Nachweis & Prüfberichte
Belege pro Änderung sind besser als vages Vertrauen. Die Guides zeigen den Inhalt von Prüfberichten und den Weg zum Audit-Trail. So kann ein Team KI-Pull-Requests prüfen. Das zählt.
So nutzt du diese Sammlung
Nutze Nachweis & Prüfberichte, wenn du eine begrenzte Antwort statt eines pauschalen Versprechens über KI-Coding brauchst. Die 3 Artikel trennen beobachtete Belege, Arbeitsannahmen, Produktgrenzen und Entscheidungen, die weiterhin bei einem menschlichen Reviewer liegen. Jeder Guide ist datiert und macht seine Quellengrenzen sichtbar.
Beginne mit „KI-Code-Prüfberichte“ für den breitesten Einstieg und nutze „Vertrauen in KI-Pull-Requests“ für die speziellere Kante der Sammlung. Die Karten erklären den Umfang jedes Artikels, damit du nach Aufgabe statt nach einer künstlichen Lesereihenfolge auswählst. Verwandte Links verbinden Methoden, Risiken, Evidenz und nächste Schritte, ohne einen einzelnen Check als universellen Beweis darzustellen.
Prüfe vor der Anwendung auf ein Live-Repository Datum, Quellen und ausdrücklich genannte Grenzen jedes Artikels. Beispiele erklären eine Methode; sie ersetzen weder Projektregeln noch Bedrohungsmodell, Tests oder verantwortliches Review. Wenn zwei Guides widersprüchlich wirken, vergleiche ihre Annahmen und Belege statt die selbstbewusstere Formulierung zu wählen. Dokumentiere anschließend, welcher Ansatz für dein Projekt galt und welche Frage offen blieb.
Beleg
KI-Code-Prüfberichte
Auftrag, Änderungen, Validierung mit Ergebnis, bewusst Übersprungenes und Offenes - pro Run festgehalten und beim Code gespeichert. Struktur und ein gekennzeichnetes Beispiel.
Aktualisiert: 2. Juli 2026Artikel lesen →
Beleg
Proof-Carrying Coding
Neculas Architektur von 1997 auf KI-Änderungen angewandt: Nicht vertraute Produzenten hängen Belege an, die Empfänger billig prüfen. Die ehrliche Analogie (Belege, keine formalen Beweise), die Verifikations-Asymmetrie, das Agenten-Revival 2026.
Aktualisiert: 17. Juli 2026Artikel lesen →
Vertrauen
Vertrauen in KI-Pull-Requests
Bauchgefühl versagt bei KI-Code - kein Autor zum Modellieren, Plausibilität von Korrektheit entkoppelt, Wahrnehmung verzerrt. Die Fünf-Fragen-Checkliste fürs gute Gewissen - und warum Belege Vertrauen übertragbar machen.
Aktualisiert: 17. Juli 2026Artikel lesen →
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