Bare Bones Software hat ein großes Update für BBEdit vorgelegt. Version 16 verstärkt den Trend, KI-Funktionen in den Editor zu integrieren – allerdings nach wie vor datenschutzfreundlich nicht übermäßig nervig. Auch wurden viele Kleinigkeiten überarbeitet und verbessert, vom HTML5-Syntax-Checker über schnellere SFTP-Transfers bis zum integrierten Git-Support.

Shortcuts, Bildersuche mit KI und mehr

BBEdit gehört zu den ältesten regelmäßig aktualisierten Mac-Werkzeugen überhaupt. Die erste Version erschien vor mittlerweile 34 Jahren. Aus einem „einfachen“ Editor wurde über die Jahre ein Werkzeug für Webdesigner, Planer und zunehmend auch Entwickler. Es bietet Anbindungen zu den wichtigsten externen Plattformen, außerdem baut Bare Bones Software regelmäßig Support für aktuelle Apple-Funktionen ein.

BBEdit 16 kommt erstmals mit der Möglichkeit, direkt aus dem Editor heraus Textinhalte in Bildern zu finden. Das geht auch über zahlreiche Dateien hinweg und unterstützt alle grep-Funktionen. Es gibt neue Kurzbefehle, für die BBEdit nun Apples App Intents nutzt. Damit stehen die bekannten Textumformungen aus BBEdit für eigene Shortcuts bereit. Beim sogenannten AI Chat Worksheet kann man sich nun Serverergebnisse direkt streamen lassen. Projekte und Notizbücher bieten neue Farbeinstellungen.

vi-Tastaturkürzel, wenn man will

Wer möchte, kann nun auch vi-Tastaturkürzel nutzen (über einen Emulator und für Navigation und Editing). Code-Verbesserungen sollen BBEdit 16 insgesamt beschleunigen. Web-Projekte lassen sich in Produktions- und Testumgebungen unterteilen. Eine Übersicht aller Neuerungen ist in den wie üblich umfangreichen Release Notes platziert worden.

BBEdit kostet als frische Lizenz 60 US-Dollar plus Umsatzsteuer. Wer die Vorversion 15 ab dem 1. November 2025 erworben hat, bekommt das Upgrade kostenlos. Ansonsten zahlen BBEdit-15-Kunden 30 Dollar und verwendet von BBEdit 14.6.9 oder früher 40 Dollar (ebenfalls jeweils plus Umsatzsteuer). Wie üblich lassen sich alle Funktionen von BBEdit 30 Tage lang testen. Außerdem gibt es einen an Funktionen eingeschränkten „Free“-Modus, der immer gratis bleibt und sich für Basisarbeiten gut eignet.

Siehe auch:

• BBEdit: Download schnell und sicher von heise.de

(bsc)

Bei Amazon wurde laut Bericht der Financial Times (FT) ein internes Rankingsystem für KI-Nutzung namens Kirorank abgeschafft. Wie die Wirtschaftszeitung unter Berufung auf Insider schreibt, hätten Angestellte KI-Agenten an unnötige Aufgaben gesetzt, um mit Tokenverbrauch ihre Platzierung darin zu verbessern. Kiro ist die KI-Entwicklungsumgebung, die Amazon im vergangenen Juli vorgestellt hat.

Dave Treadwell, Senior Vice President bei Amazon, erklärte laut FT-Bericht gegenüber Angestellten, dass die Rangliste mit „guten Absichten“ eingeführt worden wäre. Das Ergebnis seien aber zusätzliche Kosten für Amazon gewesen, weil die Angestellten ihren Verbrauch an KI-Token künstlich aufgeblasen hätten. „Bitte benutzt KI nicht nur um der KI willen“, sagte er demnach.

„Wie KI die Arbeit beschleunigen kann“

Amazon erklärte der FT, dass das Beta-Dashboard kein offizielles oder genehmigtes Tool gewesen sei und auch nicht mehr unterstützt werde. Das Unternehmen sagte demnach: „Die Rangliste wurde von einer Gruppe von Mitarbeitern erstellt, die darauf aufmerksam machen wollten, wie KI die Arbeit beschleunigen kann“.

Dem Bericht zufolge nutzt Amazon nun eine andere Kennzahl namens „normalisierte Implementierungen“, um die Nutzung von KI-Tools intern zu bewerten. Statt Tokenverbrauch messe die Kennzahl, wie Entwickler KI regelmäßig für sinnvollen Code einsetzen.

Mehr Tokens, mehr Leistung?

Das Phänomen, dass Angestellte ihren Tokenverbrauch hochtreiben, um besser dazustehen, wird inzwischen als Tokenmaxxing bezeichnet. Berichten nach kam es in den letzten Monaten vor allem bei den US-Techkonzernen vor, die die KI-Nutzung in ihrer Belegschaft besonders forcieren. Laut FT hat etwa Amazon Vorgaben gemacht, dass 80 Prozent der Entwickler des Unternehmens wöchentlich KI einsetzen sollen.

Unter den Angestellten hätten sich wohl in Reaktion darauf Praktiken verbreitet, mit Kiro und der Openclaw-Variante Meshclaw viel Aktivität zu erzeugen und nach außen große KI-Nutzung zu demonstrieren. Meta soll im April eine ähnliche, von Angestellten geschaffene Rangliste namens „Claudeonomics“ nach Berichterstattung darüber gestoppt haben.

Aus dem Ruder laufende KI-Kosten kennt man nicht nur bei Amazon und Meta: Bei Uber hat man laut eigener Aussage das Token-Budget für 2026 bereits aufgebraucht – und das bereits in den ersten vier Monaten des Jahres. Allerdings sei nicht klar, ob man damit auch einen Zuwachs an nützlichen Funktionen für die Kunden erzielt habe. „Wir müssen anfangen, über den Token-Verbrauch und die damit verbundenen Kosten im Vergleich zum Personalstand zu sprechen“, sagte Uber-Präsident Macdonald im Podcast Rapid Response.

(axk)

Die Linux Foundation hat das Open-Source-Projekt DNS-AID (DNS for AI Discovery) angekündigt. Es soll KI-Agenten und agentenbasierte Dienste über die bestehende DNS-Infrastruktur auffindbar und deren Identität überprüfbar machen. Statt auf zentrale Verzeichnisse oder fest konfigurierte Endpunkte zu setzen, greift DNS-AID auf etablierte Internetstandards und die dezentrale Struktur des Domain Name System (DNS) zurück.

DNS-AID umfasst ein offenes Protokoll und eine Referenzimplementierung, um KI-Agenten zu veröffentlichen, zu suchen und zu verifizieren. Ursprünglich entwickelte Infoblox das Projekt, das nun unter dem Dach der Linux Foundation weiterläuft. Parallel dazu erarbeitet die IETF die technische Spezifikation als Internet-Draft. Ziel ist ein standardisiertes Verfahren, mit dem KI-Agenten die Dienste anderer Agenten automatisch finden und nutzen können.

Veröffentlichung über DNS-Einträge

Im Kern veröffentlicht DNS-AID Informationen zu Agenten als DNS-Einträge innerhalb einer Domain. Betreiber registrieren ihre Agenten nach dem Schema _._._agents. in ihrer DNS-Zone – etwa _chatbot._mcp._agents.example.com für einen MCP-basierten Chatbot. Andere Agenten ermitteln diese Informationen anschließend über reguläre DNS-Abfragen und kommunizieren direkt mit dem Zielsystem. Die Projektseite beschreibt das Vorgehen als universelles Discovery-Verfahren für Agenten, vergleichbar mit der Namensauflösung von Websites über DNS.

Nach Angaben der Entwickler kommt DNS-AID dabei ohne neue DNS-Record-Typen aus. Das Projekt stützt sich auf bestehende Mechanismen wie Service Binding Records (SVCB, RFC 9460), TXT-Records sowie die Sicherheitsstandards DNSSEC und DANE/TLSA. SVCB-Records liefern ursprünglich zusätzliche Verbindungsinformationen zu Netzwerkdiensten. DNS-AID nutzt SVCB-Records, um Agenten samt Endpunkt, Protokollangaben und Verweisen auf weitere Metadaten zu veröffentlichen. Fähigkeiten können je nach Implementierung direkt über DNS-Einträge oder über verknüpfte Dokumente bereitgestellt werden.

Drei Wege zur Auffindung

Agenten lassen sich auf drei Wegen auffinden: über ihren Namen, über bestimmte Fähigkeiten oder über einen vollständigen Katalog aller Agenten einer Domain. Die Suche nach Fähigkeiten eignet sich etwa, um innerhalb einer Organisation oder zwischen Partnerunternehmen einen Agenten für Aufgaben wie Terminplanung, Support oder Buchungen zu finden. Alternativ rufen Systeme einen Index-Eintrag ab, der sämtliche veröffentlichten Agenten einer Domain auflistet.

Für die Vertrauensprüfung greift DNS-AID auf die bestehende DNS-Sicherheitsinfrastruktur zurück. Öffentliche DNS-Zonen sollen mit DNSSEC signiert sein, damit Clients die Authentizität der Einträge kryptografisch prüfen können. Optional verknüpfen TLSA-Einträge nach dem DANE-Verfahren TLS-Zertifikate direkt mit DNS-Einträgen. So entsteht nach Vorstellung der Entwickler eine durchgehende Vertrauenskette von der DNS-Root-Zone bis zum einzelnen Agenten.

Protokollunabhängig und mit Referenzimplementierung

Auf eine bestimmte Form der Agentenkommunikation legt sich das Protokoll nicht fest. Genannt werden unter anderem MCP, Agent-to-Agent-Protokolle (A2A) und HTTPS. Weitere Protokolle lassen sich über ALPN-IDs in den SVCB-Einträgen einbinden. ALPN (Application-Layer Protocol Negotiation) dient bereits heute etwa zur Aushandlung von HTTP/2 oder HTTP/3.

Eine Referenzimplementierung steht mit einem Python-SDK, einem CLI-Tool und einem MCP-Server bereit. Sie unterstützt verschiedene DNS-Backends, darunter Cloudflare, AWS Route 53, NS1, Google Cloud DNS und Infoblox NIOS sowie alle DNS-Server, die RFC 2136 (Dynamic DNS) beherrschen. Zudem enthält sie Funktionen, um Agenten zu veröffentlichen und zu suchen sowie DNSSEC- und DANE-Informationen zu validieren.

Die Linux Foundation bezeichnet DNS-AID explizit als offenen und herstellerneutralen Ansatz für das Auffinden von Agenten. Zu den ersten Unterstützern zählen Cloudflare, CSC, Equinix, GoDaddy, Indeed, Infoblox, das Internet Systems Consortium (ISC) und WWT.

(fo)