Agentisches Programmieren mit Claude Code

Von Autovervollständigung zu Agentik

Jahrelang war meine Geschichte mit KI-gestütztem Programmieren die gleiche wie bei allen anderen: Tab-Vervollständigungsvorschläge im Editor, gelegentlich ein „Erkläre diese Funktion”-Prompt und das vage Gefühl, dass es mehr geben müsste. Dann begann ich Claude Code zu nutzen - ein agentisches Programmierwerkzeug, das im Terminal lebt - und die Art, wie ich Software entwickle, hat sich grundlegend verändert.

Dieser Beitrag ist ein praktischer Blick darauf, was agentisches Programmieren im Arbeitsalltag tatsächlich bedeutet, wo es glänzt und wo Sie weiterhin aufmerksam bleiben müssen.

Was ist agentisches Programmieren?

Das Wort „agentisch” wird häufig verwendet, daher möchte ich konkret werden. Traditionelle Code-Assistenten wie GitHub Copilot arbeiten in einer Vorschlagsschleife: Sie tippen, das Modell sagt die nächsten Zeilen voraus, Sie akzeptieren oder lehnen ab. Das Kontextfenster ist eng - normalerweise die aktuelle Datei und vielleicht ein oder zwei offene Tabs.

Agentisches Programmieren ist anders. Das Modell sagt nicht nur Ihre nächste Zeile voraus; es analysiert Ihre Anfrage, liest Dateien im gesamten Projekt, führt Shell-Befehle aus und iteriert über seine eigene Ausgabe. Es hat Zugriff auf Werkzeuge - Dateisuche, Grep, das Terminal - und entscheidet selbst, welche es in welcher Reihenfolge verwendet, um ein Ziel zu erreichen.

Der praktische Unterschied ist enorm. Anstatt „vervollständige diese Funktionssignatur” können Sie sagen „füge einen Dark-Mode-Toggle hinzu, der die Systemeinstellung des Benutzers berücksichtigt und die Auswahl in localStorage speichert” und beobachten, wie der Agent Ihr bestehendes Theme-Setup liest, die richtigen Komponenten findet, die Änderungen vornimmt und überprüft, ob der Build noch durchläuft.

Mein Setup

Mein Workflow ist unkompliziert:

Claude Code läuft im Terminal neben VS Code
Eine CLAUDE.md-Datei im Projektstammverzeichnis, die Claude dauerhaften Kontext gibt - Build-Befehle, Architekturhinweise, Konventionen und Dateistruktur
Standard-Git-Workflow - Claude nimmt Änderungen vor, ich überprüfe Diffs vor dem Commit

Das CLAUDE.md-Muster verdient besondere Erwähnung. Es ist eine einfache Markdown-Datei, die automatisch in Claudes Kontext geladen wird. Meine enthält typischerweise:

// Beispiel für den Inhalt meiner CLAUDE.md (als strukturierte Notizen, kein Code)
// - Build: npm run dev / npm run build
// - Stack: SvelteKit 2, TailwindCSS, TypeScript, mdsvex
// - Components: src/lib/components/ui/ (shadcn-svelte pattern)
// - Data: src/lib/data/resume.ts (single config object)
// - Formatting: tabs, no trailing commas, print width 100

Das bedeutet, Claude kennt die Konventionen des Projekts bereits, bevor ich meine erste Frage stelle. Kein erneutes Erklären des Stacks bei jeder Sitzung.

Ein reales Workflow-Beispiel

Hier ist ein konkretes Szenario von dieser Portfolio-Website. Ich wollte zwei Platzhalter-Blogbeiträge durch echte Inhalte ersetzen, was Folgendes bedeutete:

Den Categories-Typ um neue Werte erweitern
Syntaxhervorhebungssprachen zur Shiki-Konfiguration hinzufügen
Alte Dateien löschen und neue Markdown-Beiträge erstellen
Überprüfen, dass der Build noch durchläuft

Ohne agentisches Programmieren würde ich zwischen Dateien hin- und herwechseln, die Shiki-API nachschlagen und manuell überprüfen, ob die Typänderungen sich korrekt ausbreiten. Mit Claude Code sah die Unterhaltung ungefähr so aus:

# Ich: "Ersetze die Beispiel-Blogbeiträge durch zwei echte Beiträge über
# agentisches Programmieren und Self-Hosting von KI. Aktualisiere den Categories-Typ
# und füge bash/yaml-Syntaxhervorhebung hinzu."

# Claude: liest types.ts, svelte.config.js, bestehende Beiträge
# → bearbeitet Categories-Union
# → fügt Sprachen zur Shiki-Konfiguration hinzu
# → löscht alte Beiträge, erstellt neue
# → führt npm run check zur Überprüfung aus

Der Agent übernahm die Koordination über mehrere Dateien hinweg. Ich überprüfte jede Änderung vor dem Commit. Die gesamte Operation dauerte einen Bruchteil der Zeit, die sie manuell gekostet hätte - nicht weil Tippen langsam ist, sondern weil der kognitive Aufwand des Kontextwechsels zwischen Dateien das ist, was tatsächlich Ihre Zeit frisst.

Was gut funktioniert

Nach mehreren Monaten täglicher Nutzung sind dies die Muster, bei denen agentisches Programmieren den größten Mehrwert liefert:

Refactoring über mehrere Dateien. Eine Komponente umbenennen, ihre Imports in der gesamten Codebasis aktualisieren und die Tests anpassen - der Agent übernimmt die mühsame Koordination, während Sie sich darauf konzentrieren, ob die Refactoring-Richtung stimmt.

Mustersuche in einer Codebasis. „Finde überall, wo wir Authentifizierungsfehler behandeln, und stelle sicher, dass wir konsistent sind” ist ein Code-Review in natürlicher Sprache, das manuell eine Stunde Greppen kosten würde.

Unbekannten Code erklären. Sie steigen in eine neue Codebasis oder den Quellcode einer Abhängigkeit ein? Bitten Sie Claude, die relevanten Dateien zu lesen und den Datenfluss zu erklären. Es kann mehrere Dateien verfolgen und Ihnen eine kohärente Darstellung geben.

Boilerplate mit Kontext. Im Gegensatz zu Snippets oder Templates generiert der Agent Boilerplate, der bereits auf die Konventionen Ihres Projekts zugeschnitten ist - korrekte Import-Pfade, passende Benennungsmuster, konsistente Fehlerbehandlung.

Wo Sie aufmerksam bleiben sollten

Agentisches Programmieren ist mächtig, aber kein Autopilot. Hier habe ich gelernt, aufmerksam zu sein:

Überprüfen Sie immer den Diff. Claude ist gut, kann aber gelegentlich subtile Probleme einführen - eine unnötige Abhängigkeit, eine leicht fehlerhafte Type-Assertion oder ein Muster, das funktioniert, aber für Ihre Codebasis nicht idiomatisch ist. Die Diff-Überprüfung ist nicht verhandelbar.

Sicherheitsaspekte. Seien Sie bedacht, welchen Kontext der Agent hat. Fügen Sie keine API-Schlüssel in Prompts ein. Überprüfen Sie jeden Code, der Authentifizierung, Autorisierung oder Benutzereingaben berührt, mit besonderer Sorgfalt - mit derselben Gründlichkeit, die Sie dem PR eines Junior-Entwicklers widmen würden.

Wissen, wann Sie selbst übernehmen sollten. Manche Aufgaben sind wirklich einfacher von Hand zu erledigen - ein schneller Einzeiler-Fix, eine CSS-Anpassung, die Sie im Browser sehen können, oder eine Entscheidung, die Produktkontext erfordert, den der Agent nicht hat. Agentisches Programmieren ist ein Werkzeug, kein Zwang.

Bewahren Sie Ihr mentales Modell. Das größte Risiko ist nicht schlechter Code - es ist der Verlust Ihres Verständnisses für Ihre eigene Codebasis. Wenn der Agent eine Änderung vorgenommen hat und Sie nicht erklären können, warum sie funktioniert, halten Sie inne und verstehen Sie es, bevor Sie weitermachen.

Abschließende Gedanken

Agentisches Programmieren ersetzt keine Entwickler. Es verändert, was „Code schreiben” in der Praxis bedeutet. Weniger Zeit für mechanische Aufgaben, mehr Zeit für Architektur, Design und die Entscheidungen, die tatsächlich einen Menschen erfordern.

Besonders für erfahrene Ingenieure ist es ein Produktivitätsmultiplikator. Sie wissen bereits, wie guter Code aussieht - jetzt haben Sie einen Agenten, der diese Vision schneller umsetzen kann, als Ihre Finger tippen können. Die Fähigkeit verschiebt sich von „Code schreiben” zu „Code dirigieren” - und ehrlich gesagt war dort schon immer der größte Wert.

Wenn Sie es noch nicht ausprobiert haben, fangen Sie klein an. Nehmen Sie eine Refactoring-Aufgabe, die Sie aufgeschoben haben, richten Sie eine CLAUDE.md mit Ihrem Projektkontext ein und schauen Sie, was passiert. Sie könnten überrascht sein, wie natürlich es sich anfühlt.