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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

Author: ericyangpan

content/articles/de/getting-started-with-ai-coding.mdx

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-title: 'Erste Schritte mit KI-Coding'
-description: 'Ein umfassender Leitfaden für den Einstieg in die KI-gestützte Softwareentwicklung. Lernen Sie die wichtigsten Tools, Best Practices und wie Sie KI-Coding-Assistenten effektiv nutzen.'
+title: 'Erste Schritte mit AI-Coding: Ein umfassender Leitfaden'
+description: 'Erfahren Sie, wie Sie Ihre erste KI-gestützte Entwicklungsumgebung mit IDEs, CLIs und den wichtigen Tools einrichten, die Sie zur Steigerung Ihrer Codierungsproduktivität benötigen.'
 date: '2025-01-15'
-author: 'AI Coding Stack Team'
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-# Erste Schritte mit KI-Coding
+Der Aufstieg von KI-gestützten Coding-Tools hat grundlegend verändert, wie Entwickler Code schreiben, debuggen und warten. Ob Sie ein erfahrener Ingenieur sind oder gerade erst Ihre Codierungsreise beginnen, die Integration von KI in Ihren Entwicklungsworkflow kann Ihre Produktivität und Codequalität dramatisch steigern.
 
-KI-gestütztes Coding hat die Softwareentwicklung revolutioniert. Dieser Leitfaden hilft Ihnen, mit den wichtigsten Tools und Best Practices zu beginnen.
+## Warum AI-Coding wichtig ist
 
-## Was ist KI-Coding?
+Traditionelles Coding beinhaltet das manuelle Schreiben jeder Zeile, das Nachschlagen von Dokumentation und das Debuggen durch Ausprobieren. AI-Coding-Assistenten verändern dieses Paradigma durch:
 
-KI-Coding bezieht sich auf die Verwendung künstlicher Intelligenz zur Unterstützung, Beschleunigung und Verbesserung des Softwareentwicklungsprozesses. Von intelligenter Code-Vervollständigung bis hin zur vollständigen Code-Generierung transformieren KI-Tools die Art und Weise, wie wir programmieren.
+- Bereitstellung von intelligenter automatischer Vervollständigung, die Kontext versteht
+- Generierung von Boilerplate-Code aus natürlichsprachlichen Beschreibungen
+- Erkennen von Fehlern, bevor sie in die Produktion gelangen
+- Erklärung von komplexem Code in einfacher Sprache
+- Vorschlag von Optimierungen und Best Practices
 
-## Wesentliche KI-Coding-Tools
+## Auswahl Ihrer IDE
 
-### 1. KI-gestützte IDEs
+Ihre Wahl der IDE ist entscheidend für das AI-Coding. Die zwei beliebtesten Optionen sind:
 
-Integrierte Entwicklungsumgebungen mit KI-Integration bieten:
-- Intelligente Code-Vervollständigung
-- Kontextbewusste Vorschläge
-- Automatisches Refactoring
-- Fehlerkennung und -behebung
+### Cursor
 
-Beliebte Optionen: VS Code mit KI-Erweiterungen, Cursor, TRAE
+Von Grund auf fürKI-Paarprogrammierung entwickelt. Cursor bietet nativen KI-Chat, Inline-Bearbeitung und Verständnis der gesamten Codebase. Am besten für Entwickler, die KI tief in jeden Aspekt ihres Workflows integrieren möchten.
 
-### 2. Kommandozeilen-Assistenten
+### VS Code + Erweiterungen
 
-KI-CLIs bringen Intelligenz direkt in Ihr Terminal:
-- Natürlichsprachliche Befehlsgenerierung
-- Codebase-Analyse
-- Automatisierte Aufgaben
-- Interaktive Problemlösung
+Kombinieren Sie die vertraute VS Code-Oberfläche mitKI-Erweiterungen wie GitHub Copilot, Codeium oder Tabnine. Am besten für Entwickler, die ihre bestehende Einrichtung behalten undKI-Fähigkeiten hinzufügen möchten.
 
-Beliebte Optionen: Claude Code, Codex
+## Einrichtung Ihrer ersten AI-Coding-Umgebung
 
-### 3. KI-Modelle
+Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:
 
-Große Sprachmodelle optimiert für Coding:
-- DeepSeek V3.1
-- Kimi K2
-- GLM 4.5
-- Claude Sonnet
-- GPT-4
+### 1. Wählen Sie Ihre IDE
 
-## Best Practices
+Laden Sie Cursor herunter und installieren Sie es oder VS Code mit Ihrer bevorzugtenKI-Erweiterung.
 
-1. **Verstehen Sie die Vorschläge**: Akzeptieren Sie nicht blind KI-generierten Code
-2. **Iterieren Sie**: Nutzen Sie KI als kollaborativen Partner
-3. **Lernen Sie weiter**: KI-Tools sollten Ihr Wissen ergänzen, nicht ersetzen
-4. **Überprüfen Sie die Sicherheit**: Prüfen Sie generierten Code auf Sicherheitslücken
-5. **Optimieren Sie Ihren Workflow**: Finden Sie die richtige Balance zwischen KI-Unterstützung und manueller Kontrolle
+### 2. Konfigurieren Sie API-Schlüssel
 
-## Erste Schritte
+Die meistenAI-Coding-Tools erfordernAPI-Schlüssel von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder DeepSeek. Melden Sie sich für ein Konto an und generieren Sie Ihre Schlüssel.
 
-1. Wählen Sie eine KI-gestützte IDE
-2. Installieren Sie relevante KI-Erweiterungen
-3. Erkunden Sie verfügbare Modelle und Anbieter
-4. Beginnen Sie mit einfachen Aufgaben
-5. Erweitern Sie Ihre Nutzung schrittweise
+### 3. Üben Sie mit einfachen Aufgaben
 
-## Ressourcen
+Beginnen Sie, indem Sie IhrenKI-Agenten bitten, einfache Funktionen zu generieren, Code-Snippets zu erklären oder Verbesserungen für vorhandenen Code vorzuschlagen.
 
-- [AI Coding Stack](/de/ai-coding-stack) - Entdecken Sie Tools
-- [Dokumentation](/de/docs) - Detaillierte Anleitungen
-- [Vergleiche](/de/comparison) - Tool-Vergleiche
+## Nächste Schritte
 
-Die Zukunft des Codings ist KI-gestützt. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise!
+Sobald Sie sich mit grundlegendemAI-Coding wohlfühlen, erkunden Sie fortgeschrittene Themen wie Prompt Engineering für bessere Code-Generierung und die Integration vonKI in Ihre CI/CD-Pipeline.
+
+DasAI-Coding-Ökosystem entwickelt sich rasant. Bleiben Sie mit den neuesten Tools und Best Practices über die [AI Coding Stack](/ai-coding-stack) Dokumentation auf dem Laufenden.

content/articles/de/mcp-servers-explained.mdx

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-title: 'MCP-Server verstehen: Die Zukunft des KI-Kontexts'
-description: 'Tiefgreifender Einblick in Model Context Protocol-Server, wie sie funktionieren und warum sie entscheidend für den Aufbau intelligenter KI-Coding-Assistenten sind, die Ihr Projekt wirklich verstehen.'
+title: 'MCP-Server verstehen: Die Zukunft des AI-Kontexts'
+description: 'Tiefgreifender Einblick in Model Context Protocol-Server, wie sie funktionieren und warum sie entscheidend für den Aufbau intelligenter AI-Coding-Assistenten sind, die Ihr Projekt wirklich verstehen.'
 date: '2025-01-10'
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-Model Context Protocol (MCP)-Server stellen einen Paradigmenwechsel dar, wie KI-Agenten mit externen Tools, Datenquellen und APIs interagieren. Sie sind das Bindeglied, das isolierte KI-Modelle in kontextbewusste Coding-Partner transformiert, die Ihr Projekt wirklich verstehen.
+Model Context Protocol (MCP)-Server stellen einen Paradigmenwechsel dar, wie AI-Agenten mit externen Tools, Datenquellen und APIs interagieren. Sie sind das Bindeglied, das isolierte AI-Modelle in kontextbewusste Coding-Partner transformiert, die Ihr Projekt wirklich verstehen.
 
 ## Was ist MCP?
 
-Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, der von Anthropic entwickelt wurde und es KI-Agenten ermöglicht, sicher mit externen Datenquellen und Tools zu verbinden. Stellen Sie sich MCP-Server als spezialisierte Adapter vor, die Ihrem KI-Agenten Superkräfte verleihen—ob das Lesen aus Datenbanken, Websuche, Interaktion mit APIs oder Zugriff auf Ihr Dateisystem ist.
+Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, der von Anthropic entwickelt wurde und es AI-Agenten ermöglicht, sicher mit externen Datenquellen und Tools zu verbinden. Stellen Sie sich MCP-Server als spezialisierte Adapter vor, die Ihrem AI-Agenten Superkräfte verleihen—ob das Lesen aus Datenbanken, Websuche, Interaktion mit APIs oder Zugriff auf Ihr Dateisystem ist.
 
-Im Gegensatz zu traditionellen API-Integrationen, die für jedes Tool benutzerdefinierten Code erfordern, bietet MCP eine standardisierte Schnittstelle. Das bedeutet, dass jeder MCP-kompatible KI-Agent jeden MCP-Server ohne benutzerdefinierte Integrationsarbeit verwenden kann.
+Im Gegensatz zu traditionellen API-Integrationen, die für jedes Tool benutzerdefinierten Code erfordern, bietet MCP eine standardisierte Schnittstelle. Das bedeutet, dass jeder MCP-kompatible AI-Agent jeden MCP-Server ohne benutzerdefinierte Integrationsarbeit verwenden kann.
 
 ## Wie MCP-Server funktionieren
 
 Ein MCP-Server ist ein leichtgewichtiger Prozess, der drei Kernprimitive bereitstellt:
 
 ### Ressourcen
 
-Kontext und Daten, die die KI lesen kann. Ein Dateisystem-MCP-Server stellt beispielsweise Ihre Projektdateien als Ressourcen bereit.
+Kontext und Daten, die die AI lesen kann. Ein Dateisystem-MCP-Server stellt beispielsweise Ihre Projektdateien als Ressourcen bereit.
 
 ### Tools
 
-Aktionen, die die KI ausführen kann. Ein Web-Such-MCP könnte ein Such-Tool bereitstellen, während ein Datenbank-MCP Abfrageausführungs-Tools bereitstellen könnte.
+Aktionen, die die AI ausführen kann. Ein Web-Such-MCP könnte ein Such-Tool bereitstellen, während ein Datenbank-MCP Abfrageausführungs-Tools bereitstellen könnte.
 
 ### Prompts
 
-Vorlagenbasierte Interaktionen, die die KI leiten. Diese können Best Practices oder gängige Workflows enthalten, die spezifisch für das Tool sind.
+Vorlagenbasierte Interaktionen, die die AI leiten. Diese können Best Practices oder gängige Workflows enthalten, die spezifisch für das Tool sind.
 
 ## Beliebte MCP-Server
 
@@ -39,11 +39,11 @@ Das MCP-Ökosystem wächst rapide. Hier sind einige wesentliche Server:
 - **GitHub** - Repository-Verwaltung und Code-Suche
 - **Brave Search** - Echtzeit-Websuchfunktionen
 
-## Warum MCP für KI-Coding wichtig ist
+## Warum MCP für AI-Coding wichtig ist
 
-Vor MCP waren KI-Coding-Assistenten im Wesentlichen blind für Ihre Entwicklungsumgebung. Sie konnten Code basierend auf Trainingsdaten generieren, konnten aber nicht auf Ihre tatsächliche Projektstruktur zugreifen, Ihre Konfigurationsdateien lesen oder mit Ihren Entwicklungstools interagieren.
+Vor MCP waren AI-Coding-Assistenten im Wesentlichen blind für Ihre Entwicklungsumgebung. Sie konnten Code basierend auf Trainingsdaten generieren, konnten aber nicht auf Ihre tatsächliche Projektstruktur zugreifen, Ihre Konfigurationsdateien lesen oder mit Ihren Entwicklungstools interagieren.
 
-MCP ändert dies grundlegend. Mit MCP-Servern kann Ihr KI-Agent:
+MCP ändert dies grundlegend. Mit MCP-Servern kann Ihr AI-Agent:
 
 - Ihre gesamte Codebasis-Struktur durch Dateisystemzugriff verstehen
 - Aktuelle Dokumentation für Bibliotheken nachschlagen, die Sie verwenden
@@ -53,7 +53,7 @@ MCP ändert dies grundlegend. Mit MCP-Servern kann Ihr KI-Agent:
 
 ## Erste Schritte mit MCP
 
-Die meisten modernen KI-Coding-Tools unterstützen jetzt MCP. Die Einrichtung Ihres ersten MCP-Servers umfasst typischerweise:
+Die meisten modernen AI-Coding-Tools unterstützen jetzt MCP. Die Einrichtung Ihres ersten MCP-Servers umfasst typischerweise:
 
 ### 1. Wählen Sie einen MCP-Server
 
@@ -89,13 +89,13 @@ Hier ist ein Beispiel für die Konfiguration von Claude Code:
 
 ### 4. Testen Sie die Integration
 
-Bitten Sie Ihren KI-Agenten, die neu verbundenen Tools zu verwenden. Wenn Sie beispielsweise einen Dateisystem-MCP installiert haben, versuchen Sie, ihn zu bitten, eine bestimmte Datei aus Ihrem Projekt zu lesen.
+Bitten Sie Ihren AI-Agenten, die neu verbundenen Tools zu verwenden. Wenn Sie beispielsweise einen Dateisystem-MCP installiert haben, versuchen Sie, ihn zu bitten, eine bestimmte Datei aus Ihrem Projekt zu lesen.
 
 ## Die Zukunft von MCP
 
-Das MCP-Ökosystem befindet sich noch in einem frühen Stadium, aber das Potenzial ist enorm. Während mehr Entwickler MCP-Server für spezialisierte Tools und Dienste erstellen, werden KI-Agenten zunehmend leistungsfähiger und kontextbewusster.
+Das MCP-Ökosystem befindet sich noch in einem frühen Stadium, aber das Potenzial ist enorm. Während mehr Entwickler MCP-Server für spezialisierte Tools und Dienste erstellen, werden AI-Agenten zunehmend leistungsfähiger und kontextbewusster.
 
-Wir bewegen uns auf eine Zukunft zu, in der Ihr KI-Coding-Assistent nahtlosen Zugriff auf jedes Tool in Ihrem Entwicklungs-Workflow hat—von Ihrer IDE bis zu Ihrer Cloud-Infrastruktur. MCP ist das Protokoll, das diese Vision möglich macht.
+Wir bewegen uns auf eine Zukunft zu, in der Ihr AI-Coding-Assistent nahtlosen Zugriff auf jedes Tool in Ihrem Entwicklungs-Workflow hat—von Ihrer IDE bis zu Ihrer Cloud-Infrastruktur. MCP ist das Protokoll, das diese Vision möglich macht.
 
 Erkunden Sie den vollständigen Katalog verfügbarer MCP-Server in unserem [MCP-Server-Verzeichnis](/de/ai-coding-stack/mcp-servers), um die richtigen Integrationen für Ihren Workflow zu finden.
 

content/articles/en/mcp-servers-explained.mdx

@@ -41,7 +41,7 @@ The MCP ecosystem is rapidly growing. Here are some essential servers:
 
 ## Why MCP Matters for AI Coding
 
-Before MCP, AI coding assistants were essentially blind to your development environment. They could generate code based on training data, but couldn't access your actual project structure, read your configuration files, or interact with your development tools.
+Before MCP, AI coding assistants were essentially blind to your development environment. They could generate codebased on training data, but couldn't access your actual project structure, read your configuration files, or interact with your development tools.
 
 MCP changes this fundamentally. With MCP servers, your AI agent can:
 

content/articles/es/getting-started-with-ai-coding.mdx

@@ -1,51 +1,51 @@
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-title: 'Getting Started with AI Coding: A Comprehensive Guide'
-description: 'Learn how to set up your first AI-powered development environment with IDEs, CLIs, and the essential tools you need to boost your coding productivity.'
+title: 'Comenzando con AI Coding: Una Guía Completa'
+description: 'Aprende cómo configurar tu primer entorno de desarrollo impulsado por IA con IDEs, CLIs y las herramientas esenciales que necesitas para impulsar tu productividad de programación.'
 date: '2025-01-15'
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-The rise of AI-powered coding tools has fundamentally transformed how developers write, debug, and maintain code. Whether you're a seasoned engineer or just starting your coding journey, integrating AI into your development workflow can dramatically boost your productivity and code quality.
+El auge de las herramientas de programación impulsadas por IA ha transformado fundamentalmente cómo los desarrolladores escriben, depuran y mantienen código. Ya seas un ingeniero experimentado o estés comenzando tu viaje de programación, integrar la IA en tu flujo de trabajo de desarrollo puede aumentar dramatically tu productividad y calidad de código.
 
-## Why AI Coding Matters
+## Por qué es importante AI Coding
 
-Traditional coding involves writing every line manually, looking up documentation, and debugging through trial and error. AI coding assistants change this paradigm by:
+La programación tradicional implica escribir cada línea manualmente, buscar documentación y depurar mediante ensayo y error. Los asistentes de programación con IA cambian este paradigma al:
 
-- Providing intelligent autocomplete that understands context
-- Generating boilerplate code from natural language descriptions
-- Catching bugs before they make it to production
-- Explaining complex code in plain English
-- Suggesting optimizations and best practices
+- Proporcionar autocompletado inteligente que entiende el contexto
+- Generar código repetitivo a partir de descripciones en lenguaje natural
+- Detectar errores antes de que lleguen a producción
+- Explicar código complejo en español sencillo
+- Sugerir optimizaciones y mejores prácticas
 
-## Choosing Your IDE
+## Elegir tu IDE
 
-Your choice of IDE is crucial for AI coding. The two most popular options are:
+La elección de tu IDE es crucial para AI Coding. Las dos opciones más populares son:
 
 ### Cursor
 
-Built from the ground up for AI pair programming. Cursor offers native AI chat, inline editing, and codebase-wide understanding. Best for developers who want AI deeply integrated into every aspect of their workflow.
+Construido desde cero para programación en pareja con IA. Cursor ofrece chat de IA nativo, edición en línea y comprensión de toda la base de código. Ideal para desarrolladores que desean la IA profundamente integrada en cada aspecto de su flujo de trabajo.
 
-### VS Code + Extensions
+### VS Code + Extensiones
 
-Combine the familiar VS Code interface with AI extensions like GitHub Copilot, Codeium, or Tabnine. Best for developers who want to keep their existing setup while adding AI capabilities.
+Combina la interfaz familiar de VS Code con extensiones de IA como GitHub Copilot, Codeium o Tabnine. Ideal para desarrolladores que desean mantener su configuración existente mientras añaden capacidades de IA.
 
-## Setting Up Your First AI Coding Environment
+## Configurando tu Primer Entorno de AI Coding
 
-Here's a step-by-step guide to get started:
+Aquí tienes una guía paso a paso para comenzar:
 
-### 1. Choose Your IDE
+### 1. Elige tu IDE
 
-Download and install either Cursor or VS Code with your preferred AI extension.
+Descarga e instala Cursor o VS Code con tu extensión de IA preferida.
 
-### 2. Configure API Keys
+### 2. Configura Claves API
 
-Most AI coding tools require API keys from providers like OpenAI, Anthropic, or DeepSeek. Sign up for an account and generate your keys.
+La mayoría de las herramientas de programación con IA requieren claves API de proveedores como OpenAI, Anthropic o DeepSeek. Regístrate en una cuenta y genera tus claves.
 
-### 3. Practice with Simple Tasks
+### 3. Practica con Tareas Simples
 
-Start by asking your AI agent to generate simple functions, explain code snippets, or suggest improvements to existing code.
+Comienza pidiendo a tu agente de IA que genere funciones simples, explique fragmentos de código o sugiera mejoras a código existente.
 
-## Next Steps
+## Próximos Pasos
 
-Once you're comfortable with basic AI coding, explore advanced topics like prompt engineering for better code generation and integrating AI into your CI/CD pipeline.
+Una vez que te sientas cómodo con AI Coding básico, explora temas avanzados como ingeniería de prompts para mejor generación de código e integración de IA en tu pipeline CI/CD.
 
-The AI coding ecosystem is evolving rapidly. Stay updated with the latest tools and best practices through the [AI Coding Stack](/ai-coding-stack) documentation.
+El ecosistema de AI Coding está evolucionando rápidamente. Mantente actualizado con las últimas herramientas y mejores prácticas a través de la documentación de [AI Coding Stack](/ai-coding-stack).