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#053 Agentic Coding in Production - mit Sebastian Sigl (Adevinta)

12 mars 2026 · 1 h 8 min

Notes de l’épisode

In dieser Episode begrüßen wir Sebastian Sigl, Staff Engineer bei Adevinta (Kleinanzeigen), der uns zeigt, wie Agentic Coding in einer hochskalierbaren Produktionsumgebung (10.000+ Requests/Sekunde) Einzug hält. Sebastian ist ein erfahrener Fullstack-Entwickler, der den Wandel von einfacher Code-Completion hin zur echten Orchestrierung von KI-Agenten aktiv mitgestaltet.

Die Evolution des Toolings: Sebastian beschreibt seine Reise von den ersten Experimenten mit ChatGPT über die Enttäuschung bei der klassischen GitHub Copilot Autovervollständigung bis hin zum Durchbruch mit Cursor und schließlich Claude Code. Er sieht Agenten heute nicht mehr nur als Tipphilfe, sondern als Interface zur eigentlichen Arbeit. Besonders mächtig findet er CLI-Tools, die über Schnittstellen direkt in den Entwicklungsprozess eingreifen können.

KI im Team-Kontext: Als Staff Engineer bildet Sebastian die Brücke zwischen technischer Exzellenz und Business-Strategie. Er nutzt KI-Agenten, um Jira-Tickets zu erstellen, Code-Reviews vorzubereiten und komplexe Architektur-Entscheidungen durch "AI-Peer-Programming" zu validieren. Das Ziel ist nicht die bloße Code-Generierung, sondern die Erhöhung der Schlagkraft des gesamten Teams.

Vom Coder zum Orchestrator: Die Rolle des Entwicklers verschiebt sich grundlegend. Sebastian sieht den Shift weg vom manuellen Tippen hin zum Kuratieren und Steuern von Agenten. Er betont, dass man heute Prototypen oft schneller bauen kann, als Nutzer befragt werden können, was radikal neue Anforderungen an die Validierung und Produktstrategie stellt.

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Der HMZE Podcast ist ein Projekt von Sebastian Heide-Meyer zu Erpen und André Neubauer. Die Inhalte stammen von uns und unseren Gästen. Weiterdiskutieren kannst du bei LinkedIn oder besuche uns auf unserer HMZE Seite, wo wir alle Folgen veröffentlichen. Fragen und Anfragen kannst du uns gerne per Mail an ⁠⁠[email protected] schicken. Vielen Dank für deine Zeit und bis zur nächsten Folge.

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