Meine Liste ist eine reine Sammelliste, da kipp ich alles rein was irgendwo mal auftaucht, um es ggf später zu bewerten. Erfahrungen mit Ikas habe ich selbst also keine.
Grüße
Es gibt durchaus auch größere Shops auf Woo-Basis und dank einiger neuen Techniken (bspw. HPOS) und vernünftigen Cache-Plugins, die dann auch bspw. REDIS mit einbinden, bekommt man die Shops auch bei vielen Plugins halbwegs schnell. Bedingt dadurch, dass wir stark individuelle Produkte verkaufen und dafür viele Konfigurationssachen ineinander greifen, haben wir bspw. 66 Plugins im Shop aktiv und dabei machen wir Rechnungen etc. alles über Plenty, die 66 Plugins sind bis auf ein paar Sachen für SEO und Marketing allesamt im Frontend zu sehen.
Aber ja, Shopify ist für sowas inzwischen schlicht die bessere “out of the Box”-Option. Dazu kommt, dass die Art, wie Shopify strukturiert ist, zur Geschwindigkeit beiträgt. Es ist stark auf asychrones Laden der Plugins optimiert, das Gerüst des Shops kommt vom Shopify-CDN, die Plugins werden von den jeweiligen Plugin-Anbietern gehostet, kommen daher erst im Nachgang, sodass die Shopify-Shops immer recht schnell laden. Das Problem ist da eher, dass durch das asynchrone Nachladen es die ganze Zeit von CLS (Layout Shifts) kommt.
Wer daher einen Shopify-Shop wirklich sauber strukturieren und für Google optimieren möchte, der kommt um Code-Eingriffe ebenso nicht herum und muss da Ladeboxen & Co. als Platzhalter integrieren, die Shopify derzeit von Haus aus nicht bietet. Aber Shopify ist eindeutig zu einer wirklichen “Profilösung” gewachsen, gerade Shopify Plus, was aber auch 2000 Euro im Monat allein für den Shop (plus prozentuale Abgaben) kostet.
Noch ein kleiner Exkurs, wer sich da für Shopify interessiert - ein Nachteil der Struktur ist, dass durch das externe Hostings der Plugins deren Zugriff auf die Daten des Shops begrenzt ist. Bei Systemen wie Woo, die die Plugins direkt integrieren, hat man den Vorteil, dass die Plugins auf die Order Meta Datenbank von Woo zugreifen kann, also direkt die Daten auslesen oder auch neue Daten schreiben kann. Das geht bei Shopify nicht, die Plugins haben nur sehr begrenzt Möglichkeiten, Daten abzurufen oder an Shopify zu übergeben, in der Regel sind es sogenannte Order Line Items (und Properties), das führt dazu, dass bspw. Plugins für Discounts oder Tax Deductions etc. etwas schummeln müssen, wenn es darum geht, die Bestellungen preislich zu bearbeiten (bei Plus geht das etwas besser, aber die meisten Shopify-Shops basieren natürlich nicht auf der Enterprise-Version). Gleiches gilt für Plugins mit Versandoptionen, die wurden zwar inzwischen für Plugins geöffnet, aber weiterhin ist das nicht so tief integriert, wie man es von anderen Shops kennt.
Klassisches Beispiel - eine Versandzeitschätzung. Die wird als Line Item im Warenkorb hinterlegt, wenn der Kunde den Artikel in den Warenkorb legt. Kommt er erst 2 Tage später und bestellt, bleibt die alte Lieferzeitschätzung, da es halt schlicht eine Textposition im Warenkorb ist, bei Woo würde hingegen das Plugin aktiv in den Warenkorb eingreifen und die Zeit ans Jetzt-Datum anpassen. Hat also alles seine Vor- und Nachteile.
Grüße
Alex
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https://www.desk4.de/ gehört auch in Deine Liste 
Sieht auf den ersten Blick ganz interessant aus, wobei diese KI mit ChatGPT offenbar einfach vorne drauf geschrieben wurde, wirklich viel ist in den einzelnen Modulen davon nicht zu lesen. Allgemein macht es einen auch immer etwas stutzig, wenn kaum Screenshots vorhanden sind - man will ja schon einen ersten Eindruck von der UI etc. bekommen, bevor man überhaupt einen Termin bucht.
Und es stellt sich auch die Frage - das scheint der allgemeine Knackpunkt zu sein - wie gut / komplex sich eigene Prozesse abbilden lassen. Das ist halt die Stärke von Plenty, mit Ereignissen, Aktionen und Prozessen oder dann zunehmend den Flows lässt sich halt wirklich fast alles automatisieren, da braucht man meist kein fixes Produktionsmodul, weil ich mir den Prozess mit den Tools und Status zusammenbaue. Und sowas findet man leider halt nur selten, meist ist diese Flexibilität nicht vorhanden.
Dieses neue ERP von einem echten Developer ging Heute in die Beta-Phase:
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Das klingt ja fast zu gut um nur 390 EUR zu kosten 
Ich werds auf jeden Fall mal im Auge behalten
Andreas
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Steht ja noch ganz am Anfang - das wird sich sicher noch ausgebaut & erweitert.
Oh ha!
”Wir bauen Multichannel für die Zukunft. Nicht für Investoren.”
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Und die Preisgestaltung sieht fair aus, ich frag mich schon lange wie & mit welchem Angebot Plenty in der Zukunft bestehen will. Der Markt verändert sich schnell im Moment und KI macht Software zur Massenware, üblicherweise sinkt dann der Preis und steigt nicht ins Unendliche.
Mit Claude kann man in Odoo individuelle Anpassungen einfach so selber “on the Fly” machen. (Ja und es funktioniert und man versteht es als Händler natürlich nicht im Detail)
Und es kostet im Vergleich zu Plenty ein Apfel und ein Ei.
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Stimmt. Wenn nur genug geboten wird, ist jeder käuflich - irgendwie.
Hier sehe ich aber auch eine Gefahr - genau das ist nämlich der Punkt, dass mit K.I Programme erstellt werden, die der Anwender selbst gar nicht versteht.
Ich empfehle immer, jede von K.I erstellte Software nochmal von Grund auf Schritt für Schritt nachzuvollziehen. Man kann ja auch hierzu die K.I verwenden, und sich jede Zeile erklären lassen. Nur so kann man auch Fallstricke entdecken und insbesondere Sicherheitsmängel!
Im Falle eines Datenleaks oder anderweitiger Verstöße haftet ihr voll - die ERP Betreiber werden diese Fälle ganz sicher ordentlich in Ihren Vertragsbedingungen ausgewiesen haben - und auch jetzt im fortgeschrittenen Stadium machen K.Is weiterhin Fehler.
Ich möchte die Freude über diese Entwicklungen nicht ausbremsen, aber seid nicht zu voreilig und begebt euch in rechtliche Fallstricke.
Die K.I ist euer Tool, nicht euer Ersatz für Arbeit. Nutzt sie lieber dazu, deutlich schneller Algorithmen und Programme lernen zu können und ebenso Fehler in euren Programmen schnell und effektiv auffinden zu lassen. Gebt aber nicht das komplette Ruder aus der Hand, ihr kommt damit in Teufelsküche
Viele Grüße
Marvin
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Ganz genau, die Gefahr ist natürlich da und man darf nicht naiv damit umgehen.
Aber wenn man sich an die von Dir beschrieben Regeln hält ist es ein sehr mächtiges Tool und eröffnet kleinen Unternehmen Möglichkeiten die vorher so nicht da waren oder halt für kleinere unbezahlbar waren. Ein Restrisiko bleibt, aber so ist halt das Leben.
Ich finde wichtig alles was auf diese Art und Weise gemacht wird sauber zu dokumentieren.
Ja, wobei man nicht Zeile für Zeile selbst Code prüfen muss, was man vielleicht gar nicht kann. Wichtiger ist das Projektmanagement, einen Prozess zu haben, der zu guten Code führt. Tests sind dabei sehr wichtig.
Ich habe jetzt z.B. die mittlerweile 20.000 Zeilen Code meines SEO Tools (Open Source: gattinger/Seo-Tool: OnPage Seo-Crawler der die wichtigsten OnPage Werte von eigenen Websites ermitteln kann. - Codeberg.org ) von ChatGPT 5.5 auf mögliche Design Probleme prüfen lassen, und lasse nun Claude diese möglichen Probleme einzeln analysieren und gegen die Spezifikationen abgleichen. Ziel ist, dass die Software nachher robuster/besser als vorher ist.
Das ist aber keine zeilenweise Kontrolle durch mich, sondern eher das Prüfen/Verbessern von einzelnen Bereichen, etwa wie die URL-Normalisierung (www/ohne www…) gehandhabt werden soll. Claude erklärt hier wie das aktuell umgesetzt ist, ob es Inkonsitenzen gibt (unterschiedliche Handhabung in verschiedenen Modulen), prüft ob ein anderer Ansatz besser wäre, und legt mir dann Vorschläge zur Entscheidung vor. Dann wird zB dokumentiert “lassen wir so” oder es wird ein Auftrag für Claude Code erstellt um das verholten anzupassen, das wird wiederum dokumentiert.
Man kann also jetzt mit Hilfe von KI machen was vorher ein kleines Programmierteam (in wochenlanger Arbeit) umgesetzt hätte - ABER es ist immer noch richtig Arbeit das zu machen. Nur halt anders, die Rollen sind anders, mehr Planung, Architektur, Testen, viel weniger Arbeit direkt mit dem Code.
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Man muss ehrlich sagen, das dürfte bei vielen am grundsätzlichen Verständnis scheitern und ich will hier nicht verallgemeinern, aber je jünger, umso eher scheint tendenziell in der Breite das Verständnis für technische Zusammenhänge verloren zu gehen und die junge Generation lernt mit Vibe Coding, dass vieles auch ohne weitreichende Programmierskills machbar ist.
Was aber immer hilft, mehrere KIs nehmen. Lass es von Claude erstellen und nutze dann ChatGPT Codex oder Gemini AI Studio, um den Code durch eine andere KI zu überprüfen. Gerne kann man dann auch die KIs miteinander bzw. gegeneinander arbeiten lassen und Bedenken der einen KI der anderen KI mitteilen, um da eine “gemeinsame Lösung” zu erarbeiten. Auch das erhöht zumindest die Sicherheit.
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Ja, man muss verstehen, was die Software eigentlich machen soll. Wenn man ein ERP programmiert muss man wissen, wie ein ERP arbeiten soll, also welche Daten in welcher Form gespeichert werden sollten. Etwa Kunden-Stammdaten vs. Kundendaten beim Auftrag - was passiert wenn sich Kundendaten ändern, alte Aufträge sollten aber gleich bleiben… Da muss man selbst recht genau wissen welche Daten wo gespeichert werden.
Wenn man der KI sehr genau beschreiben kann, was gemacht werden soll, dann kann die KI das in Code umsetzen. Zumindest oft teilweise korrekt 
Mit Tests, Korrekturen usw. kann man Probleme auch wieder lösen. Aber man muss die Architektur schon verstehen.
Architektur verstehen: check. Aber man sollte auch die Fallstricke kennen. Und dazu braucht man meiner Meinung nach Erfahrung. Deshalb tun mir „Neu-Entwickler“ leid. Die werden nämlich im Zweifel nicht eingestellt und können keine Erfahrung sammeln.
Aktuelles Beispiel zu Fallstricken bei mir: Trennzeichen in CSV-Dateien. Das hatte zu Folgefehlern geführt, von denen aus man nicht unbedingt auf die Ursache schließen kann. KI-Kollegen haben den Code zwar währenddessen robuster gemacht, aber die Ursache nicht behoben. Da ich solche Fehlerbilder kenne, habe ich anders geprüft, als es die KI machen würde und kam der Sache auf die Spur.
Fallstricke lernt man zwangsläufig kennen. Die Erfahrung muss man sich genauso mit KI-Programmierung erarbeiten. Spätestens beim 5. erfolglosen Lösungsversuch durch die KI fängt man selbst zu denken an… 
Was es für “Neu-Entwickler” am Job-Markt bedeutet ist noch nicht ganz klar. Kurzfristig sieht es sicher düster aus (auch wegen ständiger Krise), Firmen können ja einfach die erfahrenen Entwickler mit KI Hilfe noch viel effektiver arbeiten lassen… Aber langfristig ist das auch keine Lösung.
Das Thema hatten wir glaube ich schon vor Jahren, als Outsourcing nach Indien beliebt war, weil viel billiger. Trotzdem gibt es auch in Europa noch viele Programmierer, und es hat seine Vorteile…
Ich denke irgendwann wird das Verständnis von Programmierkonzepten so wichtig sein wie Deutsch oder Mathematik in der Schule, alle werden zumindest Grundkenntnisse lernen um Probleme aller Art lösen zu können.
Uh das ist tricky, und hab ich bei mir rausgeschmissen. Besonders wenn eine Sprache verwendet wird die verschiedene Paradigmen zulässt, wird das kritisch. Eine KI sollte definitiv immer der Projekt-Leiter sein, während die andere ggf. Pläne quer liest und Optimierungen vorschlägt, selbst aber nichts ändert. Gegeneinander arbeiten erzeugt nur unnötige Mehrkosten.
Ja und wissen dann nicht, wie das System zu einer Lösung gekommen ist. Hier würde ich auch „junge Generation“ wegstreichen, den genau dieses Problem wird wirtschaftliche Probleme verursachen. Mal blöd gesagt: Die Vibe-Coder von heute pflegen die KI von morgen. Ich möchte nichts schwarzmalen, aber Unternehmensentscheidungen ohne Knowhow zu treffen, mit einem System dass im Ernstfall dazu neigt dir zuzustimmen, sehe ich als arg problematisch.
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Ständig zustimmen, dann aber etwas anderes machen oder auch schön: auf der eigenen Meinung als Fakt beharren (wie menschlich!) und sich nicht überreden lassen wollen, es mal anders zu machen.
Man hat schon Spaß mit den KI-Kollegen. 
Ihr schweift hier zu sehr vom eigentlichen Thema ab - hin zu KI Problemen & deren Lösungen - wie ich finde.
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