Seit ein paar Monaten arbeite ich bei kleineren Projekten mit Claude Code. Nicht ausschließlich, nicht für alles, aber regelmäßig genug, dass sich ein paar Beobachtungen gesetzt haben, die ich teilen kann – ohne gleich mit "KI wird alles verändern" um die Ecke zu kommen.
Wo es für mich gut funktioniert
Für Boilerplate. Wenn das Schema einer Funktion klar ist – ein Zod-Validator, ein API-Endpunkt mit bekanntem Muster, ein kleiner Refactor über mehrere Dateien –, ist das eine Aufgabe, bei der ich nicht mehr selbst tippen will. Ich beschreibe, was ich brauche, schaue mir den Diff an, merge oder passe an.
Für Review. Einen PR einem zweiten Paar Augen zu geben, ist fast immer wertvoll. Nicht alle Hinweise sind relevant – aber die Trefferquote ist hoch genug, dass ich vor größeren Merges selten darauf verzichte.
Für "erklär mir, was hier passiert". Besonders bei fremdem Code. Eher selten, aber wenn es passt, ist es sehr nützlich.
Wo ich skeptisch bleibe
Architektur-Entscheidungen mache ich selbst. Welche Libraries ich einsetze, wie ich meine Datenstruktur aufbaue, welche Abstraktionen ich ziehe – das sind Entscheidungen mit langer Halbwertszeit. Eine KI, die nicht weiß, was in zwei Jahren wichtig sein wird, ist hier schlechter Berater.
Sicherheitskritischer Code wird immer von mir gelesen. Berechtigungen, Auth-Flows, alles, was Geld berührt oder Daten schützen muss – das sind Zeilen, bei denen ich nicht nur den Diff überfliege, sondern Zeichen für Zeichen prüfe.
UI-Design im Sinn von "wie soll sich das anfühlen" ist für mich keine KI-Aufgabe. Die Technik hinter einer Komponente kann wunderbar von einem Coding-Agenten kommen. Der Look, das Pacing, das Gefühl muss ich machen.
Was ich dabei über mich gelernt habe
Der vielleicht interessanteste Effekt: Mit einem Coding-Agenten zu arbeiten zwingt einen, Anforderungen klar zu formulieren. "Mach mal einen Search-Endpoint" ist kein Prompt – das ist ein Wunsch. Damit kommt kein brauchbarer Code raus.
Ein guter Prompt beschreibt das Schema, die Randbedingungen, was auf jeden Fall nicht passieren darf. Und genau das ist oft das, was man sich als Entwickler sowieso hätte aufschreiben sollen, bevor man anfängt zu tippen. In dem Sinne ist KI weniger ein Turbo als ein Spiegel: Wer präzise nachdenkt, bekommt präzisen Output. Wer schwammig denkt, merkt das früher als sonst.
Was ich mir nicht ausrede
Ich höre oft "KI spart mir Stunden am Tag". Bei mir stimmt das nicht. Was sie tut: Sie verschiebt, wo meine Zeit hinfließt. Weniger Tippen, mehr Lesen. Weniger Syntax-Fragen, mehr Entscheidungen. Mein Arbeitstag ist nicht dramatisch kürzer, aber die Verteilung der Aufmerksamkeit ist eine andere.
Ob das ein echter Produktivitätsgewinn ist, weiß ich ehrlich gesagt noch nicht. Ich würde es heute nicht mehr missen wollen. Ob es in einem Jahr immer noch so ist, ist eine andere Frage.