c’t uplink - der IT-Podcast aus Nerdistan

Heute geht es um das Comeback vom nerdigen Smartwatch-Hersteller Pebble und um die Pixel Watch 5 von Google. Aber auch über Garmin, Apple Watch, Fitbit, Polar, Withings, Amazfit und andere sprechen die Smartwatch-Experten Stefan Porteck von c’t und Alex Spier von heise+ mit Moderator Jörg Wirtgen.

Stefan blickt auf Pebble zurück, quasi die Erfinder der Smartwatch. Das neue Modell Time 2 ist im Vergleich zu Google- oder Apple-Uhren deutlich abgespeckt, aber das macht ihren Reiz aus. Man bedient sie besser per Tasten als per Touchscreen. Stefan erklärt ausführlich, was die Pebble kann und was nicht, welche Sensoren und Sporttrackings sie beherrscht – und später kommen wir auch auf das Display zurück.

Vor allem speichert sie alle sensiblen Daten lokal in der Uhr – nicht in einer Cloud, nichtmal auf dem gekoppelten Smartphone. Die Sprache kommt dann auf Gadgetbridge, eine etwas frickelige Lösung, um Smartwatches der Herstellercloud zu entreißen – das ist also bei Pebble gar nicht nötig.

Alex geht dann auf die Google Pixel Watch 5 ein. Gegenüber dem Vorgänger Watch 4 hat sie mehr Speicher und das bessere GPS. Wobei wir vermuten, dass die Verbesserungen bei der Positionierung eine reine Softwarefrage sind, die per Firmware-Update – oder sogar per Update der Companion-App auf dem Smartphone – auch für ältere Modelle umsetzbar wäre. Die Watch 5 kommt mit ein paar KI-Funktionen, über deren Praxisnutzen Alex berichtet. Hilfreich fand er vor allem die Gestensteuerung, die er ausführlich erklärt.

Allerdings schafft die Pixel Watch nur bestenfalls anderthalb Tage Laufzeit. Das erfordert schon fürs tägliche Schlaftracking eine gewisse Planung, und bei jedem Wochenendtrip muss man die Ladeschale einpacken – die sich zudem bisher bei jedem Pixel-Modell geändert hat. Die Laufzeit der Pebble hingegen misst sich in Wochen oder Monaten.

Danach vergleichen wir Reparierbarkeit, Design, Displays und die Praktikabilität der Ladekabel. Wir schauen auch auf die Gesundheits- und Fitness-Funktionen: Was kann man in welche Portale laden, wie gut sind die Sensoren, werden Sportarten automatisch erkannt?

Schließlich diskutieren wir, welche Smartwatch-Funktionen überhaupt nützlich sind und was davon auch reine Fitness-Uhren beherrschen. Wir ordnen Pebble und Pixel Watch ein zwischen einerseits teuren Smartwatches von Apple und Samsung, andererseits den günstigeren beispielsweise von Amazfit, und dritterseits den immer smarter werdenden Fitnessuhren etwa von Garmin, Polar und Fitbit.

► Der c’t-/heise+-Artikel zum Thema (Paywall):

Comeback einer Kultuhr: Smartwatch Pebble Time 2 im Test

Pixel Watch 5 im Test: Performance, KI-Features und Laufzeit

Galaxy Watch Ultra2 im Test: Mehr Akku und neue Funktionen

Oura Ring 5 im Langzeitest: Smarter Ring zum Wohlfühlen

Kapitel:

00:00 Intro

00:58 Pebble Time 2

17:50 Google Pixel Watch 5

29:03 Laufzeit und Display der Pebble

36:13 Reparierbarkeit, Ladekabel, Fitness und Gesundheit

57:18 Vergleich mit anderen Smartwatches

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Programmieren mit KI-Unterstützung, das so genannte Vibe Coding: Ist man wirklich produktiver oder nur anders beschäftigt? Schreibt man besseren oder einfach nur aufgeblähten Code? Übernimmt die KI lästige Routinearbeiten oder trifft sie wichtige strukturelle Entscheidungen? Wir reden im Podcast mit c’t-Redakteur Peter Siering und heise+-Redakteur Denny Gille.

Peter programmiert seit Jahrzehnten und hat die KI-Unterstützung mittlerweile in den Alltag integriert und intensiv für das c’t-Projekt desinfec’t genutzt, einen linuxbasierten Virenscanner. Denny hat vor einiger Zeit erst das Programmieren angefangen und ist durch Vibe Coding deutlich größere Schritte voran gekommen als bisher. Moderator Jörg hat früher viel programmiert und schwankt gerade, ob Vibe Coding ihm die Lust am Programmieren vergrätzt oder neu entfacht.

Zuerst erklären Denny und Peter, an genau welcher Stelle die KI ins Entwickeln eingreift. Und zwar kann sie das auf praktisch jeder denkbaren Ebene: Nur als Chatbot, der beim Entwurf hilft und auf Wunsch Code ausspuckt, den man manuell in seine Entwicklungsumgebung übernimmt. Die KI kann auch fertigen Code beispielsweise als Git-Repository abliefern, in das man sich einklinkt. Oder sie kann in die IDE integriert sein und einem beim täglichen Tippen helfen. Zudem kann man auch die KI nur nachträglich über den Code gucken und ihn vielleicht kommentieren lassen oder lästige Testroutinen schreiben lassen. Und dann gibts die agentische KI, die den eigenen Rechner bedient und somit selbstständig die gesamte Entwicklungsumgebung installieren und Anwendungen herunterladen und übersetzen kann.

Dann sprechen Peter und Denny über ihre Erfahrungen, die sie mit Vibe Coding realisiert haben. Peter will keine agentische KI auf seinem Rechner haben, sondern beschränkt sich – und die KI – auf Browser und die Sandboxes der KI-Anbieter. Wenn mal eine lokale Hardware nötig ist, kommt ein separater PC oder Raspi zum Einsatz, auf dem keine Konten oder sonstige Zugänge installiert sind. Den KI-generierten Code lässt er dann seine private GitLab-Instanz weiterverarbeiten.

Denny chattet mit der Entwickler-KI und lädt sich deren Code herunter. Lokal hat er einen Visual Studio Code installiert oder auch nur einen schlanken Editor. Ihm gefällt vor allem, dass das ein niederschwelliger Ansatz ist. Mit KI direkt in der Entwicklungsumgebung haben beide keine Erfahrung, haben aber Positives von anderen Entwicklern gehört. Vor allem Fleißaufgaben wie Refaktorisieren erledigt die KI gut.

Besonders hilfreich finden beide, dass die KI sehr viele APIs gelesen hat, dutzende Programmiersprachen beherrscht und auch massig Tipps aus einschlägigen Foren wie Stack Overflow eingesammelt hat. Dennoch geht es nicht so ganz ohne Grundkenntnisse, was man da eigentlich macht. Auch haben alle drei Zweifel, wie es mit zukünftigen APIs und Problemen weitergeht: Wie kommt die KI an frische Trainingsdaten, wenn keine menschlichen Programmierer mehr ihre Fragen und Antworten auf Stack Overflow austauschen? Oder kommen einige KIs vielleicht an sämtlichen Code auf Github, Gitlab & Co.?

Beide erzählen auch von Problemen und scheiternder KI: fehlerhafter Code, oder auch die Einflüsse von geringen Tokenzahlen auf die iterierende Codequalität. Geholfen hat teils, der KI explizit zu sagen, den Code modular aufzubauen. Zum Schluss werfen wir einen Blick in die Zukunft: Wie mag KI die Softwarewelt verändern, wohin mag sich das Berufsbild der Entwickler, nunja, entwickeln?

Kapitel:

00:00 Intro

03:30 Agentische KI, Sandboxes und Raspi

08:56 KI-Code per Github, per Chat oder aus der IDE

14:20 Erfahrungen von Jörg, Denny und Peter

24:40 Hartnäckigkeit und wo die KI gescheitert ist

31:53 Peters Projekt: c’t desinfect

40:00 Wie KI die Softwarewelt verändert

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Mini-PCs gelten als klein, kostengünstig und leistungsfähig genug für fast jede Alltagsaufgabe. Zudem sind sie praktischer als klobige Desktop-PCs und kompakter als manche Notebook-Dockingstation. Die c’t-Experten Carsten Spille und Christof Windeck haben für ihren Test extra auf den Apple Mac Mini mit M6-Prozessor gewartet und ein umfangreiches Testfeld zusammengestellt. Ihre erste Erkenntnis: Kostengünstig sind die Minis aufgrund der immensen Preissteigerungen bei RAM und SSDs nicht mehr. Nur ein Modell bleibt unter 700 Euro, ein weiteres etwas unter 1000 Euro, aber die anderen starten teils deutlich über 1000 Euro.

Außer dem Apple Mac Mini sind Mini-PCs von Acer, Asrock, Asus, Lenovo und MSI im Test. Im Apple steckt der hauseigene ARM-Prozessor M6, in den fünf anderen x86-Prozessoren von AMD oder Intel. Christof und Carsten erklären ausführlich, warum die ARM-Prozessoren von Nvidia und Qualcomm nicht vertreten sind und wie lange sie vielleicht auf sich warten lassen. Warum in diesem Test keine kleineren chinesischen Hersteller vertreten sind, erklären sie später gegen Ende des Podcasts: Vor allem die fehlende Gewährleistung sprach diesmal dagegen.

Alle Mini-PCs gibt es in verschiedenen Konfigurationen, nicht nur bezüglich SSD und Hauptspeicher, sondern auch mit verschiedenen Prozessoren. Einige Varianten haben aufgelöteten Arbeitsspeicher, was die Auswahl mit Blick auf die Preise besonders verkompliziert. In einem längeren Side Quest diskutieren wir gebrauchte Mini PCs als Alternative. Zudem gerade bei den hohen Speicherpreisen interessant: Wie gut kommen Windows und macOS mit 8 GByte Speicher zurecht, und unter welchen Umständen ist Linux eine Alternative? Die fünf x86-Geräte hat Carsten auch unter Linux getestet.

Aber auch die Performance kommt nicht zu kurz. Am schnellsten rechnet der Apple M6, gefolgt von einem schnellen Intel-Prozessor. Weniger Rechenleistung bringen die sparsameren Intel- und AMD-Plattformen, dafür kosten sie weniger. In der Diskussion kommen auch die Leistungsfähigkeit weitere Prozessoren zur Sprache, die etwa in vielen gebrauchten Mini-PCs und in einigen Notebooks zu finden sind – und wir geben einen kleinen Ausblick, was von Qualcomm und Nvidia in dieser Hinsicht zu erwarten ist.

Kapitel:

00:00 Intro

01:09 Warum ARM-Prozessoren von Qualcomm und Nvidia fehlen

03:42 Die Preise der Mini-PCs

05:55 Prozessor-Rundblick: Intel, AMD, Apple

11:32 Konfigurationen: 8, 16 oder 32 GByte RAM

15:55 Geschwindigkeit auch von Gebrauchtgeräten

19:40 Gebrauchte Mini-PCs

22:55 Gesteckter oder gelöteter Hauptspeicher

26:46 SSD-Größe, Alternative USB-C oder Thunderbolt

30:42 Mac-Mini-Konfigurationen oder Gebrauchter M4?

34:21 Leistungsaufnahme unter Last und im Leerlauf

43:14 So klappts unter Linux

47:45 Nochmal: 8 oder 16 GByte Hauptspeicher

52:10 Details zum Snapdragon X2 und Nvidia Spark

57:01 Ausblick auf 2027: Preise und Prozessoren

1:03:28 Fazit

1:05:34 Warum die kleineren chinesischen Anbieter fehlen

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