Pavol Miklaš

Ich habe angefangen, wie es sich jeder Junior erträumt: direkt ins kalte Wasser. Ein Versicherungssystem für Zehntausende Nutzer in Dutzenden Firmen in Mitteleuropa. Keine Sandbox. Jeder Commit ging direkt in die Produktion. Ich habe schnell gelernt: teils, weil ich wollte, vor allem, weil ich musste. Und wie sich herausstellte: Das ist der beste Weg.

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Dieses System trieb die Digitalisierung des öffentlichen Gesundheitswesens voran: schnellere, zugänglichere Abläufe für die Fachkräfte, die sich täglich darauf verließen. Von dort aus ging ich vom Liefern einzelner Features zum Entwerfen von Full-Stack-Systemen von Grund auf: Greenfield-Repositories, gewachsen zu Produktionsplattformen mit Hunderten täglichen Nutzern. Frontend, Backend, Datenbankdesign, CI/CD, Architektur, Business-Analyse: Wenn es getan werden musste, habe ich es übernommen. Das hat mich gelehrt, was kein Tutorial kann: Software ist zu 30 % Code und zu 70 % verstehen, was Menschen wirklich brauchen.

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Als die nationale Plattform für das Management der gesamten Straßeninfrastruktur eines Landes, von der Datenerfassung bis zur täglichen Verwaltung des Netzes, ihrem Legacy-Monolithen entwuchs, stand ich im Zentrum ihrer Zerlegung in eine modulare, skalierbare Architektur: ein System, in dem jede Entscheidung Gewicht hat, weil sich Menschen jeden Tag darauf verlassen. Und genau dort begann ich, KI in ernsthaftes Engineering einzubinden, bevor es der naheliegende Schritt war.

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→ Lesen: Die Halbwertszeit

Dann kam eine E-Commerce-SaaS-Plattform für den Vertrieb digitaler und physischer Produkte: ein großes System eng koordinierter Module für Inventarverwaltung, Metadatenverarbeitung, Distributionsanalytik und Multi-Channel-Content-Pipelines zu Amazon, Google und anderen globalen Marktplätzen, mit zurückfließenden Sales Ranks und Reports. Hoher Durchsatz, komplexe Integrationen, kein Spielraum für Fehler.

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Wenn ich nicht die Probleme anderer löse, erschaffe ich fröhlich meine eigenen. Ich baue gerne Dinge, die andere wiederverwenden können (Shared Libraries, Komponentenpakete, Docker-Images, interne Tools), so gut verpackt, dass man sie einfach nehmen und loslegen kann. Ich habe eine E-Commerce-Plattform gebaut, an Solar System Scope mitgearbeitet, einem populären 3D-Modell von Sonnensystem und Nachthimmel, und einen Patch in Googles offizielles Angular-Repository eingebracht. Jedes Nebenprojekt beginnt mit „Was wäre, wenn“ und endet mit einem neuen Skill im Werkzeugkasten.

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Lies die Kapitel oben noch einmal, und ein Muster wird sichtbar: Alle paar Jahre verschiebt sich der Boden, und ich stehe schon auf dem neuen. Die Agenten-Ära ist keine Ausnahme. Während die Branche noch debattierte, ob KI ernsthaften Code schreiben kann, habe ich damit bereits geliefert. Ich mache kein Vibe-Coding; ich betreibe Engineering: Flotten spezialisierter Agenten, orchestriert mit Produktionsdisziplin, in einem Harness, das ich selbst baue, mit Hooks, die jeden Tool-Call absichern, deterministischer Orchestrierung und Context Engineering, das einen tausendschrittigen Lauf kohärent hält. Autonome Schleifen planen, führen aus und verifizieren ihren eigenen Output, sodass ein einzelner Builder mit dem Durchsatz eines Teams liefert, gestützt auf Domänenwissen, destilliert in Vektorsuche und Wissensgraphen. Jedes Werkzeug in diesem Absatz wird irgendwann ersetzt; der Reflex, das Nächste als Erster zu meistern, nicht. Genau das holst du dir an Bord: keinen Stack, sondern eine Flugbahn.

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