AI-Coding funktioniert nicht? Das Problem sitzt vorm Computer. Hier sind die Patterns, die den Unterschied machen.
Ich scrolle durch LinkedIn und sehe denselben Post zum dritten Mal diese Woche: "KI-Coding funktioniert nicht." Darunter die üblichen Kommentare. "Das ist alles Müll." "Ich brauche ewig zum Fixen."
Gleichzeitig entwickle ich den Großteil meiner Consulting-Projekte mit KI-Unterstützung. Legacy-Modernisierung für industrielle Anlagen. Komplexe Business-Logic. Produktionsreife Systeme. Und es funktioniert.
Was ist der Unterschied?
Bei Dark Souls gibt's keine 10-Schritte-Anleitung für jeden Boss. Der einzige ehrliche Rat: Stirb. Lerne. Iteriere. Werd besser. Aber es gibt Meta-Prinzipien. "Roll INTO the attack, not away" ist kein Cheat – aber es fokussiert dein Trial-and-Error.
Mit AI-Coding ist es identisch. Kein Prompt funktioniert immer. Keine Methode ist universell. Aber es gibt Patterns. Leitplanken, die dein Lernen beschleunigen.
Industrielles System. Komplexe Prozesse. Nach 3 Wochen produktionsreif. Sauberer Code. Stabil in Production.
Simples Tracking. 2 Stunden Code generiert. Komplett unbrauchbar. Alles weggeworfen.
Der Unterschied? Nicht die Komplexität. Nicht die Tools. Der Prozess.
"Je weniger Zeit ich mir für Details und Prozesse nehme – desto mehr Scheiße kommt am Ende dabei raus. Und der Zusammenhang ist nicht linear, der ist exponentiell."
Ich habe 13 Meta-Prinzipien identifiziert. Keine Checkliste. Keine starre Reihenfolge. Leitplanken, die deinen Trial-and-Error fokussieren – genau wie die Weisheiten, die Dark Souls-Veteranen weitergeben.
Alle 13 Patterns. Konkrete Beispiele. Die Fehler, die ich gemacht habe – und wie du sie vermeidest.
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