Bei Kiwop haben wir seit Monaten keine einzige Zeile Code mehr von Hand geschrieben. Keine einzige. Jede Funktion, jede Komponente, jede Datenbank-Migration, jedes Deploy-Skript — alles wird durch künstliche Intelligenz generiert. Und wir sprechen nicht von Autovervollständigung oder Vorschlägen in der IDE: Wir sprechen von einem autonomen Agenten, der Code schreibt, ausführt, debuggt und in der echten Produktion deployt.
Das Werkzeug, das wir derzeit nutzen, ist Claude Code, das CLI von Anthropic. Aber dieser Artikel handelt nicht vom Werkzeug selbst — er handelt davon, was sich in einer Agentur für Softwareentwicklung ändert, wenn die Kosten der Codegenerierung gegen null tendieren. Denn was sich ändert, ist nicht nur die Geschwindigkeit: Die Rolle des Programmierers ändert sich, die Qualität des Endprodukts ändert sich, und was es bedeutet, Software im Jahr 2026 zu entwickeln, ändert sich grundlegend.
Warum bei Kiwop niemand mehr Code von Hand schreibt
Das ist weder eine Übertreibung noch ein Marketing-Slogan. Bei Kiwop tippt seit Monaten kein Entwickler mehr direkt Code ein. Weder Frontend noch Backend, weder Automatisierungsskripte noch Datenbankabfragen. Alles läuft über Claude Code.
Der Grund ist keine technologische Laune. Es ist eine strategische Entscheidung, die auf einer einfachen Beobachtung basiert: Wenn KI funktionalen Code in Sekunden generieren kann, liegt der Wert eines Entwicklers nicht mehr im Tippen. Er liegt im Denken. Im Entwerfen der Architektur, im Definieren der Abläufe, im Antizipieren von Grenzfällen, im Erkennen von Sicherheitslücken und im Sicherstellen, dass die Anwendung in allen möglichen Szenarien korrekt funktioniert.
Früher verbrachte ein Entwickler 70–80 % seiner Zeit mit dem Schreiben von Code und 20–30 % damit, darüber nachzudenken, wie er funktionieren sollte. Jetzt hat sich dieses Verhältnis vollständig umgekehrt. Wir verbringen den Großteil unserer Zeit mit Entwerfen, Validieren und Überprüfen — und die Codegenerierung geschieht nahezu augenblicklich.
Das Ergebnis ist nicht unbedingt ein günstigeres Produkt. Es ist ein deutlich besseres Produkt. Robuster, mit mehr abgedeckten Szenarien, weniger Schwachstellen und schneller geliefert.
Architekten und Maurer: Die neue Terminologie der Entwicklung
Bei Kiwop verwenden wir gerne eine Metapher, die perfekt erklärt, was sich verändert hat: Unsere Entwickler haben aufgehört, Maurer zu sein, und sind zu Architekten geworden.
Ein Maurer führt aus. Er setzt Steine, folgt Bauplänen und arbeitet mit seinen Händen. Es ist wertvolle, unverzichtbare Arbeit, aber sie ist durch mechanische Ausführung definiert. Ein Architekt hingegen entwirft. Er definiert die Struktur, wählt die Materialien, antizipiert strukturelle Probleme und trifft Entscheidungen, die die Integrität des gesamten Bauwerks betreffen.
In der Softwareentwicklung ist Claude Code der Maurer. Er schreibt den Code, implementiert die Funktionen, führt die Befehle aus und deployt die Änderungen. Er ist schnell, unermüdlich und macht keine Syntaxfehler. Aber er weiß nicht, was er bauen soll oder warum. Er versteht den geschäftlichen Kontext nicht, kann nicht mit einem Kunden verhandeln und erkennt nicht, dass eine heutige Architekturentscheidung in sechs Monaten ein Wartungsproblem verursachen wird.
Das ist die Aufgabe des Architekten. Des Senior-Entwicklers, der die KI mit präzisen Prompts anleitet, der weiß, was er fragen muss, der erkennt, wann der generierte Code syntaktisch korrekt, aber konzeptionell falsch ist. Die KI ist nur so gut wie die Person, die sie anleitet. Das haben wir immer und immer wieder bestätigt.
Wie unser Arbeitsablauf mit Claude Code funktioniert
Wir nutzen Claude Code nicht als Chatbot, dem man allgemeine Dinge fragt. Wir haben es als zentrales Element unseres Entwicklungs-Stacks integriert, über MCP Servers mit echten Werkzeugen verbunden und mit einer CLAUDE.md-Datei konfiguriert, die als Gedächtnis und Regelwerk des Projekts fungiert.
CLAUDE.md: Das gemeinsame Gehirn des Teams
Jedes Projekt bei Kiwop hat eine CLAUDE.md-Datei im Stammverzeichnis des Repositories. Diese Datei enthält alle Informationen, die jeder Entwickler (menschlich oder künstlich) braucht, um am Projekt zu arbeiten: die Systemarchitektur, die Code-Konventionen, die Produktions-URLs, die Datenbankzugangsdaten, die Deploy-Befehle, die SEO-Regeln und die Sicherheitsbeschränkungen.
Wenn Claude Code ein Projekt öffnet, liest es als Erstes diese Datei. So versteht es den kompletten Kontext, ohne dass wir ihn in jeder Sitzung wiederholen müssen. Es ist wie ein automatisches Onboarding, das Konsistenz garantiert, unabhängig davon, wer die Arbeitssitzung startet.
MCP Servers: Verbindung zu echten Werkzeugen
Claude Code arbeitet nicht isoliert. Über MCP (Model Context Protocol) Servers verbinden wir es direkt mit den Werkzeugen, die wir in der Produktion nutzen: Google Search Console für SEO-Daten, die PostgreSQL-Datenbank unseres CMS, die Google Ads API und mehr.
Das ermöglicht Claude Code, nicht nur Code zu generieren, sondern mit echten Systemen zu interagieren. Es kann Indexierungsmetriken in Search Console abfragen, Artikel direkt in die Blog-Datenbank einfügen oder die Leistung von Werbekampagnen analysieren — alles vom Terminal aus, ohne den Arbeitsablauf zu verlassen.
Multi-Agenten-Workflows für komplexe Aufgaben
Eine der leistungsstärksten Fähigkeiten ist das parallele Starten mehrerer Agenten. Ein reales Beispiel: Wenn wir einen Blogartikel in den 7 Sprachen unserer Website erstellen müssen (Spanisch, Englisch, Katalanisch, Deutsch, Französisch, Niederländisch und Portugiesisch), starten wir simultane Übersetzungsagenten. Jeder arbeitet unabhängig und passt den Inhalt an die Zielsprache mit eigenen Großschreibungsregeln, idiomatischen Ausdrücken und natürlicher Struktur an.
Was früher Tage manueller Arbeit erforderte — oder eine erhebliche Investition in Übersetzungsdienste — ist jetzt in Minuten erledigt. Und das Ergebnis, von einem Menschen überprüft, hält die Qualität aufrecht, die wir verlangen.
Sicherheit und kontrolliertes Deployment
Ein kritischer Punkt: Claude Code hat niemals direkten Zugang zum Produktions-Deployment. In unserer CLAUDE.md ist es ausdrücklich verboten, npm run build direkt auszuführen, weil wir uns auf einem Produktionsserver befinden, wo ein fehlgeschlagener Build die Live-Seite zum Absturz bringen könnte.
Stattdessen läuft alles über ein Deploy-Skript mit automatischem Rollback, das einen atomaren Build, einen Verzeichnis-Swap, ein Reload ohne Downtime und eine kaskadierende Cache-Löschung durchführt. Die KI kann Änderungen vorschlagen und Code ausführen, aber das Deployment ist ein kontrollierter Prozess mit mehreren Sicherheitsebenen.
Warum ein Senior-Entwickler unentbehrlich ist, um die KI anzuleiten
Dies ist wahrscheinlich die wichtigste Erkenntnis, die wir nach Monaten der Arbeit mit Claude Code gewonnen haben: Die Qualität des Ergebnisses hängt direkt von der Erfahrung der Person ab, die die KI anleitet.
Man muss nicht unbedingt Programmierer sein, um Claude Code zu nutzen. Jeder kann einen Prompt schreiben und funktionalen Code erhalten. Aber der Unterschied zwischen funktionalem Code und gut entworfenem Code ist enorm. Ein Senior-Entwickler weiß:
- Was er fragen muss. Er beschränkt sich nicht auf "Erstell mir ein Kontaktformular". Er spezifiziert die Validierung, die Eingabebereinigung, die Fehlerbehandlung, das Rate Limiting, den CSRF-Schutz, die Benutzererfahrung bei einem Fehler und die Architektur der API, die die Daten empfängt.
- Wann der generierte Code schlecht ist. KI kann Code produzieren, der funktioniert, aber ein strukturelles Desaster ist. Ein Senior erkennt sofort, wenn Spaghetti-Code generiert wird, wenn es übermäßige Kopplung gibt, wenn Verantwortlichkeiten dupliziert werden oder wenn eine verfrühte Abstraktion Wartungsprobleme verursachen wird.
- Was er nicht anfordern sollte. Manchmal ist die beste Entscheidung, keinen neuen Code zu generieren. Ein Senior weiß, wann die richtige Lösung darin besteht, ein vorhandenes Modul wiederzuverwenden, einen Ablauf zu vereinfachen oder sogar unnötige Funktionalität zu entfernen. Die KI tendiert dazu, mehr Code als nötig zu generieren, wenn sie nicht mit Urteilsvermögen angeleitet wird.
Wir haben den Unterschied aus erster Hand gesehen. Dasselbe Projekt, angeleitet von einem Junior-Profil und von einem Senior, liefert radikal unterschiedliche Ergebnisse. Nicht in der Geschwindigkeit — die KI ist in beiden Fällen gleich schnell — sondern in der architektonischen Qualität, der Wartbarkeit und der Robustheit des Endergebnisses.
Was wir gelernt haben: Iterationen, Fehler und Spaghetti-Code
Nach Monaten der Nutzung von Claude Code in der echten Produktion war nicht alles einfach. Dies sind die relevantesten Erkenntnisse, die wir gesammelt haben.
Der Schlüssel liegt im Iterieren, nicht im perfekten Prompt
Einer der Mythen des AI Codings ist, dass es einen "perfekten Prompt" gibt, der beim ersten Mal genau den Code generiert, den man braucht. Das stimmt nicht. Der reale Prozess ähnelt eher einem iterativen Gespräch:
- Man beginnt mit einem gut ausgearbeiteten initialen Prompt mit ausreichend Kontext über das, was man braucht.
- Man überprüft das Ergebnis. Es ist fast nie beim ersten Mal perfekt.
- Man korrigiert, verfeinert und fordert spezifische Anpassungen an.
- Man überprüft erneut.
- Man wiederholt, bis das Ergebnis den eigenen Standards entspricht.
Iterationen sind der Schlüssel. Ein guter initialer Prompt reduziert die Anzahl der Zyklen, aber die Vorstellung, dass KI produktionsreifen Code in einem einzigen Schritt generiert, ist unserer Erfahrung nach eine Illusion. Was tatsächlich passiert, ist, dass jede Iteration Sekunden statt Minuten dauert, was den gesamten Zyklus enorm beschleunigt.
Vibe Coding erzeugt Spaghetti-Code
Der Begriff "Vibe Coding" hat sich etabliert, um einen Programmierstil zu beschreiben, bei dem man der KI einfach sagt, was man möchte, ohne viel technische Spezifikation, und sie die Architekturentscheidungen treffen lässt. Bei Kiwop haben wir es ausprobiert, und das Ergebnis ist konsistent: Es funktioniert für schnelle Prototypen, aber es produziert Code, den wir nicht in der Produktion haben wollen.
Ohne die Anleitung eines Architekten tendiert die KI dazu:
- Monolithische Funktionen mit Hunderten von Zeilen statt modularem Code zu erstellen.
- Logik zu duplizieren, statt sie korrekt zu abstrahieren.
- Unnötige Abhängigkeiten hinzuzufügen, um Probleme zu lösen, die mit nativem Code gelöst werden können.
- Grenzfälle und Fehlerbehandlung zu ignorieren, weil niemand es explizit verlangt hat.
- Verantwortlichkeiten zu vermischen: Geschäftslogik mit Präsentationslogik, Datenzugriff mit Validierung.
Deshalb bestehen wir so sehr auf der Rolle des Architekten. Vibe Coding hat seinen Platz (wir werden es in einem zukünftigen Artikel erkunden), aber für Produktionssoftware ist die fachkundige technische Aufsicht nicht optional.
Man muss lernen, Code zu lesen, nicht nur zu generieren
Ein interessanter Nebeneffekt der Arbeit mit KI: Unsere Entwickler lesen weitaus mehr Code, als sie schreiben. Das Überprüfen dessen, was Claude Code generiert, das Erkennen subtiler Probleme, das Verstehen impliziter Entscheidungen im generierten Code — diese Fähigkeiten des kritischen Lesens sind wichtiger geworden als die Fähigkeit, schnell Code zu schreiben.
Es ist ein Paradigmenwechsel. Die technische Ausbildung bleibt essenziell, aber die wertvollste Fähigkeit ist nicht mehr "sauberen Code schreiben", sondern "problematischen Code erkennen und wissen, wie man die Richtung korrigiert".
Die Kosten der Codegenerierung tendieren gegen null
Dies ist die tiefgreifendste Auswirkung von allem, was wir erleben. Wenn die Generierung von Code praktisch nichts kostet — weder Zeit noch Aufwand — verschiebt sich der Wert vollständig auf andere Aktivitäten:
Architekturentwurf. Wir können Stunden damit verbringen, darüber nachzudenken, wie eine Anwendung funktionieren soll, bevor wir eine einzige Zeile generieren. Was passiert, wenn der Benutzer X tut? Was bei 10.000 gleichzeitigen Anfragen? Was passiert, wenn die Datenbank auf Millionen von Datensätzen anwächst? Früher wurden diese Fragen "nebenbei" beantwortet, weil keine Zeit war. Jetzt beantworten wir sie, bevor wir anfangen.
Sicherheit. Wir können echte Zeit darauf verwenden, Sicherheitslücken zu überprüfen, anstatt darauf zu vertrauen, dass "wir es später überprüfen" (das "Später", das in der Praxis nie kam).
Testing und Validierung. Wir können umfassende Tests für jede Funktionalität generieren, mehr Grenzfälle abdecken und echte QA betreiben, nicht nur kosmetische QA.
Erkundung von Alternativen. Wir können die KI bitten, dieselbe Funktionalität auf drei verschiedene Arten zu implementieren, die Ergebnisse vergleichen und die beste wählen. Früher war die Implementierung einer Alternative ein Luxus, den das Budget nicht erlaubte.
Das Nettoergebnis: Wir machen keine günstigere Software. Wir machen deutlich bessere Software zum gleichen Preis. Robuster, mit mehr abgedeckten Szenarien, besser dokumentiert und schneller geliefert. Es ist eine radikale Verbesserung des Wertangebots, keine Preissenkung.
Wofür wir Claude Code bei Kiwop einsetzen
Es handelt sich nicht um ein Experiment oder eine einmalige Nutzung. Claude Code ist in alle Arbeitsbereiche der Agentur integriert.
Auf unserer eigenen Website. Die Seite, die Sie gerade lesen — gebaut mit Astro, mit mehr als 1.500 indexierten Seiten in 7 Sprachen — wird vollständig mit Claude Code verwaltet. Vom Erstellen von Blogartikeln in 7 Sprachen gleichzeitig über das Konfigurieren von nginx-Weiterleitungen bis hin zum Auditieren von technischem SEO oder dem Optimieren von Core Web Vitals. Alles läuft über die KI.
Bei Kundenprojekten. Jedes Softwareentwicklungsprojekt, das wir für Kunden durchführen — ob ein Ecommerce mit Magento, eine App in Laravel, eine Website mit WordPress oder eine maßgeschneiderte Lösung — nutzt Claude Code als Entwicklungswerkzeug. Die Kunden erhalten keinen "KI-generierten Code": Sie erhalten Software, die von Software-Architekten entworfen und mit den effizientesten verfügbaren Werkzeugen implementiert wurde.
Bei internen Anwendungen. Automatisierungsskripte, Integrationen mit Drittanbieter-APIs (Google Ads, Google Search Console, Analytics-Dienste), Audit-Werkzeuge, mehrsprachige Content-Pipelines — unser gesamtes internes Tooling wird mit Hilfe von Claude Code erstellt und gewartet.
Ergänzende Werkzeuge in unserem Stack
Claude Code arbeitet nicht allein. Wir kombinieren es mit anderen Werkzeugen, die spezifische Bedürfnisse abdecken:
- Figma für Interface-Design und visuelles Prototyping. Design bleibt ein menschlicher, kreativer Prozess, den die KI ergänzt, aber nicht ersetzt.
- Lovable für schnelle Prototypen und Konzeptvalidierung. Wenn wir eine erste funktionale Version brauchen, um eine Idee mit einem Kunden zu validieren, bevor wir in die vollständige Entwicklung investieren.
- Pencil für die Generierung visueller Konzepte und Design-Exploration.
- Google Search Console und Google Ads über MCP Servers integriert, damit Claude Code direkt vom Terminal aus auf echte SEO- und Werbedaten zugreifen kann.
Die Philosophie ist pragmatisch: Wir nutzen das beste Werkzeug für jede Aufgabe, ohne Dogmatismus.
Es ist nicht nur Claude Code: Offenheit für neue Werkzeuge
Es ist wichtig, ehrlich zu sein: Claude Code ist das Werkzeug, das wir heute nutzen, weil es unserer Erfahrung nach am besten für unseren Workflow funktioniert. Aber der Markt für KI-Programmierwerkzeuge entwickelt sich mit beispielloser Geschwindigkeit.
Codex von OpenAI, Antigravity, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf — jeden Monat erscheinen neue Optionen und bestehende verbessern sich erheblich. Bei Kiwop pflegen wir eine Haltung der totalen Offenheit: Wir evaluieren ständig neue Werkzeuge und sind bereit zu wechseln, wenn wir etwas finden, das besser zu unseren Bedürfnissen passt.
Was sich nicht ändert, ist die Methodik. Unabhängig vom Werkzeug bleiben die Prinzipien, die wir als funktionierend erkannt haben, dieselben: Ein Senior-Architekt leitet die KI an, ständige Iterationen, Code wird von Menschen überprüft, nicht verhandelbare Sicherheit und ein kontrollierter Deploy-Prozess.
Das Werkzeug ist austauschbar. Die Methode nicht.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Claude Code und wie unterscheidet es sich von anderen Programmierassistenten?
Claude Code ist die offizielle Kommandozeilenschnittstelle (CLI) von Anthropic für KI-gestützte Programmierung. Im Gegensatz zu IDE-integrierten Assistenten wie GitHub Copilot oder Cursor arbeitet Claude Code direkt vom Terminal aus und kann Befehle ausführen, Dateien lesen und ändern, mit Datenbanken interagieren und sich über MCP Servers mit externen Diensten verbinden. Das macht es zu einem autonomen Agenten, der in der Lage ist, komplexe Aufgaben selbstständig zu erledigen — nicht nur Code-Snippets innerhalb eines Editors vorzuschlagen.
Muss man programmieren können, um Claude Code zu nutzen?
Für grundlegende Aufgaben ist es nicht unbedingt erforderlich, aber die Qualität des Ergebnisses verbessert sich radikal, wenn die Person, die die KI anleitet, Erfahrung in der Softwareentwicklung hat. Ein Senior-Entwickler weiß, wie man problematischen Code erkennt, die richtigen Abstraktionen anfordert und die Architekturfehler vermeidet, die die KI macht, wenn sie keine präzise technische Anleitung erhält. Unserer Erfahrung nach liefert die Kombination eines erfahrenen Seniors mit Claude Code Ergebnisse, die weder der Mensch noch die KI allein erreichen würden.
Wie stark hat sich die reale Produktivität bei Kiwop erhöht?
Die Produktivität hat sich erheblich vervielfacht, obwohl wir keine genauen Zahlen nennen möchten, da sie je nach Art der Aufgabe stark variieren. Was wir mit Sicherheit sagen können: Aufgaben, die früher Tage erforderten (wie das Erstellen mehrsprachiger Inhalte für 7 Sprachversionen, das Auditieren Hunderter URLs oder das Konfigurieren komplexer API-Integrationen) werden jetzt in Stunden oder Minuten erledigt. Der relevanteste Einfluss ist nicht die Geschwindigkeit, sondern dass wir die eingesparte Zeit nutzen können, um die Qualität des Endprodukts zu verbessern.
Ersetzt Claude Code die Entwickler?
Nein. Es verändert ihre Rolle. Bei Kiwop haben wir kein Team reduziert — wir haben transformiert, was jede Person tut. Die Entwickler widmen mehr Zeit dem Architekturentwurf, der Code-Überprüfung, der Sicherheit und strategischen Entscheidungen. Weniger Zeit zum Tippen und mehr zum Denken. Der Wert des Entwicklers ist nicht verschwunden; er hat sich von der mechanischen Ausführung zum technischen Urteilsvermögen und zur strategischen Leitung verschoben.
Macht es keine Angst, dass die KI unsicheren oder fehlerhaften Code generiert?
Es ist ein reales Risiko, das wir mit mehreren Sicherheitsebenen managen. Erstens enthält unsere CLAUDE.md-Datei explizite Sicherheitsregeln, denen die KI in jeder Sitzung folgt. Zweitens durchläuft jeder generierte Code eine menschliche Überprüfung, bevor er in die Produktion gelangt. Drittens haben wir einen Deploy-Prozess mit automatischem Rollback, der verhindert, dass ein Fehler den Live-Server erreicht. Und viertens hat die KI niemals direkten Zugang zum Produktions-Deployment. Sicherheit ist nichts, was wir an die KI delegieren: Sie liegt in der Verantwortung des menschlichen Architekten.
Was passiert, wenn Claude Code nicht mehr existiert oder seine Bedingungen ändert?
Das ist eine berechtigte Frage, die wir uns stellen. Deshalb pflegen wir totale Offenheit gegenüber anderen Werkzeugen auf dem Markt und stellen sicher, dass unsere Methodik nicht von einem bestimmten Anbieter abhängt. Die Prinzipien — Architekt leitet die KI an, ständige Iteration, menschliche Überprüfung, kontrollierte Sicherheit — funktionieren mit jedem AI-Coding-Werkzeug. Wenn morgen Codex, Cursor oder eine andere Alternative bessere Ergebnisse bietet, migrieren wir. Die Abhängigkeit ist methodisch, nicht technologisch.
