Einfach mal vibe coden

Mit Claude Code entwickle ich deutlich schneller als früher. Aufgaben, für die ich vorher lange selbst Code geschrieben habe, sind teils in erstaunlich kurzer Zeit umgesetzt. Das verändert meine Arbeit spürbar.

Ich beschreibe eine Aufgabe, Claude durchsucht dafür das Projekt, ändert mehrere Dateien und führt anschließend auf Wunsch Tests aus. Bei klar abgegrenzten Aufgaben klappt das inzwischen sehr gut.

Schnelleres Coding heißt aber nicht, dass ich mich aus der Entwicklung zurückziehen kann. Je mehr Code die KI schreibt, desto wichtiger wird die Kontrolle: Ich muss den Überblick behalten und beurteilen, ob ein Ergebnis nicht nur funktioniert, sondern auch zum Projekt passt. Meine Arbeit wird dadurch nicht überflüssig, sie verlagert sich auf andere Bereiche.

Parallel arbeiten klingt erst einmal perfekt

Coding Agents können selbstständig arbeiten. Während einer eine Aufgabe umsetzt, kann der nächste schon an einer anderen sitzen, und ich kümmere mich um etwas ganz anderes. Technisch geht das. Multitasking funktioniert beim Menschen aber nur eingeschränkt, und auch beim Vibe Coding sind mir hier stellenweise Probleme aufgefallen.

Passiert zu viel gleichzeitig im selben Projekt, verliere ich irgendwann den Überblick, vor allem bei Überschneidungen. Dazu kommt ein technisches Problem: Zwei Agenten, die an verschiedenen Aufgaben arbeiten, berühren trotzdem oft dieselben Stellen, etwa zentrale Dateien mit allgemeinen Funktionen. Arbeiten beide an denselben Dateien, steigt die Wahrscheinlichkeit für Konflikte. Ein Agent ändert Code, auf dessen altem Stand der andere gerade seine Lösung aufbaut. Hier ist Vorsicht nötig.

Der Vorteil liegt für mich deshalb nicht darin, möglichst viele Agenten gleichzeitig loszuschicken. Interessanter ist es, Aufgaben gezielt abzugeben und die gewonnene Zeit anderswo zu nutzen. Auch das ist schwierig, weil Agenten Rückfragen stellen und ich nebenher nicht konzentriert an etwas anderem arbeiten kann. Es braucht Organisation.

Nach „fertig“ kommt mein Review

Meldet Claude Code eine Aufgabe als erledigt, ist das ein angenehmer Moment: Ein großer Teil der Umsetzung ist geschafft. Danach sehe ich mir an, was gebaut wurde.

Ich will dabei nicht jede Zeile grundsätzlich infrage stellen. Vieles kann ich direkt nachvollziehen und übernehmen. Ich will aber wissen, was sich im Projekt geändert hat. Das geht im Editor oder, mein Favorit, über den Diff in Git. Welche Dateien wurden verändert? Welche neuen Strukturen sind entstanden? Wurde bestehender Code angepasst, mit dem ich nicht gerechnet habe?

Vor allem frage ich mich, ob die Lösung zu der Richtung passt, in die sich das Projekt entwickeln soll. Claude kann eine technisch gute Lösung erzeugen, ohne meine Überlegungen für die nächsten Monate zu kennen. Manchmal passt die Umsetzung perfekt. Manchmal hätte ich einen Punkt mit Blick auf die Architektur anders gelöst. Fehler der KI sind das nicht, es sind Entscheidungen, für die jemand den größeren Zusammenhang kennen muss.

Jedes Projekt hat seine eigenen Regeln

Mit der Zeit entwickelt jedes Projekt eine eigene Ordnung: Dateien liegen an bestimmten Stellen, Komponenten folgen einem ähnlichen Aufbau, Funktionen werden nach festen Regeln benannt, und für wiederkehrende Probleme gibt es bereits Lösungen.

Ein Teil davon steht in Dokumentation oder Projektregeln, ein anderer steckt im bestehenden Code. Je besser Claude diese Regeln kennt, desto besser werden die Ergebnisse. Mit der Zeit lernt er das Projekt außerdem besser kennen.

Es lohnt sich deshalb, Vorgaben ausdrücklich festzuhalten: Wo gehört welcher Code hin? Welche Muster nutzen wir, welche wollen wir vermeiden? Welche Regeln gelten für Tests, Benennung und Struktur?

Trotzdem prüfe ich nach der Umsetzung, ob die Regeln eingehalten wurden. Ich gehe nicht davon aus, dass die KI sie ignoriert. Aber am Ende entscheide ich, ob eine Änderung ins Projekt gehört. Ohne diese Prüfung können sich mit der Zeit beachtliche technische Schulden aufbauen, und erfahrungsgemäß holen sie einen irgendwann ein.

Funktionieren ist nur eine Ebene

KI-generierter Code kann eine Aufgabe sehr schnell lösen. Zuerst prüfe ich, ob alles so funktioniert wie gedacht. Danach stellen sich weitere Fragen: Was passiert bei leeren Daten? Was, wenn eine Anfrage fehlschlägt? Was bei einer unerwarteten Eingabe? Gibt es einen Zustand, den wir in der Aufgabenbeschreibung vergessen haben?

Der beschriebene Ablauf funktioniert vielleicht einwandfrei, aber Benutzer halten sich nicht zwingend daran. Solche Edge Cases bleiben meine Aufgabe.

Claude kann dabei helfen. Ich lasse die KI gezielt nach Sonderfällen suchen, Tests erzeugen oder die eigene Implementierung kritisch prüfen. Kontrolle heißt nicht, wieder alles selbst zu machen: Auch beim Prüfen kann die KI Arbeit übernehmen. Ob die Prüfung ausreicht, entscheide aber weiterhin ich.

Gute Vorarbeit macht KI noch schneller

Anfangs habe ich Aufgaben oft frei beschrieben und Claude einfach loslegen lassen. Das klappt erstaunlich oft. Bei größeren Aufgaben spart aber mehr Vorbereitung am Ende viel Zeit.

Je klarer ich beschreibe, was entstehen soll, desto weniger muss die KI selbst entscheiden und desto weniger Rückfragen hat sie. Anforderungen, Einschränkungen, bestehende Strukturen und bekannte Sonderfälle fließen direkt in die Aufgabe ein. Bei umfangreicheren Änderungen wird daraus eine richtige Spezifikation. Das klingt nach mehr Aufwand, in der Praxis ist es oft umgekehrt: Ich investiere Zeit in die Beschreibung und bekomme schnell eine Umsetzung, die deutlich näher an dem liegt, was ich brauche.

Bequem geht das in einem Gespräch mit ChatGPT: Ich beschreibe, was ich umsetzen möchte, und dabei entsteht nach und nach ein Pflichtenheft für den Coding Agent. Je mehr ich erzähle, desto mehr Sonderfälle und bisher unbedachte Punkte fallen mir selbst ein. Schon das Reden und der tiefere Einstieg in die Materie helfen. Aus allen besprochenen Punkten baut die KI mir das Pflichtenheft, das ich an Claude Code übergebe.

Meine Arbeit verschiebt sich

Das ist für mich die größte Veränderung. Ich schreibe weniger Code selbst und beschäftige mich stärker damit, was gebaut werden soll, wie es ins bestehende Projekt passt und ob das Ergebnis langfristig sinnvoll ist. Ich definiere Aufgaben, gebe Kontext, entscheide über die Architektur, prüfe Änderungen, denke über Sonderfälle nach und entscheide, welcher Code übernommen wird.

Claude Code nimmt mir einen erheblichen Teil der Umsetzung ab, das macht die Arbeit so schnell. KI-Coding bedeutet für mich deshalb nicht weniger Entwicklung, sondern eine andere Art zu entwickeln: Der Anteil des manuellen Codings sinkt, der Anteil von Steuerung, Review und Entscheidungen steigt.

Ich muss nicht mehr jede Zeile selbst schreiben, um eine Idee umzusetzen. Ich muss aber weiterhin verstehen, was ich bauen möchte und was am Ende im Projekt landet. Die KI kann einen großen Teil des Weges übernehmen, die Richtung bestimme weiterhin ich.