Alle Beiträge von Michael Kofler

Xcode 26.3 kann endlich KI

Rund um die Integration von KI-Tools in Xcode hat sich Apple bisher nicht mit Ruhm bekleckert (siehe auch meinen Blog-Artikel zu Xcode 26.1 und 26.2). Aber mit Version 26.3 ist Xcode endlich doch im KI-Zeitalter angekommen. Der Schlüssel zum Erfolg: die Einhaltung offener Standards.

KI funktioniert in Xcode 26.3, weil Apple mit mcpbridge einen MCP-Server mit ca. 20 Tools für Xcode implementiert hat. Damit können Sprachmodelle direkt mit Xcode kommunizieren, Code ändern, auf aktuelle Apple-spezifische Dokumentation zugreifen, Apps ausprobieren und Fehler beheben.

KI-unterstützte App-Entwicklung in Xcode

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Warum jetzt jeder programmieren kann, und warum das trotzdem Blödsinn ist

Heute kann angeblich jeder programmieren. Sagen zumindest Forscher und CEOs aus der KI-Industrie. »Vibe Coding« ist das Wort des Jahres 2025. Sinngemäß meint das müheloses Programmieren dank KI-Unterstützung. Und tatsächlich ist jede der folgenden Aussagen grundsätzlich richtig, auf jeden Fall nicht ganz falsch:

  • 2023, Andrej Karpathy (KI-Forscher, u.a. bei Tesla und OpenAI): The hottest new programming language is English.
  • 2024, Jensen Huang (NVIDIA): It is our job to create computing technology such that nobody has to program. (…) Everybody in the world is now a programmer.

  • 2025, Mark Zuckerberg (Meta): Probably in 2025, we (…) are going to have an AI that can effectively be a sort of mid-level engineer that you have at your company that can write code.

  • 2026, Boris Cherny (Claude-Code-Erfinder): Coding is largely solved

Aber wie in jedem guten Krimi ist nichts so einfach, wie es scheint.

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📚 Docker (5. Aufl.)

Das Docker-Buch, das ich zusammen mit Bernd Öggl 2018 konzipiert und verfasst habe, hat sich zu einem kleinen Bestseller entwickelt. Die 5. Auflage wird gerade in die Buchhandlungen ausgeliefert.

Das Bild zeigt das Cover eines Fachbuchs zum Thema Docker. Im Zentrum ist eine Illustration eines Wals im Wasser zu sehen, auf dessen Rücken farbige Containerstapel stehen, daneben kleine Personen. Der Titel „Docker“ ist groß auf einem violetten Balken platziert, darunter der Untertitel „Das Praxisbuch für Entwickler und DevOps-Teams“. Oben stehen die Autoren Bernd Öggl und Michael Kofler sowie Hinweise auf die 5., aktualisierte Auflage.

Für diese Auflage haben wir das Buch vollständig aktualisiert und alle Beispiele auf den neuesten Stand gebracht. compose.yaml hat in diesem Buch schon immer eine große Rolle gespielt, aber diese Auflage enthält diesbezüglich noch mehr Grundlagen und Beispiele. Schließlich haben wir das Buch um einige neue Kapitel bzw. Abschnitte erweitert:

  • KI-Funktionen mit Docker: Sprachmodelle mit dem Docker Model Runner (DMR) ausführen, MCP mit dem Docker-MCP-Katalog nutzen
  • Prometheus Monitoring Server mit Docker Compose aufsetzen
  • Netzwerk- und Firewall-Interna in Docker und Podman
  • Windows-Testinstallationen im Grafikmodus mit Dockur ausführen
  • Toolbx: Software-Umgebungen ohne Container-Isolierung ausführen

Hier finden Sie mehr Infos zum Buch, den obligatorischen Bestell-Links sowie eine Leseprobe.

Hacking / Penetration Testing mit KI-Tools automatisieren

Moderne KI-Tools zum Agentic Coding können nicht nur programmieren, sie können auch Kommandos ausführen — im einfachsten Fall mit grep in der Code-Basis nach einem Schlüsselwort suchen. Diese Funktionalität geht aber weiter als Sie vielleicht denken: Einen SSH-Account mit Key-Authentifizierung vorausgesetzt, kann das KI-Tool auch Kommandos auf externen Rechnern ausführen! Das gibt wiederum weitreichende Möglichkeiten, sei es zu Administration von Linux-Rechner, sei es zur Durchführung von Hacking- oder Penetration-Testing-Aufgaben. In diesem Beitrag illustriere ich anhand eines Beispiels das sich daraus ergebende Potenzial.

Entgegen landläufiger Meinung brauchen Sie zum Hacking per KI keinen MCP-Server! Ja, es gibt diverse MCP-Server, mit denen Sie bash- oder SSH-Kommandos ausführen bzw. Hacking-Tools steuern können, z.B. ssh-mcp, mcp-kali-server oder hexstrike-ai. Aber sofern Ihr KI-Tool sowieso Kommandos via SSH ausführen kann, bieten derartige MCP-Server wenig nennenswerte Vorteile.

Desktop-Screenshot mit zwei laufenden virtuellen Maschinen und einer Terminal-Session links. Im Vordergrund zeigt ein geöffnetes VM-Fenster Kali Linux mit großem KALI-Logo, darüber ein weiteres virtuelles Fenster mit Konsole. Links ist ein Terminal mit Protokollausgaben zu SSH-, sudo- und Benutzeranlegen (newroot) sowie Verweisen auf eine lokale Claude-Code-Installation. Oben mittig ist die Virtuelle Maschinenverwaltung mit Liste der VMs sichtbar.
Setup auf einem Fedora-Rechner mit zwei virtuellen Maschinen und lokaler Claude-Code-Installation

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LM Studio

Wer sich dafür interessiert, Sprachmodelle lokal auszuführen, landen unweigerlich bei Ollama. Dieses Open-Source-Projekt macht es zum Kinderspiel, lokale Sprachmodelle herunterzuladen und auszuführen. Die macOS- und Windows-Version haben sogar eine Oberfläche, unter Linux müssen Sie sich mit dem Terminal-Betrieb oder der API begnügen.

Zuletzt machte Ollama allerdings mehr Ärger als Freude. Auf gleich zwei Rechnern mit AMD-CPU/GPU wollte Ollama pardout die GPU nicht nutzen. Auch die neue Umgebungsvariable OLLAMA_VULKAN=1 funktionierte nicht wie versprochen, sondern reduzierte die Geschwindigkeit noch weiter.

Kurz und gut, ich hatte die Nase voll, suchte nach Alternativen und landete bei LM Studio. Ich bin begeistert. Kurz zusammengefasst: LM Studio unterstützt meine Hardware perfekt und auf Anhieb (auch unter Linux), bietet eine Benutzeroberfläche mit schier unendlich viel Einstellmöglichkeiten (wieder: auch unter Linux) und viel mehr Funktionen als Ollama. Was gibt es auszusetzen? Das Programm richtet sich nur bedingt an LLM-Einsteiger, und sein Code untersteht keiner Open-Source-Lizenz. Das Programm darf zwar kostenlos genutzt werden (seit Mitte 2025 auch in Firmen), aber das kann sich in Zukunft ändern.

Der Screenshot zeigt die Anwendung „LM Studio“ mit einem offenen Chat zum Thema „Detecting Magic Squares“. Links ist eine Chat- und Ordnerliste sichtbar, darunter „Python Learning“ und der ausgewählte Eintrag. In der Mitte steht die Unterhaltung mit einer Erklärung zu „nested lists“ und einem Python-Codeblock mit einem 3×3-Grid. Rechts sind Kontext/Model/Program-Einstellungen sowie ein System-Prompt-Editor zu sehen.

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Toolbx

Beim Experimentieren mit KI-Sprachmodellen bin ich über das Projekt »Toolbx« gestolpert. Damit können Sie unkompliziert gekapselte Software-Umgebungen erzeugen und ausführen.

Toolbx hat große Ähnlichkeiten mit Container-Tools und nutzt deren Infrastruktur, unter Fedora die von Podman. Es gibt aber einen grundlegenden Unterschied zwischen Docker/Podman auf der einen und Toolbx auf der anderen Seite: Docker, Podman & Co. versuchen die ausgeführten Container sicherheitstechnisch möglichst gut vom Host-System zu isolieren. Genau das macht Toolbx nicht! Im Gegenteil, per Toolbx ausgeführte Programme können auf das Heimatverzeichnis des aktiven Benutzers sowie auf das /dev-Verzeichnis zugreifen, Wayland nutzen, Netzwerkschnittstellen bedienen, im Journal protokollieren, die GPU nutzen usw.

Toolbx wurde ursprünglich als Werkzeug zur Software-Installation in Distributionen auf der Basis von OSTree konzipiert (Fedora CoreOS, Siverblue etc.). Dieser Artikel soll als eine Art Crash-Kurs dienen, wobei ich mit explizit auf Fedora als Host-Betriebssystem beziehe. Grundwissen zu Podman/Docker setze ich voraus.

Mehr Details gibt die Projektdokumentation. Beachten Sie, dass die offizielle Bezeichnung des Projekts »Toolbx« ohne »o« in »box« lautet, auch wenn das zentrale Kommando toolbox heißt und wenn die damit erzeugten Umgebungen üblicherweise Toolboxes genannt werden.

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Framework Desktop

Die Kinder bekommen ihre Weihnachtsgeschenke am 24.12., bei mir war diesmal zufällig schon eine Woche vorher Bescherung. Direkt von Taiwan versendet traf gestern ein Framework Desktop ein (Batch 17). Wobei von »Geschenk« keine Rede ist, ich habe den Rechner ganz regulär bestellt und bezahlt. Über das Preis/Leistungs-Verhältnis darf man gar nicht nachdenken … Aber für die Überarbeitung des Buchs Coding mit KI will ich nun mal moderat große Sprachmodelle (z.B. gpt-oss-120b) selbst lokal ausführen.

Dieser Blog-Beitrag fasst meine ersten Eindrücke zusammen. In den nächsten Wochen werden wohl noch ein paar Artikel rund um Ollama und llama.cpp folgen.

Das Bild zeigt ein fertig zusammengebautes PC-Gehäuse aus schwarzem Metall. Links ist eine großflächige, fein gelochte Lüftungsseite zu sehen, die auf gute Belüftung ausgelegt ist. Die Front besteht aus vertikalen Lamellen mit einem auffälligen orange-schwarzen Kachelmuster. Oben befinden sich zwei runde Abdeckungen, und unten sind Standfüße bzw. ein Sockel erkennbar.
Framework Desktop

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Pop!_OS 24.04 mit COSMIC

COSMIC, der komplett neue Desktop der Firma system76 ist fertig! COSMIC ist integraler Teil von Pop!_OS. Diese ebenfalls von system76 entwickelte Distribution basiert auf Ubuntu, zeichnet sich aber durch viele Eigenheiten ab. Weil ich mir COSMIC ansehen wollte, habe ich die aktuelle Version von Pop!_OS auf meinen MiniPC installiert. Dieser Artikel fasst ganz kurz meine Beobachtungen zusammen.

Der Screenshot zeigt den COSMIC-Desktop im Light Mode mit einem Dock links. Im Vordergrund ist das Einstellungsfenster „Über“ geöffnet und listet Hardware- sowie Systemdaten wie CPU (AMD Ryzen), Speicher und Pop!_OS 24.04 LTS mit Wayland. Rechts oben ist zudem der Dateimanager im Ordner „Bilder“ mit einer Liste von PNG-Dateien zu sehen. Im Hintergrund läuft ein Browser mit der system76/COSMIC-Webseite.
Der COSMIC-Desktop im Light Mode und mit Dock auf der linken Seite

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