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# W51-Hochwertige Quellen: Sammlung und Einordnung

Seit zwei Jahren sammle ich nach und nach Quellen aus erster Hand. Kürzlich ordnete ich meine 77 RSS-Feeds in Feedly neu. Die OPML-Datei steht am Ende zum Herunterladen und Importieren bereit.

Ich habe die Quellen nach der Rolle ihrer Urheber gegliedert. So kann ich je nach verfügbarer Energie bewusst unterschiedlich breit lesen. Es gibt drei Gruppen: Einzelpersonen, Branche und Organisationen sowie Nachrichten und Communities.

**Persönliche Blogs: Sichtweisen und Tiefe**

Dazu gehören vor allem Blogs unabhängiger Entwickler, technischer Experten und Branchenbeobachter. Ihre Texte tragen oft eine starke persönliche Handschrift und eigene analytische Rahmen.

* Orientierung zu KI: etwa die frühere OpenAI-Forscherin Lilian Weng und Sebastian Raschka; hochwertige Podcasts wie Dwarkesh Patel und Lex Fridman.
* Traditionelle, aber offene Programmierer: Martin Fowler, Autor von „Refactoring“, und Django-Mitentwickler Simon Willison. Dazu persönliche Medienmarken wie The Pragmatic Engineer, der meistabonnierte Programmierkanal auf Substack, und Kevin Kellys The Technium.
* Technik, Geisteswissenschaften und Weitblick: thematisch vielfältige Quellen mit unerwarteten Entdeckungen, etwa Ruan Yifengs Blog, Ben Thompsons Stratechery und Bloomberry.

**Branche und Organisationen: Fakten und praktische Erfahrungen**

Hier sammle ich Engineering-Blogs großer Technologieunternehmen, offizielle Veröffentlichungen und wissenschaftliche Preprints. Sie zeigen typische bewährte Industriepraktiken und neue Forschung. Auch Risikokapitalgeber und Beratungen gehören dazu.

* Orientierung zu KI: Anthropic Research, OpenAI Blog und Google DeepMind News; neue Aufsätze bei arXiv (cs.AI) und Hugging Face Daily Papers.
* Offizielle Quellen zu Sprachen und Ökosystemen: Rust Blog und TypeScript-Blog; Standards und öffentliche Produkte wie Recent RFCs, Googles Chrome und web.dev.
* Engineering-Plattformen und Beratungen: offizielle Blogs von GitHub, Microsoft for Developers, Hugging Face und LangChain; Investoren und Beratungen wie a16z, YC, Thoughtworks, MIT Sloan, Gartner und McKinsey.

**Nachrichten und Communities: Breite und Gespür**

Diese Gruppe umfasst Sammelmedien, Community-Ranglisten und professionellen Journalismus. Sie bietet vor allem Breite und Aktualität, um wichtige Themen schnell zu erfassen und Marktstimmungen wahrzunehmen.

* Communities mit hohem Geek-Anteil: Hacker News beschränkt sich auf die notwendigen Veröffentlichungsfunktionen. Die sehr empfehlenswerte Seite zeli.app beschleunigt das Lesen durch laufende Zusammenfassungen, schlicht und werbefrei. Product Hunt sammelt neue Produktideen weltweit; seine Ranglisten sind wertvoll. Dazu kommen Fachkanäle auf Medium und Reddit wie LeadDev, Level Up Coding und r/artificial.
* Große Technologiemedien: laufende Berichte von TechCrunch, The Verge, The Information und MIT News; vertiefende Interviews etwa in Wireds Gear-Rubrik. Kevin Kelly hat diese Rubrik und ihre technische Ästhetik und Zukunftsorientierung stark beeinflusst.

Die Informationsverteilung im Internet durchlief vier Phasen: Portale, Suche, Abonnements und Empfehlungen. Sie wurde immer effizienter. Die Qualität muss man aber weiterhin mit viel eigener Arbeit verbessern. Meine bisher passendste Kombination ist die algorithmische Empfehlung von Twitter mit der Abonnementverwaltung von Feedly. Damit erreiche ich fast alle gewünschten Quellen und verpasse auch bei Aktualität und wichtigen Themen nicht zu viel.

Was ich 2026 weiter tun möchte:

1. Informationsflut. Noch immer arbeite ich mit der einfachen Methode, täglich mehr Zeit für Lesen, Verwalten und Verarbeiten freizumachen. Dagegen helfen erstens Maß und Auswahl: Mit steigendem Geschmack müssen Quellen fortlaufend ersetzt und verworfen werden. Zweitens möchte ich meine eigenen Empfehlungswerkzeuge systematischer entwickeln.
2. Die offenen Quellen sind weitgehend aufgebaut. Nun möchte ich mehr hochwertige halbgeschlossene und geschlossene Quellen erschließen. Nicht jeder bietet RSS oder Twitter. Manche publizieren auf LinkedIn oder in Newslettern, andere verlangen ein Abonnement. Wieder andere sprechen nur in geschlossenen oder halbgeschlossenen Räumen, weil öffentliche Äußerungen Aufmerksamkeit kosten.
3. Neue Wege finden, das Gelernte in die Teamarbeit zu übertragen. Der Austausch über KI-Programmierung im Team war vergangenes Jahr nur mäßig wirksam. Alle haben begrenzte Aufmerksamkeit. Viele wissen nicht, was sie lesen und worauf sie ihre knappe Aufmerksamkeit richten sollten. Hier möchte ich langfristig etwas bewirken.

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Anhang: die 77 RSS-Feeds aus Feedly, Stand 23. Dezember 2025.

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