KI-Entwickleragenten – florianschuttkowski.com

Agentic Coding nimmt Azubis nicht die Jobs weg – sondern vielleicht das Lernen

Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 +0000

Am Samstag habe ich beim Commander-Spielen mit ein paar Leuten über den aktuellen Arbeitsmarkt in der IT gesprochen. Irgendwann kamen wir auf Azubis, Studierende und Berufseinsteiger. Und natürlich auf KI. Wir hatten alle schon ähnliche Beobachtungen gemacht: Generative KI wird inzwischen sehr intensiv eingesetzt. Gleichzeitig scheint bei einigen Nachwuchsentwickler:innen das grundlegende Verständnis davon abzunehmen, wie Software eigentlich funktioniert.

Wir drei, die dort darüber gesprochen haben, haben jeweils ungefähr 15 bis 20 Jahre Erfahrung in der IT. Und vielleicht ist genau das das Problem. Denn für uns ist Agentic Coding etwas fundamental anderes als für jemanden, der gerade erst lernt, Software zu entwickeln.

Intelligente Modellauswahl für Hermes: Schnell & sparsam

Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 +0000

Wer einen KI-Agenten wie Hermes im Alltag nutzt, braucht nicht für jede Aufgabe automatisch das stärkste verfügbare Modell. Ein großes Modell kann bei komplexen Problemen sinnvoll sein, ist aber häufig langsamer und verbraucht mehr vom verfügbaren Nutzungskontingent.

Die bessere Strategie lautet deshalb:

Standardmäßig ein ausgewogenes Modell verwenden und nur dann wechseln, wenn die Aufgabe es wirklich erfordert.

In meinem Hermes-Setup stehen die Bezeichnungen Luna, Terra und Sol für drei Leistungsstufen. Dabei ist Terra das Standardmodell, Luna die schnelle und genügsame Variante und Sol die leistungsstärkste Option für besonders schwierige Aufgaben.

Lokale KI-gestützte Entwickleragenten: Chance, Risiko und Verantwortung

Fri, 15 May 2026 00:00:00 +0000

Die Benutzung von lokalen, KI-gestützten Entwickleragenten hat für mich einiges verändert – sowohl privat als auch professionell. Schon vor Jahren, als das Thema zum ersten Mal aufkam, hatte ich, wie wahrscheinlich viele andere auch, den Gedanken, dass Entwicklungsagenten mir irgendwann die Arbeit streitig machen könnten. Heute glaube ich ehrlich gesagt nicht, dass sie einem guten Software Engineer wirklich die Arbeit wegnehmen. Trotzdem sehe ich ein Problem darin, dass KI-Agenten inzwischen so gut in der Softwareentwicklung geworden sind, dass zumindest einfache Code-Arbeiten von ihnen übernommen werden können. An sich ist das erst einmal eine gute Sache. Code zu schreiben ist schließlich nur eine von vielen Tätigkeiten eines Software Engineers. Softwareentwicklung besteht nicht nur daraus, Zeile für Zeile Code zu produzieren, sondern auch daraus, Probleme zu verstehen, Architekturentscheidungen zu treffen, Risiken einzuschätzen, Kompromisse abzuwägen und langfristig wartbare Lösungen zu schaffen. Gleichzeitig birgt die Nutzung solcher KI-Agenten einige Gefahren und sollte nicht unbedarft geschehen.> KI-Agenten sollten nicht als Ersatz für Verständnis betrachtet werden. Sie sind Werkzeuge. Sehr mächtige Werkzeuge, aber eben Werkzeuge. Wer sie benutzt, sollte wissen, wann er ihnen vertrauen kann – und wann nicht.

Erfahrungen und Learnings im Umgang mit AI-Entwickleragenten

Wed, 13 May 2026 00:00:00 +0000

Meine Erfahrungswerte mit AI Agents sind über die letzten Monate immer positiver geworden. Es gibt aber einige Dinge, die man beachten muss, wenn man sinnvoll mit ihnen arbeiten möchte. Genau darüber möchte ich in diesem Beitrag sprechen.

Implizite Annahmen und unklare Anforderungen

AI Agents machen sehr viele implizite Annahmen. Das bedeutet: Je unkonkreter eine Anforderung formuliert ist, desto eher passieren Fehler. Ein Beispiel: Ich habe eine statische Hugo-Seite und möchte, dass ein Agent dort ein neues Feature implementiert. Wenn ich ihm einfach sage: „Integriere dieses neue Feature in meine Hugo-Seite“, nehme ich als Mensch vielleicht implizit an, dass der Agent schon wissen wird, wie die exakte Struktur des Projekts aussieht und an welche Standards er sich halten soll. Fakt ist aber: Das weiß er nicht in allen Fällen. Es ist deshalb wichtig, im Prompt zu erwähnen, dass das Feature nicht einfach nur in eine Hugo-Seite implementiert werden soll. Der Agent sollte vorher die bestehende Struktur analysieren. Er sollte prüfen, wie sich das neue Feature sinnvoll in bestehende Features integrieren lässt, ohne zum Beispiel das Layout, vorhandene Komponenten oder die Farbwahl zu beschädigen. Außerdem sollte er sich an den gängigen Standards von Hugo-Webseiten orientieren und die Implementierung möglichst anhand der Referenzen umsetzen, die Hugo selbst bereitstellt. Gibt man das nicht an, erhält man oft — nicht immer, aber oft — Implementierungen, die vom Standard abweichen. Im schlimmsten Fall entsteht sogar kompletter Murks. Ein großes Learning für mich ist deshalb: Der verwendete Software-Stack sollte mindestens im initialen Prompt klar benannt werden. Ebenso sollte der Agent direkt die Anweisung bekommen, sich innerhalb der Referenzimplementierungen und Standards dieses Stacks zu bewegen.