KI vs Open Source: Was sich wirklich geaendert hat und wo die Grenze verlaeuft

Ich habe einen neuen Artikel auf Habr veroeffentlicht: “KI vs Open Source: Was sich wirklich geaendert hat und wo die Grenze verlaeuft”

Mit dem Erscheinen funktionierender Code-Modelle ist ein pragmatischerer Entwicklungsweg entstanden: Anforderung formulieren, Tests schreiben und ein kleines, verstaendliches Modul ohne ueberfluessige Abhaengigkeiten erhalten. Das ist kein Krieg gegen OSS – es ist eine Verschiebung des Gleichgewichtspunkts.

Kernaussagen des Artikels:

Was sich geaendert hat

Frueher: “Zuerst die Bibliothek.” Bibliothek suchen, transitive Abhaengigkeiten akzeptieren, Dokumentation lesen.
Jetzt: “Beschreibung -> Tests -> Implementierung.” Kleine, testbare Module statt monolithischer “Kombiloesungen.”

Wo KI bereits Bibliotheken ersetzt

Mini-Implementierungen: Indikatoren (EMA/SMA/RSI), Statistiken, Risikoregeln
Schmale Integrationen: REST/WebSocket-Clients mit nur 2-3 benoetigten Methoden
Geruest-Generierung: Backtest-Grundgerueste, Datenschemata
Adapter: Mapping zwischen Boersen, Code-Migrationen

Wo KI OSS NICHT ersetzen sollte

Kryptographie und sichere Protokolle
Binaere Protokolle (FIX/ITCH/OUCH/FAST)
Datenbank-Engines, Compiler, Laufzeitumgebungen
Numerische Solver und Optimierer

Praktische Tipps

Module klein halten
Verhalten in einfachen Worten beschreiben
Minimale Pruefungen fuer sichere Merges durchfuehren
Ohne externe Abhaengigkeiten generieren

Im algorithmischen Handel ist das besonders relevant: Weniger Abhaengigkeiten bedeuten niedrigere Risiken, kompaktere Artefakte, einfachere Audits und schnellere Iterationen.

Wichtigste Erkenntnis: Waehlen Sie das Werkzeug passend zum Kontext. Eine eng gefasste Aufgabe, die leicht zu beschreiben und zu ueberpruefen ist, eignet sich fuer die Generierung. Alles andere – dafuer besser bewaehrte OSS nutzen.