Haben wir nichts gelernt?

Seit nunmehr achtzehn Jahren bin ich als freiberuflicher Trainer, Coach und Berater in der Softwareentwicklung unterwegs. Meine Aufgabe ist fast immer dieselbe: In Projekten Architekturen und Entwicklungsprozesse aufsetzen und anschließend ein oder mehrere Teams dazu bringen, eine hochqualitative und flexible Anwendung zu entwickeln – eine, die auch nach Jahren und Jahrzehnten noch lesbar, analysierbar, wartbar und vor allem erweiterbar ist. 

Warum das so wichtig ist? Machen wir es nicht richtig, stehen am Ende Unternehmen da, die am Markt erfolgreich und wirtschaftlich kerngesund sind, deren Geschäftsmodell aber auf einem Softwaremonolithen ruht, der nicht mehr wartbar ist und nur noch weggeworfen oder für sehr viel Geld refaktorisiert werden kann. Genau das zu verhindern ist mir ein großes Anliegen: hier in dieser Kolumne, auf den zahlreichen Fachkonferenzen und in meinen YouTube-Videos. Das mag für Sie nach einem Werbeslogan klingen, für mich ist es eine Herzensangelegenheit – denn schon seit Langem fasziniert mich die Entwicklung im Team und die ­Frage, mit welcher Struktur sich diese Ziele langfristig erreichen lassen.

Die Entwickler sind am Ar***

Vor ein paar Wochen habe ich auf meinem YouTube-Kanal ein neues Video veröffentlicht mit dem Titel „Die Entwickler sind am Ar***!“ [David Tielke auf YouTube, Die Entwickler sind am Ar***]. Bevor Sie sich an der Wortwahl stoßen – sie stammt nicht von mir, sondern war die spontane Reaktion eines Entwicklungsleiters, dem ich mein neues KI-Experiment gezeigt hatte. 

Die Vorgeschichte: Als Berater komme ich in meinen Kundenprojekten viel zu selten zur tatsächlichen Programmierung – in einer Zeit, in der die Softwareentwicklung mit KI immer wichtiger wird, eine Lücke in meinem Skillset. Einzelne Insellösungen mit KI habe ich längst adressiert; was mich aber brennend interessierte, war, wie ein ganzheitlicher Ansatz funktioniert: Wie sieht es aus, wenn man auf der grünen Wiese mit KI ein komplettes Softwareprodukt auf Enterprise-Niveau entwickelt – großer Umfang, Enterprise-Architektur, eine komplizierte Systemarchitektur dahinter? 

Also habe ich mich Anfang des Jahres ein Stück weit zurückgezogen, meine Projekte reduziert und stattdessen mehr oder weniger wie ein richtiger Softwareentwickler eine solche große Anwendung von Anfang bis Ende entwickelt.

430 000 Zeilen – keine einzige von mir

Herausgekommen ist eine Anwendung mit rund 430 000 Zeilen Code – entwickelt genau so, wie ich sie selbst gebaut hätte: dieselbe Architektur, derselbe Anspruch, hohe Testüberdeckung, null Prozent technische Schulden. Das Besondere daran: Ich habe keine einzige Codezeile selbst geschrieben. Die Anwendung ist mein Backoffice – alles, was in meiner Selbstständigkeit an Büroarbeit anfällt: Projekte, Rechnungen, Belege, Steuern. Sie deckt nahezu einhundert Prozent der benötigten Funktionalität ab und erlaubt es über einen MCP-Server sogar, dass ein autonom agierender KI-Agent – auf lokaler Hardware, mit einem lokalen LLM, vollständig autark – einen Großteil dieser Büroarbeit von selbst erledigt. 

Das Ergebnis war überraschend und schockierend zugleich. Überraschend, weil ich mir nicht hätte vorstellen können, dass bei richtiger Parametrisierung ein solches Qualitätsniveau erreichbar ist. Schockierend war die Geschwindigkeit: Ich habe den Aufwand von mehreren unabhängigen Teams, von KI-Agenten und schließlich von mir selbst schätzen lassen: Manuell hätte ich rund neunzehn Personenjahre gebraucht – mit der KI waren es etwa fünfundvierzig Tage. Alle weiteren Insights finden Sie im Video, denn in diesem Artikel geht es mir um etwas anderes.

Faktor 93 – und warum die Zahl egal ist

Im Video habe ich die Analyse vorgestellt: Faktor 93 gegenüber der manuellen Entwicklung. Eine beeindruckende Zahl, die ich aber im selben Atemzug relativiert habe – man kann über die Art des Experiments trefflich streiten: kein Team, keine komplizierte Infrastruktur. Einigen wir uns meinetwegen auf Faktor 50 oder auch 25, am Ergebnis ändert das nichts: Der Faktor liegt deutlich über der manuellen Entwicklung. Deshalb kann ich nur jedem Entwickler und jedem ­Unternehmen ans Herz legen: Beschäftigt euch mit diesem Thema – und vor allem mit dem Weg dorthin. 

Denn der Weg zu einer Anwendung mit null Prozent technischen Schulden, hoher Testüberdeckung und vollständiger Dokumentation hat einen Namen: der Harness. Dieser noch recht neue Begriff beschreibt eine Menge von Dateien, Skripten und Tools, die es der KI ermöglichen, auf dem gewünschten Qualitäts- und Architekturniveau zu entwickeln. Der Harness ist ohne Frage das zentrale Element meines Experiments – er ist dafür verantwortlich, dass am Ende genau diese Qualität herausgekommen ist.

„Zeig mir deinen Harness!“

Dass das Video Anklang finden würde, hatte ich geahnt. Aber das Resultat übertraf alle Erwartungen: Ein durchschnittliches Video auf meinem Kanal liegt nach einer Woche bei 10 000 bis 23 000 Aufrufen – dieses stand bei rund 130 000. ­Allein auf der Developer Week wurde ich von sicher über hundert Menschen darauf angesprochen. Das hat mich auf der einen Seite riesig gefreut – und auf der anderen Seite besonders geärgert. 

Denn statt den Weg zu feiern, sich ermutigt zu fühlen, selbst zu experimentieren und die KI als das zu begreifen, was sie ist – ein großartiges Werkzeug, mit dem wir schneller und in großartiger Qualität entwickeln, endlich technische Schulden abbauen und nie angedachte Projekte realisieren können –, stand fast nur eine Frage im Raum: „Wie zum Geier hast du diesen Harness gebaut? Zeig mir deinen Harness!“ Ob ich ihn zum Download bereitstelle. Ob ich dedizierte Videos mache, was alles darin steckt. 

In so gut wie keinem Kommentar habe ich auch nur den Hauch einer Motivation verspürt, sich dieses Wissen selbst zu erarbeiten – das bestehende, an unzähligen Stellen dokumentierte Wissen über gute Softwareentwicklung zu nutzen, um sich den eigenen Harness selbst zu bauen. 

Das Geheimnis

Dabei habe ich die relevanten Dinge im Video längst erklärt. Ich verrate Ihnen das Geheimnis: Behandeln Sie die KI wie Ihren Mitarbeiter. Betrachten Sie den KI-Agenten, wenn Sie Claude Code oder Codex starten, wie einen neuen Kollegen an seinem ersten Arbeitstag – ein Kollege, der keine Ahnung hat, wie Ihr Deployment aussieht, wie Ihre Architektur aufgebaut ist, wie Sie codieren, welche Tools Sie einsetzen. 

Und dann stellen Sie sich einfach vor, wie Sie diesem Kollegen die Anwendung erklären würden: Welche Architektur verwenden wir – und wie prüfen wir, ob sie eingehalten wird? Welches Design verfolgen wir, wie soll codiert werden – und wie stellen wir das sicher? Welche UI/UX-Vorgaben gelten, welche Richtlinien für Anforderungen, welche Testrichtlinien – was soll wie getestet und wie benannt werden? Genau diese Tätigkeiten führe ich seit Jahren in meinen Kundenprojekten durch. Ich habe Hunderte von Richtlinien geschrieben und Hunderte Qualitätspipelines aufgesetzt, die nicht nur vorgeben, wie entwickelt werden soll, sondern auch nachhaltig überprüfen, ob die Teams diese Vorgaben umsetzen – dazu unzählige Konferenzvorträge, eine zweistellige Zahl von Artikeln in dieser Kolumne und zahlreiche Videos.

Nichts anderes tun Sie mit der KI: Noch bevor sie den ersten Prompt entgegennimmt, geben Sie ihr diese Informationen mit – in der sogenannten AGENTS.md. Dort sagen Sie ihr, wie Quellcode geschrieben wird, wie Design gemacht wird, welche Architektur Sie implementieren wollen, wie Tests entstehen. Und im Nachgang prüfen Sie mit den entsprechenden Tools, ob die KI genau diese Arbeit getan hat. Mehr ist es nicht.

Ich kann nicht übers Wasser gehen

Einer der Kommentare zu meinem Video brachte es so auf den Punkt: „David kann jetzt übers Wasser gehen.“ Liebe Leserinnen und Leser: Ich kann nicht übers Wasser gehen. Ich habe einfach nur das Wissen aus achtzehn Jahren Softwareentwicklung – wie wir nachhaltig gute Anwendungen bauen – auf das KI-Zeitalter übertragen. 

Geärgert hat mich nicht das Lob, sondern die Reaktion all jener, die gar nicht erst versucht haben, sich eine eigene Lösung zu erarbeiten. Sie wollten, wie wir es in der Softwareentwicklung schon immer falsch gemacht haben, die Abkürzung: das fertige Ergebnis zum Herunterladen, das man in die eigene Anwendung einbaut, um auf Knopfdruck dasselbe Resultat zu erzeugen. Deshalb kann ich es hier verraten: Genau dieses Video werde ich nicht machen. 

Ich werde Tipps geben, was einen guten Harness ausmacht und wie Sie ihn entwickeln – aber ich werde niemandem meinen fertigen Harness geben. Denn irgendwann habe ich gemerkt: Ein Download würde niemandem wirklich helfen. Die wahre Hilfe ist dieselbe wie immer in der Softwareentwicklung – keine fertigen Lösungen von der Stange, sondern die Motivation, das Wissen und der Ehrgeiz, sich dieses Schlüsselwissen selbst zu erarbeiten und vollständig zu verstehen.

Fazit

Seit der Veröffentlichung stelle ich mir immer wieder dieselbe Frage: Haben wir in der Softwareentwicklung denn gar nichts gelernt? Der Reflex, nach der fertigen Lösung zu greifen, statt das Verständnis dahinter aufzubauen, ist der alte Fehler unserer Branche – und im Zeitalter der KI drohen wir ihn erneut zu machen, nur schneller. Dabei wird genau dieses Wissen – der Umgang mit KI, das Bauen eines Harness – einer der Dreh- und Angelpunkte des Softwareentwicklers in den nächsten zehn Jahren sein. 

Machen Sie also nicht den Fehler und suchen Sie die Abkürzung. Schauen Sie sich die Grundlagen an, beschäftigen Sie sich mit der Funktionsweise von KI und kombinieren Sie sie mit dem Wissen, das Sie über die letzten Jahre und Jahrzehnte gesammelt haben. 

Wenn Sie diese Motivation aufbringen, werden Sie nicht nur ein tiefes KI-Verständnis entwickeln und großartige Projekte realisieren, sondern auch in einer Ära voller Fragezeichen einen sicheren Job und einen gewichtigen Platz in der Softwareentwicklung der Zukunft haben – viel Erfolg dabei!