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Entwicklung & Code

Entwicklungsumgebung IntelliJ IDEA 2025.3 erscheint im Islands Theme


Der Softwarehersteller JetBrains hat zahlreiche seiner Entwicklungsumgebungen in Version 2025.3 veröffentlicht, darunter das vorrangig auf Java und Kotlin ausgelegte IntelliJ IDEA, WebStorm für JavaScript/TypeScript sowie PyCharm für Python. Die IDEs verbindet, dass sie nun im neuen Islands Theme erscheinen. Daneben gibt es spezifische Updates für die jeweiligen Einsatzzwecke.

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IntelliJ IDEA: Wechsel zu K2 und Support für Java 25

IntelliJ IDEA 2025.3 bietet unter anderem Support für die aktuellen Versionen Spring Boot 4, Spring Framework 7, Java 25 und Vitest 4. Auch hat das Entwicklungsteam den K1-Modus für Kotlin nun als deprecated (veraltet) markiert, da es zum K2-Modus migriert. Der neuere K2-Compiler gilt seit dem Release von Kotlin 2.0 vor rund eineinhalb Jahren als stabil und soll deutliche Performance-Verbesserungen ermöglichen.


Leuchtturm

Leuchtturm

(Bild: cobobayangno/123rf)

Die Online-Konferenz betterCode() Kotlin zeigt am 24. und 25. Februar 2026 Neuerungen für die Programmiersprache und bringt Deep Dives. Der erste Tag konzentriert sich auf die mobile und die Cross-Plattform-Entwicklung. Der zweite Tag zeigt neue Features der Programmiersprache und gibt Einblick in das Koog-Framework für KI-Agenten.

Updates gibt es auch für einige Funktionen: Unter anderem zeigte Find Usages bisher nur Dateinamen an, was in komplexen Codebasen nicht immer eindeutig war. Jetzt werden teils auch relative Pfade angezeigt. Für die Barrierefreiheit hat das JetBrains-Team die Funktionsweise der Lupe in Windows korrigiert und viele UI-Bereiche für den Umgang mit Screenreadern verbessert. Zudem ist inzwischen nativer Support für die KI-Agenten Junie und Claude Agent vorhanden. Insgesamt wurden in diesem Release 800 Bug-Reports und Usability-Schwierigkeiten behoben.

Darüber hinaus ändert sich etwas Grundlegendes bei IntelliJ IDEA: Die Ultimate Edition und die Community Edition werden nun als eine einzige Distribution gehandhabt, statt wie bisher separat. Das soll den Entwicklungsprozess vonseiten JetBrains vereinfachen. Eine ähnliche Neuerung gibt es bei PyCharm, wo die Community Edition und die Pro Edition zusammengelegt wurden. Direkt aus der IDE heraus lässt sich dort die kostenpflichtige Pro-Version ausprobieren.

Islands Theme in JetBrains-IDEs

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Nicht nur IntelliJ IDEA, sondern auch die weiteren JetBrains-IDEs nutzen in Version 2025.3 das Islands Theme. Diese neue Standardansicht soll klarer und verständlicher sein. Unter anderem bietet es abgerundete Ecken, veränderte Abstände und eine deutlicher sichtbare Begrenzung von Toolfenstern. Auch sind aktive Tabs nun klarer markiert als zuvor, wie JetBrains demonstriert:


Vorher (oben) und nachher (unten): Im Islands Theme sind aktive Tabs deutlicher zu erkennen.

Vorher (oben) und nachher (unten): Im Islands Theme sind aktive Tabs deutlicher zu erkennen.

Vorher (oben) und nachher (unten): Im Islands Theme sind aktive Tabs deutlicher zu erkennen.

(Bild: JetBrains-Blog)

Detaillierte Informationen zu IntelliJ IDEA 2025.3 liefern der Blogeintrag zur Ankündigung, die „What’s New“-Seite und die „What’s Fixed“-Seite

Die Version 2025.3 haben auch weitere IDEs wie PyCharm, PhpStorm, GoLand, WebStorm und CLion erreicht. Die Entwicklung der IDE Fleet wurde dagegen beendet, zugunsten einer darauf aufbauenden, geplanten neuen IDE mit Fokus auf Agentic Development.


(mai)



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Entwicklung & Code

Programmiersprache Python: Performante Algorithmen entwickeln und optimieren


Plant man eine Reise durch mehrere Städte und will die kürzeste Route finden, greift man auf Algorithmen zurück, eine wohldefinierte Abfolge deterministischer Operationen. Dieser Artikel begleitet den Entwicklungsprozess eines Algorithmus, der kürzeste Wege zwischen Städten findet. Er zeigt Schritt für Schritt den Weg von der ersten Skizze über Tests und Visualisierung mit Matplotlib und NetworkX bis zur Optimierung durch geeignete Datenstrukturen. So entsteht ein Programm, das nicht nur funktional korrekt arbeitet, sondern auch performant ist.

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Michael Inden

Michael Inden

Michael Inden ist Java- und Python-Enthusiast mit über zwanzig Jahren Berufserfahrung. Derzeit ist er als Head of Development tätig, spricht auf Konferenzen und schreibt Fachbücher über Java und Python.

Ziel ist, in einem Straßennetz diejenigen Wege zu finden, die Städte am kürzesten verbinden. Zur Modellierung kann man Graphen verwenden. In Abbildung 1 repräsentieren Kreise mit Beschriftung die Städte und die Verbindungslinien mit Zahlen entsprechen Wegen mit Distanzen.


Ein Graph visualisiert die Abstände von Städten; die Zahlen stehen für die Entfernungen (Abb. 1).

Ein Graph visualisiert die Abstände von Städten; die Zahlen stehen für die Entfernungen (Abb. 1).

Ein Graph visualisiert die Abstände von Städten; die Zahlen stehen für die Entfernungen (Abb. 1).

Für diese vereinfachte Karte soll der kürzeste Weg von A nach D gefunden werden. Während man bei wenigen Städten und Verbindungen alle Möglichkeiten ausprobieren kann, wird der Ansatz aufwendiger, je mehr Städte und Verbindungen existieren. Folgende Verbindungen sind möglich, wobei 13 die schlechteste ist und 6 die beste:


A -> B -> C -> D => 5 + 1 + 7 = 13
A -> C -> B -> D => 2 + 1 + 3 = 6
A -> C -> D => 2 + 7 = 9
A -> B -> D => 5 + 3 = 8


Mit der O-Notation die Effizienz verstehen

Für eine gute Bedienbarkeit von Programmen ist relevant, wie schnell sich Berechnungen und Operationen ausführen lassen. Das gilt vor allem bei großen Datenmengen. Die O-Notation erlaubt es, Algorithmen zu klassifizieren und das Wachstum der Laufzeit (oder des Speicherbedarfs) eines Algorithmus zu beschreiben, wenn die Eingabemenge größer wird. Somit sind Effekte vorhersagbar, etwa wenn eine Liste nicht mehr 10 oder 20, sondern 100.000 und mehr Daten enthält.

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Die O-Notation hilft, die Laufzeit von Operationen einzuschätzen. Sie ordnet Algorithmen und Funktionen in Komplexitätsklassen ein. Bei O(n³) wächst die Anzahl der Schritte mit der dritten Potenz der Eingabemenge. Bei 100 Eingabedaten ergibt sich ein Aufwand von 1003 für die Berechnung, also 1.000.000 Schritte. Je niedriger die Komplexitätsklasse ist, desto besser. Weitere Klassen zeigt die Tabelle „O-Notation mit in Komplexitätsklassen eingeteilten Algorithmen“, Abbildung 2 visualisiert die Effekte.

O-Notation mit in Komplexitätsklassen eingeteilten Algorithmen
Notation Bedeutung, Wachstum Beispiel
O(1) konstant Zugriff auf ein Listenelement
O(log n) logarithmisch Binärsuche
O(n) linear einfache Schleife über alle Elemente
O(n log n) linear-logarithmisch effiziente Sortieralgorithmen (etwa Mergesort)
O(n²) quadratisch zweifach verschachtelte Schleife
O(n3) kubisch dreifach verschachtelte Schleife


Die Graphen zeigen die Anzahl der Operationen in Abhängigkeit von der Eingabegröße (Abb. 2).

Die Graphen zeigen die Anzahl der Operationen in Abhängigkeit von der Eingabegröße (Abb. 2).

Die Graphen zeigen die Anzahl der Operationen in Abhängigkeit von der Eingabegröße (Abb. 2).

Eine Klassifikation mit der O-Notation ist insbesondere wichtig, um Laufzeiten unabhängig von Hardwareausstattung, Implementierungsdetails und gewählten Programmiersprachen bezüglich ihrer Skalierungseigenschaften zu vergleichen.

Für eine vereinfachte Einschätzung betrachtet man bei der Bewertung nur den dominierenden Term, da bei großen Eingabegrößen kleine Konstanten oder niedrigere Terme und Faktoren vernachlässigbar sind. In der Formel n3 + 4n² + 3n + 7 folgt durch die Vereinfachungen die Laufzeitklasse O(n3).

Von der Idee zum Programm

Ein systematisches Vorgehen ist selbst für kleinere Programme und vor allem bei komplexen Softwareprojekten der Schlüssel zu funktionalem, wartbarem und performantem Code.

1. Problem verstehen und analysieren

  • klären, welches Problem zu lösen ist, und es in Teilaufgaben zerlegen;
  • prüfen, ob es bereits bewährte Lösungen für Teilaufgaben gibt, beispielsweise Binärsuche für performante Suchen in sortierten Datenbeständen, Dijkstra-Algorithmus für kürzeste Wege;
  • Eingabe- und Ausgabedaten definieren;
  • Randbedingungen und Sonderfälle berücksichtigen.

2. Planen und eine Grobstruktur entwickeln

  • Problem in Teilaufgaben zerlegen;
  • Abläufe in natürlicher Sprache formulieren oder skizzieren;
  • geeignete Datenstrukturen wählen (Listen, Dictionaries, Heaps).

3. Implementierung

  • Sourcecode in klar getrennte Funktionen oder Klassen gliedern;
  • auf Lesbarkeit und Verständlichkeit achten, aussagekräftige Namen und (falls sinnvoll) ergänzende Kommentare verwenden;
  • vorhandene Bibliotheken nutzen, um Entwicklungszeit zu sparen (etwa Matplotlib zur Visualisierung).

4. Testen (Dry-Run- und Unit-Tests)

  • Funktionsweise ausprobieren;
  • Unit-Tests schreiben, um die Funktionsweise zu prüfen und Rand- und Sonderfälle abzudecken.

5. Performance messen

  • Messungen mit kleinen, mittleren und großen Datenbeständen ausführen, etwa mit 100, 10.000 und 1.000.000 Datensätzen;
  • Engpässe identifizieren – sie zeigen sich allerdings meist erst bei sehr großen Datenbeständen.

6. Optimieren

Wurden in Schritt 5 Schwachstellen aufgedeckt, sollte man die Umsetzung und die gewählten Algorithmen für Teilprobleme nochmals genauer anschauen.

  • O-Notation verwenden, um die Komplexität formal zu bewerten: Was läuft in Schleifen? Wie und wo erfolgt eine Suche – linear oder mit Binärsuche? Für verschiedene Aktionen kann das Laufzeiten von O(1), O(log n) oder O(n) bedeuten.
  • besser geeignete Algorithmen oder effizientere Datenstrukturen einsetzen.

Implementierung und Test miteinander verweben

In der Praxis laufen die Schritte 3 und 4 nicht immer unabhängig voneinander. Wenn sich die Ergebnisse gut vorhersagen lassen, bietet es sich an, mit dem Erstellen von Testfällen zu starten. Manchmal braucht es aber erst einmal eine Idee und einen Prototyp der Implementierung. Gerade bei größeren Programmierprojekten ergeben sich weitere Anforderungen während der Implementierungs- und Testphase.

Der folgende Ablauf hat sich in der Praxis bewährt und lässt sich auch beim Entwickeln eines Algorithmus anwenden.



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Entwicklung & Code

GitLab 18.8: Duo Agent Platform jetzt allgemein verfügbar


Mit GitLab 18.8 stellt GitLab die Duo Agent Platform allgemein zur Verfügung. Sie soll Unternehmen dabei unterstützen, KI-Agenten für Planung, Entwicklung, Absicherung und Auslieferung von Software koordiniert einzusetzen.

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Einheitlicher Ansatz für KI in der Softwareentwicklung

GitLab reagiert damit auf ein bekanntes Problem beim Einsatz von KI in der Softwareentwicklung: KI-Tools steigern zwar die Produktivität einzelner Entwicklerinnen und Entwickler, verlieren diesen Effekt aber oft auf Teamebene. Die Duo Agent Platform orchestriert KI-Agenten deshalb innerhalb eines einheitlichen Systems und nutzt einen gemeinsamen Projektkontext aus Issues, Merge Requests, Pipelines und Security-Findings.

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KI-Agenten, Chat und Automatisierung

Die Plattform kombiniert konversationelle KI, spezialisierte Agenten und automatisierte Workflows. Ein zentraler Baustein ist der Agentic Chat, der in der GitLab-Oberfläche und in verschiedenen Entwicklungsumgebungen zur Verfügung steht. Er unterstützt beim Erstellen von Code, bei der Analyse und Fehlerbehebung, bei Tests und Dokumentation auf Basis des aktuellen Projektkontexts.

Der Planner Agent ist nun ebenso allgemein verfügbar und soll Produktmanager in GitLab bei der Arbeit mit Work Items unterstützen. Er kann unter anderem beim Analysieren von Backlogs, beim Priorisieren (z. B. mit RICE oder MoSCoW) und beim Aufbereiten von Planungsinformationen helfen.

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Katalog, Agenten und Flows

Mit dem AI Catalog können Teams Agenten und Workflows organisationsweit bereitstellen und teilen. Vorgefertigte Agenten übernehmen typische Aufgaben wie Planung oder Sicherheitsanalyse. Flows automatisieren wiederkehrende Abläufe, etwa das Erstellen von Merge Requests, die Anpassung von CI/CD-Pipelines oder die Analyse fehlgeschlagener Builds.

Auch der GitLab Duo Security Analyst Agent ist mit GitLab 18.8 aus der Beta-Phase in die allgemeine Verfügbarkeit übergegangen. Er ermöglicht es, Schwachstellen per natürlicher Sprache im GitLab Duo Agentic Chat zu verwalten, und ist dort standardmäßig ohne zusätzliche Einrichtung verfügbar.

Betrieb und Abrechnung

Die Duo Agent Platform ist auf GitLab.com und in GitLab Self-Managed verfügbar, GitLab Dedicated soll folgen. Transparenz- und Governance-Funktionen unterstützen den Unternehmenseinsatz. Die Abrechnung erfolgt nutzungsabhängig über GitLab Credits aus einem gemeinsamen Pool. Weitere Informationen finden sich im entsprechenden Blogbeitrag.


(mdo)



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Entwicklung & Code

software-architektur.tv: Spec-Driven Development mit Simon Martinelli


In dieser Episode spricht Ralf D. Müller mit Simon Martinelli über den AI Unified Process (AIUP), einen agilen und iterativen Entwicklungsansatz, der Requirements ins Zentrum stellt – nicht den Code. Martinelli zeigt, wie man mit AIUP moderne Software entwickelt, bei der Anforderungen, Spezifikationen, Code und Tests gemeinsam durch kurze Iterationen wachsen, während KI als Konsistenz-Engine dient.

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Das Duo diskutiert die zentrale Frage: Braucht es perfekte, deterministische Spezifikationen für KI-Code-Generierung? Simon Martinelli argumentiert, dass das der falsche Ansatz ist. Stattdessen ermöglicht AIUP iterative Verbesserung: Requirements treiben die Entwicklung, Spezifikationen werden detaillierter und Tests schützen das Systemverhalten, während der generierte Code sich gemeinsam mit allem anderen weiterentwickelt.

Lisa Maria Schäfer malt dieses Mal keine Sketchnotes.

Livestream am 16. Januar

Die Ausstrahlung findet am Freitag, 16. Januar 2026 live ab 13:00 Uhr statt. Die Folge steht im Anschluss als Aufzeichnung bereit. Während des Livestreams können Interessierte Fragen via Twitch-Chat, YouTube-Chat oder anonym über das Formular auf der Videocast-Seite einbringen.

software-architektur.tv ist ein Videocast von Eberhard Wolff, Blogger sowie Podcaster auf iX und bekannter Softwarearchitekt, der als Head of Architecture bei SWAGLab arbeitet. Zum Team gehören außerdem Lisa Maria Schäfer (Socreatory) und Ralf D. Müller (DB Systel). Seit Juni 2020 sind über 250 Folgen entstanden, die unterschiedliche Bereiche der Softwarearchitektur beleuchten – mal mit Gästen, mal Wolff, Schäfer oder Müller solo. Seit mittlerweile mehr als zwei Jahren bindet iX (heise Developer) die über YouTube gestreamten Episoden im Online-Channel ein, sodass Zuschauer dem Videocast aus den Heise Medien heraus folgen können.

Weitere Informationen zu den Folgen finden sich auf der Videocast-Seite.

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(mdo)



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