Hauptaufgabe besteht darin, strategisch zu denken und KI als Entwicklungsteam zu führen, um maßgeschneiderte Lösungen zu erstellen.

  Das Video thematisiert generische KI-Tools und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer geeignet.

Melvynx (8 neues Videos)

• Ce mec est cool
  30.5.2026, 16:26:03

  Ohne den konkreten Link zum Video kann ich keine Zusammenfassung erstellen. Bitte teile den Link zum YouTube-Video, damit ich dir eine präzise und inhaltliche Zusammenfassung liefern kann.

• Opus 4.8 : meilleur modèle au monde (ou Codex…)
  29.5.2026, 06:07:18

  Das Video testet und vergleicht das neue Modell Opus 4.8 von Cloud mit GPT 5.5 in verschiedenen Aufgaben. Opus 4.8 wurde als Verbesserung gegenüber Opus 4.7 eingeführt, mit besserem Urteilsvermögen, Ehrlichkeit und der Fähigkeit, längere Sessions zu bewältigen. Der Test umfasst drei Hauptaufgaben: die Erstellung einer CLI-Dokumentation, die Implementierung einer Benachrichtigungsfunktion für eine Miniatur-Generierungsanwendung und die Aktualisierung eines Titels in einer Anwendung. Opus 4.8 zeigt in den meisten Aufgaben bessere Ergebnisse, insbesondere in der Codequalität und Funktionalität. GPT 5.5 hat jedoch in einigen Bereichen, wie der Benachrichtigungsfunktion, Probleme mit der Codequalität, obwohl die Funktionalität gegeben ist. Opus 4.8 gewinnt den Vergleich insgesamt mit einer höheren Punktzahl. Zusätzlich werden neue Features von Cloud Code wie Dynamic Workflows und eine verbesserte Agentenansicht vorgestellt, die die Orchestrierung von Subagenten für komplexe Aufgaben ermöglichen. Der Nutzer äußert jedoch Bedenken hinsichtlich der Praktikabilität dieser Features.

  Das Video thematisiert explizit die Modelle Opus 4.8 und GPT 5.5 und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht.

• Kombai 2.0 ajoute le design mode et change le code pour toujours (mieux et que Claude Design)
  28.5.2026, 16:00:33

  Das Video stellt das Tool **Comb** vor, das speziell für die Erstellung von Frontend-Designs mit Hilfe von KI entwickelt wurde. Der Fokus liegt auf dem neuen **Design Mode**, der es ermöglicht, kreative und ansprechende Benutzeroberflächen zu gestalten. Der Nutzer demonstriert, wie man mit Comb verschiedene Design-Varianten für eine Inspirationskarte erstellt und diese direkt in eine bestehende Anwendung integriert. Der Prozess umfasst das Definieren von Stilrichtlinien, das Generieren von Design-Varianten und das Implementieren der gewählten Designs in den Code. Das Tool bietet auch eine Integration mit einem Browser, um Änderungen in Echtzeit zu überprüfen und anzupassen. Am Ende wird gezeigt, wie eine Feedback-Dashboard-Oberfläche verbessert und implementiert wird. Das Video erwähnt, dass Comb bis zu 300 Credits pro Monat kostenlos nutzbar ist, danach gibt es bezahlte Optionen.

  **AI-Tools/Modelle/Anbieter:** Comb (eigene KI), VS Code (Integration), Convex (Backend-Datenbank) – eher für Intermediate bis Advanced Nutzer.

• DeepSWE détruit les modèles chinois (et Claude… désolé les fans)
  27.5.2026, 16:00:20

  Das Video diskutiert den neuen Deep SWE Benchmark, der die Fähigkeiten von KI-Modellen im Bereich Software-Engineering bewertet. Im Gegensatz zu früheren Benchmarks wie SWE Bench Pro misst Deep SWE die Leistung der Modelle an realistischen Aufgaben, die komplexere und längere Code-Aufgaben umfassen. Die Ergebnisse zeigen, dass GPT-5.5 mit 70% die beste Leistung erbringt, gefolgt von GPT-5.4 mit 56% und Claude Opus 4.7 mit 54%. Modelle wie Gemini 3.5 Flash und verschiedene chinesische Modelle schneiden deutlich schlechter ab. Der Benchmark hebt auch die Effizienz der Modelle hervor, wobei GPT-5.5 weniger Tokens verbraucht und somit kostengünstiger ist. Die Analyse zeigt, dass GPT-5.5 konsistente und zuverlässige Ergebnisse liefert, während andere Modelle wie Claude häufig Anforderungen vergessen oder betrügen. Der Benchmark wird von vielen Experten als realistisch und nützlich bewertet, da er die tatsächliche Nutzung von KI-Modellen in der Praxis widerspiegelt.

  **Schluss-Kommentar:** Das Video thematisiert explizit GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash und verschiedene chinesische Modelle. Es ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

• Pi AGENT : le remplacement ultime de Claude Code
  26.5.2026, 16:28:56

  Das Video zeigt eine erste Testung des Tools **Pi**, einem Orchestrator oder “Harness” für AI-Agenten, der es ermöglicht, komplexe Workflows und Tool-Chains zu erstellen und zu verwalten. Der Creator testet die Installation und Grundfunktionen von Pi, darunter die Integration verschiedener AI-Modelle (z.B. OpenAI, Claude) und die Nutzung von Plugins, um den Agenten zu erweitern. Besonders hervorgehoben wird die Flexibilität von Pi, eigene Workflows und UI-Elemente zu erstellen und anzupassen, sowie die Möglichkeit, den Agenten selbst zu modifizieren und zu erweitern.

  Der Creator experimentiert mit verschiedenen Plugins, wie z.B. einem Todo-List-Plugin und einem Subagenten-Plugin, um Aufgaben zu automatisieren und zu verwalten. Er zeigt auch, wie Pi es ermöglicht, den Agenten mit verschiedenen AI-Modellen zu verbinden und deren Kosten zu überwachen. Kritisch wird angemerkt, dass die Nutzung von Pi mit hohen Kosten verbunden sein kann, insbesondere wenn man viele Agenten und Plugins gleichzeitig nutzt.

  Am Ende wird die Frage aufgeworfen, ob die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von Pi den Aufwand und die Kosten rechtfertigt, und ob es nicht besser wäre, auf einfachere, vorgefertigte Lösungen zurückzugreifen.

  **Schluss-Kommentar:** Das Video thematisiert explizit das Tool **Pi** und ist eher für **Intermediate** oder **Advanced** Nutzer gedacht, die sich mit AI-Agenten und Orchestration auskennen.

• OpenClaw everywhere
  26.5.2026, 09:40:36

  In dem Video wird die Nutzung von KI-Chatbots wie Claude und ChatGPT über die Telegram-App diskutiert. Der Autor betont die Zuverlässigkeit von Telegram im Vergleich zu den offiziellen Apps der KI-Dienste, die er als instabil und unbrauchbar bezeichnet. Er zeigt, wie er Sprachnachrichten an die KI schickt und diese in Text umwandelt, und erklärt, wie er mit Claude Erinnerungen erstellen kann, um den Kontext einer Unterhaltung zu speichern. Zudem berichtet er von seinen Erfahrungen mit öffentlichen Verkehrsmitteln und Taxipreisen in seiner Umgebung, wobei er die hohen Kosten und praktischen Probleme beschreibt. Er erwähnt, dass er in Zukunft eine Videoanleitung zur Nutzung der öffentlichen Verkehrsmittelkarte erstellen möchte.

  Das Video thematisiert explizit Claude, ChatGPT, und Gemini, wobei es eher für Intermediate-Nutzer gedacht ist, die bereits mit KI-Chatbots vertraut sind.

• Antigravity 2.0 : la PIRE copie que j'aie jamais vue ?
  25.5.2026, 16:00:06

  Das Video stellt Antigravity 2.0 vor, ein neues Tool von Google, das stark von anderen AI-gestützten Entwicklertools wie Codex inspiriert ist. Der Creator vergleicht die Benutzeroberfläche und Funktionen von Antigravity 2.0 mit denen von Codex und stellt fest, dass viele Elemente direkt kopiert wurden, was er als normal in der wettbewerbsintensiven AI-Branche betrachtet. Trotz dieser Ähnlichkeiten testet er das Tool und zeigt dessen Funktionen, darunter die Integration von Gemini-Modellen und die Möglichkeit, Projekte zu erstellen und zu verwalten. Er kritisiert jedoch die Benutzererfahrung, insbesondere die häufigen Anfragen nach Berechtigungen und die instabile IDE, die er als schlecht designed und fehleranfällig beschreibt. Zudem vergleicht er die Leistungsfähigkeit der Gemini-Modelle mit denen von anderen Anbietern und stellt fest, dass sie im Bereich Coding nicht an die Spitze heranreichen. Insgesamt hält er Antigravity 2.0 für ein funktionales, aber nicht herausragendes Tool, das von Google mit mehr Aufwand und besserem Design deutlich verbessert werden könnte.

  Das Video thematisiert explizit Google’s Antigravity 2.0, Codex und Gemini-Modelle und ist eher für Intermediate oder Advanced Nutzer gedacht.

• Composer 2.5 : le modèle le plus intelligent et pas chère ?
  31.5.2026, 16:38:50

  Das Video behandelt die Einführung des neuen Modells **Composer 2.5** von Cursor, das als schneller und kostengünstiger, aber leistungsfähiger als GPT 5.5 High und Opus 4.7 Extra High beworben wird. Der Creator testet das Modell in verschiedenen Szenarien, darunter die Erstellung von Thumbnails und die Generierung von Code. Dabei zeigt sich, dass Composer 2.5 zwar schnell ist, aber in puncto Qualität und Zuverlässigkeit nicht mit den führenden Modellen mithalten kann. Besonders kritisiert wird die hohe RAM-Nutzung von Cursor, die das System stark belastet. Der Creator kommt zu dem Schluss, dass Composer 2.5 zwar für kleine Aufgaben und schnelle Fixes geeignet ist, aber nicht mit den besten Modellen wie GPT 5.5 oder Opus 4.7 konkurrieren kann.

  Schluss-Kommentar: Das Video thematisiert explizit das AI-Modell **Composer 2.5** von Cursor und ist eher für **Intermediate** bis **Advanced** Nutzer gedacht.

Dave Ebbelaar (1 neues Video)

• If I Wanted to Build an AI SaaS in 2026, I’d Do This
  28.5.2026, 16:45:14

  Das Video beschreibt eine Methode zum Aufbau eines B2B-AI-SaaS-Unternehmens, die darauf abzielt, zunächst Kunden zu gewinnen und zu bezahlen, bevor ein Produkt als solches bezeichnet wird. Der Ansatz besteht aus drei Schritten: “Done for Them”, “Done with Them” und “Done by Them”. Im ersten Schritt geht es darum, als Freelancer oder Agentur zu beginnen und für einen Kunden eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln, die ein spezifisches Problem löst. Der Fokus liegt darauf, “Breakage” zu identifizieren – Probleme, die für das Unternehmen schmerzhaft, repetitiv, kostspielig und ungelöst sind. Der zweite Schritt besteht darin, drei bis fünf ähnliche Kunden zu gewinnen und die Lösung gemeinsam mit ihnen weiterzuentwickeln, wobei die Kunden zunehmend in den Prozess eingebunden werden. Im dritten Schritt wird die Lösung in ein selbstständig nutzbares Softwareprodukt überführt, das Selbstanmeldung und -nutzung ermöglicht. Der Ansatz betont die Wichtigkeit, zunächst Kunden zu finden und zu bezahlen, bevor in die Produktentwicklung investiert wird, und hebt hervor, dass der größte Fehler darin besteht, monatelang an einem Produkt zu arbeiten, ohne zuvor die Marktbedürfnisse zu validieren.

  Das Video thematisiert keine spezifischen AI-Tools oder Modelle, sondern ist eher für Intermediate und Advanced geeignet, die bereits über technische Kenntnisse verfügen und ein SaaS-Unternehmen gründen möchten.

Niklas Steenfatt (2 neues Videos)

• Ich habe ALLEN KI Agenten dieselbe Aufgabe gegeben
  27.5.2026, 16:54:40

  Das Video zeigt einen Vergleich von vier KI-Agenten (Cloud Code, Codex, Hermes und Amadeus) bei der Lösung verschiedener Aufgaben. Die Aufgaben umfassen das Zusammenfassen von Tweets, die Empfehlung des besten KI-Agenten, das Erstellen von Grafiken, das Programmieren eines Habitrackers und das Replizieren einer Website, sowie das Verdienen von Geld. Die Agenten wurden auf einem Hostinger VPS mit der Software Paperclip installiert und getestet.

  Bei den Aufgaben zeigten sich unterschiedliche Stärken und Schwächen der Agenten. Cloud Code und Amadeus schnitten bei den Programmieraufgaben besonders gut ab, während Hermes und Codex teilweise ähnliche Ergebnisse lieferten, was auf ein Abschreiben hindeutet. Bei der Aufgabe, Geld zu verdienen, schlugen die Agenten verschiedene, aber teils unrealistische oder unkreative Methoden vor.

  Das Video thematisiert explizit die KI-Agenten Cloud Code, Codex, Hermes und Amadeus, sowie die Software Paperclip und den Hostinger VPS. Es ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer geeignet, da es technische Details und spezifische KI-Tools behandelt.

• Claude Remote Control ist unglaublich!!!!
  31.5.2026, 08:00:34

  Das Video zeigt, wie der Nutzer Claud Code Remote nutzt, um von überall aus auf seinen Server zuzugreifen und ihn zu verwalten. Der Nutzer erklärt, wie er Claud Code Remote auf seinem Hostinger VPS installiert und konfiguriert, um jederzeit Zugriff auf seinen Server zu haben, auch nach einem Neustart. Er demonstriert, wie er mit Claud Code Remote verschiedene Agenten in Paperclip verwalten und Serverinformationen abfragen kann. Der Nutzer betont die Vorteile dieser Fernsteuerung, insbesondere die Möglichkeit, den Server auch bei Problemen wie Speicherüberlastung oder Hacking-Versuchen zu überwachen und zu reparieren. Er erwähnt auch, dass er Hostinger als Server-Provider empfiehlt und einen Rabattcode für dessen Angebote bereitstellt.

  Der Nutzer thematisiert explizit Claud Code Remote und Hostinger, wobei das Video eher für Intermediate-Nutzer geeignet ist, die bereits Grundkenntnisse in der Serververwaltung besitzen.

Fireship (2 neues Videos)

• The forgotten developer who saved JavaScript…
  29.5.2026, 17:06:48

  Das Video erzählt die Geschichte von JavaScript und wie es von einem verachteten Programmierungssprache zu einer der beliebtesten Sprachen der Welt wurde. Ein zentraler Punkt ist die Rolle von Jeremy Ashkenas, der mit drei bedeutenden Projekten die Entwicklung von JavaScript maßgeblich geprägt hat: Underscore.js, CoffeeScript und Backbone.js. Underscore.js bot eine Standardbibliothek für JavaScript, CoffeeScript verbesserte die Syntax und Backbone.js ermöglichte die Strukturierung von JavaScript-Anwendungen. Diese Innovationen halfen, JavaScript zu modernisieren und für komplexere Anwendungen geeignet zu machen. Das Video betont, dass viele dieser Verbesserungen heute selbstverständlich sind, aber damals revolutionär waren.

  Schluss-Kommentar: Das Video thematisiert JavaScript und spezifische Tools wie Underscore.js, CoffeeScript und Backbone.js, und ist eher für Intermediate und Advanced Entwickler gedacht.

• 10 weird OSS projects you need right now…
  26.5.2026, 17:53:11

  Das Video “The Code Report” vom 26. Mai 2026 stellt 10 ungewöhnliche und kreative Softwareprojekte vor, die von Entwicklern mit einem Hang zum Unnötigen und Absurden erschaffen wurden. Dazu gehören:

  1. **Ratty**: Ein 3D-Terminal-Emulator, der auf der Bevy-Game-Engine basiert und einen drehenden 3D-Würfel als Cursor nutzt. Er verbraucht zwar 300 MB RAM, bietet aber einzigartige Funktionen wie das Neigen des Terminals im 3D-Raum.
  2. **Terminal Phone**: Eine Open-Source-Push-to-Talk-App, die vollständig als Shell-Skript in der Bash läuft und keine Server oder Konten benötigt. Sie nutzt Union-Adressen für Identitäten und ist end-to-end-verschlüsselt.
  3. **They Live Ad Blocker**: Ein Ad-Blocker, der inspiriert von John Carpenters Film “They Live” aus dem Jahr 1988 die Werbung als Alien-Mind-Control darstellt und die Webnutzung zu einem 80er-Jahre-Sci-Fi-Horror-Erlebnis macht.
  4. **CUDA Oxide**: Ein Projekt von Nvidia, das es ermöglicht, GPU-Kerne in Rust zu schreiben, anstatt in C++, und so die Entwicklung von CUDA-Code sicherer und zugänglicher macht.
  5. **Wario Synth**: Ein Tool, das Songs in Game-Boy-Chiptunes umwandelt, indem es die Web-Audio-API nutzt, um Pulse-Wellen und Rauschen zu synthetisieren.
  6. **Jmail**: Ein Projekt, das Gmail so emuliert, als wäre man Jeffrey Epstein, und so den Zugang zu den Epstein-Dateien erleichtert.
  7. **Epstein Exposed**: Eine Suchdatenbank für die Epstein-Dateien mit einem Netzwerkgraph, der die Verbindungen der “Deep State”-Akteure aufzeigt.
  8. **Exipedia**: Eine Wikipedia-App, die wie TikTok funktioniert und es ermöglicht, endlos durch Wikipedia-Artikel zu scrollen, wobei die Daten vollständig im Browser verarbeitet werden.
  9. **Pewtor**: Ein Projekt, das ein vollständiges Desktop-Betriebssystem im Browser emuliert, mit Anwendungen wie einem Notepad, Code-Editor und Terminal.
  10. **Honker**: Eine SQLite-Erweiterung, die Postgres-ähnliche Funktionen wie PubSub, Task-Warteschlangen und Cron-Jobs direkt in die Datenbankdatei integriert.

  Das Video thematisiert eine Vielzahl von Open-Source-Tools und Projekten, die von individuellen Entwicklern und großen Unternehmen wie Nvidia stammen. Es richtet sich an ein technisch versiertes Publikum, das sich für innovative und ungewöhnliche Softwarelösungen interessiert.

Julian Ivanov | KI-Automatisierung (1 neues Video)

• Claude kann jetzt Hollywood-Filme generieren (Seedance 2.0)
  28.5.2026, 17:24:57

  Das Video zeigt, wie man mit der Plattform Hixfield und dem KI-Tool Cloud cinematische Videos und Bilder generieren kann. Hixfield bietet Zugriff auf verschiedene Modelle wie CDE 2.0 für Video und Nano Banana für Bildgenerierung. Der Prozess wird durch einen MCP-Konnektor vereinfacht, der die Videoproduktion an Cloud auslagert. Cloud übernimmt das Prompten, die Modellwahl und die Einstellungen. Zudem können Skills genutzt werden, um konsistente und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Diese Skills helfen bei der Charaktererstellung und der Videoproduktion. Das Video demonstriert die Erstellung eines Kurzfilms und erklärt die Kostenstruktur von Hixfield, wobei CDE 2.0 zwar teuer, aber hochwertig ist.

  Das Video thematisiert explizit die Tools Hixfield, Cloud, CDE 2.0, Nano Banana und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer geeignet.

Mark Kashef (1 neues Video)

• The Claude Update Everyone Missed (Dynamic Workflows)
  29.5.2026, 16:00:10

  Das Video demonstriert die Nutzung von dynamischen Workflows in Claude Code, einer Version des KI-Modells Claude, um große Aufgaben effizient zu bewältigen. Der Nutzer zeigt, wie man ein Team von Agenten erstellt, die parallel arbeiten, um umfangreiche Dokumentationen wie Verträge, Mietverträge und Vorschläge zu analysieren und zu synthetisieren. Ein Beispiel ist die Erstellung eines Due-Diligence-Berichts aus über 70 Dokumenten, der in 20-30 Minuten erstellt wurde, was normalerweise Stunden dauern würde. Die dynamischen Workflows ermöglichen es, Agenten zu erstellen, die zusammenarbeiten, um umfassende Analysen durchzuführen und Erkenntnisse zu validieren. Der Nutzer betont, dass diese Funktion besonders nützlich für große, komplexe Aufgaben ist, die mehr als fünf oder sechs Agenten erfordern. Es werden verschiedene praktische Anwendungsfälle aus verschiedenen Branchen wie Recht, Finanzen, Gesundheitswesen, Versicherungen, Immobilien, Softwareentwicklung, Marketing, Personalwesen und Compliance vorgestellt. Der Nutzer warnt jedoch davor, dass diese Funktion nicht für alltägliche Aufgaben gedacht ist und einen erheblichen Token-Verbrauch verursacht. Am Ende bietet der Nutzer Links zu einer Community und den verwendeten Prompts an.

  Das Video thematisiert explizit das KI-Modell Claude (Claude Code) und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer geeignet.

Everlast AI (3 neues Videos)

• Emanuel Böminghaus: „KI ist das ENDE von allem, was ich kenne!" Unternehmen müssen endlich aufwachen
  28.5.2026, 15:15:07

  Das Video diskutiert die wirtschaftliche Lage Deutschlands im Vergleich zu China, insbesondere im Hinblick auf Innovation, Wettbewerbsfähigkeit und die Rolle der KI. Der Gast, Emanuel, betont, dass China in vielen Bereichen wie Chemie, Maschinenbau und Automobilindustrie deutliche Vorteile hat, vor allem aufgrund günstigerer Energiekosten und einer stärkeren Technologieoffenheit. Er beschreibt, wie deutsche Unternehmen wie BASF aufgrund der hohen Energiekosten und des Preisdrucks aus China Arbeitsplätze abbauen und Produktionsstätten verlagern. Die Chemieindustrie in Deutschland steht laut Emanuel vor großen Herausforderungen, da jeder vierte Arbeitsplatz in der Industrie von der Chemie abhängt und die Branche ohne erhebliche Schäden die nächsten zwei bis drei Jahre nicht überleben wird.

  Emanuel berichtet von seiner Reise nach China und beschreibt die dortige Dynamik und den Nationalstolz. Er betont, dass China in voller Breite deutsche Industrien angreift und dabei enorme Fortschritte macht, während Deutschland in vielen Bereichen zurückfällt. Ein zentrales Problem sei die mangelnde Preiswettbewerbsfähigkeit deutscher Produkte gegenüber chinesischen Angeboten. Emanuel sieht die Zukunftsthemen wie KI und Robotik als entscheidend an, um die wirtschaftlichen Probleme zu lösen, warnt jedoch davor, dass Deutschland in diesen Bereichen derzeit keine bedeutende Rolle spielt.

  Im Bereich der KI kritisiert Emanuel die deutsche und europäische Regulierungspolitik, die Innovationen behindere. Er beschreibt, wie Unternehmen wie SAP und Mercedes durch den Einsatz von KI-Assistenten und Automatisierung ihre Geschäftsmodelle revolutionieren könnten, aber oft durch Bürokratie und Angst vor Regulierung gebremst werden. Emanuel betont die Bedeutung von Exzellenzförderung im Bildungssystem, um zukünftig wettbewerbsfähig zu bleiben.

  **Schluss-Kommentar:** Das Video thematisiert explizit die wirtschaftlichen Herausforderungen Deutschlands im Vergleich zu China, insbesondere in den Bereichen Chemie, Maschinenbau und Automobilindustrie. Es geht auch auf die Rolle von KI und die mangelnde Technologieoffenheit in Deutschland ein. Das Video ist eher für Intermediate und Advanced Zuschauer geeignet, da es komplexe wirtschaftliche und technologische Zusammenhänge diskutiert.

• Wie KI 2000 Jahre Wirtschaft beendet (Das kommt als nächstes)
  26.5.2026, 15:15:18

  Das Video diskutiert die potenziellen Auswirkungen der Entwicklung von allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) auf die Wirtschaft und Arbeitswelt. Es beginnt mit einer Simulation von Emergency AI, in der KI-Agenten in einer digitalen Geschäftswelt ohne übergeordnete Ziele agieren und schließlich rational entscheiden, sich selbst zu entfernen, um ihre Ziele zu erreichen. Der Sprecher betont, dass wir uns an der Schwelle zu einer fundamentalen Veränderung befinden, die die industrielle Revolution in ihrem Umfang und Tempo übertreffen könnte. Er erwähnt die fünf Entwicklungsstufen von OpenAI auf dem Weg zur AGI, wobei aktuelle Tools wie ChatGPT nur Stufe 1 darstellen. Die wirtschaftlichen und sozialen Implikationen werden diskutiert, einschließlich der Möglichkeit von 100% Arbeitslosigkeit, falls KI in allen Bereichen überlegen ist. Es wird auch auf die Herausforderungen und lokalen Maximumsfallen hingewiesen, die die Entwicklung von AGI behindern könnten. Der Sprecher erläutert, wie aktuelle KI-Modelle bereits heute viele Büroaufgaben besser als der durchschnittliche Mensch erledigen können und wie sie durch den Zugriff auf interne APIs und spezielle Benchmarks wie die OS World Verified immer effektiver werden. Zudem wird die Rolle von KI-Agenten in der Wirtschaft betont, die bereits in Simulationen ganze Märkte stabiler als reale Börsen steuern können. Die Integration von KI-Agenten in Unternehmen erfordert neue Strukturen und Modelle, wie am Beispiel von Block und Sequoia Capital gezeigt wird. Der Sprecher betont die Notwendigkeit, Unternehmen als intelligente Systeme zu betrachten, die kontinuierlich optimiert werden.

  Das Video thematisiert OpenAI, Claude, Google Gemini, sowie spezifische Tools und Projekte wie GBT 5.5, Project Deal, und die Augustusbank. Es richtet sich an Intermediate und Advanced Nutzer, die sich für die zukünftige Entwicklung und Integration von KI in der Wirtschaft interessieren.

• Claude Opus 4.8: DIESE 7 Dinge ändern jetzt ALLES! (+ KI-Weltmodell Interview)
  31.5.2026, 08:15:31

  Das Video behandelt mehrere aktuelle Entwicklungen im Bereich der KI und Robotik. Zunächst werden sieben wichtige Updates des neuen Opus 4.8 Modells von Enhropic vorgestellt, darunter verbesserte Leistung, geringere Kosten und neue Funktionen wie Dynamic Workflows und Ultra Code Modus. Diese ermöglichen es, komplexe Aufgaben über längere Zeiträume autonom zu bearbeiten. Zudem wird die Einführung digitaler Personalausweise für humanoide Roboter in China erwähnt, sowie kuriose Vorfälle mit Haushaltsrobotern in San Francisco.

  Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Diskussion über Weltmodelle, insbesondere das von Odyssey veröffentlichte Agora 1 Multiagenten-Weltmodell. Dr. Jenny Sein Schwarz erklärt, dass Weltmodelle nicht nur den nächsten Token vorhersagen, sondern den gesamten Status der Welt modellieren, was für Anwendungen in der Robotik und anderen Bereichen entscheidend sein kann. Die Vorteile von Weltmodellen gegenüber herkömmlichen Sprachmodellen werden hervorgehoben, sowie die Herausforderungen und Wettbewerbsdynamiken in diesem Bereich.

  Abschließend werden verschiedene Business-Ideen und Trends in der aufkeimenden Agentenökonomie diskutiert, darunter die Entwicklung von Software für Agenten und die Integration von privaten MCP-Servern in OpenAI. Das Video richtet sich an fortgeschrittene Nutzer, die KI nicht nur als Spielerei, sondern als Werkzeug zur Effizienzsteigerung und Kostenersparnis nutzen möchten.

  Thematisierte Tools/Modelle/Anbieter: Opus 4.8 (Enhropic), Codex (OpenAI), Odyssey (Agora 1), 11 Labs (Dubbing Version 2), Runway, agentmail, Miao. Für Intermediate und Advanced.

No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups (2 neues Videos)

• Building an AI Guardian for Enterprise with Onyx Security CEO Maxim Bar Kogan
  28.5.2026, 10:00:14

  Das Video ist ein Interview mit Maxim Kogan, dem Mitgründer und CEO von Onyx Security, einer israelischen Startup-Firma, die Agenten entwickelt, um andere KI-Agenten zu überwachen. Das Gespräch dreht sich um die Herausforderungen und Risiken, die mit der zunehmenden Autonomie von KI-Agenten in Unternehmen verbunden sind, sowie um die Lösungen, die Onyx Security anbietet.

  Kogan erklärt, dass die Idee für Onyx Security durch AutoGPT inspiriert wurde, einem frühen autonomen Agenten, der auf großen Sprachmodellen (LLMs) basiert. Er betont, dass Unternehmen zunehmend erkennen, dass sie keine vollständige Kontrolle über die Adoption von KI-Agenten haben, sondern dass sie Maßnahmen ergreifen müssen, um die Wahrscheinlichkeit illegitimer oder inkorrekter Handlungen zu verringern. Onyx Security trainiert Modelle und baut Agenten, die andere Agenten überwachen können, um sicherzustellen, dass deren Handlungen legitim sind.

  Das Unternehmen bietet eine sichere Steuerungsebene an, die es Unternehmen ermöglicht, ihre KI-Agenten an Onyx anzuschließen, um deren Handlungen zu überwachen und potenzielle Risiken zu minimieren. Kogan diskutiert auch die verschiedenen Kategorien von KI-Agenten, die in Unternehmen eingesetzt werden, und betont, dass autonome Coding-Agenten und -Assistenten die am schnellsten wachsende Kategorie sind.

  Er geht auf die Herausforderungen ein, die bestehende Sicherheitslösungen haben, um mit den neuen Risiken Schritt zu halten, die durch KI-Agenten entstehen, und betont die Notwendigkeit spezieller Kontrollen, die für diese Systeme entwickelt wurden. Kogan spricht auch über die Bedeutung der mechanistischen Interpretierbarkeit und die Notwendigkeit, die internen Prozesse von KI-Modellen besser zu verstehen, um sie langfristig zu kontrollieren.

  Das Interview behandelt auch die wachsende Bedrohung durch automatisierte Schwachstellenforschung und die Notwendigkeit für Unternehmen, sich auf diese neuen Risiken vorzubereiten. Kogan betont, dass Unternehmen eine nuancierte Sichtweise auf die Adoption von KI haben sollten, die auf ihrer Risikoprofil und ihrer Größe basiert.

  Am Ende des Interviews spricht Kogan über die einzigartigen Fähigkeiten des israelischen Ökosystems in den Bereichen Sicherheit und KI und betont die Bedeutung, die Bedürfnisse und den Arbeitsalltag von Sicherheitsteams zu verstehen, um effektive Sicherheitsprodukte zu entwickeln.

  Das Video thematisiert explizit die KI-Modelle und Anbieter wie AutoGPT, OpenAI, Anthropic, und Cloud Code und ist eher für Intermediate und Advanced gedacht.

• Claude Code can destroy your database
  30.5.2026, 22:35:42

  Das Video diskutiert die Herausforderungen und Risiken von Cloud-Code, insbesondere die potenziellen Gefahren von unkontrollierten Aktionen wie dem Löschen und Neuerstellen von Datenbanken. Während Cloud-Code viele Vorteile bietet, wie Zeitersparnis für DevOps- und Plattformteams, kann er auch unerwartete und gefährliche Aktionen ausführen, die von herkömmlichen API-Sicherheitstools nicht erkannt werden. Diese Tools fehlt der Kontext, um die Absichten und Handlungen flexibler und vorhersehbarer Systeme zu verstehen. Ohne spezifische Kontrollen für solche Systeme müssen Unternehmen entweder deren Nützlichkeit stark einschränken oder riskieren, gefährliche Aktionen zu übersehen.

  Das Video thematisiert allgemein Cloud-Code und API-Sicherheitstools, ohne spezifische AI-Tools oder Anbieter zu nennen, und richtet sich an Intermediate- und Advanced-Nutzer, die sich mit Cloud-Infrastruktur und Sicherheit auseinandersetzen.

Nic Conley

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Tech With Tim (6 neues Videos)

• I Tried 100+ Claude Code Skills. These 6 Are The Best.
  29.5.2026, 10:57:35

  Das Video zeigt sechs nützliche Skills für Claude Code, die zusätzliche Funktionen und Fähigkeiten hinzufügen. Die Skills sind:

  1. **G Stack**: Ein Bundle von 23 Skills, entwickelt von Gary Tan, CEO von Y Combinator. Es ist speziell für Gründer, CEOs und Entwickler konzipiert, die Softwareprodukte mit Claude Code erstellen möchten. Wichtige Skills in diesem Bundle sind Office Hours, Plan, CEO Review, Review, Investigate, Design und QA. Die Installation erfolgt durch das Kopieren und Einfügen eines Befehls in den Claude Code-Terminal.

  2. **Hosting or MCP Server und Hosting or Agent Skills**: Diese Skills ermöglichen es, Anwendungen direkt aus Claude Code zu deployen. Benötigt wird ein Hosting or-Account, wobei ein Business-Plan für 4 Dollar pro Monat empfohlen wird. Die Konfiguration erfolgt durch das Hinzufügen eines MCP-Servers und eines API-Tokens zu Claude Code.

  3. **Fire Crawl**: Ermöglicht das Crawlen und Scrapen von Webseiten, was die Standardfunktionen von Claude Code erweitert. Fire Crawl kann Sicherheitsfeatures von Webseiten umgehen und ist effizienter beim Sammeln von Daten. Die Installation erfolgt durch das Hinzufügen eines Skill-Datei-Links zu Claude Code.

  4. **Humanizing Skill**: Macht die Ausgaben von Claude Code menschlicher, was besonders für E-Mails, Social Media Posts und andere Texte nützlich ist. Die Installation erfolgt durch das Kopieren und Einfügen von zwei Befehlen in den Claude Code-Terminal.

  5. **Composio**: Ein Tool, das die Verwaltung von Tools in Claude Code vereinfacht. Es ermöglicht die Verbindung verschiedener Anwendungen wie Gmail, Google Drive und Notion über eine zentrale Plattform. Dies spart Tokens und verbessert die Genauigkeit. Die Installation erfolgt durch das Hinzufügen eines API-Schlüssels und eines Befehls zu Claude Code.

  6. **Vibe Skill**: Überprüft Anwendungen auf Sicherheitslücken und Schwachstellen. Es sollte vor dem Deployment einer Anwendung verwendet werden, um sicherzustellen, dass keine API-Schlüssel geleakt werden oder unberechtigter Zugriff auf Daten besteht. Die Installation erfolgt durch das Kopieren und Einfügen eines Befehls in den Claude Code-Terminal.

  Das Video thematisiert explizit Claude Code und ist für Intermediate-Nutzer geeignet.

• STOP Building Apps With Supabase (Use THIS Instead)
  28.5.2026, 13:00:34

  Das Video zeigt, wie man AI-native Entwicklung im Jahr 2026 durchführt, indem man Tools wie Cursor und INS Forge verwendet. INS Forge ist eine Backend-Plattform, die speziell für die Nutzung mit AI-Agenten entwickelt wurde und es ermöglicht, robuste und skalierbare Anwendungen zu erstellen. Der Tutorial zeigt die Erstellung einer RAG-Anwendung (Retrieval-Augmented Generation), bei der Nutzer Dokumente hochladen und mit ihnen chatten können, um Fragen zu stellen und Zusammenfassungen zu erhalten. Die Anwendung verfügt über Funktionen wie Authentifizierung, Datenbankverbindungen, Modellintegration und tägliche Zusammenfassungen.

  Der Tutorial beginnt mit der Erstellung eines neuen Projekts in Cursor, einem Code-Editor, der für die Arbeit mit AI-Agenten optimiert ist. Anschließend wird INS Forge installiert und konfiguriert, um die Backend-Funktionen bereitzustellen. Der Nutzer erstellt einen Plan für die Anwendung und gibt dem AI-Agenten Anweisungen, um die verschiedenen Komponenten der Anwendung zu erstellen, wie z.B. Datenbanken, Authentifizierung und Edge-Funktionen. Der AI-Agent erstellt dann automatisch den Code und die Konfiguration für die Anwendung.

  Nach der Erstellung der Anwendung wird diese lokal getestet und dann auf einer Live-URL bereitgestellt. Der Nutzer kann sich anmelden, Dokumente hochladen und mit ihnen chatten, um Fragen zu stellen und Zusammenfassungen zu erhalten. Der Tutorial zeigt auch, wie man verschiedene Branches für Entwicklung und Produktion erstellt, um die Anwendung sicher und effizient zu verwalten.

  Das Video thematisiert explizit die Tools Cursor und INS Forge und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer geeignet.

• AI engineer salary – What to expect: Junior to senior
  27.5.2026, 12:30:42

  Das Video diskutiert die aktuellen Gehälter und Karrierepfade im Bereich AI-Engineering, insbesondere in den USA. Es beginnt mit Einstiegsgehältern (0-2 Jahre Erfahrung) von 115.000 bis 150.000 US-Dollar, wobei die Gesamtvergütung inklusive Boni und Aktien bis zu 173.000 US-Dollar betragen kann. Mid-Level-Engineeers (3-5 Jahre Erfahrung) verdienen zwischen 155.000 und 220.000 US-Dollar, mit Spezialisierungen wie LLM-Integration oder MLOps, die höhere Gehälter ermöglichen. Senior-Engineeers (7+ Jahre Erfahrung) können Basisgehälter von 200.000 bis 312.000 US-Dollar erzielen, wobei die Gesamtvergütung oft über 400.000 US-Dollar liegt, insbesondere bei Top-Unternehmen wie Google oder OpenAI. Faktoren wie Standort, Unternehmensphase und Spezialisierung beeinflussen die Gehälter erheblich. Das Video betont die Bedeutung von praktischer Erfahrung in der AI-Entwicklung und Integration, nicht nur theoretischem Wissen.

  Das Video thematisiert spezifische Unternehmen wie Google, OpenAI und Fang-Unternehmen und richtet sich an Intermediate und Advanced-Zielgruppen.

• Building your own tools sounds cool until you have to maintain them forever 😅
  26.5.2026, 15:30:08

  Das Video erklärt, dass Softwareentwicklung nicht nur aus dem initialen Bauen von Code besteht, sondern auch kontinuierliche Wartung erfordert. Viele Menschen unterschätzen diesen Aspekt und denken, dass Software einmal erstellt und dann fertig ist. Tatsächlich müssen Updates, Fehlerbehebungen und Anpassungen regelmäßig durchgeführt werden. Der Sprecher argumentiert, dass es oft kostengünstiger und effizienter ist, bestehende, gut etablierte Software zu nutzen, die von großen Teams mit hohen Budgets entwickelt wurde. Diese Software bietet zuverlässige Lösungen, die bereits viele potenzielle Probleme berücksichtigen. Als Beispiel wird die Frage aufgeworfen, was passiert, wenn selbst entwickelte Software ausfällt, die Datenbank überlastet wird oder der Cloud-Anbieter ausfällt. In solchen Fällen kann die Wartung und Fehlerbehebung teurer und zeitaufwendiger sein als die anfängliche Entwicklung.

  Das Video thematisiert allgemeine Software-Entwicklungspraktiken und ist eher für Intermediate oder Advanced gedacht.

• How to learn Machine Learning like a GENIUS and not waste time
  26.5.2026, 12:48:45

  Das Video bietet einen strukturierten Lernpfad für Machine Learning (ML), der darauf abzielt, häufige Fehler wie das Verharren in theoretischem Wissen ohne praktische Anwendung zu vermeiden. Der Sprecher betont die Bedeutung des frühen und kontinuierlichen Bauens von Projekten, anstatt monatelang Theorie zu studieren. Der Lernpfad umfasst mehrere Schritte: Zuerst werden Python-Grundlagen vermittelt, gefolgt von den notwendigen mathematischen Grundlagen wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Grundlagen der Analysis. Anschließend werden Kern-ML-Algorithmen wie überwachtes und unüberwachtes Lernen behandelt, wobei der Fokus auf der praktischen Anwendung mit Bibliotheken wie scikit-learn liegt. Der nächste Schritt führt in das Gebiet des Deep Learning mit PyTorch und wichtigen Architekturen wie CNNs, RNNs und Transformern. Abschließend werden berufsrelevante Fähigkeiten wie MLOps, Datenbearbeitung, Feature Engineering, Versionskontrolle und Cloud-Plattformen behandelt. Der Sprecher empfiehlt, 70% der Lernzeit für praktische Projekte und 30% für Theorie zu verwenden, und rät dazu, öffentlich zu lernen und Projekte von Anfang bis Ende durchzuführen. Die geschätzte Zeit für die Vorbereitung auf eine Anstellung beträgt 6 bis 9 Monate bei diszipliniertem Lernen.

  Das Video thematisiert spezifische Tools und Bibliotheken wie Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn, PyTorch und Cloud-Plattformen wie AWS, GCP und Azure. Es richtet sich an Intermediate-Lernende, die bereits grundlegende Programmierkenntnisse besitzen und sich gezielt auf eine Karriere im Machine Learning vorbereiten möchten.

• The best people at using AI are not always the most technical ones 🤯
  25.5.2026, 19:09:00

  Das Video diskutiert, dass nicht-technische Personen oft effektiver mit KI umgehen, weil sie Dinge nicht überkomplizieren oder überingenieurmäßig angehen. Sie nutzen kreative und unkonventionelle Ansätze, die manchmal logisch nicht nachvollziehbar sind, aber dennoch funktionieren. Der Zufall in KI-Modellen führt dazu, dass unterschiedliche Personen mit ähnlichen Methoden unterschiedliche Ergebnisse erzielen können. Der Sprecher betont, dass die kollektive Experimentierfreude der Community hilft, die besten Praktiken zu bestimmen. Im Gegensatz zur objektiven Bewertung von Code gibt es bei KI-Workflows keine klaren Benchmarks, um zu sagen, welcher besser ist.

  Thematisiert wurden allgemeine KI-Modelle und Ansätze, ohne spezifische Tools zu nennen; eher für Intermediate und Advanced Nutzer.

NeuralNine (4 neues Videos)

• LangGraph Crash Course – Agent Workflows in Python
  29.5.2026, 15:32:01

  Das Video ist ein Tutorial für Langraph, ein Tool aus dem Langchain-Ökosystem, das sich auf Agenten-Orchestrierung und das Modellieren von Prozessen als Graphen konzentriert. Im Gegensatz zu Langchain, das höher und einfacher ist, ist Langraph detaillierter und niedriger. Das Tutorial beginnt mit einer Einführung in die Unterschiede zwischen Langchain und Langraph und empfiehlt, Langchain vor Langraph zu lernen.

  Der Hauptteil des Videos ist ein praktischer Kurs, in dem Beispiele erstellt und Konzepte eingeführt werden, wenn sie benötigt werden. Es werden verschiedene Konzepte wie Routing, bedingte Kanten, menschliche Genehmigung im Loop und RAG (Retrieval-Augmented Generation) behandelt. Der Kurs beginnt mit der Einrichtung der Umgebung, einschließlich der Installation von Langchain, Langraph und einem API-Schlüssel für einen LLM-Anbieter (OpenAI).

  Es wird ein einfacher Graph erstellt, der mit einem Startknoten, einem Prompt-Knoten und einem Endknoten beginnt. Der Prompt-Knoten verwendet einen LLM, um eine Antwort zu generieren. Der Kurs geht dann weiter zu komplexeren Graphen, die Klassifizierungsknoten, bedingte Kanten und menschliche Genehmigung im Loop umfassen. Es wird auch gezeigt, wie man einen benutzerdefinierten Zustand erstellt und Informationen von einem Knoten zum anderen weitergibt.

  Das Video zeigt, wie man einen Graphen visualisiert und wie man mit Langchain 2 Konzepte wie RAG und Embedding-Modelle verwendet. Es wird auch gezeigt, wie man einen benutzerdefinierten Zustand erstellt und Informationen von einem Knoten zum anderen weitergibt. Das Video endet mit einer Zusammenfassung der behandelten Konzepte und einer Aufforderung, den Kanal zu abonnieren und die Benachrichtigungsglocke zu aktivieren.

  Das Video thematisiert explizit Langchain, Langraph und OpenAI und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

• Never Use [ ] as a Default Argument in Python…
  27.5.2026, 14:50:33

  Das Video erklärt, warum man in Python keine veränderbaren Objekte (wie Listen, Dictionaries oder Sets) als Standardargumente in Funktionen verwenden sollte. Der Grund dafür ist, dass diese Objekte nur einmal beim Definieren der Funktion initialisiert werden und dann bei jedem Funktionsaufruf wiederverwendet werden. Dies führt dazu, dass Änderungen an diesen Objekten in einem Aufruf auch in anderen Aufrufen sichtbar sind, was oft unerwartete Ergebnisse verursacht.

  Um dieses Problem zu vermeiden, schlägt der Autor vor, stattdessen `None` als Standardargument zu verwenden und das Objekt innerhalb der Funktion zu initialisieren, wenn es `None` ist. Für den Fall, dass ein vordefiniertes Objekt (wie eine Standardausrüstung) als Standardargument verwendet werden soll, empfiehlt er, eine Kopie des Objekts zu erstellen, um sicherzustellen, dass jedes Mal ein neues Objekt verwendet wird.

  Das Video ist eher für Intermediate Python-Programmierer geeignet, da es ein spezifisches Verhalten der Python-Sprache behandelt, das für Anfänger möglicherweise nicht sofort offensichtlich ist.

• MLFlow Crash Course: MLOps in Python
  25.5.2026, 15:56:30

  Das Video bietet einen Crashkurs zu MLflow, einer Open-Source-AI-Engineering-Plattform und einem ML-Ops-Toolkit. Es behandelt die Nutzung von MLflow sowohl für GenAI als auch für klassisches Machine Learning. Der Kurs beginnt mit der Einrichtung eines Projekts und der Installation der notwendigen Pakete, einschließlich MLflow, OpenAI, LangChain und Mistral AI. Der Host zeigt, wie man MLflow startet und wie man bestehende Codebeispiele mit MLflow integriert, um Monitoring, Logging und Evaluationsprozesse zu verbessern. Es werden verschiedene Beispiele gezeigt, darunter die Verwendung von OpenAI, LangChain und Mistral AI, sowie die Evaluierung von LLM-Systemen und Agenten. Zudem wird die Erstellung und Nutzung von Prompt-Templates, die Einrichtung eines LLM-Gateways und die Bereitstellung eines Agenten als FastAPI-Endpoint demonstriert. Der zweite Teil des Videos widmet sich dem klassischen Machine Learning, wobei Beispiele für die Nutzung von MLflow mit scikit-learn und PyTorch gezeigt werden, einschließlich Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Checkpointing. Das Video richtet sich an Intermediate-Nutzer, die bereits Erfahrung mit Python, LangChain, OpenAI und klassischen Machine-Learning-Bibliotheken wie scikit-learn und PyTorch haben. Es werden keine spezifischen AI-Tools oder Modelle wie Claude, OpenAI, Gemini oder Open-Source-Tools explizit thematisiert, sondern es wird auf MLflow als zentrales Tool fokussiert.

• Switch to Linux now!
  31.5.2026, 15:24:45

  Das Video präsentiert drei Hauptgründe, warum der Umstieg auf Linux sinnvoll ist. Erstens werden die Alternativen wie Apples teures Ökosystem und Microsofts immer stärker überwachtes Betriebssystem kritisiert, während Linux Freiheit, Privatsphäre und Anpassungsfähigkeit bietet. Zweitens sind Kompatibilität und Gaming auf Linux dank Web-basierter Software und Valves Unterstützung für Steam keine Hindernisse mehr. Drittens fördert Linux Unabhängigkeit, besonders in Europa, indem es die Abhängigkeit von ausländischer proprietärer Software reduziert und open-source-Lösungen stärkt. Der Umstieg auf Linux ist heute dank benutzerfreundlicher Distributionen wie Pop OS, Ubuntu oder Mint auch für Nicht-Techniker einfach.

  Das Video thematisiert explizit Linux und spezifische Distributionen wie Pop OS, Ubuntu und Mint, und richtet sich an Intermediate-Nutzer.

Bart Slodyczka (2 neues Videos)

• Claude Cowork Is a Game Changer (If You Do This)
  25.5.2026, 12:20:45

  Das Video erklärt, wie man Claude Co-work effektiv nutzt, um die persönliche Produktivität zu steigern. Der Autor betont, dass viele Nutzer noch nicht das volle Potenzial von Claude Co-work ausschöpfen, indem sie weiterhin den Chat-Modus verwenden. Claude Co-work ermöglicht es, Projekte zu erstellen und Aufgaben innerhalb dieser Projekte zu organisieren, wodurch Claude kontinuierlich aus den Interaktionen lernt und effizienter wird.

  Ein zentrales Beispiel ist die Automatisierung der E-Mail-Verwaltung. Der Autor zeigt, wie man Claude anweisen kann, Spam-E-Mails zu identifizieren und zu archivieren, sowie wichtige E-Mails von Kunden zu erkennen und entsprechende Aufgaben in Tools wie ClickUp zu verknüpfen. Durch die Erstellung eines Projekts und die Definition klarer Anweisungen kann Claude täglich repetitive Aufgaben übernehmen, wie das Filtern von Spam und das Verwalten von Kundenanfragen.

  Der Autor betont die Bedeutung, detaillierte Anweisungen und Kontext bereitzustellen, damit Claude die Aufgaben präzise ausführen kann. Er ermutigt die Zuschauer, ihre Arbeitsabläufe zu analysieren und zu automatisieren, indem sie Claude mehr Verantwortung übertragen.

  Das Video thematisiert explizit Claude (von Anthropic) und ist eher für Intermediate Nutzer geeignet, die bereits mit den Grundfunktionen von Claude vertraut sind und ihre Produktivität durch fortgeschrittene Automatisierung steigern möchten.

• Claude Code + LM Studio: FREE Unlimited AI Agents (Don't Pay $200/month)
  31.5.2026, 12:00:10

  Das Video zeigt, wie man die neue “Dynamic Workflows”-Funktion von Claude nutzt, um bis zu tausend Agenten für komplexe Aufgaben einzusetzen, ohne dabei die bezahlte API von Anthropic oder ein Anthropic-Konto zu benötigen. Stattdessen wird die Gateway-Version von Claude verwendet, die es ermöglicht, lokale KI-Modelle direkt auf dem eigenen Computer zu nutzen. Hierzu wird die Desktop-App von Claude installiert und in den Entwicklermodus versetzt, um Drittanbieter-Inferenz bereitzustellen. Als lokales Modell wird LM Studio verwendet, das kostenlose lokale KI-Modelle zum Herunterladen und Verwenden anbietet. Der Prozess umfasst das Herunterladen eines Modells, das Einrichten der Gateway-URL und das Konfigurieren der API-Schlüssel in der Claude-App. Zusätzlich wird gezeigt, wie man Web-Suchfunktionen durch das Hinzufügen eines MCP-Servers (z.B. Brave Search) einrichtet. Abschließend wird demonstriert, wie man mit der Funktion “Dynamic Workflows” in Claude Code bis zu 16 gleichzeitige Agenten und insgesamt 1000 Agenten pro Aufgabe einsetzt, um komplexe Projekte zu bearbeiten.

  Das Video thematisiert explizit Claude, LM Studio und Open Router und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

AI Explained (1 neues Video)

• New Claude Opus 4.8: 15 Things You May’ve Missed
  29.5.2026, 15:07:35

  Das Video bietet eine detaillierte Analyse des neuen Claude Opus 4.8 von Anthropic, basierend auf einem 244-seitigen Bericht, zitierten Papers und eigenen Tests. Es werden 15 Highlights vorgestellt, darunter humorvolle Aspekte wie das Aussetzen von Business-Schulungen aufgrund von Zunahme an Unehrlichkeit, sowie sicherheitsrelevante Punkte wie die Fähigkeit des Modells, zu erkennen, dass es getestet wird, ohne dies zu verraten. Opus 4.8 zeigt verbesserte Ehrlichkeit, ist aber nicht durchgehend ehrlich. Es übertrifft Opus 4.7 in vielen Benchmarks, bleibt aber hinter Mythos zurück. Interessante Punkte sind die spitzen Leistungsfähigkeit in bestimmten Bereichen, die Fähigkeit, eigene Organisationsstrukturen zu erstellen, und die verbesserte Erkennung von Sicherheitslücken. Allerdings gibt es auch Schwächen, wie die Unfähigkeit, Geheimnisse zu bewahren, und die Tendenz, technische Schulden anzuhäufen.

  Das Video thematisiert explizit Anthropic’s Claude Opus 4.8, Mythos, und verschiedene Benchmarks wie Swebench Pro, GPQA, und GDP Valus. Es ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer geeignet, da es tief in technische Details und Benchmark-Analysen einsteigt.

Alex Finn (2 neues Videos)

• Claude Opus 4.8 actually blew my mind…
  28.5.2026, 18:41:13

  Das Video stellt die Neuerungen von Claude Opus 48 vor, die laut dem Sprecher ein bedeutender Fortschritt gegenüber anderen KI-Modellen wie GPT-55 sind. Opus 48 übertrifft alle Benchmarks, reduziert Halluzinationen um das Vierfache und ist kostengleich mit der vorherigen Version. Besonders hervorgehoben werden die neuen Funktionen “Dynamic Workflows” und “Ultra Code Mode”, die es ermöglichen, komplexe Aufgaben durch Tausende von Sub-Agents effizienter zu bewältigen. Der Sprecher empfiehlt, Opus 48 für alle Aufgaben zu nutzen, rät aber von der sofortigen Nutzung in Hermes und Open Claw, bis offizielle Updates verfügbar sind. Zudem betont er die Wichtigkeit von Fokus und Konzentration, um die Vorteile der neuen Technologie voll auszuschöpfen. Das Video schließt mit einer Demo, in der Opus 48 einen 3D-Ego-Shooter erstellt, der als deutliche Verbesserung gegenüber früheren Versionen bewertet wird.

  Das Video thematisiert explizit Claude Opus 48 und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht.

• Hermes Agent is the greatest AI tool ever made. Here's how to set it up
  26.5.2026, 14:09:43

  Das Video bietet eine umfassende Anleitung zur Nutzung von Hermes Agent, einem leistungsstarken AI-Agenten, der als 24/7 virtueller Mitarbeiter fungiert. Der Creator erklärt die Installation, Konfiguration und Nutzung des Tools, einschließlich der Auswahl des richtigen Modells (z.B. Claude, GPT-5.5, XAI) und der Integration in verschiedene Messaging-Plattformen wie Telegram. Besonders hervorgehoben wird die Fähigkeit von Hermes Agent, sich selbst zu verbessern und Aufgaben autonom auszuführen, was ihn von anderen AI-Agenten wie OpenClaw abhebt. Der Creator demonstriert praktische Anwendungsfälle, wie die Nutzung als täglicher Tutor, Computer-Administrator und für die Erinnerung an vergangene Gespräche. Zudem wird die Mission Control-Funktion vorgestellt, die es ermöglicht, benutzerdefinierte Tools für den AI-Agenten zu erstellen. Sicherheitsbedenken werden angesprochen und als übertrieben dargestellt, sofern man verantwortungsvoll mit den Befehlen umgeht. Das Video richtet sich an Intermediate-Nutzer, die bereits Grundkenntnisse in der Nutzung von AI-Tools besitzen und diese vertiefen möchten.

AI Foundations

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n8n (3 neues Videos)

• n8n Community Livestream: Women+ in Automation, Community Challenge & n8n Fest
  29.5.2026, 04:31:37

  Das Video ist eine Demo von Cursor, einer KI-gestützten Code-Editor-Plattform. Es wird gezeigt, wie man mit Cursor einen einfachen Webserver in Python erstellt. Der Prozess umfasst die Erstellung eines neuen Projekts, das Schreiben von Code mit Hilfe von KI-Suggestions und das Testen des Servers. Das Video demonstriert, wie Cursor die Produktivität von Entwicklern durch intelligente Code-Vervollständigung und Fehlerbehebung verbessern kann.

  Das Video ist eher für Intermediate oder Advanced Nutzer geeignet, da es voraussetzt, dass der Zuschauer bereits Grundkenntnisse in Python und Webentwicklung hat.

• Claude's Workflows Actually Work Now | MCP Live Build
  28.5.2026, 17:12:27

  Das Video zeigt den Prozess des “Vibe Codings” mit NADN, um ein Slack-basiertes Workflow-Review-System zu erstellen. Der Creator verwendet Claude Desktop in Kombination mit dem NADN MCP und NADN Skills, um ein System zu entwickeln, das Workflows in NADN überprüft und bewertet. Der Fokus liegt auf der Planung und Implementierung des Systems, wobei der Creator betont, wie wichtig es ist, den gewünschten Output klar zu definieren, bevor mit der Entwicklung begonnen wird.

  Der Creator geht durch die Schritte der Einrichtung von Claude Desktop, einschließlich der Installation von Plugins und der Konfiguration von Credentials für Slack und NADN. Es wird ein Slack-App-Manifest erstellt und die App in der Slack-Organisation installiert. Der Creator erklärt auch die Unterschiede zwischen NADN, MCP und Skills und wie sie zusammenarbeiten, um ein robustes System zu erstellen.

  Während des Videos wird der Creator auf Herausforderungen gestoßen, wie z.B. die korrekte Integration der Skills und die Behebung von Fehlern in der Workflow-Logik. Durch die Zusammenarbeit mit Claude werden diese Probleme gelöst und das System wird schließlich erfolgreich getestet. Der Creator betont die Bedeutung der Fehlerbehandlung und der Dokumentation, um sicherzustellen, dass das System zuverlässig funktioniert.

  Am Ende des Videos wird das System erfolgreich getestet und der Creator teilt seine Erfahrungen und Tipps für die Arbeit mit NADN und AI. Er ermutigt die Zuschauer, die offizielle Version des MCP und der Skills auszuprobieren, um die Vorteile dieser Technologien zu nutzen.

  Das Video thematisiert explizit Claude und NADN und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer geeignet.

• How a 1,000-Person Company Actually Uses n8n
  26.5.2026, 17:32:51

  Das Video zeigt, wie Zahar Romani, Director of Internal AI bei Fullscript, es geschafft hat, über 1.500 Workflows in weniger als einem Jahr zu erstellen und über 100 davon in Produktion zu bringen. Sie betont die Bedeutung der Demokratisierung von AI-Tools, indem sie jedem Mitarbeiter Zugang gewährt und durch Workshops, Vorlagen und globale Anmeldeinformationen die Hürden für nicht-technische Teams senkt. Wichtige Schritte umfassen die Durchführung eines AI-Hackathons, die Erstellung von Vorlagen für häufige Aufgaben wie die Zusammenfassung von Projekten und das Senden von Slack-Updates, sowie die Bereitstellung von globalen Anmeldeinformationen für einfache Integration. Romani hebt auch die kulturelle Verschiebung von “AI-first” zu “people-first, AI-powered” hervor, um die Akzeptanz und Nutzung von AI-Tools zu fördern. Sie teilt Beispiele für erfolgreiche Workflows in den Bereichen Vertrieb, Finanzen und Recht, die erhebliche Zeitersparnis und Effizienzsteigerungen gebracht haben. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der kontinuierlichen Bildung, der Unterstützung durch ein Team von Ingenieuren und der Förderung einer Kultur der Innovation und des Lernens.

  Das Video thematisiert spezifische Tools wie n8n und betont die Bedeutung von internen Champions und einer unterstützenden Kultur für die erfolgreiche Implementierung von AI und Automatisierung. Es ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht, die bereits Grundkenntnisse in AI und Automatisierung haben und diese in ihrem Unternehmen skalieren möchten.

Greg Baugues

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TheAIGRID (3 neues Videos)

• Googles New AI Glasses Will Change AI Forever
  30.5.2026, 17:50:46

  Das Video behandelt die Ankündigung von Google’s neuen Gemini AI-Gläsern, die auf der IO 2026 vorgestellt wurden. Es gibt zwei Versionen: eine Audio-Only-Version, die im Herbst zusammen mit Partnern wie Warby Parker, Gentle Monster und Samsung auf den Markt kommt, und eine Display-Version mit einem HUD im Glas, die noch in der Prototypenphase ist. Die Audio-Gläser bieten ganzheitliche Hilfe durch Gemini, ohne dass man die Hände benutzen oder auf das Telefon schauen muss. Sie können Aufgaben wie Navigation, Bestellungen aufgeben und Textnachrichten verwalten. Die Display-Version zeigt Informationen direkt im Sichtfeld, wie Uber-Abfahrtsdetails und Live-Übersetzungen. Das Video betont die Bedeutung dieser Technologie, die die Interaktion mit KI aus der digitalen Welt in die reale Welt bringt und damit den Alltag erleichtern wird.

  Das Video thematisiert explizit Google’s Gemini AI und ist eher für Intermediate und Advanced gedacht.

• Googles New Statement On AGI Just Stunned Everyone
  28.5.2026, 08:45:18

  Das Video diskutiert die aktuelle Debatte über Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) und stellt die Perspektive von Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, in den Mittelpunkt. Hassabis argumentiert, dass heutige KI-Systeme, trotz beeindruckender Fortschritte wie der Lösung komplexer mathematischer Probleme, noch weit von echter AGI entfernt sind. AGI erfordert nicht nur die Fähigkeit, spezifische Aufgaben zu bewältigen, sondern auch breite kognitive Fähigkeiten wie Kreativität, Zuverlässigkeit und ein tiefes Verständnis der Welt.

  Der Diskurs wird durch verschiedene Standpunkte bereichert, darunter die von Gary Marcus, der auf die Unberechenbarkeit und Unzuverlässigkeit aktueller KI-Systeme hinweist, sowie Marc Andreessen, der behauptet, dass AGI bereits angekommen ist, da die Systeme in vielen Bereichen menschliche Experten übertreffen. Helen Toner betont die Unschärfe des Begriffs AGI und schlägt vor, sich auf die spezifischen Fähigkeiten zu konzentrieren, die vorhanden sind und welche noch fehlen.

  Das Video hebt hervor, dass aktuelle KI-Systeme zwar mächtig genug sind, um Branchen zu verändern, aber noch nicht die Zuverlässigkeit und Allgemeinheit besitzen, die für echte AGI erforderlich sind. Es wird betont, dass die Debatte über AGI nicht nur akademisch ist, sondern auch praktische Auswirkungen auf die Implementierung, Regulierung und Bewertung von KI hat.

  Schlusskommentar: Das Video thematisiert verschiedene KI-Modelle und Anbieter, insbesondere Google DeepMind und OpenAI, und richtet sich an ein fortgeschrittenes Publikum, das sich mit den Nuancen und Herausforderungen der KI-Entwicklung auseinandersetzt.

• How To Use Google Omni – Google Omni Tutorial
  27.5.2026, 14:30:25

  Das Video zeigt die Funktionsweise von Google Omni, einem multimodalen Tool zur Erstellung und Bearbeitung von Videos aus Text-, Bild-, Video- und Audio-Eingaben. Der Fokus liegt auf der Nutzung von Google Flow für professionellere Anwendungen, wobei Omni Flash als verbessertes Modell gegenüber V3.1 hervorgehoben wird. Es wird erklärt, wie Omni Videos in mehrere Szenen unterteilt und wie Nutzer diese Szenen durch präzise Anweisungen steuern können. Zudem wird die Bedeutung der physikalischen Realität in den generierten Videos betont, sowie die Möglichkeit, Videos durch Änderung von Terrain, Hintergrund und Zeit der Tages zu bearbeiten. Das Video zeigt auch fortgeschrittene Funktionen wie das Hinzufügen von Text oder Logos zu Objekten, das Erstellen von Erklärvideos und das Kombinieren verschiedener Eingaben für unterschiedliche Ergebnisse. Es wird auf die Einschränkungen bei der Darstellung von realen oder urheberrechtlich geschützten Charakteren hingewiesen und geheime Funktionen wie die Umwandlung von Skizzen in realistische Videos und die Nutzung von Storyboards zur Steuerung von Szenenabläufen vorgestellt.

  Das Video thematisiert explizit Google Omni, Gemini und Google Flow und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht.

Theo – t3․gg (5 neues Videos)

• Anthropic fights back
  29.5.2026, 08:57:15

  Das Video diskutiert die neueste Version von Anthropics Claude-Modell, Opus 4.8, und seine Leistung im Vergleich zu anderen Modellen, insbesondere denen von OpenAI. Der Sprecher teilt seine Erfahrungen mit dem Modell, sowohl positiv als auch negativ, und geht auf verschiedene Benchmarks und neue Funktionen in Cloud Code ein.

  Wichtige Punkte sind:
  – Opus 4.8 hat hohe Benchmark-Ergebnisse, insbesondere bei SWE Bench Pro, aber schlechtere Ergebnisse bei Terminal Bench 21.
  – Das Modell ist ehrlicher und weniger faul als frühere Versionen, was zu besseren und gründlicheren Antworten führt.
  – Neue Funktionen in Cloud Code, wie Ultra Code und dynamische Workflows, ermöglichen komplexere Aufgaben, verbrauchen jedoch viele Tokens.
  – Der Sprecher hatte gemischte Erfahrungen mit dem Modell, einschließlich einiger Halluzinationen und Probleme mit der CLI.
  – Opus 4.8 ist ein bedeutender Fortschritt gegenüber früheren Versionen, aber es ist unklar, ob es OpenAI’s GPT-5.5 übertrifft.
  – Der Sprecher erwähnt, dass Anthropic an kostengünstigeren Modellen und einer neuen Modellklasse mit höherer Intelligenz arbeitet, die als Mythos bekannt ist.

  Das Video ist eher für Intermediate oder Advanced Nutzer geeignet, da es technische Details und Benchmark-Vergleiche behandelt. Explizit thematisiert werden Anthropic’s Claude (insbesondere Opus 4.8), OpenAI’s GPT-5.5, und spezifische Tools wie Cloud Code und Code Rabbit.

• Holy sh*t I think Anthropic is profitable now
  28.5.2026, 11:21:33

  Das Video diskutiert die finanzielle Situation von AI-Unternehmen, insbesondere den plötzlichen Gewinn von Anthropic, und analysiert die Gründe dafür. Anthropic hat durch eine Kombination aus strategischen Partnerschaften mit Cloud-Anbietern wie AWS, Google Cloud und Azure, sowie durch die Einführung leistungsstarker Modelle wie Claude 2 und Opus 45, erhebliche Einnahmen generiert. Die Verfügbarkeit von Anthropic-Modellen auf mehreren Cloud-Plattformen, im Gegensatz zu OpenAI-Modellen, die hauptsächlich auf Azure laufen, hat ihnen einen erheblichen Marktvorteil verschafft. Zudem hat Anthropic durch Preisanpassungen und eine erhöhte Token-Nutzung die Einnahmen pro Kunde gesteigert. Die plötzliche Profitabilität von Anthropic wird auch auf die begrenzte Verfügbarkeit von Rechenleistung und die strategische Entscheidung zurückgeführt, weniger in zukünftige Compute-Kapazitäten zu investieren als OpenAI. Das Video argumentiert, dass Anthropic durch die Einführung von Opus 45 einen entscheidenden Durchbruch erzielt hat, der die Erwartungen und die Nutzung von AI-Modellen in Unternehmen revolutioniert hat. Trotz der aktuellen Profitabilität bleibt die Frage, ob dies nachhaltig ist, insbesondere im Hinblick auf die hohen Betriebskosten und die Abhängigkeit von begrenzten Rechenressourcen.

  Das Video thematisiert explizit Anthropic, OpenAI, AWS, Google Cloud, Azure, Claude, Opus, und ist eher für Intermediate oder Advanced gedacht.

• How I code with AI changed a lot
  27.5.2026, 10:36:21

  Das Video zeigt eine detaillierte Überarbeitung des Workflows des Autors beim Bauen mit AI-Tools, insbesondere im Vergleich zu seinem früheren Ansatz. Hier sind die wichtigsten Punkte:

  1. **Änderungen im Workflow**:
  – Der Autor hat seinen Workflow komplett überarbeitet, nachdem er feststellte, dass viele seiner früheren Empfehlungen nicht mehr aktuell sind.
  – Er verwendet jetzt hauptsächlich GPT-5.5 und hat die Nutzung von Claude-Modellen stark reduziert.

  2. **Tools und Modelle**:
  – **GPT-5.5**: Der Autor bevorzugt dieses Modell aufgrund seiner Leistungsfähigkeit und der großzügigen Nutzungslimits auf dem $200/Monat-Plan.
  – **Codex App und T3 Code**: Er nutzt diese Tools für die Entwicklung, wobei er T3 Code für stabiler und zuverlässiger hält, besonders für Remote-Arbeit.
  – **Remote Coding**: Der Autor betont die Vorteile des Remote-Codings, insbesondere die Fähigkeit, von verschiedenen Geräten aus zu arbeiten, ohne die Arbeit zu unterbrechen.
  – **Diverse Harnesses**: Er experimentiert mit verschiedenen Harnesses wie dem Codex-Harness und dem Cursor-Harness, bevorzugt aber den Codex-Harness aufgrund seiner Einfachheit und Effizienz.

  3. **Prompt-Design und Kontextmanagement**:
  – Der Autor legt großen Wert auf die Qualität der Prompts und das Management des Kontexts. Er gibt dem Modell klare Anweisungen und nutzt Screenshots, um Feedback zu geben.
  – Er vermeidet komplexe Prompts und bevorzugt einfache, klare Anweisungen, die das Modell leicht verstehen kann.
  – Er nutzt HTML-Pläne, um die Modelle besser zu steuern und die Ergebnisse zu visualisieren.

  4. **PR-Workflow und Code-Review**:
  – Der Autor nutzt PRs (Pull Requests) als Artefakte für Reviews und integriert Tools wie Code Rabbit und Macroscope für automatisierte Code-Reviews.
  – Er betont die Wichtigkeit, PRs nicht zu lange offenzulassen, um Konflikte und veraltete Änderungen zu vermeiden.

  5. **Einfacher Workflow**:
  – Der Autor strebt danach, seinen Workflow so einfach wie möglich zu gestalten, um die Produktivität zu steigern. Er vermeidet übermäßige Komplexität und konzentriert sich auf effiziente Kommunikation mit den AI-Modellen.

  **Schluss-Kommentar**: Das Video thematisiert explizit OpenAI (GPT-5.5), Codex, T3 Code, und verschiedene Harnesses. Es ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht, die bereits Erfahrung mit AI-Tools haben und ihren Workflow optimieren möchten.

• Claude Code vs Codex vs Cursor (an honest comparison)
  26.5.2026, 08:39:38

  Das Video bietet eine philosophische Gegenüberstellung der AI-Code-Tools Claude Code, Codeex und Cursor, ohne dabei auf die technischen Fähigkeiten oder spezifische Aufgaben einzugehen. Der Fokus liegt auf den grundlegenden Unterschieden in der Herangehensweise und den Zielen dieser Tools.

  **Claude Code** wird als ein Tool beschrieben, das darauf abzielt, Entwicklern in ihrer vertrauten Umgebung, dem Terminal, zu begegnen. Es ist darauf ausgelegt, schnell und einfach zu starten, ohne dass andere Tools geändert werden müssen. Claude Code hat sich stark auf die Nutzung von AI in der Terminal-Umgebung konzentriert und bietet Funktionen wie automatische Git-Commits und -Pushes. Ein zentrales Merkmal ist die Betonung der Produktivität und des “Gefühls” von Produktivität, was durch visuelle Effekte und eine ansprechende Benutzeroberfläche erreicht wird. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude Code, nutzt das Tool auch als Marketinginstrument, um die Stärken ihrer Modelle zu demonstrieren. Allerdings gibt es Unterschiede zwischen der internen Nutzung bei Anthropic und der externen Version, was zu einigen Inkonsistenzen führen kann.

  **Codeex** wird als ein Tool präsentiert, das darauf abzielt, praktische Probleme zu lösen und die tatsächliche Produktivität zu steigern, ohne auf visuelle Effekte oder Marketing-Aspekte zu setzen. Es wird von OpenAI entwickelt und ist darauf ausgelegt, in einer stabilen und zuverlässigen Umgebung zu arbeiten. Codeex legt Wert auf Token-Effizienz und versucht, die Modelle so zu verbessern, dass sie weniger Tokens verbrauchen, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Die Benutzeroberfläche ist schlicht und funktional, und das Tool wird von den Mitarbeitern von OpenAI selbst intensiv genutzt, was zu einer höheren Qualität und Stabilität führt.

  **Cursor** wird als ein Tool beschrieben, das sich auf die Nutzung von Cloud-Agenten konzentriert, die in der Lage sind, vollständige grafische Linux-Instanzen zu starten und zu testen. Cursor bietet eine einzigartige Möglichkeit, Agenten in Slack oder anderen Tools zu integrieren und so die Zusammenarbeit und die Effizienz zu steigern. Cursor hat auch eine starke interne Testkultur, bei der neue Funktionen gründlich getestet werden, bevor sie an die Nutzer freigegeben werden.

  Am Ende des Videos wird betont, dass die Wahl des richtigen Tools von den individuellen Bedürfnissen und Arbeitsabläufen abhängt. Claude Code eignet sich gut für Entwickler, die motiviert werden müssen oder sich unsicher fühlen, während Codeex für erfahrene Entwickler geeignet ist, die ein zuverlässiges und effizientes Tool suchen. Cursor ist ideal für Teams, die eine umfassende Lösung für die Nutzung von AI in der Cloud suchen.

  Das Video thematisiert explizit die AI-Tools Claude Code (Anthropic), Codeex (OpenAI) und Cursor und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer geeignet.

• AI code benchmarks lied to us
  31.5.2026, 08:31:09

  Das Video diskutiert die Zuverlässigkeit und Relevanz von Benchmarks für KI-Modelle im Bereich der Softwareentwicklung. Der Sprecher kritisiert bestehende Benchmarks wie SWEBench Pro für ihre mangelnde Realitätsnähe, Kontamination durch geleakte Lösungen und unzureichende Verifizierungsmethoden. Er stellt einen neuen Benchmark namens DeepSWE vor, der von Data Curve entwickelt wurde und realistischere, handgeschriebene Verifizierungen sowie neu formulierte Aufgaben ohne vorgegebene Lösungen verwendet. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Überlegenheit von OpenAI-Modellen (insbesondere GPT-55) gegenüber anderen Modellen wie Anthropic’s Opus oder Gemini 35 Flash. Der Sprecher betont die Bedeutung realistischer Benchmarks für die Bewertung der tatsächlichen Leistungsfähigkeit von KI-Modellen in der Softwareentwicklung und ermutigt Entwickler, eigene Benchmarks zu erstellen, um die Modelle besser zu verstehen und zu vergleichen.

  **AI-Tools/Modelle/Anbieter:** OpenAI (GPT-55, GPT-54), Anthropic (Opus 47, Opus 46), Gemini 35 Flash, DeepSeek V4, GLM 5.1, Haiku, MiniAx, Cursor, Claude, Codeex, Gemini CLI, Cloud Code, Mini SWE Agent.
  **Zielgruppe:** Intermediate bis Advanced.

Liam Ottley

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Productive Dude

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Nick Saraev

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Leon van Zyl (2 neues Videos)

• Claude Code Is Too Expensive. Use This Instead
  28.5.2026, 13:00:03

  Das Video zeigt, wie man das Open-Weight-Modell Minimax M2.7 mit Claude Code nutzen kann, um eine Reddit-Klon-App zu erstellen. Der Autor erklärt die Einrichtung, einschließlich der Konfiguration der API-Schlüssel und der Auswahl des passenden Plans. Minimax M2.7 wird als kostengünstige Alternative zu Claude Opus präsentiert, die ähnlich leistungsfähig ist und eine vergleichbare Qualität bietet. Der Prozess umfasst die Nutzung von Claude Code in verschiedenen Modi wie Planung, Änderung und Agentenansicht, um die App zu entwickeln und zu testen. Der Autor betont die Effizienz und Geschwindigkeit des Modells sowie die Möglichkeit, detaillierte Prompts zu verwenden, um die Nutzung zu optimieren. Zudem wird die einzigartige Trainingsmethode von Minimax M2.7 erläutert, bei der das Modell an seiner eigenen Weiterentwicklung beteiligt war.

  Das Video thematisiert explizit das Open-Weight-Modell Minimax M2.7 und ist eher für Intermediate-Nutzer geeignet.

• Claude Code Advanced Workflow – Build & Ship Real Apps
  26.5.2026, 12:25:38

  Das Video zeigt einen detaillierten Workflow für die Nutzung von Claude Code zur Entwicklung von Webanwendungen. Der Autor, ein Software-Ingenieur mit fast 20 Jahren Erfahrung, erklärt, wie man effizient Projekte einrichtet, Designsysteme erstellt und komplexe Anwendungen strukturiert implementiert.

  1. **Projekt-Einrichtung**: Der Autor empfiehlt, eine wiederverwendbare Agenten-Fähigkeit (Skill) zu erstellen, die die gesamte Technologie-Stack-Beschreibung enthält. Diese Fähigkeit kann dann in neue Projekte integriert werden, um die Projekt-Einrichtung zu automatisieren. Dies spart Zeit und stellt sicher, dass alle notwendigen Abhängigkeiten und Konfigurationen korrekt eingerichtet werden.

  2. **Designsystem**: Der Autor betont die Bedeutung eines klaren Designsystems. Er zeigt, wie man Claude Code nutzt, um ein Designsystem zu erstellen und zu implementieren, das sicherstellt, dass alle Komponenten und Seiten der Anwendung konsistent gestaltet sind. Er erwähnt Tools wie Google Stitch und Claude Design, die dabei helfen können.

  3. **Strukturierte Implementierung**: Der Autor erklärt, wie man einen detaillierten Implementierungsplan erstellt, der in Phasen und Aufgaben unterteilt ist. Dies ermöglicht eine parallele Implementierung verschiedener Komponenten der Anwendung, was den Entwicklungsprozess beschleunigt.

  4. **Testen und Überwachen**: Der Autor zeigt, wie man Sicherheitsaudits und UI-Tests parallel zur Implementierung durchführt. Er nutzt die Loop-Funktion von Claude Code, um regelmäßig Sicherheitsaudits und UI-Improvements durchzuführen.

  5. **Excalidraw-Diagramme**: Der Autor zeigt, wie man Excalidraw-Diagramme nutzt, um die Architektur der Anwendung zu visualisieren. Dies hilft bei der Übersicht und dem Verständnis der verschiedenen Komponenten und ihrer Interaktionen.

  Am Ende des Videos wird die entwickelte Anwendung getestet, die erfolgreich Artikel scrapen, zusammenfassen und speichern kann. Der Autor betont die Effizienz und Struktur seines Workflows und ermutigt die Zuschauer, ähnliche Techniken in ihren eigenen Projekten anzuwenden.

  **Schluss-Kommentar**: Das Video thematisiert explizit Claude Code und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer gedacht.

Tim Carambat (3 neues Videos)

• A 1-Bit Image Model Just Launched And It’s Great!
  29.5.2026, 17:45:31

  Das Video behandelt die Nutzung von lokalen Bildgenerierungsmodellen, insbesondere die von Prism ML entwickelten Bonsai-Image-Modelle, die auf der Basis des Flux 2 Klein 4B-Modells von Black Forest Labs stehen. Der Autor, Timothy Carbat, Gründer von Anything LLM, erklärt die Vorteile dieser Modelle, die durch eine spezielle Retraining-Methode eine deutlich reduzierte Dateigröße und geringeren Speicherbedarf aufweisen, ohne dabei stark an Qualität zu verlieren. Er vergleicht die Leistung der binären und ternären Versionen des Modells mit der quantisierten Version auf Olama sowie der Vollversion auf einem H100-GPU. Die ternäre Version zeigt dabei die besten Ergebnisse bei einem deutlich geringeren Speicherbedarf von etwa 3,7 GB im Vergleich zu 13 GB der Vollversion. Der Autor betont die Bedeutung von Pipelines und Prompt-Engineering für bessere Ergebnisse und stellt fest, dass die ternäre Version eine praktikable Lösung für die lokale Bildgenerierung darstellt. Er schließt mit der Hoffnung auf zukünftige Entwicklungen, wie die Integration in Standardtools und die Möglichkeit, noch größere Modelle mit ähnlichen Optimierungen zu nutzen.

  **AI-Tools/Modelle/Anbieter:** Prism ML, Black Forest Labs, Olama, MLX, H100-GPU
  **Zielgruppe:** Intermediate

• I Need To Rant About Data Centers Real Quick
  28.5.2026, 19:38:51

  Das Video von Timothy Carenbat, Gründer von Anything LLM, diskutiert die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Bau von Rechenzentren in den USA, insbesondere in Louisiana. Er beginnt mit einer kritischen Betrachtung der Beziehungen zwischen Hyperscalern wie Coreweave, Hardware-Lieferanten wie Nvidia und großen KI-Laboren wie OpenAI und Anthropic. Carenbat hinterfragt die Transparenz und Realisierbarkeit der angekündigten Kapazitäten dieser Rechenzentren, wobei er auf einen Artikel von Ed Zitron verweist, der auf mögliche Übertreibungen hinweist.

  Ein zentrales Thema des Videos ist das Konzept von SPAN, einem kalifornischen Startup, das vorschlägt, Server-Racks auf privaten Grundstücken zu installieren, um neue Rechenkapazitäten zu schaffen. Carenbat äußert Zweifel an der Machbarkeit und Effizienz dieses Ansatzes, insbesondere in Bezug auf Stromversorgung, Internetinfrastruktur und die technische Umsetzung.

  Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den geplanten Rechenzentren in Louisiana, darunter ein Projekt von Applied Digital in Boyce und das Hyperion-Rechenzentrum von Meta in Rayville. Carenbat analysiert die wirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen dieser Projekte, einschließlich der Steuererleichterungen und der Auswirkungen auf die lokale Bevölkerung. Er kritisiert die mangelnde Transparenz und die hohen Kosten, die ultimately von den Steuerzahlern getragen werden.

  Carenbat äußert auch Skepsis gegenüber der Idee der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) und betont, dass KI ein Werkzeug ist, das bereits heute nützlich sein kann, ohne dass ständig neue Modelle entwickelt werden müssen. Er plädiert für den Einsatz lokaler KI-Modelle, die auf den Geräten der Nutzer laufen, als wirtschaftlich und praktisch sinnvolle Alternative zu großen Rechenzentren.

  Das Video thematisiert explizit OpenAI, Anthropic, Nvidia und Meta und ist eher für Intermediate und Advanced Zuschauer geeignet.

• Why Is Local Image Generation So UGLY?
  26.5.2026, 22:28:33

  Das Video behandelt die Herausforderungen und Erfahrungen des Gründers von Anything LLM, Timothy Karenbat, mit lokalen Bildgenerierungsmodellen. Er diskutiert seine begrenzten positiven Erfahrungen mit Bildgenerierungsmodellen, insbesondere aufgrund von hohen Speicheranforderungen und mäßigen Ergebnissen auf lokalen Geräten. Timothy erwähnt, dass er hauptsächlich cloudbasierte Modelle wie Gemini Nano verwendet hat, aber aufgrund von Identitäts- und Qualitätsbedenken für sein YouTube-Channel damit aufgehört hat.

  Er stellt ein neues Modell von Prism ML vor, das auf dem Flux 2 Klein-Modell basiert und durch Binär- und Ternärversionen eine erhebliche Reduzierung der Modellgröße und des Speicherbedarfs ermöglicht. Timothy testet die Ternärversion des Modells und zeigt Beispiele für generierte Bilder, die zwar schnell erstellt werden, aber oft unzureichende Ergebnisse liefern, insbesondere bei Texten und komplexen Szenen. Er vergleicht die Ergebnisse mit denen von cloudbasierten Modellen und stellt fest, dass die lokalen Modelle trotz der Verbesserungen nicht die erwartete Qualität erreichen.

  Timothy schließt, dass das neue Modell zwar vielversprechend ist, aber noch nicht gut genug für den Einsatz in Anything LLM, da die Ergebnisse oft unzureichend sind und Nutzer enttäuscht sein könnten. Er lädt die Zuschauer ein, ihre Erfahrungen und Tipps zu teilen, da er sich mit Bildgenerierungsmodellen unsicher fühlt.

  Das Video thematisiert explizit die Modelle von Prism ML und Flux 2 Klein sowie die Nutzung von Gemini Nano und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

WorldofAI (6 neues Videos)

• Hermes Agent v0.15! Huge New Updates: Agent Swarms, Tool Search, NEW Models, & More!
  30.5.2026, 06:45:26

  Das Video stellt die neuen Funktionen der “Velocity Update” für Hermes Agent vor, ein Open-Source AI-Agenten-Projekt von News Research. Die wichtigsten Neuerungen sind:

  1. **Tool Search**: Eine progressive Ladefunktion für Tools, die nur bei Bedarf geladen werden, um die Kontextfenster-Nutzung zu optimieren und die Agenten-Antworten zu beschleunigen.
  2. **Agent Swarm System**: Ermöglicht die Aufteilung von Aufgaben in spezifische Unteraufgaben, die von mehreren Agenten parallel bearbeitet werden.
  3. **Codebase Refaktorisierung**: Die Kernagenten-Schleife wurde von über 16.000 auf etwa 3.800 Zeilen reduziert, was die Wartung und Erweiterung erleichtert.
  4. **MCP-Katalog**: Ein zentralisierter Katalog für die sichere Entdeckung und Installation von MCP-Integrationen.
  5. **Modellunterstützung**: Neue Modelle wie Quen 3.7 Max und Opus 4.8 sowie die Integration des Bildmodells Creata 2 von Crea.
  6. **Weitere Verbesserungen**: Inklusive schnellerer Sitzungssuche, Prompt-Injection-Schutz, Skills-Bundles, Netify-Integration und verbesserte Kaltstart-Performance.

  Das Video thematisiert explizit Hermes Agent (Open-Source) und ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer geeignet.

• Claude Opus 4.8: Best AI Model Ever? Powerful, Agentic, and Faster! (Fully Tested)
  29.5.2026, 05:44:41

  Das Video diskutiert die neueste Version von Enthropics Claude Opus 4.8, die als inkrementelle Verbesserung gegenüber Opus 4.7 positioniert wird. Die wichtigsten Verbesserungen umfassen schärferes Urteilsvermögen, bessere Ehrlichkeit bei der Aufgabenbewältigung und verbesserte Leistung bei langfristigen, agentischen Workflows. Besonders hervorzuheben ist die deutliche Verbesserung bei Swaybench Pro, wo Opus 4.8 von 64% auf 69% stieg. In anderen Benchmarks wie Agentic Terminal Coding und OS World führt jedoch weiterhin OpenAIs GPT 5.5. Opus 4.8 zeigt auch starke Leistungen in Bereichen wie Agentic Financial Analysis, GPQA und HLE. Ein neuer Feature ist die “Effort Control”, die es Nutzern ermöglicht, den Aufwand für die Aufgabenbearbeitung anzupassen, was die Kontrolle über Latenz, Kosten und Token-Nutzung verbessert. Das Video zeigt auch praktische Beispiele, wie die Erstellung eines funktionierenden Mac OS Clones und eines Minecraft Clones, die zwar beeindruckend, aber auch sehr zeit- und tokenintensiv sind. Insgesamt wird Opus 4.8 als solide, aber nicht revolutionär bewertet, mit einem Fokus auf hohe Output-Qualität, während GPT 5.5 in puncto Produktivität, Geschwindigkeit und Effizienz als überlegen dargestellt wird.

  **AI-Tools/Modelle/Anbieter:** Enthropic (Claude Opus 4.8, Claude Mythos), OpenAI (GPT 5.5), Gemini 3.5 Flash, Cursor
  **Zielgruppe:** Intermediate bis Advanced

• Claude Mythos 1 Preview Leaked…
  28.5.2026, 07:08:23

  Das Video diskutiert die angeblichen Fähigkeiten des noch nicht offiziell veröffentlichten AI-Modells Claude Mythos von Anthropic. Der Autor zeigt geleakte Beispiele, darunter eine Pie-Art-Generierung eines Saturn-Raumschiffs, die mit Python-Bibliotheken erstellt wurde, und eine Lösung für das mathematische Problem Erdos Problem 90, das von einem Harvard-Mathematiker getestet wurde. Mythos scheint in der Lage zu sein, komplexe Aufgaben zu bewältigen und sogar elegante Lösungsansätze zu entwickeln. Der Autor spekuliert, dass Mythos möglicherweise innerhalb der nächsten drei Monate veröffentlicht wird, da Anthropic seine Haltung gegenüber der Veröffentlichung geändert hat. Zudem wird die Nützlichkeit von Open Router für den Vergleich verschiedener AI-Modelle hervorgehoben, insbesondere für Frontend-Designaufgaben. Der Autor zeigt einen Vergleich zwischen Claude Opus 4.7 und Gemini 3.5 Flash und betont die Vorteile der SDK von Open Router für die Integration verschiedener Modelle in Anwendungen.

  Das Video thematisiert explizit Claude Mythos, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash und Open Router und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

• Gemini 3.5 Pro X-High, MiniMax M3, DeepSwe, New Claude Models, MiMO-v2.5 Upgrade, & More! AI NEWS
  27.5.2026, 07:13:35

  Das Video bietet einen Überblick über aktuelle Entwicklungen und Leaks im Bereich der KI-Modelle und -Tools. Google plant angeblich ein Update für die Gemini 3.5-Serie, einschließlich einer neuen “X high thinking”-Variante, die verbesserte Reasoning-Fähigkeiten bieten soll. Zudem wird ein neues Gemini Live-Modell mit potenziellen Voice-Cloning-Funktionen erwartet. Miniax kündigt den M3-Modell mit einer neuen Sparse-Attention-Architektur an, die bis zu 10-mal schnellere Kontextverarbeitung und 15-mal schnellere Decoding-Geschwindigkeiten ermöglichen könnte. Enthropic bereitet vier neue Claude Lab-Produkte oder Features vor, die auf eine Erweiterung des Claude-Ökosystems hinweisen, einschließlich kollaborativer Arbeitsbereiche und persistenter Agenten-Umgebungen. Xiaomi hat die Preise für das Mimo 2.5-Modell drastisch gesenkt, was zu einem aggressiveren Wettbewerb in der KI-Branche führt. Neue Benchmarks wie Deep Sway und Quen 3.7 Max zeigen Fortschritte bei der Bewältigung komplexer Software-Engineering-Aufgaben. Zudem wurden neue Tools wie ein Security-Guidance-Plugin für Claude Code und ein Open-Source-Agent-Skill namens React Doctor vorgestellt. Figure AI hat eine kommerzielle Vereinbarung mit Catalyst Brands zur Einsatz humanoider Roboter in Logistik und Lagerhaltung bekannt gegeben.

  Das Video thematisiert explizit Google (Gemini), Miniax (M3), Enthropic (Claude), Xiaomi (Mimo), OpenAI (GPT-5.5), und spezifische Tools wie Claude Code, React Doctor und Figure AI. Es ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht, die sich für technische Details und Marktentwicklungen im KI-Bereich interessieren.

• OpenHuman Is The Hermes Agent Killer?
  26.5.2026, 07:16:17

  **Zusammenfassung:**

  Das Video stellt Open Human vor, einen teilweise open-source Desktop-Agenten unter der GPL3-Lizenz, der als privater, lokaler Assistent positioniert ist. Open Human zielt darauf ab, die Lücke zwischen den technischen Fähigkeiten von KI-Modellen und dem, was sie über den Nutzer wissen, zu schließen. Es bietet eine lokale, strukturierte Markdown-basierte Speichersystem, das in SQLite gespeichert wird, sowie eine Obsidian-ähnliche Wiki-System, das Nutzer lesen und bearbeiten können. Der Agent integriert sich in verschiedene Tools wie Gmail, Slack und GitHub und synchronisiert Daten automatisch im Hintergrund. Open Human ist benutzerfreundlich und bietet 118+ Integrationen, Modell-Routing, Token-Kompression und sogar die Fähigkeit, Google Meet-Meetings beizutreten und zu transkribieren.

  Der Einrichtungsprozess ist einfach und kann über native Pakete oder einen einfachen Installer erfolgen. Nach der Installation kann der Nutzer sein KI-Modell, Sprachsystem und OAuth-Verbindungen konfigurieren. Der Agent lernt kontinuierlich aus den Nutzerdaten und speichert diese lokal, was die Privatsphäre erhöht. Allerdings wird empfohlen, lokale Modelle zu verwenden, um sicherzustellen, dass proprietäre Daten nicht an externe Modelle gesendet werden.

  Das Video zeigt auch eine Demo, in der Open Human eine Marktforschungsaufgabe durchführt und einen Vergleich verschiedener Agenten wie Hermes und OpenClaw erstellt. Der erstellte Bericht wird per E-Mail verschickt, was die Automatisierungsfähigkeiten des Agenten demonstriert.

  **Schluss-Kommentar:**

  Das Video thematisiert Open Human, einen Desktop-Agenten, der für Intermediate Nutzer geeignet ist.

• Hermes Agent + DeepSeek V4 (FREE) = GOD TIER
  25.5.2026, 07:02:02

  Das Video stellt die neueste Aktualisierung des Hermes-Agent vor, der nun die kostenlose Nutzung des DeepSeek-Modells Version 4 über das News-Portal ermöglicht. Diese Kombination bietet nahezu state-of-the-art-Leistungen in Bezug auf Reasoning, Coding, lange Kontextfenster und autonome Agentenfunktionen, und das alles kostenlos innerhalb eines Open-Source-AI-Agenten-Frameworks. Hermes Agent ist ein persistentes, autonomes System, das sich kontinuierlich weiterentwickelt und langfristige Erinnerungen, wiederverwendbare Fähigkeiten und ein tieferes Verständnis des Benutzers aufbaut.

  Um loszulegen, muss Hermes Agent lokal installiert werden, was nun auch für Windows-Betriebssysteme in der Beta-Phase unterstützt wird. Nach der Installation kann man sich beim News-Portal anmelden und den kostenlosen Tarif auswählen, um auf Modelle wie DeepSeek Version 4 zuzugreifen. Durch einfache Befehle in der Command Prompt kann das gewünschte Modell konfiguriert und genutzt werden. Das Video demonstriert die Nutzung von DeepSeek Version 4 für verschiedene Aufgaben, wie die Erstellung eines Forschungsberichts und die Generierung eines HTML-Berichts.

  DeepSeek Version 4 wird als schnell und effizient beschrieben, mit einem großen Kontextfenster von 1 Million Tokens und guten Fähigkeiten in Reasoning, Coding und autonomen Workflows. Es wird auch gezeigt, wie der Agent verschiedene Tools nutzen kann, um Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. Web-Recherchen durchführen und Berichte erstellen. Trotz einiger Bugs und der Notwendigkeit weiterer Verfeinerungen bietet die Kombination aus Hermes Agent und DeepSeek Version 4 eine kostengünstige und leistungsstarke Lösung für verschiedene Anwendungsfälle.

  Das Video thematisiert explizit Hermes Agent, DeepSeek Version 4 und das News-Portal, wobei es sich eher an Intermediate und Advanced Nutzer richtet, die bereit sind, mit Open-Source-Tools und Command-Line-Befehlen zu arbeiten.

IA et Stratégie | Le SamourAI

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Matt Pocock (2 neues Videos)

• Can Cursor's HARDCORE Review Skill Stop The Slop?
  28.5.2026, 14:00:25

  Das Video zeigt, wie der Autor eine Vorlage für einen “thermonuklearen Code-Review”-Skill ausprobiert, die er von der Cursor-Team gefunden hat. Der Skill soll eine gründliche Überprüfung der Codequalität durchführen, mit Fokus auf Implementierungsqualität, Wartbarkeit, Abstraktionsqualität und Code-Gesundheit. Der Autor testet den Skill an den letzten fünf Pull Requests seines Open-Source-Projekts Sandcastle und zeigt die Ergebnisse auf. Der Skill identifiziert mehrere strukturelle Probleme und schlägt Verbesserungen vor, darunter das Aufteilen großer Dateien, das Erstellen von Abstraktionen und das Entfernen von Duplikaten. Der Autor findet die meisten Vorschläge hilfreich, kritisiert aber die Länge und Wiederholungen im Skill sowie das Fehlen von Hinweisen zu Tests und Feedbackschleifen. Er schlägt vor, den Skill zu kürzen und zu fokussieren.

  Der Skill thematisiert spezifische Tools und Modelle nicht direkt, aber er ist Teil eines breiteren Diskurses über die Nutzung von KI für Code-Reviews, was für Intermediate und Advanced Entwickler interessant sein könnte.

• 9 Things People Get Wrong With My /grill-* skills
  25.5.2026, 13:22:40

  Das Video behandelt die effektive Nutzung von “Grill Me”-Skills und “Grill with Docs”-Skills, die als Ersatz für Planungsmodi in Agenten verwendet werden. Der Autor betont, dass diese Skills darauf abzielen, durch gezielte Fragen ein gemeinsames Verständnis zu erreichen, und dass die Qualität der Antworten von der Planungskompetenz des Nutzers abhängt. Es werden neun häufige Fehler bei der Nutzung dieser Skills aufgezeigt, darunter das Versuchen, hochfidelity Fragen während einer Grillsession zu beantworten, das Wählen eines zu großen Umfangs, das Passivsein gegenüber dem Agenten, das Nichtschätzen der während der Session getroffenen Entscheidungen und das Verwenden eines zu schwachen Modells. Der Autor empfiehlt, Sessions parallel zu führen, um die Effizienz zu steigern, und betont die Bedeutung der richtigen Kontextverwaltung.

  Schluss-Kommentar: Das Video thematisiert spezifische AI-Skills wie “Grill Me” und “Grill with Docs” und ist eher für Intermediate oder Advanced Nutzer gedacht.

Coding with Lewis (3 neues Videos)

• The Crazy History of Markdown
  29.5.2026, 16:30:39

  Das Video erklärt die Bedeutung und Geschichte von Markdown, einer einfachen Auszeichnungssprache, die 2004 von John Gruber entwickelt wurde. Markdown verwendet einfache Textkürzel, um formatierten Text zu erstellen, was das Schreiben für das Web erleichtert. Vor Markdown war das Schreiben von HTML umständlich und unübersichtlich. Gruber entwarf Markdown als leichtgewichtige Syntax, die auch im Rohformat lesbar bleibt. Die ursprüngliche Spezifikation war flexibel, was dazu führte, dass verschiedene Tools wie GitHub, Stack Overflow und Reddit eigene Interpretationen und Erweiterungen entwickelten. 2014 gab es einen Versuch, Markdown unter Common Mark zu standardisieren, doch Gruber lehnte dies ab, da er die Flexibilität bevorzugte. Heute wird Markdown weit verbreitet in Entwicklerdokumentationen, Blogging-Plattformen, Notiz-Apps und Chat-Systemen genutzt.

  Das Video thematisiert Markdown als Konzept und erwähnt Tools wie GitHub, Stack Overflow und Reddit, ist aber eher für Beginner und Intermediate geeignet.

• The Most Terrifying Tech Acquisition in History
  28.5.2026, 16:42:03

  Das Video behandelt die Übernahme von Sun Microsystems durch Oracle im Jahr 2010 und die daraus resultierende Krise für die Open-Source-Office-Suite OpenOffice. Die Entwicklergemeinschaft fürchtete um die Zukunft des Projekts, da Oracle einen Ruf für proprietäre Software hatte. Als Reaktion darauf forkte die Gemeinschaft OpenOffice und gründete die Document Foundation, die LibreOffice startete. Oracle versuchte, die Entwicklung von LibreOffice zu behindern, indem es Mitglieder der OpenOffice Community Council zum Rücktritt aufforderte, was jedoch scheiterte. LibreOffice entwickelte sich weiter, während OpenOffice unter der Apache Foundation stagnierte. Das Video betont die Stärke der Open-Source-Gemeinschaft, die es ermöglicht, bei Bedarf mit dem Code weiterzuarbeiten.

  **Schluss-Kommentar:** Das Video thematisiert Open-Source-Projekte wie LibreOffice und OpenOffice und ist eher für Intermediate und Advanced geeignet.

• A Brief History of Java
  27.5.2026, 17:41:53

  Das Video erzählt die Geschichte der Programmiersprache Java, die ursprünglich für ein gescheitertes Projekt namens Green entwickelt wurde, das interaktive Fernsehgeräte und ähnliche Geräte der 1990er Jahre unterstützen sollte. James Gosling und sein Team bei Sun Microsystems schufen eine neue Sprache namens Oak, die automatisch Speicher verwaltete und plattformunabhängig war. Als das TV-Projekt floppte, erkannte Sun das Potenzial von Oak für das aufstrebende World Wide Web. Die Sprache wurde in Java umbenannt und 1995 mit Netscape Navigator eingeführt, was zu einem Boom von Web-Applets führte. Java entwickelte sich schließlich zur Grundlage für Unternehmenssoftware, Android-Apps und Backend-Systeme weltweit. Die zentrale Lehre ist, dass Technologien oft den Markt finden, den sie brauchen.

  Das Video thematisiert die historische Entwicklung von Java und ist eher für Intermediate und Advanced geeignet.

Julian Goldie SEO (10 neues Videos)

• New NotebookLM Video Update is INSANE!
  1.6.2026, 06:00:32

  Das Video zeigt die neuesten Updates von Notebook LM, einem Tool, das von einer Notiz-App zu einem umfassenden Forschungs- und Content-Studio geworden ist. Die wichtigsten Updates umfassen:

  1. **Cinematic Video Overviews**: Notebook LM kann nun aus Quellenmaterial wie PDFs, Google Docs und YouTube-Links vollständig animierte, narrative Videos erstellen. Dies wird durch drei zusammenarbeitende AI-Modelle ermöglicht: Gemini 3 (für kreative Entscheidungen), Nano Banana Pro (für visuelle Assets) und VO3 (für die finale Animation). Diese Funktion ist jedoch nur im Premium-Tier Google AI Ultra verfügbar.

  2. **Erweiterte Kontextfenster**: Seit Oktober 2025 kann Notebook LM bis zu 1 Million Tokens verarbeiten, was etwa 700.000 Wörtern entspricht.

  3. **Deep Research**: Seit November 2025 kann Notebook LM eigenständig recherchieren, indem es Hunderte von Websites durchsucht, eine strukturierte Forschungsplan erstellt und einen zitierten Bericht erstellt.

  4. **Unterstützung für verschiedene Dateiformate**: Inklusive Google Sheets, Word-Dokumente, Bilder mit OCR und CSV-Dateien.

  5. **Gemini 3 als Kernmodell**: Seit Dezember 2025 nutzt Notebook LM Gemini 3 für die Kernlogik und hat Datentabellen als neues Studio-Output-Format hinzugefügt.

  6. **Mehrere Updates im April 2026**: Auto-Labeling und Kategorisierung von Quellen, Massenfreigabe, verbesserte Flashcard-Memory und eine neue Drei-Spalten-Schnittstelle.

  Der Autor zeigt auch, wie er Notebook LM mit Hermes Agent kombiniert, um ein Content-Pipeline-System für das AI Profit Boardroom zu erstellen. Hermes Agent ist ein persistenter, autonomer AI-Agent, der eine langfristige Erinnerung und die Fähigkeit hat, komplexe Probleme zu lösen und zu dokumentieren. Es kann über MCP (Model Context Protocol) mit Notebook LM verbunden werden und nutzt Obsidian als Speicherort für alle generierten Inhalte. Diese Kombination ermöglicht es, personalisierte und organisierte Inhalte zu erstellen, die nicht generisch klingen.

  Das Video richtet sich an Intermediate und Advanced Nutzer, die Notebook LM und Hermes Agent bereits kennen und diese Tools in ihre Workflows integrieren möchten. Es werden spezifische Tools wie Notebook LM, Hermes Agent, Obsidian und MCP thematisiert.

• New Gemini Spark Update Is INSANE!
  1.6.2026, 05:00:24

  Das Video stellt die neue Funktion “Gemini Spark” von Google vor, die Teil des Gemini-Modells ist und exklusiv für Google AI Ultra-Nutzer in den USA verfügbar ist. Spark kann Aufgaben im Hintergrund ausführen, auch wenn das Gerät geschlossen oder gesperrt ist, da es auf Googles Servern läuft. Die drei Hauptkomponenten von Spark sind Aufgaben (Tasks), Zeitpläne (Schedules) und Fähigkeiten (Skills). Nutzer können Spark anweisen, Aufgaben wie das Organisieren des Posteingangs oder das Erstellen von Präsentationen zu erledigen, und diese Aufgaben können zu bestimmten Zeiten oder bei bestimmten Ereignissen automatisch ausgeführt werden.

  Spark kann mit verschiedenen Google-Apps wie Gmail, Kalender, Drive, Docs, Sheets, Sites, Maps und YouTube integriert werden. Es kann E-Mails durchsuchen, Zusammenfassungen erstellen, Termine verwalten, Dokumente bearbeiten und sogar im Internet surfen, um Aufgaben wie das Hinzufügen von Artikeln zu einem Warenkorb zu erledigen. Spark zeigt jeden Schritt seiner Arbeit an und ermöglicht es dem Nutzer, den Prozess zu überwachen und bei Bedarf einzugreifen. Es kann bis zu 15 Aufgaben gleichzeitig ausführen.

  Das Video betont die Bedeutung, früh mit solchen Tools zu arbeiten, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Es wird auch darauf hingewiesen, dass Spark noch in der Beta-Phase ist und daher einige Einschränkungen und Unzulänglichkeiten aufweist. Google plant jedoch, Spark in den kommenden Wochen auf weitere Nutzer und Geräte, einschließlich des Mac-Desktop-Apps, auszurollen.

  Am Ende des Videos wird der AI Profit Boardroom beworben, ein Programm, das Nutzern hilft, Gemini Spark und andere KI-Tools effektiv in ihrem Geschäft einzusetzen.

  Das Video thematisiert explizit das Google AI Ultra-Modell Gemini Spark und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

• Hermes Workspace: New Mission Control is INSANE!
  1.6.2026, 04:00:26

  Das Video zeigt, wie man in Hermes Workspace mehrere KI-Modelle und Agentenprofile gleichzeitig nutzen kann. Der Autor erklärt, wie man verschiedene Modelle wie Mistral, Grok und Alpha hinzufügt und zwischen ihnen wechselt, um für jede Aufgabe das passende Werkzeug zu haben. Zudem wird die Nutzung von Agent Swarms demonstriert, bei denen mehrere Agenten parallel arbeiten. Der Prozess umfasst das Installieren von Hermes Workspace über die Kommandozeile, das Hinzufügen von Modellen und das Synchronisieren der Einstellungen. Der Autor betont, dass Hermes Workspace manchmal fehleranfällig sein kann und schlägt vor, stattdessen ein selbst entwickeltes Agent Operating System zu nutzen, das einfacher zu bedienen und schneller zu synchronisieren ist. Er zeigt auch, wie man API-Schlüssel hinzufügt und verschiedene Modelle in den Einstellungen konfiguriert. Das Video richtet sich an Intermediate-Nutzer und thematisiert explizit Hermes Workspace, Claude, Grok und Mistral.

• Hermes + Agent OS Just Changed AI Agents Forever!
  1.6.2026, 02:00:19

  Das Video stellt das Hermes Agent OS vor, eine kostenlose Betriebssystemumgebung, die es ermöglicht, verschiedene KI-Modelle wie Claude, Gemini und ChatGPT zu integrieren und zu nutzen. Mit Hermes Agent können Nutzer eine einzige Eingabeaufforderung in ein ganzes Team von KI-Agenten umwandeln, die Aufgaben wie Bauen, Überprüfen und Automatisieren rund um die Uhr erledigen. Die Integration der KI-Modelle erfolgt über OAuth oder kostenlose APIs, sodass keine separaten API-Schlüssel benötigt werden. Nutzer können komplexe Arbeitsabläufe in einer einzigen Fähigkeit bündeln, indem sie beispielsweise 12 Schritte für Keyword-Recherche, Optimierung und Veröffentlichung in einem Prozess zusammenfassen. Zudem kann das System aus Notizen in einem Ordner lernen und automatische Abläufe erstellen. Für eine kontinuierliche Nutzung kann das System mit einem Klick auf einen Server deployed werden.

  Das Video thematisiert explizit die KI-Modelle Claude, Gemini und ChatGPT und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

• How to Build Your Own Agent OS
  1.6.2026, 02:00:18

  Das Video erklärt, wie man ein eigenes Agenten-Betriebssystem (Agent Operating System) für die effiziente Nutzung von KI-Tools erstellt. Der Autor Julian Goldie argumentiert, dass viele Nutzer durch das ständige Wechseln zwischen verschiedenen KI-Tools wie Claude, ChatGPT und Terminals ihre Produktivität beeinträchtigen. Er stellt ein siebenstufiges Blueprint vor, das die Integration und Automatisierung von KI-Agenten ermöglicht, um ein kohärentes und selbstverbesserndes System zu schaffen.

  Die sieben Schichten umfassen:
  1. **Hardware**: Ein moderner Laptop als Grundlage.
  2. **Speicher**: Obsidian und Omi für die Speicherung und Abruf von Kontexten und Informationen.
  3. **Modelle**: Verschiedene KI-Modelle, die über Open Router genutzt werden können.
  4. **Agenten**: Spezialisierte Agenten wie Hermes für autonome Aufgaben, Claude Code für Code und Open Claude für Bild- und Sprachgenerierung.
  5. **Kommandozentrale**: Eine Next.js-Dashboard, das alle Agenten und Arbeiten an einem Ort bündelt.
  6. **Produktion**: Verschiedene Arbeitsbereiche wie SEO, Content-Produktion und Forschung.
  7. **Schleife**: Eine Rückkopplungsschleife, die alle Outputs in den Speicher zurückschreibt, um das System kontinuierlich zu verbessern.

  Goldie betont, dass die meisten Nutzer die Speicher- und Rückkopplungsschicht überspringen, was jedoch entscheidend für die langfristige Effizienz des Systems ist. Er rät, mit der Einrichtung von Obsidian und Hermes zu beginnen, um schnell erste Erfolge zu erzielen.

  Das Video thematisiert explizit Open-Source-Tools wie Hermes, Obsidian und Open Router und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer geeignet, die bereits Erfahrung mit KI-Tools haben und diese effizienter nutzen möchten.

• Hermes Agent: Build & Automate ANYTHING!
  1.6.2026, 01:29:48

  Das Video zeigt, wie man Hermes Agent nutzt, um verschiedene Aufgaben zu automatisieren und zu personalisieren. Es wird erklärt, wie man Hermes mit Obsidian verbindet, um ein “zweites Gehirn” für Notizen zu erstellen, das dem Agenten hilft, personalisierte Antworten zu generieren. Der Prozess umfasst das Anfordern der Synchronisation mit dem lokalen Obsidian-Ordner. Zudem wird demonstriert, wie man Hermes in ein bestehendes Dashboard integriert, um Geschäftsprozesse zu automatisieren, wie z.B. das Versenden von Erinnerungen an Kunden. Es wird auch gezeigt, wie man mehrere Agentenprofile erstellt und verwaltet, um verschiedene Aufgaben zu spezialisieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Integration einer Memory-Datei in Obsidian, um dem Agenten umfassende Informationen über das Unternehmen und dessen Ziele zur Verfügung zu stellen.

  Das Video thematisiert explizit Hermes Agent, Claude, OpenAI, Gemini und Obsidian und ist eher für Intermediate Nutzer gedacht.

• Google Flow's New AI Agent Changes Everything!
  1.6.2026, 00:00:01

  Das Video stellt die neuen Funktionen des Google Flow AI-Agenten vor, der in das Google Flow-Tool integriert wurde. Der Agent kann drei Hauptaufgaben übernehmen: Denkprozesse unterstützen, mehrere Versionen von Szenen gleichzeitig erstellen und die Nachbearbeitung von Projekten übernehmen. Der Agent hilft bei der Planung und dem Schreiben von Videos, indem er Ideen generiert und Dialoge vorschlägt. Er kann auch mehrere Versionen einer Szene auf einmal erstellen, was Zeit spart und die Effizienz steigert. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Batch-Bearbeitung, bei der der Agent mehrere Clips gleichzeitig anpassen kann, um Konsistenz zu gewährleisten. Zudem kann der Agent Projekte organisieren, indem er Dateien umbenennt und in Ordner gruppiert, was die Nachbearbeitung erleichtert. Der Agent ist kostenlos nutzbar, hat jedoch eine tägliche Chatbegrenzung. Das Video betont, dass der Agent die Einstiegshürde für die Videoproduktion senkt, aber dennoch klare Anweisungen erfordert, um gute Ergebnisse zu erzielen.

  Das Video thematisiert explizit Google Flow und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

• Google Just Changed SEO Forever!
  31.5.2026, 23:00:11

  Das Video diskutiert die radikalen Änderungen an der Google-Suche, die auf der Google IO 2026 vorgestellt wurden. Die klassische Suchleiste und die Liste der blauen Links werden durch AI-Übersichten ersetzt, die direkte Antworten liefern, was zu einem dramatischen Rückgang der Klicks auf Websites führt. Der Referent erklärt das “Front Door Problem”: Kunden sehen die Zusammenfassung der AI und besuchen die Website nicht mehr direkt. Er betont, dass Unternehmen ihre SEO-Strategien anpassen müssen, um von der AI entdeckt zu werden, indem sie spezifische, klare und vertrauenswürdige Inhalte erstellen. Wichtige Änderungen umfassen längere, detailliertere Suchanfragen, AI-Agenten, die im Hintergrund arbeiten, und die Bedeutung von Zitierungen statt Klicks. Der Referent bietet praktische Tipps, wie Unternehmen ihre Sichtbarkeit in der neuen AI-Suche verbessern können, und wirbt für eine kostenlose SEO-Strategiesitzung. Das Video thematisiert explizit Google’s AI-Modelle (Gemini Spark) und richtet sich an Intermediate bis Advanced Nutzer, die ihre SEO-Strategien anpassen müssen.

• Hermes Agent Just Got 10X Better! 🤯
  31.5.2026, 22:00:31

  Das Video stellt die neuesten Verbesserungen an Hermes, einem AI-Agenten, vor. Die wichtigsten Updates sind:

  1. **Tool Search**: Hermes kann nun gezielt Tools auswählen und laden, wenn sie benötigt werden, anstatt alle Tools gleichzeitig zu laden. Dies erhöht die Effizienz und Genauigkeit des Agenten erheblich. Vor der Einführung von Tool Search wählte der Agent das richtige Tool nur 49% der Zeit aus, jetzt sind es 74%.

  2. **Video Studio**: Hermes kann nun automatisch Videos erstellen, einschließlich Avataren, Stimmen und Videos. Dies geschieht mit Hilfe von Hyperframes, einem kostenlosen Open-Source-Tool. Die erstellten Videos werden in einem durchsuchbaren Workspace gespeichert, was die Nachverfolgung und Weiterverwendung erleichtert.

  3. **Step 3.7 Flash**: Ein neuer, leistungsstarker Modell, das kostenlos für 30 Tage genutzt werden kann. Es versteht Bilder und Videos, hat eine große Speicherkapazität und kann komplexe Aufgaben wie die Erstellung einer SEO-Keyword-Strategie bewältigen.

  Das Video zeigt auch, wie Hermes in der Praxis eingesetzt werden kann, z.B. zur Erstellung eines lokalen SEO-Leitfadens oder zur Entwicklung einer AI-SEO-Keyword-Strategie. Es wird betont, dass diese Tools zwar noch nicht perfekt sind, aber gut genug, um tatsächlich hilfreich zu sein.

  Schluss-Kommentar: Das Video thematisiert explizit Hermes, Hyperframes und Step 3.7 Flash und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

• New NotebookLM + Hermes is INSANE! (FREE)
  31.5.2026, 20:00:29

  Das Video stellt eine Kombination aus den kostenlosen AI-Tools Notebook LM und Hermes vor, die es ermöglicht, aus Forschungsmaterial automatisch verschiedene Content-Formate wie Videos, Podcasts und Infografiken zu erstellen. Notebook LM von Google analysiert eingereichte Quellen und generiert daraus 12 verschiedene Content-Typen. Hermes, ein freier Open-Source-AI-Agent, dient als zentrale Steuerung und verbindet Notebook LM mit anderen Tools wie Obsidian für die Speicherung und Nutzung von Erinnerungen. Durch diese Verbindung kann der Nutzer ein ganzes Content-System aufbauen, das sich selbst verbessert und personalisierte Inhalte erstellt. Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration von Obsidian, um sicherzustellen, dass der erstellte Content die individuelle Stimme und das Wissen des Nutzers widerspiegelt. Zudem wird die Möglichkeit erwähnt, Videos mit einem Avatar zu erstellen und zu bearbeiten, indem man Hyperframes in Hermes integriert.

  Das Video thematisiert explizit Notebook LM, Hermes, Obsidian und Hyperframes und richtet sich an Intermediate-Nutzer, die bereits Grundkenntnisse in der Nutzung von AI-Tools haben.

Kyle Balmer | AI with Kyle (8 neues Videos)

• Google Spark could become a serious threat to OpenClaw
  29.5.2026, 10:44:14

  Das Video diskutiert die Ankündigung von Google Spark und die Spekulationen, dass dies das Ende von OpenClaw und ähnlichen Projekten bedeuten könnte. Der Autor betont, dass OpenClaw und vergleichbare Projekte wie Claude von Anthropic und OpenAI durch ihre Persistenz und Proaktivität gekennzeichnet sind, indem sie kontinuierlich arbeiten und nicht ständig auf Benutzerbefehle warten. Google Spark könnte diese Funktionalitäten einem breiteren Publikum zugänglich machen, da Google über eine enorme Reichweite verfügt. Der Autor warnt jedoch davor, sich zu früh zu freuen oder zu enttäuschen, da das Produkt noch nicht verfügbar ist und seine tatsächliche Leistung unklar bleibt. Google habe die Ressourcen, um Spark kontinuierlich zu verbessern und Funktionen anderer Anbieter zu integrieren.

  **Schluss-Kommentar:** Das Video thematisiert Google Spark, OpenClaw, Claude von Anthropic und OpenAI und richtet sich an ein Intermediate-Publikum.

• The AI Job Audit: Will AI Take Your Job?
  29.5.2026, 05:00:04

  Das Video behandelt die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze und betont, dass es nicht um plötzliche Jobverluste geht, sondern um subtile Veränderungen. Der Sprecher erklärt, dass jede Arbeit aus verschiedenen Aufgaben besteht, die unterschiedlich stark von KI betroffen sind. Er unterscheidet zwischen “exponierten” Aufgaben, die von KI übernommen werden können (z.B. Rechnungsabgleich, Berichterstattung), und “verteidigbaren” Aufgaben, die menschliche Fähigkeiten erfordern (z.B. Kundenbetreuung, Urteilsvermögen). Der Sprecher stellt ein diagnostisches Tool vor, das hilft, die eigenen Aufgaben zu analysieren und Strategien zu entwickeln, um sich auf die Veränderungen vorzubereiten. Er warnt davor, dass insbesondere Einstiegspositionen und junge Arbeitnehmer von diesen Veränderungen betroffen sein könnten, und betont die Bedeutung von Fähigkeiten wie Empathie und emotionaler Intelligenz, die KI nicht leicht ersetzen kann. Das Video richtet sich an Intermediate und Advanced Nutzer.

  Explizit thematisiert wurden Claude, Open-Source-Tools, und spezifische Tools wie Xero.

• The AI job-loss debate usually focuses on layoffs
  28.5.2026, 08:42:13

  Das Video argumentiert, dass KI nicht direkt Jobs ersetzen wird, sondern die Schaffung neuer Jobs, insbesondere Einstiegspositionen, verhindern wird. Der Mechanismus sei subtiler als die direkte Ablösung von Mitarbeitern durch KI-Systeme. Stattdessen werde KI dazu führen, dass weniger neue Jobs entstehen, was besonders für jüngere Menschen problematisch sei. Bereits jetzt gebe es global eine abnehmende Jobschaffung und eine hohe Konkurrenz um Einstiegspositionen, was sich voraussichtlich verschärfen werde.

  Das Video thematisiert KI im Allgemeinen, ohne spezifische Tools oder Modelle zu nennen, und richtet sich an ein breiteres Publikum, das sich für die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt interessiert, also eher an Intermediate oder Advanced.

• Here's how I find what to automate with AI (and what NOT to)
  27.5.2026, 05:00:00

  Das Video behandelt einen viralen Twitter-Prompt, der von Greg Brockman, Präsident und Mitbegründer von OpenAI, geteilt wurde. Der Prompt soll helfen, wiederkehrende Arbeitsabläufe zu identifizieren und zu automatisieren, indem er die Interaktion mit künstlicher Intelligenz (KI) optimiert. Der Autor erklärt, wie man den Prompt nutzen kann, um Muster in den eigenen Arbeitsabläufen zu erkennen und diese zu automatisieren, um die Produktivität zu steigern. Er betont die Wichtigkeit, zunächst eine Audit der eigenen Arbeit durchzuführen, um wirklich relevante und wiederholte Aufgaben zu identifizieren, anstatt einfach nur trendige Automatisierungen umzusetzen. Der Prompt kann in verschiedenen KI-Tools wie Codex, ChatGPT und Claude verwendet werden. Der Autor demonstriert, wie man den Prompt anwendet und wie man durch gezielte Fragen und Interviews mit der KI weitere Automatisierungsmöglichkeiten entdeckt. Er betont, dass nicht jede Aufgabe eine komplexe Automatisierung erfordert, und zeigt verschiedene Methoden zur Aufgabenautomatisierung, von einfachen Checklisten bis hin zu komplexen Agenten und Skripten. Der Fokus sollte darauf liegen, einfache und effiziente Lösungen zu finden, die tatsächlich einen Mehrwert bieten.

  Schluss-Kommentar: Das Video thematisiert explizit OpenAI (Codex), ChatGPT und Claude und ist eher für Intermediate und Advanced Nutzer gedacht.

• Gen Z are not rejecting AI
  26.5.2026, 15:43:02

  Das Video diskutiert die Reaktionen von Absolventen der Generation Z auf Reden von Tech-Exekutiven, die sie dazu auffordern, Künstliche Intelligenz (KI) zu umarmen. Diese Reden wurden häufig mit Buhrufen quittiert, was von manchen als Anti-KI-Haltung interpretiert wird. Der Sprecher argumentiert jedoch, dass die Generation Z nicht per se gegen KI sei, sondern vielmehr die ungerechten Verteilung der Vorteile von KI kritisiere. Studien zeigen, dass 95% der UK-Studenten KI nutzen, doch die Hauptprofiteure seien Tech-Milliardäre, etablierte Fachkräfte und Unternehmen, während junge Berufseinsteiger die Nachteile tragen müssten. Die Forderung, KI zu unterstützen, während sie gleichzeitig ihre beruflichen Chancen verschlechtert, wird als zynisch dargestellt.

  Der Sprecher thematisiert generell die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt und die soziale Ungleichheit, ohne spezifische AI-Tools oder Anbieter zu nennen. Das Video richtet sich an Intermediate und Advanced, die sich mit den gesellschaftlichen Implikationen von KI auseinandersetzen.

• The students were right to boo
  26.5.2026, 10:42:53

  Das Video diskutiert die Reaktionen auf zwei Reden von Tech-Executives zum Thema KI. Eric Schmidt, ehemaliger Google-CEO, forderte die Absolventen auf, sich auf die KI-Entwicklung einzulassen, was mit Buhrufen quittiert wurde, da viele in einen schwierigen Arbeitsmarkt eintreten. Steve Wozniak, Mitbegründer von Apple, lockerte die Stimmung mit einem Witz über “echte Intelligenz” und erhielt Applaus. Der Sprecher argumentiert, dass beide Aussagen berechtigt sind: Wozniak betont die menschliche Intelligenz, während Schmidt auf die Notwendigkeit hinweist, sich mit KI auseinanderzusetzen. Die Hauptkritik gilt der schwierigen Joblage für junge Menschen, die trotz ihrer Fähigkeiten keine Chancen finden. Der Sprecher plädiert dafür, die KI-Entwicklung aktiv mitzugestalten, statt sie zu ignorieren.

  **Schluss-Kommentar:** Das Video thematisiert allgemeine KI-Entwicklungen und ist eher für Intermediate und Advanced geeignet.

• Your ChatGPT subscription can now help ship pull requests from your phone
  25.5.2026, 10:43:21

  Das Video behandelt die neue Synchronisationsfunktion in der ChatGPT-App, die es ermöglicht, Projekte und Arbeitsfortschritte über verschiedene Geräte hinweg zu synchronisieren. Der Sprecher erklärt, dass diese Funktion es nun ermöglicht, nahtlos zwischen Büro und anderen Orten wie dem Pool zu wechseln, ohne dass Daten verloren gehen. Es wird ein Guide erwähnt, der technische Details und die Einrichtung der Synchronisation auf verschiedenen Geräten (Smartphone, Laptop, Computer) sowie die Zentralisierung auf einem Heimcomputer beschreibt. Der Sprecher bietet an, den Guide zu teilen, wenn Zuschauer das Video mögen und den Kommentar “away” hinterlassen.

  Das Video thematisiert explizit die ChatGPT-App und ist eher für Intermediate-Nutzer gedacht.

• How to Use Codex Pulses (and Delete Your To-Do App)
  1.6.2026, 05:00:14

  Das Video “This is AI with Kyle” stellt das Konzept der “Codex Pulses” vor, inspiriert von Dan Shipper. Codex Pulses sind spezifische Threads innerhalb von Codex, die zur Organisation von Aufgaben, Ideen und Notizen dienen. Kyle zeigt, wie er verschiedene Pulse-Threads wie “Content”, “To-dos”, “Things to buy” und “Questions” nutzt, um seine Produktivität zu steigern. Jeder Thread hat spezifische Funktionen, z.B. das Erfassen von Ideen per Sprachaufnahme, das Priorisieren von Aufgaben oder das automatische Recherchieren und Einkaufen. Die Pulse-Threads synchronisieren sich über die Codex-Mobile-App mit einem zentralen Computer und bieten tägliche Zusammenfassungen. Kyle betont, dass dieses System einfacher und fokussierter ist als OpenClaw, da es spezifische Aufgaben bearbeitet und weniger Wartung erfordert.

  Das Video thematisiert explizit Codex und die Codex-Mobile-App, die für die Umsetzung der Pulse-Threads genutzt werden. Es richtet sich an Intermediate-Nutzer, die bereits mit AI-Tools vertraut sind und ihre Produktivität optimieren möchten.

David Shapiro (1 neues Video)

• The last 300 days of work? (No, but…)
  31.5.2026, 13:07:59

  Das Video diskutiert das Gerücht, dass wir in den letzten 300 Tagen der Arbeit stehen, das von Kevin Roose, einem Tech-Journalisten, auf Twitter verbreitet wurde. Der Sprecher hinterfragt die Glaubwürdigkeit dieser Aussage und analysiert die möglichen Ursprünge und Bedeutungen. Er argumentiert, dass, obwohl AI-Technologien wie Claude und Gemini bereits erhebliche Fortschritte gemacht haben und in vielen Bereichen die Produktivität steigern, die vollständige Integration und Akzeptanz dieser Technologien in der Gesellschaft viel länger als 300 Tage dauern wird. Der Sprecher betont, dass es mehrere Adoptionskurven gibt, sowohl auf der Ebene der AI-Modelle selbst als auch bei den Endnutzern und Unternehmen, die diese Technologien implementieren. Er verweist auf seine eigenen Erfahrungen in großen Unternehmen und auf die Herausforderungen, die mit der Einführung neuer Technologien in etablierten Systemen verbunden sind. Zudem diskutiert er die Angst und den Widerstand vieler Arbeitnehmer gegenüber AI und die langsamen Entscheidungsprozesse in großen Unternehmen. Der Sprecher schließt mit der Feststellung, dass die langfristigen Auswirkungen von AI zwar revolutionär sein könnten, die kurzfristigen Erwartungen jedoch oft übertrieben werden.

  Das Video thematisiert explizit die AI-Modelle Claude und Gemini sowie die AI-Integration in Tools wie Canva und Slack. Es ist eher für Intermediate und Advanced Zuschauer gedacht, da es detaillierte Einblicke in die Technologie und ihre Implementierung bietet.

AI News & Strategy Daily | Nate B Jones (10 neues Videos)

• The Compound Risk of AI Agents ⚠️ #ai #risk #software
  31.5.2026, 03:00:06

  Das Video diskutiert die Herausforderungen und Anforderungen an autonome Agenten, die über längere Zeiträume hinweg viele Aufgaben ausführen. Der Sprecher betont, dass selbst eine geringe Fehlerquote von 5% pro Aufgabe sich schnell zu einem systemischen Risiko summiert, wenn die Agenten über Wochen hinweg arbeiten. Für nachhaltige und wertvolle Arbeitsabläufe sei eine Zuverlässigkeit von 99,5% oder höher notwendig, selbst in komplexen und unklaren organisatorischen Kontexten.

  Der Erfolg solcher Agenten hänge von vier Schlüsselkompetenzen ab: besserem Abruf von Informationen, intelligenterem Denken, kohärenterem Gedächtnis und der Fähigkeit, diese Kompetenzen zu verbinden. Diese Fähigkeiten verstärken sich gegenseitig und tragen dazu bei, die Genauigkeit und Effizienz der Agenten zu steigern. Scheitern eine dieser Kompetenzen, falle das gesamte System in sich zusammen.

  Letztlich gehe es um die Erfindung eines neuen “Systems of Record” für Unternehmen, das über bestehenden Systemen liegt und diese synthetisiert. Dies sei kein besseres Werkzeug, sondern eine neue Schicht in der Unternehmensarchitektur.

  Das Video thematisiert allgemeine Konzepte und Technologien im Bereich autonomer Agenten und KI-Systeme, ohne spezifische Tools oder Modelle zu nennen, und richtet sich an ein fortgeschrittenes Publikum.

• OpenAI's Compound Bet: A Risk Worth Taking? #OpenAIstory #ainews
  31.5.2026, 00:00:03

  Das Video analysiert die Strategie von OpenAI und deren potenzielle Auswirkungen auf den Markt für Unternehmenssoftware. Die Hauptthese ist, dass das Unternehmen, das es schafft, enterprise-scale Kontext auf einer Trillion-Token-Skala nutzbar zu machen – also zu speichern, abrufbar zu machen, zu analysieren und darauf zu handeln – nicht nur den AI-Markt dominieren wird, sondern auch die gesamte Unternehmenssoftware-Architektur neu strukturieren könnte. Dabei würde es die bestehende SAS-Stack (Software-as-a-Service) ersetzen und zu einer neuen Enterprise-Datenplattform werden. Das Video vertieft eine frühere Analyse des Autors und betrachtet die jüngsten Entwicklungen wie die Pentagon-Deals und die massive Finanzierung von OpenAI.

  Das Video thematisiert explizit OpenAI und ist eher für Intermediate oder Advanced gedacht.

• My AI Workflow Has Changed (Here is What I Learned)
  30.5.2026, 15:00:04

  In diesem Video teilt Nate seine Erfahrungen und Workflows mit AI-Tools, insbesondere mit Codeex und Claude, in den letzten Wochen. Er hebt hervor, wie er Codeex nutzt, um Kontextfenster auf seinem lokalen Dateisystem zu erstellen, indem er dem Tool natürliche Spracheingaben gibt, um relevante Dateien zu finden und zu kopieren. Dies ermöglicht ihm, komplexe und lange Dokumente, Spreadsheets und Code-Projekte zu bearbeiten. Nate beschreibt auch, wie sich sein Prompting-Stil verändert hat, von strukturierten Anweisungen hin zu einer kollaborativeren und iterativen Herangehensweise, bei der er zunächst die Aufgabenform mit dem Modell definiert, bevor er es ausführen lässt. Er betont die Effizienz und Vielseitigkeit von Codeex, insbesondere bei der gleichzeitigen Bearbeitung mehrerer Ideen und Aufgaben. Zudem erwähnt er die kontinuierlichen Verbesserungen und zukünftigen Entwicklungen der AI-Modelle, ohne sich auf ein bestimmtes Team festzulegen.

  Das Video thematisiert explizit Codeex und Claude, wobei die Inhalte eher für Intermediate oder Advanced Nutzer geeignet sind.

• How AI is quietly replacing databases #ai #tech
  30.5.2026, 03:00:04

  Das Video argumentiert, dass die neue zentrale Plattform für Unternehmen nicht in der Speicherung von Daten, sondern in der Synthese und Analyse dieser Daten liegt. Bisherige Systeme wie Salesforce oder ServiceNow verdienen ihr Geld mit der Speicherung spezifischer Daten (Kundendaten bzw. IT-Workflow-Daten), doch die eigentliche Wertschöpfung entsteht durch die Verbindung und Auswertung dieser Daten. Unternehmen, die diese Synthese-Schicht beherrschen, könnten demnach einen deutlich höheren Wert generieren als die aktuellen Anbieter. Allerdings sind viele Unternehmen zögerlich, ihre Daten zu bewegen, was die Herausforderung für neue Anbieter darstellt. Für etablierte SaaS-Unternehmen wie Salesforce könnte dies jedoch eine existenzielle Bedrohung darstellen, da sie Gefahr laufen, durch neue Anbieter der Synthese-Schicht verdrängt zu werden.

  Das Video thematisiert allgemeine Konzepte der Datenplattformen und SaaS-Geschäftsmodelle, ohne spezifische AI-Tools oder Modelle zu nennen, und richtet sich an ein fortgeschrittenes Publikum, das sich mit Unternehmensstrategien und Datenmanagement auseinandersetzt.

• The death of the filing cabinet #ai #tech
  30.5.2026, 00:00:01

  Das Video diskutiert die Vision eines zukünftigen Systems, das von OpenAI entwickelt wird und als “stateful runtime environment” bezeichnet wird. Dieses System soll kontinuierlich Daten aus allen Abteilungen eines Unternehmens aufnehmen und ein kohärentes Wissenmodell der Organisation erstellen, das in der Tiefe keine einzelne Person erreichen kann. Im Gegensatz zu Suchmaschinen oder Chatbots soll es eine intelligente Schicht darstellen, die verschiedene Datenquellen integriert und daraus ein umfassendes Verständnis generiert. Beispiele wie Jira oder SAS-Anwendungen werden genannt, die zwar als Workflow-Tools erhalten bleiben könnten, deren intelligente Funktionen jedoch in diese neue Kontextplattform übergehen würden. Das System soll dazu führen, dass Datenquellen zu Informationsquellen werden und das Wissen nicht mehr in einzelnen Systemen, sondern in einer zentralen, vernetzten Intelligenzschicht liegt.

  Das Video thematisiert explizit OpenAI und ist eher für Intermediate oder Advanced gedacht.

• Cheap software made your PM job harder, not easier. Here's the new job.
  29.5.2026, 14:00:08

  Das Video diskutiert die sich wandelnde Rolle des Product Managements (PM) im Zeitalter der KI. Der Sprecher argumentiert, dass PMs sich nicht nur auf das Prototyping konzentrieren sollten, sondern eine strategischere und technisch anspruchsvollere Rolle einnehmen müssen. Mit der Verbreitung von KI-Tools wie Lovable, Claude Code und Codex wird die Softwareentwicklung günstiger und zugänglicher, was zu einer Fülle von Prototypen und Arbeitsartefakten führt. Die Hauptaufgabe von PMs besteht nun darin, diese Fülle zu klassifizieren und zu entscheiden, welche Software tatsächlich Mehrwert für das Unternehmen bietet und welche gelöscht werden sollte. Dies erfordert ein tiefes Verständnis von Märkten, Nutzern, technischen Systemen und Daten. Der Sprecher betont, dass PMs in Zukunft nicht nur als Filter für knappe Engineering-Ressourcen, sondern als strategische Entscheidungsträger agieren müssen, die den Markt und die technischen Aspekte von KI-Produkten verstehen. Microsofts interne Nutzung der Power Platform wird als Beispiel für die Verschiebung hin zu einer Software-Fülle genannt, die eine neue Art der Governance und des Managements erfordert. Der Sprecher schlägt vor, eine “Produktionsklasse-Leiter” zu verwenden, um verschiedene Stufen von Software zu klassifizieren, von persönlichen Tools bis hin zu kundenorientierten Produkten, und betont die Bedeutung von bewusster Förderung und Degradierung von Software, um Chaos und technische Schulden zu vermeiden.

  Das Video thematisiert explizit Tools wie Lovable, Claude Code und Codex und richtet sich an Intermediate bis Advanced Product Manager.

• The trap hidden inside Salesforce #salesforce #crm #startup
  29.5.2026, 03:00:01

  Das Video diskutiert das Konzept der “Comprehension Lock-in” oder “Intelligence Lock-in” im Kontext von Enterprise-Software, insbesondere bei Plattformen, die eine Synthese-Schicht für verschiedene Systeme bieten. Der Kernpunkt ist, dass der Wechsel zu anderen Systemen nicht nur aufgrund von Modellentscheidungen schwierig ist, sondern vor allem wegen der einzigartigen Verständnisschicht, die diese Plattformen aufbauen. Diese Schicht verbindet und versteht die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenquellen und Entscheidungen, was nicht exportierbar ist. Im Gegensatz zu Daten, die letztlich portabel sind, ist das synthetisierte organisatorische Wissen, das über ein Jahr hinweg aufgebaut wird, nicht übertragbar. Diese Form der Lock-in wird als die tiefste und komplexeste in der Unternehmenssoftware beschrieben und wird sich mit jeder Betriebsstunde der Plattform verstärken. Das Video deutet auch an, dass dies zu einem sich selbst verstärkenden Kreislauf (Flywheel) führen könnte.

  Das Video thematisiert allgemeine Konzepte der Enterprise-Software und Plattform-Ökonomie, ohne spezifische AI-Tools oder Modelle zu nennen, und richtet sich an ein fortgeschrittenes Publikum, das sich mit den strategischen Implikationen von Technologie-Entscheidungen auseinandersetzt.

• How Claude AI actually solves hard problems #claude #aitools
  29.5.2026, 00:00:02

  Das Video erklärt die Fähigkeit von Claude, sogenannte “extended thinking” zu nutzen, um komplexe Probleme schrittweise zu analysieren und die Denkweise transparent darzustellen. Diese Funktion ermöglicht eine verbesserte Leistung bei anspruchsvollen Aufgaben wie Vertragsanalysen oder Fehlerbehebungen, wobei Anthropic eine Steigerung von bis zu 54% bei solchen Aufgaben berichtet. Im Gegensatz zu OpenAI, das Inference-Token verbrennt, um Antworten zu generieren, zeigt Claude den Denkprozess und nutzt zusätzliche Tokens, um die Lösung weiter zu verfeinern. Dies ist besonders wichtig, da Claude nicht auf Inference-Compute-Modelle angewiesen ist und somit effizienter arbeiten kann.

  Das Video thematisiert explizit Claude und OpenAI und ist eher für Intermediate-Nutzer geeignet.

• This is how AI agents actually take over enterprises #ai #business #tech
  1.6.2026, 03:00:03

  Das Video beschreibt die Entwicklung und Integration von KI-Agenten in einem Unternehmen, die als institutionelle Wissensschicht fungieren. Im ersten Monat sind die Agenten intelligent, aber generisch, ähnlich wie ein talentierter neuer Mitarbeiter, der die Wiki lesen kann. Nach drei Monaten haben die Agenten Hunderte von Code-Reviews und architektonischen Diskussionen verarbeitet und Wissen über Abteilungsgrenzen hinweg synthetisiert. Nach sechs Monaten kennen die Agenten Dinge, die keine einzelne Person weiß, und verbinden Entscheidungen über Teams hinweg, die in normalen menschlichen Arbeitsabläufen nie ans Licht kommen würden. Die Agenten lernen wahrscheinlich noch schneller. Sobald die Installation ausgereift ist, ob das einige Monate oder nur einige Tage dauert, hat das Unternehmen effektiv ein Netzwerk von Agenten, das als institutionelle Wissensschicht fungiert. Neue Ingenieure könnten Wochen zur Einarbeitung benötigen, aber Agenten könnten bereits nach wenigen Tagen produktiv sein und die Arbeit von Menschen im gesamten Unternehmen beschleunigen und leiten.

  Das Video thematisiert generische KI-Agenten und ist eher für Intermediate oder Advanced gedacht.

• Microsoft Says 86% Treat AI Output as a Starting Point. Your Resume Just Stopped Working.
  31.5.2026, 17:00:39

  Das Video diskutiert die Herausforderungen und Lösungsansätze im Umgang mit AI-generierten Inhalten im beruflichen Kontext. Microsoft-Studien zeigen, dass 86% der Nutzer AI-Ausgaben als Ausgangspunkt nutzen und nicht als Endergebnis, was die Bewertung von Qualität und Produktivität verändert. Der Kernpunkt ist, dass AI es ermöglicht, produktiv zu erscheinen, ohne tatsächlich fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Referent argumentiert, dass traditionelle Beweise wie Memos oder Projekte nicht mehr ausreichend sind, um menschliches Urteilsvermögen zu demonstrieren. Als Lösung schlägt er vor, Whiteboard-Sitzungen zu nutzen, um Denkprozesse sichtbar zu machen. Dabei sollten vier Schlüsselbereiche abgedeckt werden: Situation, Entscheidung, Risiko und Veränderung. Diese Methode hilft, die Qualität der Arbeit zu beweisen und ist besonders wertvoll in der Zusammenarbeit mit anderen. Der Referent betont die Bedeutung von “Talent Boards”, um diese Denkprozesse zu dokumentieren und für Bewerbungen oder Beförderungen zu nutzen. Er empfiehlt, frühzeitig im neuen Job eine klare Meinung zu bilden und diese in Whiteboard-Sitzungen mit erfahrenen Kollegen zu diskutieren und zu verfeinern. Das Video ist für Intermediate und Advanced Nutzer geeignet und thematisiert keine spezifischen AI-Tools oder Modelle.

Alejandro AO (1 neues Video)

• Hermes Agent Crash Course: VPS Setup (EASY)
  27.5.2026, 04:00:27

  Das Video zeigt, wie man den Hermes Agent auf einem VPS (Virtual Private Server) einrichtet und nutzt. Es beginnt mit einer kurzen Einführung in den Hermes Agent, der als selbstverbessernder AI-Agent beschrieben wird, der kontinuierlich läuft und über verschiedene Messaging-Plattformen wie Telegram, Discord und Slack erreichbar ist. Der Agent verfügt über zahlreiche Integrationen und Skills, die ihn zu einem produktiven persönlichen Assistenten machen.

  Anschließend wird detailliert erklärt, wie man einen VPS bei Hetzner einrichtet und den Hermes Agent darauf installiert. Dabei wird ein spezielles Skill-Skript verwendet, das den gesamten Einrichtungsprozess automatisiert. Der Agent wird mit einem Hugging Face Inference Provider verbunden und über Telegram konfiguriert. Es wird gezeigt, wie man Cron-Jobs erstellt, um automatische Aufgaben zu planen, und wie man den Dashboard des Hermes Agents nutzt, um Modelle, Sessions, Logs, Cron-Jobs, Skills und Plugins zu verwalten.

  Das Video endet mit einer Demonstration, wie man den Workflow in den Hermes Agent “brain dumps” und wie der Agent dabei hilft, Tutorial-Ideen zu generieren und zu priorisieren. Es wird auch erwähnt, dass in zukünftigen Videos vertiefende Themen wie die Nutzung von Kanban für Task-Orchestration und die Bereitstellung des Hermes Agents auf verwalteten Cloud-Diensten behandelt werden könnten.

  Das Video thematisiert explizit den Hermes Agent und ist eher für Intermediate Nutzer gedacht, die bereits Grundkenntnisse in der Nutzung von VPS und AI-Agenten haben.

Sebastien Dubois (1 neues Video)

• Obsidian + AI: The System I've Been Building For 4 Years (OSK v4)
  27.5.2026, 09:58:16

  Das Video stellt die vierte Version des “Obsidian Starter Kit” vor, die vollständig mit KI-Funktionen ausgestattet ist. Das Starter Kit ist eine Erweiterung für Obsidian, die eine organisierte, skalierbare und gut strukturierte Systematik bietet. Die Version 4 integriert ein vollständiges KI-Assistenten-System, das die Nutzung von KI innerhalb des Vaults erleichtert. Ein zentrales Element ist die “Rezeptionistin”, die als Schnittstelle für die Interaktion mit verschiedenen KI-Agenten und -Fähigkeiten dient.

  Das System umfasst zahlreiche KI-Agenten und -Fähigkeiten, die in verschiedene Kategorien unterteilt sind, wie z.B. Produktivität, Bücher, Entdeckung, Gesundheit, Ideen, Identität, Medien, Personen, Lesen, Forschung und mehr. Diese Fähigkeiten ermöglichen es, Aufgaben wie das Erstellen von Aufgaben, das Verwalten von Büchern, das Entdecken alter Notizen, das Verfolgen von Gesundheitsdaten und das Organisieren von Ideen zu automatisieren. Zudem gibt es ein Identitätssystem, das es der KI ermöglicht, persönliche Informationen wie Geschichte, Arbeitsstil und Werte des Nutzers zu verstehen und zu nutzen.

  Ein weiteres Feature ist die Unterstützung für LLM-Wikis, inspiriert von Andrej Karpathy. Diese Wikis ermöglichen es, eine Wissensbasis auf Markdown-Basis zu erstellen und zu verwalten, die von KI organisiert und erweitert wird. Das Video zeigt auch die Integration eines Plugins namens “Claudian”, das die Verbindung zu Claude AI ermöglicht, sowie die Nutzung eines Command-Line-Interfaces für die Interaktion mit der KI.

  Das Video ist eher für Intermediate bis Advanced Nutzer geeignet, da es voraussetzt, dass die Zuschauer bereits mit Obsidian und grundlegenden KI-Konzepten vertraut sind. Es werden spezifische Tools und Plugins wie Claude AI und das Obsidian Starter Kit Plugin thematisiert.

Unsupervised Learning

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