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    <title><![CDATA[codecentric AG Blog]]></title>
    <description><![CDATA[codecentric Blog: IT-Expertenwissen von Entwicklern für Entwickler]]></description>
    <link>https://www.codecentric.de</link>
    <lastBuildDate>Mon, 18 May 2026 11:19:59 GMT</lastBuildDate>
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    <pubDate>Mon, 18 May 2026 11:19:59 GMT</pubDate>
    <copyright><![CDATA[All rights reserved 2026, codecentric]]></copyright>
    <language><![CDATA[de]]></language>
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      <title><![CDATA[MCP-Server bauen mit Spring AI]]></title>
      <description><![CDATA[Einleitung
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der definiert, wie KI-Modelle mit externen Tools, Diensten und Datenquellen kommunizieren. Es ersetzt individuelle Integrationen durch ein einziges, klar definiertes JSON-RPC-2.0-Protokoll...]]></description>
      <link>https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/building-mcp-servers-spring-ai</link>
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      <dc:creator><![CDATA[Tobias Trelle]]></dc:creator>
      <pubDate>Mon, 30 Nov 2026 23:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
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      <title><![CDATA[Von Inferenz zu Governance: Warum Agent-Metadaten wichtig sind, auch wenn LLMs Ihre Daten bereits „verstehen“]]></title>
      <description><![CDATA[Moderne LLMs (Large Language Models) zeigen eine starke Fähigkeit, Bedeutungen aus Spaltennamen abzuleiten. Ein Tool wie Genie kann in der Regel pct_cust_attrit_q als „Churn“ (Abwanderung) auflösen oder rev_mrr_usd allein durch Mustererkennung dem Begriff...]]></description>
      <link>https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/von-inferenz-zu-governance-warum-agent-metadaten-wichtig-sind-auch-wenn-llms-ihre-daten-bereits-verstehen</link>
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      <dc:creator><![CDATA[Niklas Niggemann]]></dc:creator>
      <pubDate>Fri, 15 May 2026 08:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[KI als Design-Partner — Entwerfer, Prüfer, Kritiker]]></title>
      <description><![CDATA[Teil der Serie Domain-Driven Design Meets AI.
Der vorherige Beitrag stellte den Synergetic Blueprint als strukturierten Prozess vor, der DDD-Methoden zu einem zusammenhängenden End-to-End-Design-Flow verbindet, und legte dar, dass KI jeden seiner Schritte...]]></description>
      <link>https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/ki-als-design-partner-entwerfer-pruefer-kritiker</link>
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      <dc:creator><![CDATA[codecentric AG]]></dc:creator>
      <pubDate>Thu, 14 May 2026 08:30:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Strukturierte Migration mit Claude Code - Context Engineering statt Prompt Engineering]]></title>
      <description><![CDATA[Garbage in, garbage out
Im ersten Teil dieser Serie haben wir einen bewusst explorativen Ansatz gewählt: Den kompletten Quellcode hochladen, einmal prompten, schauen was passiert. Das Ergebnis war beeindruckend schnell – aber auch inkonsistent: Drei ...]]></description>
      <link>https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/strukturierte-migration-mit-claude-code-context-engineering-statt-prompt-engineering</link>
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      <dc:creator><![CDATA[Krisztina Szathmary, Christopher Flocke]]></dc:creator>
      <pubDate>Tue, 12 May 2026 08:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Die konsumierbare Domäne: Knowledge Engineering für KI-gestützte Entwicklung]]></title>
      <description><![CDATA[Das alte Versprechen
Ende der 70er prägte der Stanford-Informatiker Edward Feigenbaum den Begriff "Knowledge Engineering". Er beschrieb damit den Prozess, Expertenwissen zu extrahieren, zu strukturieren und in einem Software-System nutzbar zu machen....]]></description>
      <link>https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/die-konsumierbare-domaene-knowledge-engineering-fuer-ki-gestuetzte-entwicklung</link>
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      <dc:creator><![CDATA[Johannes Barop, Benjamin Font Pera]]></dc:creator>
      <pubDate>Mon, 11 May 2026 08:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Zuverlässige AI Analytics durch Data Quality: Genie Spaces in Databricks ]]></title>
      <description><![CDATA[Garbage In, Garbage Out. Dieser Grundsatz der Informatik war noch nie so kritisch wie im Zeitalter der KI. Large Language Models verstärken schlechte Datenqualität nicht, sie verpacken sie in selbstsicher klingenden Formulierungen, die selbst erfahrene...]]></description>
      <link>https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/zuverlaessige-ai-analytics-durch-data-quality-genie-spaces-in-databricks</link>
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      <dc:creator><![CDATA[Niklas Niggemann]]></dc:creator>
      <pubDate>Thu, 07 May 2026 08:00:00 GMT</pubDate>
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