CH Open - Open Source AI Workshops 2026

Am 18. Mai 2026 durfte ich Joel Barmettler als Co-Host beim ganztägigen Workshop „Das Vibe-Coding-Experiment" an den Open Source AI Workshops 2026 von CH Open unterstützen. Die Veranstaltung fand an der Berner Fachhochschule (BFH) statt und war Teil des zweitägigen Workshop-Programms, das Innovatoren, Fachleute und Enthusiasten rund um Open-Source-KI zusammenbrachte. Joel Barmettler, Senior AI-Architect und MSc. in Artificial Intelligence der Universität Zürich, hatte das Experiment konzipiert und leitete den Workshop. Ich unterstützte ihn bei der Durchführung, der Betreuung der Teams und der technischen Begleitung.

Die Idee: Ein RAG-System in sechs Stunden

Die zentrale Frage des Workshops war provokant einfach: Kann ein Team ohne Vorlage in sechs Stunden ein funktionierendes RAG-System bauen? Und zwar nur mit einem Open-Source-Coding-Agenten und einer API-Spezifikation. Vier Teams übernahmen je eine Kernkomponente des Systems: LLM-Inference-Server, Vektor-Datenbank, Dokument-Prozessor und Chat-Frontend. Jedes Team baute seine Komponente from scratch, ohne fertige Frameworks, nur mit Basislibraries und opencode-ai als Copilot. Am Ende sollte alles live zu einem funktionierenden Gesamtsystem zusammengeführt werden.

Durchgehend Open Source

Ein bewusster Entscheid des Workshops war der konsequente Einsatz offener Technologien. Als Coding-Agent kam ausschliesslich opencode-ai zum Einsatz, ein Open-Source-Werkzeug, das die Teilnehmenden durch den gesamten Entwicklungsprozess begleitete. Die verwendeten Sprachmodelle waren Open-Weights-Modelle wie DeepSeek oder GLM-4, und auch das finale RAG-System lief auf einem lokalen Open-Source-LLM. Damit demonstrierte der Workshop, dass leistungsfähige KI-Systeme vollständig mit offenen Technologien realisierbar sind, ohne Abhängigkeit von proprietären Diensten.

Der Ablauf: Vier Sessions, ein Ziel

Der Workshop gliederte sich in vier aufeinander aufbauende Sessions. In der ersten Phase (Fundament) erarbeiteten die Teilnehmenden gemeinsam die Systemarchitektur, erhielten eine Einführung in opencode-ai und bildeten ihre Teams. Die zweite Phase (Verstehen & Planen) diente dazu, dass jedes Team seine Komponente im Detail verstand und eine Kurzpräsentation erstellte. In der dritten Phase (Bauen) ging es ans Eingemachte: die Implementation der Kernfunktionalität mit opencode-ai als Copilot, gefolgt von einem Zwischenstand. Die vierte und letzte Phase (Integrieren) brachte alle Komponenten zusammen, mündete in einer Live-Demo und schloss mit einer gemeinsamen Reflexion.

Für wen und was man mitnimmt

Der Workshop richtete sich an alle, die verstehen wollten, wie KI-Systeme unter der Haube funktionieren, und KI-gestütztes Programmieren mit Open-Source-Tools ausprobieren wollten. Programmiererfahrung war dabei keine Voraussetzung; wichtiger war die Bereitschaft zu experimentieren. Die Teilnehmenden benötigten lediglich einen Laptop mit Browser und einen GitHub-Account; alles andere lief in vorkonfigurierten GitHub Codespaces. Am Ende nahmen sie praktische Erfahrung mit Vibe Coding, ein Verständnis der Kernkomponenten eines RAG-Systems und ihren eigenen Code zum Weiterbauen mit.

Fazit

Das Experiment zeigte eindrücklich, wie weit Open-Source-Coding-Agenten heute reichen: Innerhalb eines Tages entstand aus vier unabhängigen Teams ein integriertes RAG-System. Für mich als Co-Host war es bereichernd zu erleben, wie unterschiedlich die Teams an ihre Aufgaben herangingen und wie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI-Agent den Entwicklungsprozess verändert. Der Workshop bestätigte, dass Vibe Coding nicht nur ein Schlagwort ist, sondern eine neue Art des Arbeitens, die auch mit vollständig offenen Werkzeugen funktioniert.

Links

• CH Open: Open Source AI Workshops 2026, Website.
• Joel Barmettler, Hauptorganisator des Workshops.