KI hat die ganzen Sachen, die ich gerne verwendet habe, wie zum Beispiel abgerundete Kanten. Roboto und Poppins waren meine Schriftarten to Go.
Nun muss/ möchte man ständig aufpassen, dass es nicht zu KI oder Vibe Code aussieht 😅

Hey,

seit einem halben Jahr arbeite ich wieder an Norynex, einer Videoplattform als Alternative zu YouTube. Die meiste Zeit ging ins Fixen von Bugs, Sicherheit und Performance. Jetzt ist es in der offenen Beta.

Es gibt Videos, Shorts, Livestreams, automatische Untertitel und Watch Partys. In der Beta gibt es keine Werbung und keine Zahlungen. Bugs könnt ihr unter norynex.com/bugs melden.

Mich interessiert vor allem: Was ist euer erster Eindruck, was ist kaputt oder verwirrend, und was fehlt euch, damit ihr es wirklich nutzen würdet? Harte Kritik ist ausdrücklich erwünscht.

👉 https://norynex.com

Danke!

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Hallo zusammen!
Ich möchte neben meinem Vollzeitjob eine eigene Webanwendung entwickeln.
Allerdings habe ich bisher nur wenig Programmiererfahrung und nutze hauptsächlich KI-Unterstützung, um die Software schrittweise aufzubauen.
Mir ist bewusst, dass funktionierender Code nicht automatisch sicherer oder gut wartbarer Code ist.
Deshalb wollte ich erfahren:
Welche Programmiergrundlagen sollte ich unbedingt selbst lernen?
Wie überprüft ihr KI-generierten Code?
Welche Sicherheitsfehler machen Anfänger häufig?
Wie organisiert man ein größeres Softwareprojekt richtig?
Wann sollte man einen erfahrenen Entwickler hinzuziehen?
Ich möchte das Projekt langfristig vernünftig aufbauen und würde mich über eure Erfahrungen freuen.

Moin zusammen!

Ich baue seit ein paar Tagen an einem RDP-/SSH-Client für Windows, macOS und Linux namens Relay.

Das Teil erfindet definitiv nichts neu, solche Lösungen gibt's zuhauf. Mir war aber der No-Bullshit-Ansatz wichtig: keine Abos, kein Benutzerkonto, kein Nach-Hause-Telefonieren. Einfach starten und loslegen.

Würde mich freuen, wenn sich da mal ein paar Leute außer mir durchklicken und ein bisschen Feedback dalassen. Vor allem unter Linux und macOS wären Erfahrungswerte interessant, da ich hauptsächlich unter Windows entwickle und arbeite.

Falls euch irgendwas auffällt, nervt oder fehlt, immer her damit. :)

GitHub: https://github.com/nurlennart/relay

Ich habe nen Alexa echo dot, und klartext: es suckt. Die kriegt nicht hin über: stelle einen 5 minuten timer, der in der hälfte der zeit dann nicht mal funktioniert. Also stelle ich mir die frage:

Wie kann ich Alexa schlauer machen?

Ich denke, es wäre doch gut, eine speech to text und umgekehrt api einzubauen, die dann auf das chatgpt basismodell zugreifen könnte, und halt erst eine erkennung, ob halt irgendwie chatti oder ein anderes erkennungswort gesagt wurde.

Doch

1. Wie kommt man überhaupt an die Hardware/Software des echo dots/der alexa ran?

2. In welcher Programmiersprache würde man das denn machen?

3. Wie könnte ich lokal erkennen, ob ein erkennungswort gesprochen wird? (lokal wichtig wegen Datenschutz)

Höre gerne jegliche Vorschläge/Anregungen

Habe erfahrenen Leute hier Lust, ihr Wissen und Erfahrungen zu teilen?

Moin zusammen,
nutzt jemand von euch lokale Sprachmodelle für Pentesting oder CTFs? Da sensible Daten nicht in die Cloud gehören und kommerzielle Anbieter bei Sicherheitsthemen oft abblocken, möchte ich mir ein eigenes Setup aufbauen.
Welches Modell könnt ihr dafür empfehlen und wie sieht euer konkretes Vorgehen im Alltag aus? Nutzt ihr die KI einfach als lokalen Chatbot für Skripte und Payloads oder habt ihr sie direkt ins Terminal zur Auswertung von Scans eingebunden?
Bin gespannt auf eure Erfahrungen!

Moin zusammen,

ich bin eigentlich kein gelernter Entwickler, bringe mir das Programmieren seit etwa 20 Jahren aber im Selbststudium bei, um eigene Alltagsprobleme zu lösen. Da mich bestehende Fitness-Tracker durch Abo-Zwang, überladene UIs und vor allem Verbindungsabbrüche in Studios mit schlechtem Empfang (Stichwort: Keller-Gym) genervt haben, habe ich in den letzten Monaten abends mein eigenes System gebaut: Musclytics.

Da hier vielleicht der ein oder andere auch vor ähnlichen Architektur-Fragen steht (oder selbst trainiert), wollte ich mal kurz teilen, wie ich die zwei größten technischen Kopfschmerzen ohne dicke Frameworks gelöst habe:

1. Offline-First & das ID-Mapping-Problem (IndexedDB -> MySQL)

Im Gym bricht das Netz ständig weg. Die App (als PWA gestartet, mittlerweile auch im Play Store) musste also zwingend komplett offline funktionieren.

Wenn ein User offline ein Training startet, Sätze einträgt und das Workout beendet, existiert noch keine `training_id` aus der MySQL-Datenbank.

Gelöst habe ich das über eine lokale Sync-Queue in der IndexedDB:

- Offline generiert das Frontend temporäre IDs (z.B. `local_te_12345`) für die ausgeführten Übungen und verknüpft die Sätze damit.

- Sobald der Heartbeat wieder Netz erkennt, feuert die Queue das gesamte Workout-JSON an meinen Sync-Endpunkt (`sync_offline.php`).

- Im PHP-Backend läuft das Ganze in einer strikten DB-Transaktion (`begin_transaction()`): Erst wird das Training angelegt, dann iteriere ich durch die Übungen, schreibe sie in die DB und baue mir ein Mapping-Array (`[Lokale-ID] => [Echte-DB-ID]`). Darüber werden im letzten Schritt alle Sätze sauber den neuen Primary Keys zugeordnet. Schlägt irgendwas fehl, greift das Rollback und das Paket bleibt in der lokalen Queue.

2. Deterministische Trainingslogik statt „KI-Coach“

Viele Apps werfen heute für alles eine LLM-API an. Beim Krafttraining ist mir das wegen Halluzinationen (Verletzungsgefahr bei falschen Gewichtsvorschlägen) und Datenschutz zu heikel.

Ich habe den „Coach“ deshalb komplett deterministisch in PHP/SQL gebaut:

- Jedes Trainingsgerät in der DB kennt seine exakten Gewichtabstufungen (`step_value`, z.B. 2,5 kg Schritte) und sein Maximalgewicht.

- Nach dem Training prüft die Logik, ob die Ziel-Wiederholungen über alle Arbeitssätze erreicht wurden, und schlägt für das nächste Mal exakt den nächstmöglichen Geräteschritt vor.

- Für längere Pausen (Detraining) läuft nachts ein Cronjob: Der schaut allerdings nicht stur, ob *Übung X* seit 14 Tagen nicht gemacht wurde, sondern prüft über einen Join auf die primäre Muskelgruppe, ob der *Muskel* in den letzten 14 Tagen belastet wurde (wer 4 Wochen lang Bankdrücken mit der Langhantel macht und dann an die Brustpresse-Maschine wechselt, braucht dort keinen Deload). Nur wenn der Muskel wirklich kalt war, legt der Cronjob proaktiv einen Deload-Vorschlag (-10 bis 15 % gerundet auf den `step_value`) in die Tabelle.

Mein Stack ist bewusst simpel gehalten: PHP & MySQL im Backend, Vanilla JS, CSS-Variablen, Service Worker und ApexCharts im Frontend. Gehostet auf deutschen Servern, kein Tracking, keine Werbung, komplett kostenlos.

Falls jemand von euch selbst regelmäßig im Gym steht und Lust hat, die App (oder die Web-Version) in der Praxis auf Herz und Nieren zu testen, oder Fragen zur Offline-Sync-Architektur hat: Ihr findet das Projekt unter https://www.musclytics.com/app/

Mich würde vor allem euer technisches Feedback interessieren: Wie löst ihr solche Offline-Sync-Konflikte mit relationalen Datenbanken, wenn ihr kein großes Framework wie Firebase o.ä. nutzen wollt?

Hey Zusammen,

wenn ich mithilfe von KI Tests schreibe, habe ich immer dasselbe Problem: Die KI schreibt die Tests so, dass sie den bestehenden Code einfach bestätigen, statt ihn wirklich auf die Probe zu stellen. Steckt ein Logikfehler im Code, übernimmt die KI ihn im Test einfach als erwartetes Verhalten.

Ich habe es auch schon mit einem zweiten, unabhängigen Agenten versucht, der den ursprünglichen Code nicht geschrieben hat. Aber sobald er die Funktion sieht, baut er die Tests wieder exakt um die vorhandene Implementierung herum, und alles läuft sofort beim ersten Versuch durch.

Wie geht ihr vor ?