Werkzeugerweiterungen für das .NET-SDK-Kommandozeilenwerkzeug dotnet.exe (bzw. dotnet) musste man bisher lokal in einem Projekt von NuGet installieren, beispielsweise:

dotnet tool install dotnet-runtimeinfo

oder global installieren:

dotnet tool install -g dotnet-runtimeinfo

bevor eine Ausführung mit

dotnet-runtimeinfo

möglich war.

Seit .NET 10.0 können Entwicklerinnen und Entwickler ein solches Werkzeug herunterladen und einmalig ausführen, ohne es lokal zu speichern. Dafür gibt es den neuen Befehl dotnet tool exec. So funktioniert beispielsweise

dotnet tool exec dotnet-runtimeinfo

Dabei kommt es vor der erstmaligen Ausführung zu einer Nachfrage, ob man das Werkzeug wirklich starten will (siehe Abbildung 1). Diese Nachfrage kann man vorab mit „Ja“ beantworten, indem man
-y oder --yes angibt:

dotnet tool exec dotnet-runtimeinfo -y

Zudem kann man dotnet tool exec mit dnx abkürzen:

dnx dotnet-runtimeinfo -y

Wer schon länger dabei ist, wird sich erinnern, dass es in den Anfangstagen von .NET Core bereits ein Werkzeug namens dnx.exe gab, das später in dotnet.exe umbenannt wurde. Microsoft hält sich in den Release Notes zu .NET 10.0 Preview 6 offen, den Namen dnx in Zukunft wieder stärker einzusetzen: „The actual implementation of the dnx command is in the dotnet CLI itself, so we can evolve its behavior over time. Today it runs tools, but who knows what the future may hold.“

(rme)

Mit Dolt 2.0 ändert sich vieles an der Storage-Engine der versionierten SQL-Datenbank. Mehrere zentrale Funktionen sind nun erstmals standardmäßig aktiv: eine automatische Garbage Collection und ein neues Archivformat für historische Daten. Hinzu kommen ein Beta-Support für Vektordaten sowie ein neues Verfahren namens Adaptive Storage für Datentypen wie JSON oder BLOBs. Laut den Entwicklern erreicht Dolt zudem inzwischen bessere Sysbench-Werte als MySQL.

Das Open-Source-Projekt Dolt ist eine relationale Datenbank mit einer Versionsverwaltung nach Vorbild von Git. Entwickler können Datenbanken committen, branchen, mergen und Unterschiede zwischen Datenständen vergleichen. Technisch kombiniert das Projekt eine MySQL-kompatible SQL-Schicht mit einer eigenen versionierten Storage-Engine. Eingesetzt wird Dolt unter anderem für kollaborative Datenpflege, reproduzierbare Datensätze, Auditing oder Data-Engineering-Workflows.

Automatische Aufräumarbeiten

Die nun standardmäßig aktive Garbage Collection entfernt nicht mehr referenzierte Datenblöcke im Hintergrund und soll vor allem den Betrieb großer oder stark verzweigter Datenbanken vereinfachen. Gerade bei versionierten Datenbanken wächst der Speicherbedarf schnell, da Dolt jede Änderung historisiert. Bislang mussten Administratoren die Bereinigung häufig manuell oder per geplantem Job anstoßen. Eine Online Garbage Collection, die auch im laufenden Betrieb arbeitet, hatte das Projekt bereits zuvor eingeführt.

Ebenfalls standardmäßig aktiv ist das neue Archivformat. Es speichert historische Datenstände kompakter und reduziert so den Speicherbedarf. Während der Entwicklung hatte das Projekt Einsparungen von bis zu 50 Prozent genannt. Das Format zielt vor allem auf Datenbanken mit vielen Snapshots oder langen Änderungshistorien und soll langfristige Archivierung sowie Cold-Storage-Szenarien erleichtern.

Schneller als MySQL

Bei der Performance verweist DoltHub auf eigene Sysbench-Ergebnisse, in denen Dolt insgesamt leicht vor MySQL liegt. Sysbench ist ein verbreitetes Benchmark-Werkzeug für OLTP-Workloads und misst typische Datenbankoperationen wie Inserts, Updates und Reads. Laut Dokumentation schneidet Dolt bei Schreiboperationen rund 10 Prozent schneller ab als MySQL, während Lesezugriffe mit rund 5 Prozent noch etwas langsamer ausfallen. Performance galt bislang als eine der größten Hürden versionierter Datenbanken.

Neu ist außerdem der Beta-Support für Vektordaten. Dabei handelt es sich um numerische Embeddings, wie sie etwa KI-Anwendungen für semantische Suche oder Retrieval-Systeme nutzen. Vergleichbare Funktionen bieten inzwischen auch PostgreSQL-Erweiterungen wie pgvector oder spezialisierte Vektordatenbanken. Die Release Notes sprechen allerdings ausdrücklich noch von einem Beta-Status.

Adaptive Speicherung großer Werte

Mit Adaptive Storage führt Dolt zudem eine neue Speicherstrategie für die Typen TEXT, JSON, GEOMETRY und BLOB ein. Große Inhalte kodiert die Engine dynamisch anders oder lagert sie aus. Die Entwickler vergleichen den Mechanismus mit TOAST aus PostgreSQL, das große Werte ebenfalls automatisch außerhalb der eigentlichen Tabellenzeilen ablegt. Ziel sind ein geringerer Speicherverbrauch und effizientere I/O-Zugriffe, etwa bei umfangreichen JSON-Dokumenten oder Binärdaten.

Details zu allen Änderungen finden sich in den Release Notes auf GitHub. Dolt 2.0 bleibt nach Angaben der Entwickler grundsätzlich kompatibel zu 1.x-Datenbanken. Allerdings lassen sich nicht alle mit 2.x erzeugten Datenbanken auch mit älteren 1.x-Clients lesen. Wer gemischte Deployments betreibt oder Rollbacks einplant, sollte das bei der Migration berücksichtigen.

(fo)

Die Geschichte der App von Anton Baranov ist eine von der Sorte: Wo ein Wille ist, ist auch ein Weg. Nein, nicht gleich die vom Tellerwäscher zum Millionär, aber immerhin vom Küchentisch nach Cupertino hat es der 22-Jährige gebracht. Seine erste Reise in die USA. All das gelang mithilfe der Apple-Programmiersprache Swift. Und mit großem Engagement und Zeiteinsatz, was er im Gespräch eher beiläufig erwähnt.

Für Anfang Juni hat Apple ihn nach Kalifornien, in den Apple Park, den futuristischen Stammsitz des iPhone-Herstellers, eingeladen. Dort beginnt am 8. Juni 2026 die Entwicklerkonferenz WWDC. Baranov ist einer von 50 geladenen Nachwuchsentwicklern aus aller Welt, die beim jährlichen Wettbewerb Swift Student Challenge die Jury begeistern konnten und dorthin eingeladen wurden.

Erste Teilnahme und gleich nach Cupertino

Aus dem Stand hat der Student es geschafft, gleich bei seiner ersten Teilnahme an der Challenge in die erste Reihe der Distinguished Winners aufzusteigen. Die Reise nach Cupertino ist die höchste Ehre. Manche brauchen dafür Jahre, viele schaffen es nie. Insgesamt hat Apple 350 junge Menschen aus 37 Ländern ausgezeichnet. 50 erhielten den Titel des „Distinguished Winner“ – für herausragende Einreichungen. Die frohe Botschaft erreichte ihn im Frankfurter Hauptbahnhof, erinnert er sich. „Ich habe die Mail aufgemacht und dachte erst: Okay, ich habe verloren. Weil die normalerweise direkt mit Glückwunsch anfangen.“ Er öffnet sie trotzdem. Liest. Liest noch einmal. Und war begeistert.

Die App, um die es geht, heißt „Pitch Coach: Sicher auftreten“ und sie ist seit März im App Store verfügbar. Pitch Coach analysiert Sprache in Echtzeit. Die App erkennt Füllwörter wie „ähm“, „halt“ oder „irgendwie“ und misst die Redegeschwindigkeit. Nach jeder Sitzung wird eine KI-generierte Auswertung angezeigt. Das Besondere: Die gesamte Verarbeitung läuft auf dem Gerät selbst. Kein Ton, keine Daten verlassen das iPhone. Möglich macht dies Apples Foundation-Models-Framework, das seit iOS 26 für Entwicklerinnen und Entwickler zugänglich ist.

Noch eine Funktion sticht heraus: Wer AirPods trägt, bekommt auch Feedback zur Körperhaltung. Die Bewegungssensoren in den Ohrhörern verraten, ob jemand den Kopf hängen lässt, ob die Haltung kippt. „Ich habe irgendwo gelesen, dass AirPods so einen Sensor haben. Einfach gegoogelt – und es hat funktioniert“, sagt Baranov. „Voll cool.“

Idee entstand am Küchentisch

Die Idee zur App entstand am heimischen Küchentisch. Seine Mutter, von Beruf Professorin, erzählte vom Uni-Alltag. Von talentierten Studenten, die hinter ihren Möglichkeiten bleiben, weil Sprache und Haltung nicht das ausstrahlen, was sie können. Baranov hörte zu – und erkannte sich selbst. Dass es darauf ankommt, wie man sich präsentiert, wie man spricht, wie man wirkt. Eine App, die dabei hilft, fand er im App Store nicht.

Die gute Idee ist das eine, die Umsetzung aber nochmal eine ganz andere Sache. Im August 2024 fing der 22-Jährige an, erste Projekte mit Swift umzusetzen, las Bücher und veröffentlichte Apps im App Store. Hier war es von Vorteil, dass Baranov Softwaretechnologie an der Technischen Hochschule Mittelhessen (THM) studiert – dual, in Kooperation mit der Deutschen Bank.

Seine App wurde inzwischen 9000 Mal heruntergeladen – das Neunfache dessen, was er sich als Ziel bis zum Sommer vorgenommen hatte. Und das Interesse dürfte durch die Medienberichterstattung über die Student Challenge noch zunehmen. Die Lokalisierung in 20 Sprachen ist bereits erledigt, weitere Updates sollen folgen. Und mit jedem User kommen neue Ideen. Manche Nutzungsszenarien überraschen ihn, sagt er. „Ich dachte, die Menschen bereiten Präsentationen vor, üben für Vorstellungsgespräche. Und dann schickt mir jemand eine Audio-Datei von einem Rap. Jemand anderes übt Stand-up-Comedy.“ Er zuckt mit den Schultern. „Users define the app. Wenn sie sie dafür benutzen, dann ist das eben so.“

Vibe-Coding und die Zukunft

Vibe-Coding – die Möglichkeit, dass jeder ohne Programmierkenntnisse heutzutage eine App per Zuruf erstellen kann – bereitet dem Challenge-Gewinner übrigens keine großen Sorgen. Man müsse wissen, welche Libraries gefragt sind, welche APIs genutzt werden, wie man ein Problem überhaupt präzise beschreibt. „Man steuert das trotzdem.“ Damit bestätigt er, was Forscher zuletzt in Studien herausgefunden haben: Entwickler mit solidem Hintergrundwissen sind die besseren Vibe-Coder – weil sie KI-Werkzeugen genau sagen können, was sie brauchen. Baranov sieht das pragmatisch: Die Tools erleichtern die Arbeit, aber sie machen nicht die Arbeit.

Und wo geht seine Reise nach diesem Erfolg beruflich hin? Die WWDC sieht Baranov auch als große Chance an, zu netzwerken. An seiner derzeitigen beruflichen Laufbahn bei der Bank will er aber aktuell nicht rütteln: Diese Erfahrung sei wertvoll, sagt er. Aber dass der Bilderbuchstart bei der Swift Student Challenge irgendwann doch in eine Solo-Karriere mündet – wer möchte das schon ausschließen?

(mki)