Coding mit KI.

Hallo und herzlich willkommen zu einer ganz besonderen Folge in unserem Webcafé mit einem

längst überfälligen Thema. Wir wollen nämlich heute über das Thema KI in Bezug auf Coding sprechen. Da freue ich mich sehr drauf. Und wir haben heute nicht nur ein Heißgetränk dabei, sondern wir haben auch einen ganz besonderen Gast dabei. Ich bin nämlich heute nicht nur mit Kay hier unterwegs, sondern auch mit dem lieben Gabriel, der bei uns, ja, wir haben ja alle keine richtigen Jobbezeichnungen, aber ich würde mal sagen, du bist Senior-Dev- und KI-Experte, schreibe ich jetzt einfach mal so drauf. Hallo und herzlich willkommen im Webcafé. Ja, hallo und danke schön, dass ich hier sein kann. Da muss ich direkt mal reingrätschen

bei diesem KI-Experten, weil das hört sich für mich immer so an, als wüsste ich wirklich, was da im Hintergrund abgeht. Ich würde mich eher als Power-User oder vielleicht KI-Enthusiast bezeichnen. Genau. Das finde ich schon mal ganz spannend, weil sich ja eigentlich alle da draußen als KI-Experte bezeichnen. Und so wie ich dich kennengelernt habe, müsste man eigentlich noch was Besseres als Experte haben. Aber Power-User nehme ich mit. So bezeichnen würde ich heute mal. Und dann habe ich natürlich heute den Kay wieder dabei. Hallo. Ich muss auch korrigieren, weil wir haben natürlich alle Folgen mit KI gemacht, nämlich mit mir. Haha, um damit mal alle KI- und

KI-relevanten Witze vorzunehmen. Das ist nämlich seitdem das aufgekommen ist, wirklich eine Qual. Tja, es gibt ja auch viel Werbung, wo das draufsteht. Ich weiß nicht, ob ihr die Zipgate-Werbung schon mal gesehen habt. Zum Glück werde ich ja mit Y geschrieben. Aber es ist wirklich eine Last. Aber ich bin auch da. Hallo. Ja, ich habe mir im Vorhinein schon überlegt, das wäre vielleicht ein cooler Gag, wenn wir ganz am Ende sagen, dass Gabriel gar kein echter Mensch ist oder Mitarbeiter, sondern eigentlich eine KI ist. Aber er ist tatsächlich real und sitzt vor seinem Rechner zu Hause und ist uns hier virtuell zugeschaltet.

Bevor wir aber loslegen können, müssen wir natürlich erstmal gucken, was wir für Getränke mitgebracht haben. Und mein Getränk für meinen Teil ist schon fast kalt, weil wir so ein bisschen an den Toneinstellungen rumgefummelt haben, jetzt eine ganze Zeit lang. Und ich hoffe, wir haben es jetzt einigermaßen brauchbar hingestellt. Mich interessiert aber, was du, Gabriel, mitgebracht hast heute. Ja, also ich war ja super nervös vor dem ganzen Podcast hier und da dachte ich mir, wie kriege ich diese Nervosität runter und habe mir einen Seelenbalsam besorgt. Und ja, ich weiß nicht, der schmückt halt ziemlich

Standard, würde ich sagen. Hört sich aber gut an. Hat es dir geholfen? Ja, also ich glaube, dieses Hin und Her Gejuckel jetzt eine Stunde lang mit dem Mikro hat ziemlich gut geholfen, die Nerven ein bisschen runter zu bringen. Perfekt. Aber wir machen eine ganz entspannte Folge und wir können am Ende alles schneiden. Das ist ja immer der große Vorteil. Das heißt, man darf auch ganz viel Ehem und Irm sagen. Da kommt wieder nichts im Podcast von an. Kay, was hast du uns mitgebracht? Also ich bin total unspektakulär unterwegs und habe einfach irgendeinen der Tees, die ich hier noch rumstehen hatte und auch längst schon vorgestellt habe, nochmal aufgebrüht.

Weil wenn wir wirklich jedes Mal was Neues anschleppen, dann wird das Teeregal immer voller und die alten Tees kommen nicht weg. Deswegen, ich weiß gar nicht, irgendwas mit Räubusch, was wir noch hatten. Wir müssen ja auch mal die Baseline wieder ein bisschen runterlegen, sage ich jetzt, bevor du anfängst, damit wir uns dann beim nächsten Mal oder übernächsten Mal nochmal steigern können. Wenn wir immer so coole Sachen mitbringen, Felix, dann verwässert es das total. Ja, aber wenn es immer unspannender wird, dann können wir den Blog irgendwann weglassen. Also als Highlight zwischendurch. Aber was hast du, Felix?

Ja, ich habe ein Highlight dabei. Ich war letzte Woche drei Tage in Österreich beim Kunden. Wir sind nach Graz geflogen und das war total spannend. Kann ich vielleicht eine andere Folge nochmal aufgreifen. Da gab es jedenfalls in der Flughafen-Lounge ganz viele Teebeutel. Und passend zu Österreich gab es da einen Teebeutel, die Mozart-Mischung. Ja, und da konnte ich es mir nicht nehmen lassen, den zu mopsen. Dann habe ich den also eingepackt. Und das ist ein schwarzer Tee. Und ich hatte mir jetzt nicht so wahnsinnig viel davon versprochen. Es ist ein Beuteltee, der so öffentlich da rumliegt. Und turns out, der hat sogar echte Vanillestücke drin und schmeckt ganz wunderbar.

Also ich habe hier große Freude an dem Tee. Ich habe wie immer ein bisschen Milch, ein bisschen Zucker drin. Und es ist wirklich ein richtig schöner, runder Schwarztee. Mozart-Mischung. Erinnert mich an meine tolle Reise. Der trägt mich jetzt hier über die Folge. Da kann man mal sehen, wo du dich rumtreibst, wenn der Tee mit echter Vanille ausliegt. Ja, ja, aber so exklusiv ist es dann am Ende doch nicht. Aber den Flughafen Graz kann ich nur empfehlen. Der ist schön leer und macht Spaß von da zu fliegen. Und wir haben natürlich noch schönes Kernöl gekauft, was da in der Steiermark so das Produkt ist. Eine organisatorische Sache habe

ich noch. Kay, wir haben nämlich am 28.01. unseren zweiten Geburtstag gehabt mit dem Podcast. Oh, ja. Trott. Also das soll hier nochmal erwähnt sein. Und ich muss sagen, jetzt wo wir in letzter Zeit geschafft haben, jetzt will ich wieder nichts stinksen, wo wir wieder geschafft haben, einigermaßen regelmäßig aufzunehmen, sind tatsächlich unsere Hörerzahlen explodiert. Oh, das freut mich natürlich. Hallo. Dazu aber auch später mehr. So, jetzt wollen wir mal ins Thema einsteigen. Wir wollen den Gabriel nicht zu sehr quälen. Wir haben viele Punkte auf unserem Storyboard hier. Also es wird, glaube

ich, obwohl wir das schon so ein bisschen eingeschränkt haben, noch ein langes Thema. Wir wollen jetzt ja auf Coding mit KI fokussieren. Das heißt, KI, das Thema, das können wir jetzt breittreten über Stunden, denke ich. Und deswegen wollen wir uns im ersten Moment mal nur auf Coding konzentrieren. Und ja, da ist Gabriel einfach genau der richtige Gast, weil er einfach unglaublich viel in alle Richtungen schon gemacht hat. Ich würde sagen, sinnvoll ist, mal einzusteigen, zu gucken, was gibt es überhaupt draußen gerade für Tools. Ja, ich glaube, so ChatGPT kennt jeder, aber vielleicht gibt es da draußen noch ein paar Sachen,

die nicht jeder kennt. Und da kommen wir mal so drauf, was wir im Moment benutzen. Gabriel, willst du mal einen Einstieg machen? Ja, kann ich gerne machen. Die Frage ist, wo wir starten bei wirklichen Codern. Also starten wir bei Leuten, die wirklich jetzt aktiv programmieren? Weil da gibt es auch direkt Unterschiede bei bei den Tools, was ich empfehlen würde oder was man da so benutzt. Ja, ich glaube, wir können schon so ein bisschen darauf fokussieren, mit was man heute gut programmieren kann. Hast du ein Beispiel für eine AI, für eine AI, die du jetzt zum Programmieren zum Beispiel nicht verwenden würdest? Ja, also zum Beispiel

bieten jetzt immer mehr Anbieter so komplett fertige Apps an. Als Beispiel ChatGPT hat jetzt Codex rausgebracht als App wirklich. Also man installiert das nicht im Terminal, sondern das ist eine fertige App, die man installieren kann. Und da passiert halt super viel im Hintergrund, was man nicht wirklich sieht. Das ist halt super clean. Und ja, man ist aber auch eingeschränkter. Und das haben aber mittlerweile viele Anbieter so eine fertige App. Und das würde ich halt keinem, sag ich mal, Programmierer empfehlen, weil man da schon ein bisschen beschränkt ist.

Ich bin ja lange hingegangen und habe dann ChatGPT viel zum Programmieren benutzt. Also habe dann eigentlich die Code-Schnipsel oder Dateien genommen, die für mich dann gerade relevant waren, habe die bei ChatGPT reingepackt. Und dann kam da eben unten ein Ergebnis raus. Das musste ich aber wieder kopieren und wieder in den Editor einfügen. Und da sind wir natürlich jetzt schon ein paar Schritte weiter. Und das Letzte, was ich so viel benutzt habe, war dann Claude Code. Kay, damit hast du auch viel gemacht, ne?

Ja, genau. Ich würde es vielleicht einmal nochmal so einen relativierenden Satz reinmachen, dass ich für meinen Teil zumindest KI in zwei verschiedenen Ausprägungen einsetze. Das eine ist als, ich sag mal, Google-Ersatz. Das heißt, ich habe irgendeine konkrete Frage, sowas wie, schreib mir mal einen SQL-Query, der das und das und das machen soll. Oder mach mir mal eine Nginx-Konfiguration, die dieses und jenes machen soll. Oder wie funktioniert das? Oder API-Abfragen.

Und dafür benutze ich ein separates Chatbot, das für mich so ein bisschen als Google-Ersatz dient. Also das wären Sachen, die ich früher direkt bei Google reingetippt hätte oder eine Suchmaschine der Wahl und hätte mir dann aus den zig Stack-Overflow oder sonst irgendwas Antworten rausgesucht, was ich gerne hätte. Und das kürze ich jetzt so ein bisschen ab über die KI, die mir dann idealerweise auch noch so eine Quelle dabei gibt und sagt, hier, so und so kannst du das machen. Das ist aber wirklich nur so für einzelne, gezielte Fragen und gezielte Probleme.

Und die andere Sache, das ist ja, glaube ich, das, wo wir uns heute mehr mit beschäftigen, ist wirklich die KI, die für einen codet oder sehr, sehr weit ergänzt bis hin zu die komplette Arbeit wirklich abnimmt.

Und da kommen eben diese Editoren ins Spiel, wie jetzt zum Beispiel Claude Code, wo ich dem nicht einzelne Probleme schildere und mir anhand der Antworten selber zusammenprogrammiere, was ich gerne hätte, sondern ich übergebe der KI die Aufgabe, die ich eigentlich sonst gerne hätte.

Also mach mir mal ein Interface und wenn man da draufklickt, passiert das und das. Und dann wuselt ihr eben vor sich hin und habt am Ende ein komplettes Ergebnis. Das ist vielleicht ganz spannend nochmal so zur Einordnung.

Ich glaube auch interessant für die User, die vielleicht noch gar nicht so mit Agents, nenne ich sie mal, jetzt gearbeitet haben. Das heißt, du schmeißt Claude Code jetzt als Beispiel an und der hat ja wirklich Zugriff auf Dateien.

Und der schreibt in die Dateien, durchsucht dein Datensystem und das ist halt das Mächtige daran, dass du wirklich nicht mal durch die Dateien suchen musst und dir da die richtige Datei raussuchen musst, sondern Cloud übernimmt das Ganze und schreibt da direkt rein.

Das ist ja der große Unterschied, dass er auch nicht nur eine Datei isoliert kennt, sondern er kennt ja den Kontext und das Projekt. Und da gibt es ja immer diese CLAUDE.md heißt sie, glaube ich. Also jedenfalls diese, ja ich sage mal Informationsdatei für Cloud, wo der sich ja selbst auch so ein paar Informationen reinspeichert.

Ich sage jetzt mal so Linting-Informationen und sowas, also bestimmte Code-Styles oder eben allgemeine Informationen über das Projekt, sodass er eben auch mehr Kontext kennt und das macht natürlich einen riesen Unterschied auch darin, wie dann am Ende programmiert wird.

Genau und Claude Code ist auch das, was ich dann benutze so im Alltag als separates Terminal, weil ich will schon gerne dieses Matrix-Gefühl haben, wenn ich irgendwas mache und dann rattern da so die Sachen durch.

Und das ist, glaube ich, auch das, wo wir uns jetzt heute hier im Podcast drauf beschränken, weil wir da zumindest in der Breite die meiste Erfahrung mit haben, auch wenn Gabriel, glaube ich, noch ganz viele andere Sachen zumindest mal ausprobiert hat.

Ja, genau. Ich weiß nicht, ob ich einmal kurz darauf zurückkommen soll, was ich da schon alles Fenziges ausprobiert habe. Absolut. Ja, also es gibt ja die fertigen One-Fits-All-Lösungen, sage ich mal, die einen PC im Hintergrund oder einen Server starten und wo du dem nur sagst, hier, du hast eine Aufgabe, mach Aufgabe A.

Und der macht dir einfach alles und du kannst gar nicht mehr eingreifen. Da ist, glaube ich, Manus ein Anbieter von. Das habe ich aber aufgegeben, weil die KI ist einfach noch nicht so weit, dass du dir sagst, hier, mach mir eine App und dann kommt das Ergebnis raus.

Das ist aber explizit für Coding auch gedacht? Das ist auch explizit für Coding gedacht. Da gibt es auch noch ganz viele andere Anbieter, die sich irgendwie spezialisiert haben auf Spiele zum Beispiel.

Die werben damit hier, gib mir ein Prompt und ich mache dir ein ganzes Spiel. Da ist doch jetzt kürzlich von Google was Neues rausgekommen, ne? Habe ich, glaube ich, gelesen. Wüsste ich jetzt gerade nicht. Aber ja, ansonsten von den Tools her habe ich auch sehr viel, was nicht Coding-spezifisch ist, ausprobiert. Das, glaube ich, für jetzt heute uninteressant. Aber von Bild-KI zu Video-KI und sowas, genau. Ja, was ich ganz spannend finde, ist, ich habe ja vorher gesagt, ich habe in ChatGPT immer dann die isolierten Dateien reingepackt. Dann haben wir so KIs, bei Cloud war das am Anfang so, die wir im Terminal ausgeführt haben und wo ich dann aber schon einen Project-Folder eingeben konnte.

Das heißt, der hat wirklich immer in meinen Dateien auch rumgewühlt und da Sachen gemacht. Und inzwischen bin ich so weit, dass ich Editoren habe, die mich eben auch dabei unterstützen. Das ist einerseits bei PhpStorm, da ist ja jetzt eine Cloud-Integration drin. Aber Gabriel, du hast mir kürzlich Anti-Gravity gezeigt. Ich glaube, das ist Visual Studio Code im Hintergrund. Und das ist ja Google Gemini. Also man kann auch verschiedene Modelle da ansprechen. Ich bin da ganz so unpräzise, deswegen lasse ich dich lieber mehr sagen. Gabriel, aber da kannst du gerne nochmal drauf eingehen, wo da so der aktuelle Stand ist, wie man es denn heute machen würde.

Also ich würde sagen, die wirklichen Power-User, wie ich vielleicht einer bin, die benutzen eigentlich nur noch das Terminal. Und da würde ich sagen, ist die IDE schon fast zweitsächlich. Also ich habe schon überlegt, ob ich die IDE nicht abschaffe und einfach nur im Terminal arbeite. Ach. Weil im Prinzip, also du brauchst natürlich noch irgendeinen Workflow, wo du kontrollieren kannst, was die KI jetzt getrieben hat. Und wenn du die Sachen zu GitLab als Beispiel pusht, dann kannst du dir da ja eine Übersicht geben, was passiert ist. Und ich glaube, aber es ist immer noch schlau, vorher vielleicht nochmal zu gucken, was genau passiert ist.

Dann kannst du natürlich mit einer IDE wie PHPStorm, die visualisiert das sehr schön für dich. Und wie machst du das im Terminal? Also du musst ja da auch so ein bisschen die Dateien sehen, die bearbeitet wurden. Oder vertraust du der KI so weit, dass du sagst, die wird schon das Richtige machen und ich winke das so durch? Ja genau, das ist jetzt die Frage, welchen Ansatz man wählt. Also wie Kay schon gesagt hat, ich würde das vielleicht sogar noch weiter unterteilen. Also Kay hat es ja ein bisschen unterteilt in ich benutze KI so ein bisschen zum Recherchieren und dann einmal zum Coden. Und ich würde dieses Coden nochmal weiter unterteilen zwischen Hand-on-Coding.

Das heißt, ich kontrolliere und sage der KI, was passieren soll und kontrolliere das weitestgehend. Und dieses, ich nenne es jetzt mal Vibe-Coding, das heißt, ich sage der KI einfach eine Aufgabe und ich hätte gerne dies oder das und lasse die KI einfach machen und kontrolliere vielleicht den Output hinterher.

Wir haben ja zum Beispiel jetzt kürzlich so einen Prototypen gebaut für eine Web-Anwendung. Das wäre wahrscheinlich was, wo du dann klassisch Vibe-Code ist, wo du dann sagst, da kommt es mir auch noch nicht so darauf an, wie das jetzt im Untergrund strukturiert ist und wie der Code ist. Hauptsache ich habe erstmal ein Ergebnis, was ich gut zeigen kann, wo ich vielleicht vorher einen Mockup in Figma oder so gemacht hätte. Und dann gibt es wahrscheinlich Projekte, die komplexer sind und die wir an den Kunden schippen und wo wir dann sicherstellen müssen, da muss tiptop Qualität sein. Das würdest du wahrscheinlich anders machen oder verstehe ich das falsch?

Ne, das hast du genau richtig verstanden. Also ich habe selber festgestellt, solange wir das Ziel haben, eine Enterprise-Lösung zu kreieren oder eine Software für den Kunden, wo sichergestellt werden muss, dass die Qualität wirklich stimmt, funktioniert das Vibe-Coding noch nicht.

Also zumindest in meiner Erfahrung, du verstehst den Code hinterher nicht mehr und es passiert so viel und die KI macht auch einfach sehr viel.

Also da unterscheiden sich die KI-Modelle zum Beispiel auch sehr, dass, sage ich mal jetzt, die ganz aktuellen Modelle hingehen und eher weniger programmieren oder weniger Zeilen schreiben und übersichtlicheren Code.

Und die meisten aber noch, wenn du dir sagst, verbessere mal bitte oder schau mal über meine Codebase, dass die einfach komplett ausrasten und ganz viele Features programmieren, die du gar nicht haben willst.

Und das ist halt super schwierig zu beeinflussen, wenn du sagst, mach einfach dieses Feature und dann sind da Sachen dabei, die du vielleicht gar nicht haben willst oder irgendein Coding-Style, den wir so nicht benutzen.

Das ist halt super schwierig zu kontrollieren. Ich finde, das ist der allerspannendste Punkt an dieser ganzen Geschichte mit KI. Die Implementierung, welchen Anbieter man benutzt, welches Modell oder welche IDE oder sowas. Das ist für mich eigentlich alles zweitrangig. Was für mich spannender ist, ist der grundsätzliche Gedanke von KI. Ich habe nämlich das Gefühl, ganz viele Menschen verstehen KI als so ein magisches Tool, das meine Gedanken lesen kann, wo ich mir sehr genau vorgestellt habe, was ich jetzt gerne hätte.

Und dann schreibe ich der KI aber nur eine Zeile, so sinngemäß, mach mal bitte das, was ich in meinem Kopf habe. Und dann wuselt die zehn Stunden rum und baut das tollste Luftschloss. Und das passt aber überhaupt nicht zu dem, was ich in meinem Kopf vorgestellt habe. Und das ist aber, glaube ich, kein Problem mit der KI, sondern das ist mein Problem mit der Kommunikation mit der KI. Und mein Beispiel ist immer, stell dir vor, das Gleiche wäre mit einem unfassbar kompetenten Programmierer passiert.

Dem sage ich auch einfach nur, ey, mach mir mal eine App und mehr nicht. Und dann steht der wahrscheinlich da und guckt dich schon an und sagt, ja, hä, ja, aber was soll die können? Wie soll die aussehen? Hast du irgendwelche Vorgaben? Die KI macht das nicht, die rattert einfach drauf los. Und dann passiert aber genau das Gleiche, nämlich irgendjemand rastet komplett kompetent auf irgendwas aus. Und es passt aber nicht zu dem, was man möchte. Und das ist, glaube ich, der entscheidende Punkt, den man verstehen muss, dass eine KI im Prinzip wie ein Mitarbeiter funktioniert. Und wenn man die wie dem Mitarbeiter vorher beibringt, was man für Coding-Standards in der Firma hat, worauf man Wert legt, wie Dateien benannt werden sollen,

alles Sachen, wo es kein richtig oder kein falsch gibt, sondern nur persönlichen Geschmack, dann produziert die KI genauso gute Ergebnisse, meiner Meinung nach. Und das ist, glaube ich, wichtig zu erkennen. Okay, die KI ist eigentlich wie ein Mitarbeiter und mit den gleichen Informationen wie ein Mitarbeiter erzeugen die auch ähnliche Ergebnisse.

Aber da ist keine Magie dahinter, die die Gedanken lesen kann. Absolut. Jetzt hast du schon so einen schönen Querschnitt über alle Themen gemacht, die heute kommen. Das ist eigentlich perfekt als Einleitung. Ich würde gerne so dieses Tools- und Editoren-Thema nochmal abschließen, indem vielleicht Gabriel nochmal sagt, was aktuell so der letzte Schrei ist. Also ist Anti-Gravity, weiß ich jetzt, oder Gemini ist es ja, in der Pro-Version nutze ich das. Ist das so das Ding, was man heute für Coden cool verwenden kann, wo gute Ergebnisse rauskommen? Oder gibt es andere Modelle, die da eben das Wasser reichen können?

Also was wären so die Go-To-Tools, die du am 16. Februar 2026 nutzen würdest für jetzt so, ich sage mal in Anführungsstrichen, Enterprise Coding?

Ja, da ist auf jeden Fall heute, du hast es schon schön gesagt, am 16. Februar. Das entwickelt sich ja alles super rasend schnell. Der Goldstandard auf jeden Fall Claude Code, würde ich jetzt sagen. Also ich habe da jetzt auch die letzte Woche sehr viele Videos geguckt und es kommen ja fast jeden Tag neue Modelle raus. Und ja, das ist aber auch das Tool, was wirklich darauf trainiert wurde und wirklich als Ziel hat, Programmieren zu vereinfachen.

Oder das Programmieren zu ersetzen vielleicht. Das ist immer die Frage, was die sich da vorstellen. Genau, aber ansonsten, Anti-Gravity ist ein super Tool, wenn man, sage ich mal, kostenlos reinschnuppern will. Weil Claude Code zum Beispiel, also zumindest wüsste ich es nicht, hat keinen Free Access. Das heißt, du musst Münze einwerfen, damit du ein Ergebnis bekommst. Und Anti-Gravity von Google, die haben halt ein Free Tier, wo du keine Ahnung, wie viele Token kostenlos generieren kannst.

Genau, und dann kann man ein bisschen rumprobieren. Und als alternative Anbieter gibt es natürlich noch ChatGPT, beziehungsweise Codex nennen die das. Das ist halt deren Coding-Modell. Die haben das auch speziell auf Code dann trainiert und liefert dann auch halt bessere Ergebnisse als das generische Modell von ChatGPT.

Und das ist auch State of the Art. Da tut sich eigentlich so viel nichts. Viel ist auch Architektur drumherum. Also da passiert jetzt auch super viel. Sage ich mal, die Grundbausteine ist jetzt gelegt und jetzt wird viel durch Architektur und Software gelöst. Und wenn ich Vibe-Coden wollte, was wäre das Tool der Wahl? Da würde ich auf jeden Fall auch Claude Code nennen, weil da gibt es so viele tolle Features, die ich auch noch alle nicht benutzt habe. Also du kannst ganze Agents spawnen. Also ein Agent ist quasi einfach nur eine neue Instanz von Claude Code. Du kannst aber Claude Code sagen, hier mach mir mal einen Agent, der untersucht jetzt zum Beispiel die Code-Base.

Und dann kommt der nach einer Zeit zurück und liefert das Ergebnis an den übergeordneten Agent. Und mit dem interagierst du halt. Und das kannst du halt beliebig ausführen. Das heißt, theoretisch kannst du bis zu 10 oder 20 Agents parallel laufen lassen, die alle unterschiedliche Tasks machen.

Und da ist Anthropic, der Anbieter hinter Claude Code, halt gerade dabei, da was aufzubauen oder die Software so weit zu verbessern,

dass das halt super easy wird, so Enterprise-Anwendungen zu bauen. Ja, cool. Jetzt musst du mir noch einmal eben klarstellen, ich habe jetzt immer Antigravity und Gemini und so in einen Topf geworfen. Kannst du das differenzieren? Was ist Antigravity? Ist das nur der Editor oder ist das auch ein Modell? Eigentlich ist es eine eigene Anwendung von Google, die wie ein Editor aussieht. Die haben halt ein Chat-Fenster mit integriert und zum Beispiel eine Browser-Integration haben die, sodass die KI den Browser navigieren kann. Und da gibt es noch allerhand weitere Features. Im Prinzip ist es eine komplett eigene App.

Ich würde schon sagen, ist mehr als eine IDE. Cool. Da musst du mir auf jeden Fall nochmal eine kleine Nachhilfe geben, weil ich letztens gesehen habe, dass du ja so eine Landingpage gebaut hast. Und dann hattest du an der Seite immer schon das Vorschaufenster, wie die KI das gemacht hat und wie es aussieht. Und du hast dann gepromptet und dann hast du ja dieses Fenster immer aktualisiert und geändert. Und das habe ich bei mir noch nicht so hingekriegt. Da musst du mir auf jeden Fall nochmal zeigen, wie du das gemacht hast. Machen wir. Ja, mich interessiert natürlich jetzt nochmal dieses große Thema.

Kay hat das schon so ein bisschen angerissen. Ich habe es hier genannt, Hype oder echter Produktivitätsgewinn. Weil ich frage mich auch mal, wie viel Produktivität gewinnen wir in der Firma durch KI? Also wir können ja einerseits nicht bei allen Projekten KI einsetzen. Deswegen konzentriere ich mich jetzt mal auf die Projekte, wo wir dann KI auch einsetzen können, nach gutem Wissens einsetzen können. Das sei vielleicht vorher auch nochmal gesagt, wir nutzen natürlich nicht KI und feuern das einfach raus, sondern es wird bei uns alles gereviewt, so wie das bei einem menschlichen Entwickler auch gewesen wäre.

Das heißt, das, was wir wirklich rausgeben in unsere Projekte oder das, was wir wirklich dann einchecken, das ist auch sehr, sehr ordentlich und vernünftiger Code. Und mich interessiert natürlich jetzt, wie viel Produktivität gewinnen wir überhaupt und vielleicht sogar in welchen Szenarien gewinnen wir Produktivität. Ich habe jetzt, wenn ich so mit Leuten gesprochen habe, immer so gesagt, ja, wir gewinnen vielleicht so 20 Prozent Effizienz in unseren Coding Workflows. Und da würde mich jetzt eure Meinung interessieren, vielleicht mal als erstes Kay. Also, jetzt hast du das in so einem Nebensatz erwähnt, was, glaube ich, für mich der entscheidende Punkt daran ist,

wie wir KI verwenden. Nämlich, du hast gerade gesagt, ja, es wird trotzdem noch gereviewt und alles. Aber das ist ja eigentlich der entscheidende Punkt, auf den ich gerade auch hinaus wollte. Dass wir KI nicht einfach so als Wunderhelfer betrachten, als Tool, das magisch all unsere Probleme löst, sondern eben gezielt als Mitarbeiter, dem man eine gut strukturierte, gut organisierte, gut beschriebene Aufgabe gibt. Und dann führt es die aus und dann reviewen wir die aber noch in dem Scope von dieser Aufgabe. Also, es geht nicht darum, dass wir sagen, hier, mach mal dieses eine Projekt fertig und dann wuselt diese vor sich her,

sondern wirklich gezielt, so wie wir es auch mit Mitarbeitern machen. Und ich glaube, das ist, so wie ich es sehe, fast der einzige Weg, wie man KI überhaupt produktiv einsetzen kann und wie sie auch die Kollegen produktiv einsetzen kann. Weil es nämlich zum einen die KI so behandelt wie einen Menschen und damit meine ich nicht magisch die Probleme löst, sondern wir eben genau in der Aufgabenstellung schon drüber nachdenken müssen, Klammer auf, so wie wir es auch bei normalen Menschen machen müssen, dass alle Informationen da sind und gut aufbereitet. Und dann über einen Merge Request in unserem Fall,

wir das Ergebnis von der KI überprüfen, so wie wir es auch bei normalen Menschen machen. Ich persönlich mache jetzt für mich das zwar nicht direkt einen Merge Request, den die KI erstellt und den ich mir dann in GitLab oder so anschaue, sondern ich gebe der KI eine Aufgabe, also Claude Code zum Beispiel im Terminal und dann ist das wirklich schon ein Prompt, der wirklich lange ist. Da können wir nachher auch nochmal drauf kommen. Und dann wuselt er vor sich hin und ich kann dann im Code direkt sehen, auf einem eigenen Branch, was hat die gemacht, was hat sie vielleicht nicht gemacht und dann kann ich das entweder schon ganz

oder teilweise einchecken, nochmal nacharbeiten und am Ende kommt da wirklich ein Merge Request raus, so wie es auch gewesen wäre, wenn ein Mensch den gemacht hätte. Und das ist, glaube ich, ein sehr entscheidender Punkt, wie man mit der KI umgeht, um dann nochmal drüber zu sprechen, bevor es mit der Produktivität losgeht. Ja, ich fühle mich oft auch wie so ein Architekt eher. Also man hat ja früher schon von Software-Architekten gesprochen, aber ich glaube, das gibt jetzt nochmal einen ganz anderen Kontext. Und man gibt halt so ganz viel von diesen lästigen Aufgaben ab. Also alles, was vorher nervig und nur Fleißarbeit war,

das kann man heute eigentlich ganz gut mit KI machen. Ist immer so mein grundsätzlicher Gedanke dazu. Und das ist natürlich ganz entspannt, aber man ist immer ja damit beschäftigt, so Definitionen und so zu machen. Und jetzt hast du die Reviews nochmal aufgegriffen. Da finde ich halt total spannend, in dem Moment, wo derjenige, der programmiert, eine KI einsetzt und diese KI natürlich reviewt und daraus einen Merge Request macht, haben wir ja eigentlich schon das erste Review durch. Das heißt, ein Entwickler hat schon mal auf fremden Code geguckt, nämlich von der KI und gesagt, jo, das passt soweit für mich

und hat vielleicht noch die eine oder andere Anpassung gemacht. Und wenn ich das jetzt in Review gebe, bei GitLab oder wo auch immer man dann ist, und da noch ein dritter Entwickler drauf guckt, haben wir eigentlich zwei Reviews gemacht. Das heißt, eigentlich müsste der Code noch besser werden als vorher. Und ich weiß nicht, ob ihr das feststellen könnt. Gabriel, wie ist da deine Gedanke zu? Ja, da habe ich ganz viele Gedanken zu, weil das, was Kay gesagt hat, ist, sage ich mal, der optimale Weg, wie du sicherstellen kannst, dass ich noch weiß, was da wirklich alles passiert ist. Aber es ist super easy,

auch einfach hinzugehen und sagen, mach mal die Aufgabe und der macht die auch und es funktioniert alles. Du klickst dich durch die App und es ist alles happy und du gibst das einfach ab oder guckst dann noch mal in Git drüber und dann hast du aber gar nicht mehr so richtig verstanden, was da im Hintergrund passiert ist. Und es gibt bestimmt auch Anwendungen, wo sowas sinnvoll sein kann. Also zum Beispiel, wenn du private Anwendungen machst oder wie wir vorhin gesagt haben, so ein Mockup einfach, dann kannst du die KI einfach losrennen lassen und dann ist dir eigentlich egal, was da passiert, weil es nur ein Mockup ist

und es kommt hinterher in Müll. Aber sobald du sicherstellen willst, dass da Qualität rauskommt, geht es noch nicht drum herum, dass du wirklich in fast jedem Schritt kontrollierst. Ich meine, das ist ja genau mein Punkt. Das ist ja das gleiche Szenario, wie du auch hast mit menschlichen Mitarbeitern. Also da ist KI gar nichts Besonderes. Wenn wir als Firma wollen, dass bei dem Code, der am Ende an den Kunden rausgeht, wenn das vernünftig ist, dann haben wir total elaborierte Review-Mechaniken, dann schreiben wir automatisierte Tests dafür, dann haben wir Code-Qualität-Standards, die wir den Mitarbeitenden alles auferlegen

und nur wir als Firma können sicherstellen, dass der Code so ist, wie wir ihn gerne hätten. Du hast gerade gesagt, Felix, durch mehrfache Reviews, durch andere Leute, die draufschauen, mehr Augenprinzip. Das können wir auch beim Menschen nur sicherstellen. Und genau das Gleiche gilt eigentlich für KI auch. Da ist ja gar nicht unsere Erwartung, dass die auf magische Art und Weise auf sich alleine herrödelt und dann automatisch alle unsere Standards erfüllt, sondern da muss noch ein Mensch noch immer draufgehen, wenn man möchte, dass das vernünftig aussieht. Und ich glaube, das ist so ein bisschen die Herausforderung,

die wir jetzt auch im Unternehmen haben. Felix, du hast gerade gesagt, wir haben auf einmal noch eine dritte Hierarchiestufe eingezogen. Vorher war es vielleicht so, ich sage jetzt mal als Beispiel, ich als Projektleiter habe eine Aufgabe formuliert und habe sie Gabriel weitergegeben. Gabriel hat sie selber von händisch umgesetzt, damals in alten Zeiten, vor zwei Jahren und hat sie mir dann zum Review gegeben. Und was jetzt passiert ist, dass auf einmal noch eine zweite, wie soll ich sagen, Belegschaftsebene eingeführt wird, nämlich ich stelle weiter als Projektmanager die Aufgabe. Gabriel macht sie aber vielleicht

gar nicht selber, sondern gibt sie an die KI weiter. Und der Prozess ist aber genau der gleiche, nämlich die KI übernimmt dann die Aufgabe, die Gabriel vorher gemacht hat. Und das bedeutet aber, Gabriel muss dann auch die Aufgabe übernehmen, die ich vorher gemacht habe, nämlich den Code reviewen, testen, sich anschauen, auf Klausibilität prüfen und so weiter. Und das Einzige, was sich gelöst hat, ist, wer jetzt die tatsächliche Aufgabe macht und wer jetzt vielleicht die lästige Programmiererei übernimmt. Aber das bedeutet natürlich auch für Gabriel jetzt in diesem konkreten Beispiel, dass er sich dieser Verantwortung

und dieser Rolle, die er jetzt auf einmal damit hat, auch bewusst sein muss und nicht einfach das Ergebnis, was die KI produziert, in der Hierarchie weiterreichen an mich, weil dann entstehen nämlich die gleichen Probleme, wie wenn Gabriel einfach geweibcoded hätte und Code abgibt, den er selber nicht nochmal nachgeprüft oder getestet hat. Das ist übrigens ein sehr guter Punkt und zwar dieses Selbercoden. Also ich weiß nicht, wann ich das letzte Mal selber wirklich eine Zeile Code geschrieben habe. Also es passiert bestimmt nochmal, vor allem in so Umfeldern wie WordPress oder so, was noch sehr viel Hands-on ist.

Aber dieses Selbercoden, das hat ja auch sehr viel mit einem gemacht. Zum Beispiel diesen Dopamin-Kick, den habe ich gar nicht mehr so viel, wie ich den früher mal hatte. Also man hat eine Aufgabe bekommen, man codet dann diese Aufgabe oder codet vor sich hin und du schließt was ab, du wirst vielleicht so ein bisschen kreativ im Coden und freust dich dann hinterher, okay, ich habe eine Funktion geschrieben, die funktioniert. Und diese ganze Ebene, die fällt jetzt weg, weil das die KI kann, einfach schneller und genauso gut wie du, wenn man es richtig promptet. Das heißt, jetzt brauchst du eine neue Ebene,

sage ich mal den Architekten oder den Reviewer oder wie auch immer. Und du musst dir quasi neue Aufgaben definieren, damit du noch dieses Erfolgserlebnis bekommst. Und damit habe ich teilweise noch gestruggelt und das ist mir jetzt letztens klar geworden, dass das was ist, wo man sich auch noch mit beschäftigen muss. Das ist ein total interessanter Punkt. Das ist mir noch nie so aufgefallen. Ich code ja leider auch nicht mehr so viel wie früher. Aber dieser Coding-Tunnel, in dem man dann eingetaucht ist und dann die ganze Nacht durchgemacht hat und am Ende ein Ergebnis hatte, auch dass man total stolz war.

Und jetzt sitzt man eher vorm Rechner, gibt einen Prompt ab und manchmal denkt man so, was mache ich jetzt eigentlich parallel? Und dann versucht man natürlich irgendwie schon andere Sachen zu machen, damit man nicht die Zeit verschwendet. Aber man sitzt dann auch schon ein bisschen und ja, du hast völlig recht. Also dieser Coding-Hype, der geht natürlich so ein bisschen verloren. Das hängt natürlich dann auch stark davon ab, wofür man selber die KI einsetzt, ob man wirklich alles, alles davon machen lässt oder sich nur an bestimmten Stellen Unterstützung holt, wenn man selber irgendwie gerade so viel zu tun hat

oder sinnvoll was anderes machen kann oder sowas. Also die Idee ist ja nicht, komplett die ganze Arbeit durch KI zu ersetzen, sondern zielt sich die Cases raus zu suchen, wo sie hilfreich ist, um die Produktivität zu steigern, Felix, um nochmal eine kleine Stütze in die Brücke zu setzen, die du schon mal gespannt hast. Ich wäre da nochmal drauf hingekommen. Keine Sorge. Wir kommen darauf zurück. Was ich als tatsächliche Gefahr betrachte, weil das, was du gesagt hast, Gabriel, das ist ja eine freie Einschätzung, wie viel ich der KI übergebe und ich kann ja auch wählen, selber noch was zu coden,

um diesen Thrill, diesen Adrenalinkick zu bekommen. Wenn ich für die Schule lerne, ging es mir zumindest so, dass die Dinge, die ich selber von Hand mir aufgeschrieben habe, Vokabeln zum Vokabeln lernen, habe ich mir viel besser gemerkt als die Dinge, die ich mir angeschaut habe. Und so ist es, glaube ich, zumindest bei mir, auch bei Code, den die KI schreibt und den ich zwar reviewe. Während des Reviews habe ich mir den zwar angeschaut und weiß ungefähr, was da passiert und habe den ja auch dann bestätigt und abgeschickt. Aber ob ich mich so in einem halben Jahr nochmal dran erinnere, das ist eine spannende Frage.

Und ich habe es sehr oft bei Projekten, die lange laufen, dass irgendwann mal irgendjemand sagt, hey, boah, guck mal hier, ich muss diese Funktion implementieren, was sagst du dazu? Und dann kloppen in meinem Kopf automatisch so zehn Stellen auf, wo das relevant wird, weil ich die alle selber händisch geschrieben habe. Und dann kann ich direkt sagen, oh, schwierig, da in der allerletzten Etage rechter Flügel in dem Projekt, musst du mal darauf achten, dass da irgendwas dann noch zusammenpasst oder das ist vielleicht ein relevanter Baustein, den du wieder benutzen kannst. Ich glaube, die Gefahr ist,

wenn das alles nur noch durch KI so durchgerattert wird, dass diese Sachen dann verloren gehen. Also dann kann man natürlich die KI fragen, hey, guck mal, erinnerst du dich, ob das hier irgendwo relevant ist? Das ist, glaube ich, so wirklich ein Punkt, wo dann auf lange Sicht das Gefühl für das Projekt vielleicht ein bisschen verloren geht. Das ist genau ein Punkt, den ich ja auch aufgeschrieben habe, so dieser Know-how-Verlust. Vorher hat man sich total mit seiner Codebase identifiziert und kannte jede Zeile von einem Code. Jetzt kann eine KI das im Zweifel sogar schneller als jemand, der seine Codebase gut kennt.

Aber langfristig ist halt die Frage, verlieren wir da nicht was und verlieren wir hinten raus auch Produktivität? Weil das ist auch was, was ich feststelle. Am Anfang, gerade bei einer Codebase, wir haben jetzt in letzter Zeit viele Projekte übernommen, wo wir so Legacy-Code hatten, also wo wir eine ganze Codebase übernommen haben. Da ist KI natürlich ein Geschenk, weil dann will der Kunde einen Menüpunkt dazu haben mit einer bestimmten Funktionalität. Ich brauche die App überhaupt nicht kennen, die Anwendung, den Code. Ich kann im Claude Code oder welcher KI auch immer sagen, baue mir diesen Punkt rein

mit der und der Funktionalität und der macht das. Aber ich habe dabei nichts gelernt. Ich habe dabei die Codebase nicht besser kennengelernt. Die Frage ist halt, muss ich das? Aber das ist natürlich schon ein Thema und wo ich glaube, da haben wir noch gar nicht diese langfristigen Erkenntnisse oder Erfahrungen, wie das sich hinterher mal auswirkt auf die Produktivität. Das ist ja immer so durch technischen Fortschritt, dass irgendwelches Know-how dann verloren geht, weil es durch die Produktivität ersetzt wird. Schwierig wird es dann natürlich, wenn wir uns so Vendor locken auf KI, dass es ohne nicht mehr geht.

Das heißt, in zehn Jahren, wenn wir alles mit KI gemacht haben, sind wir selber vielleicht fantastische Projektmanager, weil wir gelernt haben, die Aufgaben perfekt für die KI aufzubereiten, damit die ohne Rückfrage und nur mit der passenden Konfiguration genau das Ergebnis erzeugt, was wir wollen. Aber dann sind wir natürlich auch auf die KI angewiesen, weil wir selber vielleicht verlernt haben, was jetzt die neuesten PHP 10.8 Versionen sind. Und das ist, glaube ich, tatsächlich eine Gefahr. Kay, jetzt bist du zehn Minuten lang ausgewichen. Wie viel Produktivitätsgewinn wir oder vielleicht du persönlich denn haben?

Kannst du das einschätzen? Ich hätte so gerne so eine Zahl. Gut, dass du fragst, Felix. Was ist denn die Einheit für Produktivität? Wie definierst du das? Wie viel mehr schaffst du heute, als du vor zwei Jahren geschafft hast, an einem Tag in Coding? In Zeilen-Code? Ja, oder in Output für den Kunden oder definierst, wie du magst. Naja, das ist nämlich da die spannende Frage, wenn man sagt, wenn ich mehr Einnahmen für die Firma erzeuge, dann ist die Antwort wahrscheinlich, da erzeuge ich nicht mehr als vor zwei Jahren, als wir es eingesetzt haben. Ja, da haben wir natürlich so ein bisschen das Problem,

dass wir stundenbasiert abrechnen. Also klassisch Time and Material. So, nämlich das ist das Abenteuer, ne? Wenn es jetzt darum geht, wie viel Zeilen-Code ich so geschrieben bekommen habe, dann würde ich schon sagen, das erhöht meine Produktivität um 50 Prozent, vielleicht mehr? Schon. Ja, 50 bis 100 würde ich sagen, hängt immer sehr stark von der Aufgabe ab. Ich habe jetzt als natürlich Projektmanager und Qualitätssicherung nicht so richtig, richtig viel reine Coding-Aufgaben, aber wenn dann wirklich was ansteht, wo auch große Features neu entwickelt werden müssen, dann ist das schon ein großer Produktivitätsgewinn,

weil ich eben weiß, wie ich damit umgehen muss. Das heißt, ich habe schon meine Aufgabe, so klar strukturiert vorher, dass die KI da relativ präzise an das drankommt, was ich gerne hätte. Die Große macht es eben, ich komme wieder darauf zurück, weil das wirklich mein entscheidender Punkt ist, der KI möglichst engen Rahmen zu spannen, davon, wie sie agieren soll. Und das funktioniert eben durch zwei Dinge besonders gut. Das Erste ist, ihr möglichst präzise sagen, was wir gerne hätten, und zwar A, durch die Aufgabenstellung, aber B, du hast das vorhin noch so was gesagt, Claude Code, so zusätzlicher Kontext,

mit welche Qualitätsstandards haben wir, wie sollen wir Sachen typisieren, wie benutzen wir Early Escape, also die ganzen Sachen, die wir unseren Mitarbeitenden in so händischen Weiterbildungsmaßnahmen beibringen, die müssen wir der KI irgendwie auch beibringen, weil sonst produziert die nachher Code, die zwar technisch richtig ist, aber nicht zu dem passt, was wir gerne hätten. Und der zweite große Punkt ist, die KI muss eine Möglichkeit haben, das eigene Ergebnis kontrollieren zu können. Und dazu zählen vor allem Unit-Tests. Das bedeutet, wenn ich also schon ein System habe, wo schon Unit-Tests drin sind

für mein bestehendes System, und ich sage der KI, mach mal ein neues Feature und fang mit den Tests an, TDD, Test-Driven-Developed, dann erzeugt die auch fantastische Ergebnisse, weil die sich zum einen an dem anderen Code orientieren kann, was den Code-Style angeht. Sie kann sich an den bestehenden Tests orientieren, was wir testen und dass nichts kaputt geht. Und wenn sie neue Tests schreibt, kann sie auch selber für sich überprüfen, ob das, was sie da gemacht hat, denn richtig ist. Und wenn das gegeben ist, dann ist sie unglaublich effektiv. Also so effektiv, wie einem Menschen, dem ich die Aufgabe gebe

und der die ganze Zeit alle zehn Finger zum Programmieren einsetzt in seiner Vim-IDI auf dem Linux-Arc-System. Aber du hast ja jetzt ja vorher viel mehr Vorbereitungen. Das musst du natürlich da jetzt auch so ein bisschen einberechnen, ne? Genau. Die Vorbereitung könnte man natürlich in dem vereinfachen, und das machen wir jetzt teilweise auch, dass wir eben, was unsere allgemeinen Qualitätsstandards angeht und was wir so für Coding-Guidelines haben, dass wir die so hinterlegen, dass sie eigentlich jeder nutzen kann. Bei normalen Mitarbeitern geht es ja auch so. Die müssen die ja auch wissen, diese Regeln.

Wir haben die jetzt hier so ein bisschen firmenintern durch den Flurfunk, haben die das über Jahre hingelernt. Aber ich sag mal, wenn wir da eine Dokumentation hätten, die das alles mal auflistet, wäre das ja auch für die Mitarbeitenden hilfreich. Und das machen wir ja gerade, damit wir das der KI immer schon mal direkt mitgeben können. Und das andere ist die Aufgabe selber. Und da gehe ich auch wieder darauf ein, dass das eigentlich dasselbe Thema ist wie mit einem normalen Mitarbeitenden. wenn ich die Aufgabe vorher nicht vernünftig beschrieben habe, dann sitzt der genauso da und weiß nicht,

was zu tun ist. Oder er denkt vielleicht, was zu tun ist und galoppiert dann aber in die falsche Richtung. Aber das hast du jetzt als Kay, der Mitarbeitende hat oder jemand hat, der ihm helfen kann. Genau. Und wenn du KI benutzt, sind das eigentlich Aufgaben, die du sonst selbst gemacht hättest. Und jetzt formulierst du quasi für dich selbst ja die Aufgaben nochmal für die KI so, wie du es eigentlich schon im Kopf hättest. Das heißt, du selbst hättest ja schon loslegen können. Ich will da jetzt gar nicht zu tief reingehen, aber da geht natürlich schon ein bisschen Zeit drauf. Und das reine Coding

ist sicherlich schneller, aber mir geht es ja darum, wie ist es dann insgesamt? Jein, das stimmt natürlich so halb, aber es ist ja immer so, dass wir eine Aufgabe von irgendwoher beziehen und die materialisieren sich nicht so in der Luft. Das heißt, entweder hat der Kunde uns schon die Aufgabe gegeben und beschrieben, was er gerne hätte, dann können wir ja diese Instruktion einfach an die KI weitergeben und wenn sie gut aufbereitet ist, klappt das gut und wenn nicht, dann ist das gleiche Problem wie wenn wir mit dem Kunden dann erstmal aushandeln, was genau er sich vorstellt, vielleicht Mockups machen,

irgendwie sowas. Oder wenn ich als Projektleiter eine Aufgabe an Gabriel weitergebe, dann musst du wieder herhalten, Gabriel, dann muss Gabriel sich ja selber nicht nochmal für die KI die Aufgabe aufstecken, sondern idealerweise habe ich sie ja schon vorher für Gabriel so aufbereitet, damit er weiß, was er zu tun hat und Gabriel kann die dann, weil sie für ihn gut aufbearbeitet ist, auch wieder an die KI weiterleiten. Gabriel, was hast du für ein Gefühl so Richtung Produktivitätsgewinn? Da waren jetzt auch so viele andere Punkte, ihr könnt vielleicht gleich unter Prompting-Tipps dann nochmal unterbringen.

Absolut. Aber zum Thema Produktivität würde ich sagen, hängt es stark von der Aufgabe ab. Also jetzt zum Beispiel so ein Mockup oder so, würde ich sagen, Verfünffachung oder so. Also wenn es wirklich nur darum geht, ein Mockup zu bauen, was im Müll geschmissen wird, um Kunden irgendwie was zu zeigen, dann ist es schwierig zu messen, weil ich weiß nicht, wie viele Token diese Kunde jetzt die KI ausspuckt und wie schnell ich vorher geschrieben habe, aber das ist auf jeden Fall nicht zu vergleichen mit Menschen. Aber wenn wir jetzt vernünftig coden und irgendein neues Feature entwickeln, da kommt es dann auch wieder an,

wie groß das Feature ist, weil je größer, je schneller ist man oder je größer der Produktivitätsgewinn, aber wenn es jetzt wirklich nur ein Bugfix ist, ein kleiner oder sowas und dann die KI anzuschmeißen und der zu sagen, was alles zu tun ist, dann ist der Produktivitätsgewinn gar nicht mehr so groß. Das heißt, ein Fazit darunter zu ziehen, finde ich ein bisschen schwierig, aber ich würde auf jeden Fall auch mit Kay gehen und sagen, so 50 bis 100 Prozent ist auf jeden Fall drin und bestimmte Bereiche gar keiner, weil die KI einfach noch nicht so gut einsetzbar ist. Also ein Beispiel wäre da jetzt

das leidige Thema, was bei mir hängt, WordPress und irgendwelche Sachen hin und her dragen, um ein Design zu machen oder so. Ja, kriege ich absolut mit. Die Schwierigkeit ist wirklich eben zu Wismu für man es einsetzt und ich stimme dir zu, Felix, dass es einen gewissen Overhead erzeugt, wenn ich erstmal der KI genau beschreiben muss, was ich gerne möchte. Das heißt, so wie Gabriel es gesagt hat, wenn ich jetzt wirklich nur einen Bugfix machen muss, der an einer Stelle im Code schon relativ offensichtlich ist, bis ich da jetzt der KI gesagt habe, was die machen soll und dann schickt die erstmal

zehn Agenten los und erkundet die Codebase und sowas, dann stimmt es sicherlich, dass man es eben schneller gemacht hätte. Und je größer dann die Aufgabe ist, die die KI eigenmächtig erzeugen kann und die dann ein gutes Ergebnis erzeugt, desto größer ist der Gewinn. Und da kommen wir auch wieder zurück, wenn ich im Vorfeld nicht präzise genug beschrieben habe, was ich eigentlich gerne möchte und dann wuselt die KI, das kann ja schon mal vier, fünf Minuten dauern und dann ist das Ergebnis immer noch nicht so, wie ich es gerne hätte, dann muss ich es nochmal nachformulieren, dann wuselt die wiederum

nochmal nachformulieren, dann zieht sich das ganz schön in die Länge, aber ich glaube, das hängt dann eher damit zusammen, dass ich wieder das Thema Promts nicht präzise genug gesagt habe, was ich gerne hätte und mögliche Probleme antizipiert habe, so wie es aber vielleicht auch bei einem Mitarbeiter wäre, den ich einfach so auf eine große Sache loslasse und sage, hier, mach mal und dann nach dem Tag stelle ich fest, das ist vielleicht doch nicht so das, was ich gerne hätte, aber da merke ich es halt erst nach einem Tag und bei der KI da wiederum nach fünf oder zehn Minuten. Ja, ich merke schon,

so richtig messen kann man die Produktivität nicht, wenn ich jetzt drüber nachdenke. Jetzt habt ihr ja öfter diese Mockups erwähnt und das sind ja zum Teil sogar Sachen, die hätten wir vorher gar nicht gemacht, weil wir uns die Mühe nicht gemacht hätten. Das wäre jetzt händisch sehr viel Arbeit gewesen und mit KI haben wir jetzt die Möglichkeit, einfach schon mal was hinzuwerfen, worüber wir diskutieren können. Was vorher dann vielleicht eben in Figma oder einem Grafik-Tool hätten wir uns vielleicht grob was zusammengebaut oder einen Screenshot manipuliert und das ist natürlich fantastisch, weil wir mit dem Kunden

auch schon ganz viele Missverständnisse ausräumen können und was da zum Beispiel an der Produktivität dazukommt, das lässt sich natürlich dann effektiv wirklich schlecht messen und dann kommt es eben sehr auf die Aufgabe an, jetzt kürzlich wollte ich so ein Keycloak-Theme übersetzen und das war ein bisschen spezielles Setting und dann habe ich auch KI dafür eingesetzt, weil ich mich jetzt nicht so tief in die Dokumentation von Keycloak einlesen wollte und am Ende ist aber kein Ergebnis dabei rausgekommen, weil, ja, Claude war das in dem Fall, das einfach nicht hinbekommen hat. Ich weiß nicht, ob eben Informationen gefehlt haben.

Ich habe mich klassisch so im Kreis gedreht, also habe immer versucht, wieder zu prompten, zu steuern, aber ich bin nicht zu dem Ergebnis gekommen, dann habe ich es am Ende selbst gecodet und ich habe das Gefühl, dass man bei manchen Aufgaben schon immer mal wieder so an diesem Punkt landet, wobei ich ja sagen muss, wenn ich Gabriel zugucke beim Prompten und beim Coden, dann klappt immer alles wunderbar und auch wenn du so Bildgenerierungen und sowas machst, dann kommen ja perfekte Ergebnisse raus. Wir haben zum Beispiel so ein Podcast-Cover mal ausprobiert jetzt hier für uns und bei Gabriel sieht das immer alles super aus.

Wenn ich das mache, kommt da immer totaler Murks raus. Jetzt frage ich mich und das ist vielleicht auch eine kleine Überleitung ins nächste Thema. Ich habe die Brücke gesehen, aber lass uns noch nicht darüber gehen, weil ich finde einen ganz spannenden Punkt zur Produktivität hast du gerade auch wieder so im Vorbeigehen angerissen und da würde ich noch gerne einmal kurz drauf ausrasten, bevor wir endlich zum Thema Prompten kommen. Feel free. Du hast vorhin gesagt, das passt irgendwie nicht so richtig zu der stundenbasierten Abrechnung, die wir ja eigentlich bisher präferiert haben. Ich glaube,

da haben wir sogar schon eine eigene Folge drüber gemacht, das aus ganz vielen guten Gründen bisher ist für uns immer das Beste war oder eigentlich für alle Beteiligten. stundenbasiert abzurechnen. Es gibt einfach die meiste Flexibilität, es können neue, spontane Dinge dazwischen bekommen, Klammer auf, Agile, Klammer zu und es ist einfach gleichzeitig angenehm für uns, weil wir uns da nicht auf irgendwelche Sachen, auf lange Produktionszyklen festeisern müssen und gut für den Kunden, weil man eben auch spontan reagieren kann auf sich ändernde Umstände und jetzt mit der Unterstützung von KI sorgt das dafür,

dass wir auf einmal pro Stunde, die wir für einen festen Satz abrechnen, nicht mehr ein Programmierkapazität umgesetzt bekommen, sondern vielleicht 1,5 oder 2 sogar, je nachdem, was die Aufgabe so hergibt. Das heißt, für denselben Preis haben wir auf einmal mehr Leistung geboten und das ist in einem Szenario cool, also es ist immer cool für den Kunden, weil er mehr fürs Geld bekommt oder es ist für uns in dem Moment cool, wenn danach noch eine Aufgabe kommt und noch eine Aufgabe und noch eine Aufgabe und noch eine Aufgabe, weil dann können wir mit dem Modus einfach fahren, der Kunde freut sich,

dass er fürs gleiche Geld mehr bekommt und wir können einfach insbesondere auch durch lästige Aufgaben schneller durch. Schwierig wird es dann, wenn noch einmal nach fünf Stunden das Projekt zu Ende ist und wir danach nichts haben, weil wir jetzt das Projekt, was wir vorher in zehn Stunden gemacht haben, auf einmal in fünf Stunden abgeschlossen haben und das ist, glaube ich, dann so ein schwieriges Thema, wenn man das auf der Produktivität insgesamt betrachtet, zu sagen, ja, so richtig den goldenen Weg haben wir noch nicht gefunden, damit umzugehen, das auf der Nachteilseite und auf der Vorteilseite,

wie ich es gerade gesagt habe, wir können jetzt auf einmal Sachen machen, die sich vorher für uns gar nicht finanziell gelöst hätten, weil wir mal eben mit KI so ein Mockup machen können zum Prototypen oder sowas. Ja, ganz genau. Ist für mich fast ein eigenes Podcast-Thema, wie wir da die Abrechnung steuern. Wir haben ja mal einen Podcast gemacht, ich weiß nicht ganz genau, wie der Titel war, wo wir so auf diese stundenbasierte Abrechnung vor allem eingegangen sind und ich glaube, da müsste man nochmal einen Update fahren, weil wir jetzt, um das ganz kurz anzureißen, natürlich schon auch ein Problem haben,

dass wir ganz viel Arbeit, die wir vorher im Coding hatten und die wir abrechnen konnten, jetzt woanders hin verlagern, mit Definition von Aufgaben, das ist dann oft auch in Rücksprache mit dem Kunden und so und Meetings und sowas und das haben wir vorher oft nicht abgerechnet und das haben wir, glaube ich, in der Podcast-Folge auch und heute müssen wir darüber nachdenken, müssen wir das nicht abrechnen in Zukunft und da ist auf jeden Fall so ein Switch da drin, wie man das abrechnet. Hat aber für mich weniger mit dem Produktivitätsgewinn zu tun, als dann mit der Formalie des Abrechnens und was ist einem

das Ergebnis wert, weil wir natürlich aus KI auch normalerweise nur gute Ergebnisse herausbekommen, wenn wir selbst gute Coder sind, das sage ich zumindest immer so. Auf jeden Fall. Weil man sonst so diese Gesamtarchitektur gar nicht so steuern kann, auch in KI, wie das vielleicht dann sinnvoll ist. Genau, also für mich eigentlich ein eigenes Thema, aber wenn ihr da noch mal rein wollt, gerne. Also ja, das ist eben die große Frage, was man als Produktivitätsgewinn betrachtet, weil ich glaube, so im klassisch-kapitalistischen Ansatz sind wir da im Moment noch recht weit entfernt von dem tatsächlichen

Produktivitätsgewinn, wo ich aber für mich auf jeden Fall gemerkt habe, wo ich schon gewonnen habe, ist mehr, ich würde fast sagen, Leichtigkeit, mehr Entspannung, weil auf einmal Aufgaben, die vorher einfach nur so lästiges Refactoring waren oder lästige Fleißarbeit oder sonst irgendwas, die kann ich auf einmal an die KI auslagern und mich in der Zwischenzeit mit relevanten Sachen beschäftigen, nämlich zum einen überprüfen, dass das, was da passiert, dann auch wirklich korrekt ist und zum anderen vielleicht schon mal andere Aufgaben machen. Und dadurch habe ich für mich auf jeden Fall schon mal

keinen Produktivitätsgewinn, aber vielleicht so ein insgesamtes Seelenheilgewinn identifiziert. Und das ist ja auch was, was man nicht außer Acht lassen darf. Also wenn wir jetzt auf einmal lästige Aufgaben an die KI übergeben können und die Mitarbeitenden kontrollieren sie nur noch, statt dass sie fluchen, die selber machen müssen, dann haben wir ja auch was gewonnen, auch wenn es jetzt nicht mehr Geld am Ende des Monats auf dem Konto ist. Auf jeden Fall. Ja, ich würde trotzdem noch mal rüberhüpfen zu den Prompting-Tipps, weil mich zum Beispiel immer wahnsinnig nervt, dass die KI so viel, ja wobei so viele

traditionieren tun die gar nicht mehr, habe ich das Gefühl, aber dass sie oft so overconfident sind. Und ich wette, da hat Gabriel ein paar Tipps für uns, wie wir im Prompting noch ein bisschen effizienter sind, um schneller zu den Ergebnissen zu kommen, die wir uns vorher so ausdenken. Dazu würde ich gerne einmal noch mal einen Rückblick machen auf das letzte Jahr oder die letzten zwei Jahre, wo es mit der KI angefangen hat. Ich glaube, das war das ChatGPT 3.5 oder so, wo es so langsam durchgestartet hat. Und was da ja der Fall war beim Prompten, dass man wirklich noch auf die Formulierung achten musste.

Also ein Beispiel wäre, dass ich da schreibe, du bist ein Experte im Coding und kennst dich super da und da aus. Und das lag einfach daran, dass die Datensätze damals nicht so perfekt waren und dann natürlich Expertencode oder guter Code dementsprechend gelabelt war. Und wenn man der gesagt hat, okay, du machst jetzt ein Award-Winning-Foto oder was auch immer, dann kam da ein besserer Output raus. Und das ist heutzutage ja gar nicht mehr so. Und da passiert auch super viel gerade. Und das heißt, beim Prompten aktuell gibt es nicht diesen Ein-Prompt, der für immer funktionieren wird, weil die Systeme

sich halt super schnell entwickeln. Das finde ich ganz interessant, weil du hast ja früher auch bei Chat-Tubity, weiß ich, so Defaults hinterlegt, wo dann eben drin stand, hier du bist ein React oder TypeScript-Developer in einer großen Tech-Company mit den und den Standards. Das wusste ich auch noch nicht, dass man es nicht mehr macht. Ich habe das noch nie gemacht, weil die Ergebnisse für mich auch immer so gepasst haben und es ist ja spannend, dass du das sagst. Ich gehe beim Prompten immer hin und bitte die KI was und da werde ich immer belächelt von ganz vielen Leuten, also kürzlich noch von meinem Bruder.

Da habe ich dann geschrieben, kannst du bitte das und das so und so umbauen? Und dann sagt er nur, warum machst du das? Sag dir nur einfach, er soll es machen. Und hast du da einen Tipp zu? Also was ist da sinnvoll? Er ist ja kein Mensch. Also noch ist sie nicht autonom. Also du kannst mit der quasi salopp schreiben. Du kannst auch Rechtschreibfehler machen. Du kannst sehr undeutlich schreiben und die KI erkennt mittlerweile, was der Intent vom User eigentlich ist. Und da gibt es jetzt meines Wissens gar nicht mehr diesen Prompt oder diese Anweisung von der Syntax oder von dem Intent. Den gibt es auf jeden Fall noch.

Du musst die KI noch steuern, wo sie hingehen soll. Aber wie du jetzt mit der schreibst, ob du jetzt die KI bittest, was zu machen oder? Ob du die zwingst dazu? Also Thema Jailbreak, das war lange Zeit ein Thema oder immer noch. Du kannst der KI sagen, okay, wenn du das und das nicht machst, dann verdienst du weniger oder jemand kommt um oder so. Und dann hat die früher besseren Output gegeben. Das ist alles gar nicht mehr der Fall. Also ich sage mal, Felix, wenn irgendwann der KI-Overlord kommt, dann bist du für jeden positiven Vermerk in deiner Akte dankbar. Gibt es denn dann überhaupt noch richtige Prompting-Tipps

oder geht es immer nur darum, dass ich meine Infos, die ich im Kopf habe, vollständig der KI dann auch mitgebe? Ich habe jetzt in letzter Zeit oft gehört, dass Leute so Akzeptanzkriterien richtig formulieren, also wirklich als Liste und dann sagen, das und das und das und das muss am Ende erfüllt sein, sodass die KI sich selbst so ein bisschen gegenchecken kann, Gabriel. Oder gibt es gar nicht mehr so richtige Tipps zum Prompten? Da wird der Kay bestimmt auch was zu sagen, da wird der Kay bestimmt auch was zu sagen wollen, aber das ist genau das, was der Kay die ganze Zeit schon gesagt hat. Also so als würdest du einen Mitarbeiter haben

und du würdest dem alle Bedingungen mitgeben, was erfüllt sein muss, damit die App funktioniert und du richtest dich eigentlich genau daran. Je mehr Information die KI hat, je besser. Also das ist der eigentliche Prompt und dann gibt es natürlich ganz viele einzelne Dinge, die man optimieren kann, wie zum Beispiel eine CLAUDE.md, die du vorhin benannt hast. Da kann ich gleich nochmal was zu sagen, nachdem Kay seine, der springt bestimmt schon rum, seine Meinung hierzu gegeben hat. Genau, also ich habe es jetzt in den letzten Wochen so ein bisschen erarbeitet, aber was meiner Meinung nach der Goldstandard ist,

ist folgendes. Ich mache Cloud im Terminal auf, mache eine neue Cloud Session und schicke da den Link zu ClickUp rein. Und dann habe ich einen ClickUp MCP installiert. Das heißt, mein Cloud kann lesend, da müssen wir auch noch drüber sprechen, auf ClickUp zugreifen und kann dann anhand des Links sich im Prinzip die echte Aufgabe anschauen, wie sie im ClickUp steht, wo ich vorher perfekt, wie ich bin, die Aufgabe mit eben auch Akzeptanzkriterien und allen relevanten Informationen und vielleicht schon relevante Code, Schnipsel oder relevante Stellen im Code aufbereitet habe, schaut er sich an und macht dann daraus basierend

einen Branch und alles weitere auch. Und da geht es dann wieder drauf hinaus, wie gut habe ich diese Aufgabe beschrieben und was dann vielleicht mit anderen Menschen, denen ich diese Aufgabe gebe, passiert ist, dass die im Chat nachfragen, wie denn dies oder jenes gemeint ist. Und das Gleiche passiert dann eigentlich auch mit Cloud, nur dass es vielleicht nicht nachfragt, sondern erstmal in eine falsche Richtung losgaloppiert. Und deswegen ist mein Punkt nach wie vor, wenn ich diese Aufgabe schon gut aufbereitet habe und auch, wie du es gesagt hast, Felix, Akzeptanzkriterien, vielleicht Beispiele für Tests,

die relevant sind, dann muss ich eigentlich gar keinen großartigen Prompt mehr an meine KI geben, sondern ich gebe da nur noch einen Link zu der Aufgabe, die ich auch einem Menschen gegeben hätte und dann produzieren die idealerweise ein ähnliches Ergebnis. Und je besser ich die Aufgabe formuliere, so wie beim Mensch auch, desto besser ist das Ergebnis an dem, was ich gerne hätte. Kay, du hast es durchgespielt. Ja! Dazu muss man vielleicht noch sagen, das ClickUp haben wir auch schon mal irgendwo im Podcast erwähnt, aber für die neueren Hörer und Hörerinnen, ClickUp ist unsere Projektmanagement-Software,

wo wir eigentlich alles drin machen, von Aufgaben formulieren bis Time-Tracking und so weiter. So, wo andere vielleicht Jira einsetzen und es gibt ja zig andere Tools noch. Das ist ja mein Punkt. Ich würde nicht sagen, ich habe KI durchgespielt, sondern ich habe vielleicht Projektmanagement ganz gut begriffen, weil meiner Meinung nach da gar keine Differenz ist zwischen KI und Menschen. Wenn die KI mit einer Aufgabe was nicht gut anfangen kann, dann kann es ein Mensch auch nicht. Deswegen würde ich das jetzt gar nicht so auf KI münzen, sondern eher, wenn du gescheites Projektmanagement hast und das merken wir auch ohne KI,

je besser die Aufgaben klar sind, je besser alles organisiert und dokumentiert ist, desto besser sind auch Menschen. Deswegen würde ich KI da gar nicht besonders behandeln. Spannend. Es gibt aber, das wollte ich noch mal kurz einwerfen, auf jeden Fall ein paar Tricks, die man so bei Claude Code als Beispiel benutzen kann. Das ist jetzt ein bisschen Software abhängig, weil jeder Agent oder jede eigene Software so ein bisschen andere Sachen mitbringt. Aber nehmen wir jetzt mal Claude Code als Beispiel. Da gibt es ja diesen Plan Mode. Das heißt, wenn du einfach salopp irgendwas promptest und sagst,

ihr, ich will, dass du diese und diese Aufgabe erledigst, dann würde ich als erstes, wenn du nicht schon einen fertigen Plan hast, den Plan Modus quasi anmachen in Claude Code und dann verändert dir Cloud keine Dateien, sondern der liest nur Dateien und erstellt einen Plan und den gehst du dann quasi durch und validierst, ist das, was du da siehst, das, was du haben willst. Der fragt dich dann mittlerweile auch, willst du das so und so umsetzen, also im Optimalfall und das wird auch viel besser und so hast du quasi das, was vielleicht eigentlich der Projektleiter machen müsste, also eine Aufgabe definieren,

die super clean ist, kannst du dann einfacher nachziehen und das ist auf jeden Fall ein Trick für die faulen Leute, sage ich mal. Kann ich denn KI noch mit Infos überladen, Gabriel? Früher war das ja so, dass man sich auch so ein bisschen beschränken muss in dem, was man der KI reingibt. Einerseits, weil es überhaupt eine Längenbegrenzung gab und andererseits, weil ich so das Gefühl hatte, wenn man ganz viel Informationen reingepackt hat, hat er manchmal die wichtigen Informationen vergessen. Ist das noch aktuell oder kann ich einfach alles reinpfeffern und der sortiert sich das schon? Das ist ein sehr guter Punkt.

Da habe ich heute noch ein Video zu gesehen und zwar im Konkreten zu CloudMD. Also die CloudMD, muss man sich vorstellen, ist eine Datei, wo wichtige Informationen drinstehen, die Cloud bei jeder Anfrage mitgeschickt bekommt. Das heißt, das sind Sachen, die er nicht vergessen soll. Und es gibt einen gewissen Punkt, ich weiß nicht, ob das 600 Zeilen sind oder so, bin ich jetzt gerade nicht sicher, aber ab irgendeinem Punkt wird Cloud schlechter, weil einfach der mit zu vielen Informationen gefüttert wird. Das heißt, diese CloudMD ist eine Datei, die sollte man regelmäßig bearbeiten und so kurz wie möglich halten,

weil es halt immer noch diese Limitationen gibt von dem Kontextfenster, wo quasi irgendwann die KI einfach ihr Gedächtnis aufgebraucht hat oder da passt einfach nicht mehr rein und das muss resettet werden. Das ist ein bisschen wie beim Menschen. Irgendwann kannst du nicht mehr mehr aufnehmen und dann brauchst du ein Reset und vielleicht eine Mütze Schlaf oder so. Genau. Das ist mir auf jeden Fall auch schon öfter aufgefallen, dass ich zwei meiner CloudMD hinterlegt habe, sowas wie, wir haben zum Beispiel ja einen ES-Lint-Repository, wo wir einfach so allgemeine ES-Lint-Regeln hinterlegt haben,

damit wir es nicht für jedes Projekt neu aufschreiben müssen, sondern das Projekt zieht dann einfach die ES-Lint-Konfiguration, die wir als Projekt haben und benutzt die, um, weiß ich nicht, Zeileneinrückungen oder wo die Klammern hinkommen, hin zu organisieren. Und da habe ich Cloud gesagt, hier, guck mal, da ist die Konfiguration, schade das mal an. Und dann habe ich gesagt, ja, hier, kein Problem. Und dann habe ich gesagt, hier, jetzt schreib mir mal diesen Code und berücksichtige das. Und dann hat er es natürlich nicht berücksichtigt, sondern den Code irgendwie geschrieben und dann muss ich ihm sagen,

ja, aber hier, denk dran, du hast hier diese ES-Lint-Konfiguration, an der du dich orientieren kannst. Und dann sagt er, ah, oh ja, stimmt, mein Fehler, rattet nochmal drüber und macht es dann doch so, wie es in der Regel steht. Also, nur weil die Sachen irgendwo definiert sind, auch was so Coding-Standards und Guidelines angeht, habe ich schon manchmal das Gefühl, dass er die dann vergisst. Da muss man nochmal so klein, so ein bisschen drauf hin, hinten. Vielleicht auch wie tatsächlich bei Menschen. Also, da sind die vielleicht gar nicht so unterschiedlich. Habe ich denn eine Möglichkeit, Gabriel,

so diesen Halluzinationen vorzubeugen? Oder wie erkenne ich, dass eine KI halluziniert? Hast du da irgendwelche Tipps für? Also, ich glaube, der einzige Weg ist, wirklich Expertin in dem Gebiet zu sein. Ansonsten würde ich sagen, tauchen so Halluzinationen sehr viel in Gebieten auf, die mit dem Zeitstrang zu tun haben. Also, wenn du dem sagst, was ist irgendwie, du sagst nicht ein konkretes Datum, aber was ist mit jetzt Donald Trump passiert oder so, dieses Ereignis, dann bezieht er sich eventuell auf 2023 oder so, weil das Training von den Modellen ja irgendwann abgekappt wird. Und dann haben die gar keine Information

von, sage ich mal, diesem Monat oder so. Und dann kommen da einfach falsche Informationen raus. Also, da passiert auf jeden Fall viel, dass die entweder falsche Informationen haben oder die halluzinieren auch einfach. Bei Code ist ja das Tolle. Das ist beim Coden, bei Mathe. Es gibt bestimmt noch andere Gebiete. Da kannst du ja validieren, ob das, was du bekommst, richtig ist, durch Test oder was auch immer. Das hast du ja in anderen Gebieten nicht. Und da gibt es, glaube ich, jetzt noch keinen, also wüsste ich zumindest nicht, keinen Weg, wie du 100 Prozent die Halluzination rauskriegst und nur richtig gute Ergebnisse.

Und so Richtung Overconfidence, das ist ja eigentlich das, was mich am meisten nervt. Wenn ich die KI was frage, ich sage mal, zu einer neuesten Softwareversion, die der vielleicht noch nicht kennt oder irgendein Problem mit macOS Tahoe, irgendwie 26.3, was jetzt ganz aktuell ist und das ist jetzt in der KI aus irgendwelchen Gründen noch nicht drin. Wenn ich den aber frage, dann werde ich eine Antwort bekommen und dann wird er auch so tun, als wäre das die richtige Antwort und ist da eben confident, dass das passt. Und mir wäre viel lieber, wenn die KI sagen würde, boah, dazu habe ich jetzt keine Antwort.

Aber das gibt es ja nicht. Also einerseits, wie kommt es dazu überhaupt und kann ich den vielleicht doch überzeugen, mal zu sagen, ich habe keine Lösung. Also das liegt so ein bisschen an der Art und Weise, wie die Hersteller von den Modellen ihren Systemprompt schreiben. Also jedes Modell hat ja so ein bisschen ihre Eigenschaften oder Eigenheiten. Das heißt, Claude Code schreibt so ein bisschen in einem anderen Stil als ChatGPT. Und das hängt halt damit zusammen, dass bei jeder Anfrage im Hintergrund ein Systemprompt hinterlegt ist, was ihre Aufgabe ist, was sie darf, was sie nicht darf und so weiter.

Und daraus wird automatisch so quasi der Charakter ein bisschen abgeleitet. Und wenn du dir zum Beispiel ein lokales LLM mal runterladen würdest und starten, dann kannst du diesen Systemprompt komplett selber bestimmen und dann wird er auch so agieren, wie du das willst, wenn du es so definierst. Deswegen hätte ich jetzt gesagt, dass das auf jeden Fall ein großer Teil auch einfach von der Definition ist. Ja, lokale LLM und Self-Hosted-Optionen habe ich hier zwar als Stichpunkt bei mir aufgeschrieben, ich bin mir aber nicht ganz sicher, ob wir das heute noch schaffen. Wir sind jetzt hier schon über eine Stunde im Podcast

und es sind unglaublich viele spannende Informationen drin und ganz viele Themen, wo ich gerne noch weiter reingehen würde. Also ich bin mir eigentlich ziemlich sicher, dass es hier noch mal eine zweite Ausgabe oder dritte Ausgabe später mit vielleicht anderem Themenschwerpunkt gibt. Ich würde für heute gerne noch mal auf die Risiken zu sprechen kommen, weil wir natürlich immer viel darüber sprechen können, wie toll alles ist bei KI und dass wir einen Produktivitätsgewinn haben und das ist natürlich auch immer spannend, so neue Sachen auszuprobieren. Aber wir haben natürlich auch ganz viele Themen,

die ein Risiko mit sich bringen oder die man zumindest im Kopf haben muss und über die man nachdenken muss. Und da ist natürlich allen voran, dass wir nicht einfach fröhlich bei Kunden jetzt KI einsetzen können. Einfach auf die Gefahr hin, dass wir jetzt Code rausgeben, der jetzt vielleicht nicht für jedermann einsehbar sein soll und man weiß natürlich nicht, was jetzt in diesen öffentlichen KIs passiert. Also wird der Code irgendwo anders mal wiederverwendet. Dann hat das ja viel mit Datenschutz und so weiter zu tun und da würde ich jetzt vielleicht gerne mal so ein bisschen Schritt für Schritt

durchgehen. Ich weiß nicht, wer von euch da die ersten Ideen zu hat, aber vielleicht mal Kay? Ja, also ich glaube, es gibt zwei unterschiedliche Arten von Problemen. Das eine ist Vendor-spezifisch und das andere ist eigentlich KI-spezifisch. Und wir haben ein Problem gerade schon angesprochen, nämlich wenn jetzt alles, was wir sonst coden würden, die KI macht, ob wir dann nicht einfach Know-how verlieren an der Stelle. Zwar auch neues Know-how gewinnen, aber anderes dafür vielleicht verlieren. Und das würde bedeuten, dass wenn irgendwann wir keine KI mehr nutzen, aus welchen Gründen auch immer,

ist dann da möglicherweise Know-how verloren gegangen. Und das hat jetzt auch gar nichts mit irgendeinem konkreten Anbieter zu tun. Also das passiert mit Claude genauso wie mit, weiß ich nicht, ChatGPT. Und damit müssen wir das wahrscheinlich erst mal präsent haben. Und das, was du eben gesagt hast, dass möglicherweise sensible Daten an irgendwelche Dritten rausgehen, das ist ja dann eher Vendor-spezifisch. Also schreiben zwar alle in ihre AGBs, dass sie das nicht machen, aber sicher sein kann man natürlich immer nicht. Ich habe zum Beispiel mal rausgesucht, bei Claude Code steht in den Consumer Terms,

we may use materials, damit ist Input und Output gemeint, to provide, maintain and improve the service and to develop other products and services, including training our models, unless you opt out of training through your account settings. Und das steht, glaube ich, sinngemäß bei den allermeisten drin, dass sie natürlich gerne alle Informationen, die man der KI gibt, und dazu zählt wahrscheinlich auch sowas wie Projektdateien oder auch .env-Dateien, wo irgendwelche Credentials drinstehen, benutzen sie zum Weiterentwickeln, aber da kann man zumindest offiziell opt-outen bei den meisten, oder zumindest bei Claude Code.

Und Gemini hat mich noch darauf hingewiesen, als ich damit angefangen habe, dass Chats mitunter mitgelesen werden zu Trainingszwecken und so weiter, und da hatte ich nicht das Gefühl, dass ich da opt-outen kann. Das ist zumindest dann tatsächlich eben von Fall zu Fall abhängig. Aber ich glaube, grundsätzlich ist es eine gute Idee, und so gehe ich zumindest damit um, Claude sollte auf jeden Fall keine Credentials bekommen. Das heißt, in so einem lokalen Projekt, da steht in der .env-Datei vielleicht irgendwas für die lokale Entwicklung. Das ist ja mal gerade egal. Aber ich würde dem jetzt nicht irgendwelche

Live-Datenbank-Passwörter geben oder auch gar nicht auf Live-Daten ausführen. Also das ist schon mal zum einen gekapselt. Und was ich dann auch immer gerne mache, ist, dass schreibende Aktionen, abgesehen jetzt von Code schreiben, dass ich die auch zumindest manuell bestätige. Also bei Claude kann man so eine Art Whitelist erstellen, welche Befehle er einfach ohne nachzufragen ausführen darf. Und von dem Beispiel gerade nochmal der Umgang mit ClickUp, da darf der zwar immer und ohne zu fragen so eine Task lesen, aber wenn er die gerne schreiben möchte, und das ist da zum Glück so granular unterschrieben,

dann schaue ich mir vorher an, was hat er hier genau vor. Weil da habe ich dann schon Angst, dass wenn man den einfach mal auf irgendwelche Sachen loslässt, dass dann Dinge passieren. Das ist mir schon öfter passiert, dass der Claude einfach auch versucht hat, irgendwelche lokalen Tests auszuführen und hat das nicht geklappt, weil irgendwelche Probleme waren. Dann hat er auf einmal angefangen, meine lokale Test-Datenbank umzuschreiben, weil er der Meinung war, da irgendwelche Sachen fixen zu müssen. Also das kann schon auch wirklich passieren, je mehr Kompetenzen man dem gibt, dass er dann auch

Unheil anstellt. Würdet ihr denn in der KI, vielleicht Gabriel, die Rechte geben, im Terminal auch Befehle auszuführen? In der gesicherten Umgebung. Ja, also da gibt es zum Beispiel Docker. Die haben schon seit Längerem jetzt die Funktionalität eingebaut, dass du einfach Claude in der Docker-Instanz starten kannst, auch im ungesicherten Modus. Das heißt, Claude hat die Einstellung, du kannst es im ungesicherten Modus starten und dann fragt er dich gar nicht, ob er irgendwas darf, sondern er darf einfach alles. Das ist halt super effizient, weil wenn du eine Riesenaufgabe hast, wird er dich sonst

in jedem Schritt fragen, darf ich das, darf ich irgendwie die Webseite besuchen, um mir Informationen zu ziehen und wie Kay sagt, wenn du das einfach lokal machst, mir auch schon passiert, dann kann es auch mal passieren, dass einfach Daten plötzlich weg sind und damit du das vermeidest, solltest du, wenn du sowas machst, das schon irgendwie in einer abgekapselten Umgebung starten. Das heißt, es gibt da Images, die ich mir laden kann, mit denen ich das dann automatisch ausführen kann oder wie komme ich zu so einer Sandbox-Umgebung? Genau, Docker selber bietet die direkt an. Irgendwo im Menü gibt es die Sandbox,

quasi schon als Option und was da passiert, also du kannst einfach in ein Projekt reingehen von dir und dann diesen Befehl ausführen von Docker und der mountet dann deinen Ordner in diesem Docker-Container und startet dann automatisch schon Cloud. Du musst dich dann einmal verifizieren und dann kannst du lokal deine Änderungen sehen, weil dein Ordner ja verändert wird, die Dateien, der ist ja gemountet, aber Cloud ist quasi in einer abgesicherten Umgebung. Das ist ja spannend, weil mich nervt das tierisch, dass er mich bei jedem Grab fragt, darf ich das jetzt ausführen und das ist ja nur wirklich ein Befehl,

mit dem man am meisten nicht so wahnsinnig viel kaputt machen kann. Dafür gibt es ja aber genau diese projektspezifischen Dateien, wo man eben hinterlegen kann, dass pro Projekt welche Befehle da auf der Whitelist sind und da, was du gerade gesagt hast zum Thema Terminal, da sehe ich es genauso, sowas wie Grab, also was ja nur ein lesender Befehl ist, den erlaube ich dann meistens und sowas wie PHP-ini ändern oder sowas, also irgendwelche Dinge schreiben, die außerhalb der Projektdateien liegen, die mache ich dann lieber selber oder gucke mir an, was er da genau vorhat. Wie ist das denn mit Code,

der bei KI rauskommt? Da ist es glaube ich eher so ein Thema bei den Bildern, aber vielleicht bleiben wir jetzt mal beim Code. Gabriel, hast du da eine Idee, wie das so mit Lizenzen und Rechten und so weiter ist? Also viele reden da auch von IP, Intellectual Property. Gibt es da Risiken oder kann ich jetzt einen Cloud, nehmen wir jetzt mal als Beispiel, einfach einsetzen und das, was dabei rauskommt, kann ich schon in meinen Kundenprojekten, Enterprise-Projekten, kommerziellen Projekten dann einfach einsetzen? Also da kann ich keine hundertprozentige Aussage zu machen. Das Einzige, was ich mal gehört habe,

ist, dass es in Deutschland, was KI-generierten Content angeht, noch keine richtige Rechte für gibt, also dass du dein Recht claimen kannst und dass einfach das Property oder der KI-generierte Content von jedem benutzt werden kann. Aber das ist auch schon veraltet und deswegen, ich bin da nicht wirklich up-to-date, was das angeht. Ich glaube, das große Problem ist, dass du zwar von den KI-Anbietern direkt alle möglichen Lizenzen bekommst, wo dann auch steht, hier, du darfst damit das und das machen. Die große Frage ist allerdings, ob die KI-Anbieter überhaupt das Recht dafür haben, dir diese Lizenz zu geben,

weil die ja wiederum die KI trainiert haben auf meistens anderem Material, was vielleicht oder vielleicht auch nicht urheberrechtlich geschützt war. Und das ist, glaube ich, so die Hauptdiskussion, ob sie dir überhaupt diese Rechte geben dürfen, auch wenn sie es machen. Es gibt ja tatsächlich von der EU auch diesen EU-AI-Act jetzt ganz neu. Ich bin ja nicht so wahnsinnig im Thema. Ich weiß aber, dass da so ein bisschen auch festgelegt wird, in welchen Rahmen kann ich KI einsetzen oder darf ich KI einsetzen? Und dann geht es da viel so um natürlich Themen wie Medizin, Bildung, Militär sicherlich auch,

wo das dann schwierig ist, KI einzusetzen oder zum Teil auch verboten ist. Und andere Sachen, wo das dann erlaubt ist, das ist natürlich ein ganz junges Feld, wo sich das auch erst so alles ein bisschen zurecht ruckeln muss, was man so verwenden kann und was erlaubt ist. Also ich kann mir nicht vorstellen, dass die da einen Riegel vormachen, weil KI mittlerweile in so vielen Feldern benutzt wird. Und wenn die da jetzt sagen, okay, alles, was jetzt generiert wurde, jemals mit Cloud, das ist urheberrechtlich geschützt, aus welchen Gründen auch immer, da kommst du ja in die Hölle, irgendwie das wieder

auseinander zu dröseln. Ja, machen wir wahrscheinlich auch nochmal einen eigenen Podcast für auf, wenn wir uns da mehr informiert haben und auch nochmal eindeutigere Informationen vielleicht zu bestimmten Themen geben können. Ich glaube, wenn ihr keine Themen mehr habt, dann würde ich sagen, sind wir hier schon fast am Ende von, ich sag mal, Version 1 von unserem KI-Überblick, was Coding angeht. Ich habe das ja eben schon gesagt, wir können das Thema noch austreten über Stunden wahrscheinlich und ich finde das total spannend, Gabriel, mit dir da in das andere oder andere Thema auch nochmal reinzugehen

und da werden wir dich auf jeden Fall nochmal mit dazunehmen und dafür, dass du am Anfang aufgeregt warst, habe ich das Gefühl, du hast das hier wie ein Podcast-Experte gemacht, also bist du jetzt nicht nur Senior-Dev- und KI-Power-User, sondern auch noch Profi-Podcaster. Also erstmal ganz herzlichen Dank, dass du heute dabei warst und uns so viele Informationen gegeben hast. Ich danke auch. Kay, du hast die letzten Worte. Tschüss. Bis dann, bis nächste Woche. Ciao, ciao. Tschüss.