Die Entwickler von OpenWrt haben die neue Version 25.12.3 veröffentlicht. Das Update bringt zwar keine grundlegenden neuen Funktionen mit, bietet aber zahlreiche Fehlerkorrekturen, Verbesserungen bei der WLAN-Stabilität sowie Optimierungen für verschiedene Router- und Embedded-Plattformen.
Die Schwachstellensuche in Software mit generativen Sprachmodellen ist heute eine weit verbreitete und erfolgreiche Methode zur Überprüfung von Code vor dem Deployment.
Im Netz kursieren erneut Exploits für eine gefährliche Root-Lücke in Linux. Schützende Updates kommen abermals zu spät - wegen eines Embargo-Verstoßes. (Sicherheitslücke, Ubuntu) 
Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (BfDI hat ihren 34. Tätigkeitsbericht fertig. Der Bericht verzeichnet einen deutlichen Anstieg der Beschwerden und Anfragen.
Vor zwanzig Jahren Anfang Mai 2006 hat das ISO-IEC-Standardisierungsgremium das Open Document Format (ODF) einstimmig als Internationalen Standard anerkannt. Am 30.
Mit Version 2.0 bringt die Open-Source-Datenbank Dolt Vektordaten, adaptive Speicherung für große Werte und ein neues Storage-Fundament.
In diesem Teil geht es darum wie Starkoch NixOS wirklich zum Sternekoch wird. Wie man die Integration anderer Köche vorbereitet und wie die Speisekarte gesichert wird.
Ich bin Fernpendler. In meiner "Arbeits"-Wohnung benutze ich nur mobiles Internet. Um die Heizung bei Bedarf anschalten zu können, habe ich eine Steuerung gebaut, die auf SMS reagiert.
Der erste Blick auf die neue Long-Term-Support-Version (LTS) von Ubuntu lässt vermuten, dass die Entwickler in den vergangenen zwei Jahren im Tiefschlaf gewesen sind. Doch der Schein trügt: Ubuntu 26.04 hat es in sich, auch wenn es rein optisch kaum Unterschiede zur Vorgängerversion 24.04 gibt.
Ubuntu 26.04 LTS wird mit GNOME 50 und Linux-Kernel 7.0 ausgeliefert und setzt nativ ausschließlich auf den Display-Server Wayland. X11 ist damit endgültig Geschichte. Zwar könnten dadurch vereinzelt Legacy-Anwendungen den Dienst quittieren, doch für den Großteil der Nutzer wird dieser Übergang dank ausgereifter Kompatibilitätsschichten nahtlos verlaufen.
Besonders hervorzuheben sind folgende Funktionen, die den Desktop-Alltag effizienter gestalten:
Wichtig: Bevor man das Upgrade wagt, ist ein vollständiges Backup des Systems und der persönlichen Daten unabdingbar!
Offiziell wird das Upgrade von älteren Versionen meist erst mit dem ersten Point-Release (26.04.1) angeboten. Ungeduldige können den Prozess jedoch vorab manuell erzwingen.
Tipp: Während der Aktualisierung wird man oft gefragt, ob bestehende Konfigurationsdateien ersetzt werden sollen. Hierzu wählt man im Zweifel das Beibehalten der alten Dateien, um individuelle Anpassungen nicht zu verlieren.
sudo apt install ubuntu-release-upgrader-core
sudo do-release-upgrade -d
Nach dem ersten Reboot lohnt es sich, das Dash kurz aufzuräumen und verwaiste Icons zu entfernen. Ein kurzer Check der Paketquellen unter /etc/apt/sources.list.d stellt zudem sicher, dass alle Drittanbieter-Repositorys korrekt auf die neue Version umgestellt oder bei Bedarf modernisiert wurden.
Nutzer von Ubuntu 24.04 werden sich sofort heimisch fühlen, da die gewohnte Bedienung trotz der vielen technischen Neuerungen unter der Haube erhalten bleibt. Das Upgrade lohnt sich besonders für User, die von der verbesserten Hardware-Unterstützung und den neuen Sicherheits-Features profitieren wollen.
Ubuntu 26.04 LTS wird fünf Jahre unterstützt – Ubuntu Pro erweitert den Support auf zehn Jahre.
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Mozilla hat Firefox 150.0.2 veröffentlicht und behebt damit mehrere Probleme der Vorgängerversion. Außerdem wurden zahlreiche Sicherheitslücken geschlossen.
Download Mozilla Firefox 150.0.2
Mit Firefox 150.0.2 behebt Mozilla zahlreiche Sicherheitslücken. Alleine aus Gründen der Sicherheit ist ein Update daher für alle Nutzer empfohlen.
Die Backup-Funktion von Firefox konnte unter bestimmten Umständen fehlschlagen.
Die Kennzeichnung der Funktion „Geteilte Ansicht” als „Neu” im Kontextmenü von Tabs war nach erstmaliger Benutzung des Features nicht verschwunden.
Das gleichzeitige Neuladen mehrerer Tabs funktionierte nicht mehr.
Probleme beim Hervorheben in PDF-Dateien sowie ein mögliches Problem beim Update von Firefox auf macOS wurde behoben.
Auch in Zusammenhang mit dem KI-Feature Smart Window wurden noch einmal Verbesserungen vorgenommen.
Die kryptographische Chiffre ECDHE-ECDSA-AES128-SHA wurde deaktiviert.
Darüber hinaus wurden mehrere Webkompatibilitäts-Probleme, potenzielle Absturzursachen und kleinere Design-Probleme korrigiert.
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Wie der DeepL-Gründer und CEO Jarek Kutylowski in einem LinkedIn-Post ankündigt, werde sein Unternehmen 250 Stellen abbauen.
La Suite Docs 5.0.0 trennt Inhalt und Metadaten in der Dokument-API. Dies erfordert Anpassungen für API-Clients und Selfhoster.
Die Raspberry Pi Foundation hat ihrer Remote-Zugriffslösung Raspberry Pi Connect ein umfangreiches Update spendiert. Im Mittelpunkt steht dabei vor allem ein neues Sicherheitsfeature: Administratoren können künftig eine Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) für sämtliche Mitglieder ihrer Organisation verpflichtend aktivieren.
Die StarlingX-Community hat StarlingX 12.0 veröffentlicht.
Unser Buch Coding mit KI ist gerade erschienen, da taucht schon wieder ein neues Tool auf, das mehr Effizienz verspricht. Graphify erstellt einen sogenannten Knowledge Graph, also eine interne Datenbank über die Verknüpfungen zwischen Komponenten (Text, Code, Bilder, was auch immer) eines Projekts. In der Folge können KI-Tools wie Claude Code auf diese Datenbank zugreifen und sich damit rascher und vor allem Token-sparender im Projekt orientieren. Graphify funktioniert besonders gut für ungeordnete Verzeichnisse, in denen Sie PDFs, Screenshots etc. zu einem Thema ablegen, um diese Informationen später wieder zu nutzen.
Graphify ist ein Python-Programm (Open Source, MIT-Lizenz), das Sie am besten mit uv tool install auf Ihrem Rechner einrichten. (uv ist ein moderner Python-Modulmanager, über den ich demnächst hier schreiben will.) Beachten Sie, dass der Paketname graphifyy mit Doppel-Y lautet, während das Kommando graphify heißt.
uv tool install graphifyy installiert das Programm. Sofern PATH das Verzeichnis .local/bin enthält, kann graphify anschließend sofort gestartet werden. graphify install richtet Skill-Dateien für die auf Ihrem Rechner gefundenen KI-Tools (in meinem Fall: Claude) ein.
Anmelden$ uv tool install graphifyy
$ graphify install
skill installed -> /Users/kofler/.claude/skills/graphify/SKILL.md
CLAUDE.md -> created at /Users/kofler/.claude/CLAUDE.md
Done. Open your AI coding assistant and type:
/graphify .
Im Projektverzeichnis starten Sie nun das KI-Tool Ihrer Wahl (in meinem Fall: Claude Code). Dort steht Graphify jetzt als Skill zur Verfügung. Einfach
/graphify .
analysiert das Projektverzeichnis und erstellt nach vielen Rückfragen das Verzeichnis graphify_out. Das dauert geraume Zeit und verbrennt etliche Tokens. Das Verzeichnis enthält die folgenden Dateien:
ls -l graphify-out/
drwxr-xr-x 4 kofler staff 128 7 Mai 09:54 cache/
-rw-r--r-- 1 kofler staff 213 7 Mai 10:10 cost.json
-rw-r--r-- 1 kofler staff 8523 7 Mai 10:10 GRAPH_REPORT.md
-rw-r--r-- 1 kofler staff 139973 7 Mai 10:10 graph.html
-rw-r--r-- 1 kofler staff 137091 7 Mai 10:09 graph.json
-rw-r--r-- 1 kofler staff 7912 7 Mai 10:10 manifest.json
Ich habe meine Tests anhand einer Swift-App mit ca. 2000 Zeilen Code in diversen Dateien durchgeführt. Die Ergebnisse sehen eindrucksvoll aus, der unmittelbare Erkenntnisgewinn war aber — zumindest bei diesem Projekt — überschaubar.
Wenn Sie Änderungen in der Code-Basis oder in Ihren Dateien durchführen, aktualisieren Sie den Knowledge Graph:
/graphify . --update # merge changed content into existing graph
Der Knowledge Graph kann jetzt die Grundlage für Analysen mit /graphify explain oder graphiy query sein (Ausgabe etwas gekürzt):
/graphify explain "the sync process"
Here's what the graph tells us about the sync process, grounded in the
extracted edges:
The sync process is orchestrated by ShoppingViewModel.pullMergePushSave
(RestShopping.swift:125-175), which implements the Pull-Merge-Push lifecycle
documented in CLAUDE.md. The graph found 16 nodes directly connected to this
concept.
The three phases (all EXTRACTED edges):
1. Pull — apiPullItems (RestShopping.swift:62-93) fetches items from the
remote REST API since the last sync timestamp.
2. Merge — mergeItems (RestShopping.swift:178-193) resolves conflicts using
Timestamp-Wins: whichever version of an item has the newer updatedAt
wins. Two design rationale nodes connect here:
- Timestamp-Wins Conflict Resolution → mergeItems [EXTRACTED]
- Soft Delete Pattern → ShoppingItem [EXTRACTED] — items are never truly
removed; isDeleted = true propagates deletions to other devices through
the sync
3. Push — apiPushItems (RestShopping.swift:96-120) uploads the merged state
back to the server.
4. Persist — saveLocally (ViewModel.swift:172-178) writes the final state to
the local JSON file. mergeItems then calls replaceItem to update the
ViewModel's live state.
Wire format bridge: ItemDTO (RestShopping.swift:9-53) shares data with
ShoppingItem [EXTRACTED] — it translates between the app's model and the
API's integer-boolean/ISO 8601 wire format.
Trigger points: ContentView and StatusView both connect to pullMergePushSave
in the graph. ContentView runs it via .task, .onChange(scenePhase), and a
40-second timer. StatusView (in Settings) provides a manual
trigger. setupNewFamily and joinFamily also call pullMergePushSave as a final
step after family registration.
The most interesting angle here: the Soft Delete pattern is the load-bearing
coupling between ShoppingItem (the model) and the sync logic — if you ever
changed ShoppingItem to hard-delete, mergeItems would silently stop
propagating deletions. Want me to trace the path from ShoppingItem.isDeleted
through to what happens when a remote device pulls?
/graphify query "Where in code is the Category class used?
Could we drop the @Observable attribute?"
Here's what the graph found — and where its limits are:
Where Category is used (from the graph):
The BFS found 10 nodes. The confirmed connections [EXTRACTED]:
- Category → shares_data_with → ShoppingViewModel (ViewModel.swift:1-181) —
the ViewModel holds the categories: [Category] array
- Category.predefinedCategories (Category.swift:24-37) ↔ ShoppingViewModel —
the ViewModel calls this at init to populate its categories
- .predefinedCategories() → calls → Color — each category has a color
assigned
What the graph is missing: There are no direct edges from Category to the
view layer (CategoriesView, CategoryButton, EditItemView,
CategoryRadioButton). Those views access categories through vm.categories and
mutate category.isSelected/category.isExpanded directly — but the graph
didn't capture these view→Category property access edges since they go
through the ViewModel and aren't explicit call-site imports.
On dropping @Observable:
The graph can't answer this definitively — it would require the actual
property mutation sites. But from the CLAUDE.md rationale node captured in
the graph: "Mutable reference-type state (isSelected, isExpanded) is mutated
directly from views." That design decision is precisely why @Observable is
needed. Without it, those direct mutations on the reference type wouldn't
trigger SwiftUI view updates — CategoriesView and EditItemView would stop
reacting to category selection changes.
Verdict from the graph: @Observable cannot be safely dropped without a larger
refactor (e.g., moving isSelected/isExpanded into the ViewModel as @State or
@Published backing). The graph confirms the coupling exists; reading
Category.swift:4-112 directly would show exactly which properties are var vs
let.
Die Website preist den größten Vorteil von Graphify an, dass derartige Abfragen auf der Basis des lokalen Knowledge Graphs nun wesentlich weniger Token verbrauchen als wenn das KI-Tool mit find und grep die Codebasis durchsucht und (immer wieder neu) analysiert. Bei meinen Tests ließ sich das Ausmaß der Ersparnis schwer messen.
Die Idee von Graphify ist gut. Allerdings wirkt Graphify ein wenig wie ein Fremdkörper innerhalb von Claude Code. Nur /graphify-Kommandos berücksichtigen die Graph-Knowledge-Datenbank. Die Skill-Datei ist mit über 1000 Zeilen und einer Menge eingebetteten Code auch eher abschreckend.
Aus Coding-Perspektive wäre es wünschenswert, die Generierung, Aktualisierung und Auswertung der Knowledge-Datenbank direkt in Claude Code bzw. in andere KI-Tools zu integrieren. Damit könnte das in der Datenbank aggregierte Wissen bei allen Aktionen berücksichtigt werden, nicht nur bei /graphify-Kommandos.
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Der Frühling neigt sich dem Ende zu – und mit ihm auch unser Schreibwettbewerb 2026 zum Thema Heimautomatisierung und Smarthome. Am 31. Mai 2026 um 23:59 Uhr ist Einsendeschluss. Höchste Zeit also, in die Tasten zu hauen!
Tuxedo, Spezialist für Linux-Hardware mit Sitz in Augsburg, lädt Interessierte mit Grundkenntnissen in der Spieleprogrammierung vom 8. bis 10. Mai zum Game Jam ein.
