19 Tipps für erfolgreiches Programmieren mit KI und Claude Code

In diesem Artikel teile ich die 19 wichtigsten Tipps, die den Unterschied zwischen Frustration und Erfolg beim Programmieren mit KI ausmachen. Denn ja, KI kann Deine Produktivität verzehnfachen. Aber nur, wenn Du weißt, wie Du erfolgreich mit ihr zusammenarbeitest.

Hier die Übersicht der Tipps:

1. Die perfekte KI-Entwicklungsumgebung einrichten
2. Programmieren mit KI: MCP-Server für Superkräfte
3. Mach Deinen KI-Coding-Assistenten kritisch
4. Kontinuierliche Dokumentation
5. KI-Memory beim automatischen Programmieren: Chancen und Risiken
6. UX-Forschung in den KI-Entwicklungsprozess integrieren
7. Logische Grenzen erkennen
8. Kontextverlust in KI-Sitzungen verhindern
9. Gute Programmierung ist nicht einfach, selbst mit automatisierter Codegenerierung
10. Versteckte Projektkosten in der KI-Entwicklung erkennen
11. KI-Programmiersucht erkennen und kontrollieren
12. Softwarewartung im KI-Entwicklungszeitalter
13. Datenschutz und Datensicherheit bei der automatischen Programmierung
14. Codepflege mit KI
15. Code-Architektur und Programmierprinzipien für die KI-Entwicklung
16. Produktionsreife Entwicklung mit KI vom ersten Tag an
17. Code-Tests mit KI: Automatisierung und Validierung
18. Standards beim Programmieren mit KI nutzen
19. Git verwenden und kleine Schritte beim automatischen Code-Generieren

Im Folgenden gehe ich alle Tipps durch. Viel Spaß beim Lesen!

Claude Code und KI-Entwicklungstools: das perfekte Set-up

1. Die perfekte KI-Entwicklungsumgebung einrichten

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, mit KI zu programmieren. Ich habe mich für das fortschrittlichste Setup entschieden, bei dem die KI fast den gesamten Code schreibt. Claude Code ist derzeit das ausgereifteste Tool dafür. Aber es ist nur der Anfang. Erst durch MCP-Server, zusätzliche Tools und den intelligenten Umgang damit machst Du den Unterschied.

2. Programmieren mit KI: MCP-Server für Supermächte

MCP-Server verleihen einem Sprachmodell wie Claude echte Superkräfte. Sie ermöglichen dem Sprachmodell nicht nur zu denken, sondern auch zu handeln. Ich habe beispielsweise einen MCP, der Claude Zugriff auf mein Dateisystem erlaubt, damit kann Claude Dateien selbst bearbeiten. Außerdem habe ich Puppeteer installiert, wodurch Claude die Ergebnisse seines Codes sehen kann.

Meine MCPs in Claude:

• Sequential Thinking – Lässt die KI rational denken.
• Puppeteer – Kann Webseiten ansehen, analysieren, anklicken und Screenshots machen. Ideal zum Testen von Front-End-Code.
• Fetch – Kann Websites abrufen und lesen.
• Memory – Gibt Deinem Sprachmodell ein Gedächtnis.
• File System – Ermöglicht Deinem Sprachmodell den Zugriff auf Dateien.
• GIT – Erlaubt Claude, mit Git zu arbeiten (Achtung: manchmal überschreibt die KI alten Code!).
• Win-CLI – Lässt Claude Befehle über cmd oder PowerShell ausführen und Code selbst testen.

Beachte, dass ich die oben genannten MCPs in Claude Desktop für Windows verwende. In Claude Code selbst sind viele dieser Tools bereits integriert. Dort habe ich nur Sequential Thinking und Puppeteer aktiviert.

KI-Codegeneratoren kritisch machen: die Ja-Sager-Falle vermeiden

3. Mach Deinen KI-Coding-Assistenten kritisch

KI neigt von Natur aus dazu, Dich zufriedenstellen zu wollen, statt Dich herauszufordern. Dies führt oft zu unzureichender Validierung und schlechten Stoppmechanismen. Dadurch wird die KI schnell zum Ja-Sager statt zum kritischen Denkpartner. Das ist nicht hilfreich und insbesondere beim Programmieren unerwünscht. Du willst genau das Gegenteil.

Sorge dafür, dass Deine Prompts wichtige Fragen enthalten, wie etwa:

• Welches Problem versuchen wir wirklich zu lösen?
• Ist das der einfachste Weg, dieses Problem zu lösen?
• Implementieren wir zu schnell, ohne genug zu validieren?

Weis darauf hin, dass die KI ein Denkpartner und kein Codegenerator sein soll. Lass sie Komplexität infrage stellen und Annahmen überprüfen, bevor Code geschrieben wird.

Schau Dir auch das SuperClaude-Framework an. Es erweitert die Standard-Prompts von Claude Code mit cleveren Extras. Selbst wenn Du schon Erfahrung mit dem Schreiben von KI-Prompts hast, ist das eine nützliche Ergänzung.

Best Practices für KI-Programmierung: Dokumentation und Validierung

4. Kontinuierliche Dokumentation

Ich kann nicht genug betonen, wie wichtig Dokumentation ist. Egal, ob es darum geht, eine Funktion zu beschreiben oder eine Datei zu aktualisieren, in der Deine Datenbankstruktur dokumentiert ist. Gerade wenn das Projekt größer wird, ist es hilfreich, zum Beispiel eine Codearchitekturdatei zu haben, die die KI schnell durchlesen kann. Damit kann die KI schnell feststellen, wo weitergearbeitet werden muss oder wo Probleme gelöst werden müssen.

Erstelle ein Feature-Dokument, in dem Du festhältst:

• Welche Dateien sind betroffen?
• Wie soll es funktionieren?
• Wie sieht das Frontend aus?

Das verhindert übermäßige „Euphorie“ der KI beim Implementieren und zwingt Dich, im Voraus die richtigen Fragen zu stellen.

Tipp: Mit Claude Desktop kannst Du Dateien direkt schreiben und aktualisieren. Nutze die Artifact-Feature besser nicht, schreibe direkt in Dateien. Achte darauf, dass die KI in Claude Code die gesamte Datei auf einmal aktualisiert, anstatt es schrittweise zu tun. Das spart viel Zeit.

5. KI-Memory beim automatischem Programmieren verwenden: Chancen und Risiken

Mit Memory kannst Du noch weiter gehen, indem Sie das Gedächtnis nutzen. So kannst Du während einer Codingsession Fortschritte und Erkenntnisse speichern. Dadurch entsteht eine Art Datenbank aller Entscheidungen, Lösungen und Probleme, die Du getroffen hast.

6. UX-Forschung in den KI-Entwicklungsprozess integrieren

Eine der größten Gefahren beim KI-Entwickeln besteht darin, dass Du so schnell bauen kannst, dass Du vergisst, ob Du das Richtige baust. Während traditionelle Softwareentwicklung natürliche Pausen für User Research hat, werden diese entscheidenden Momente von der KI-Entwicklung übersehen. Deshalb muss UX-Research ein fester Bestandteil Teil Deiner Arbeitsweise werden.

Quantitative Validierung als Startpunkt.
Beginne jede Funktion mit einer Marktforschung über Google Trends und Suchvolumen. Wird tatsächlich nach Deiner Lösung gesucht? Welche Trends zeigen verwandte Suchbegriffe? So erhältst Du einen schnellen Einblick in die Marktbedürfnisse, bevor Du anfängst zu entwickeln. Dieser erste Validierungsschritt verhindert, dass Du tagelang an Funktionen arbeitest, die niemand will.

Definiere Deine UX-Metriken im Voraus.
Lege vor Beginn fest, was Du messen möchtest. Wichtige ist besonders:

• Nutzungsfrequenz: Wie oft loggen sich User ein?
• Sitzungsdauer: Wie lange bleiben sie aktiv?
• Erfolgsquote: Erreichen User ihre Ziele?
• Absprungpunkte: Wo steigen User in der Customer Journey aus?
• Time to value: Wie schnell erfahren User einen Nutzen?

Du kannst diese Art von KPIs von Anfang an in Deine Anwendung integrieren.

Integriere Feedback-Loops in Dein Entwicklungszyklus
Baue kleine Feedbackschleifen in Dein KI-Workflow ein. Teste alle zwei- bis drei Tage Iteration Tests mit echten Nutzern durch, auch wenn es nur fünf Minuten dauert. Nur durch regelmäßiges Feedback kannst Du die Stärken der KI wirklich nutzen.

Plane die Customer Journey
Verstehe die Customer Journey. Wo liegen Hindernisse? Welche Schritte sind unnötig? KI kann Dir helfen, die Customer Journey zu analysieren, aber Du musst Dir zuerst im Klaren sein, welche Journey Du optimieren willst.

KI’s Geschwindigkeit ist unglaublich und auch ihre Fähigkeit, schnell zu lernen und sich anzupassen. Sie lernt aber nur, wenn Du es verstehst und deinen Usern zuhörst.

Die technische Realität von KI-Programmierung

7. Logische Grenzen erkennen

Du kannst Code mit perfekter Syntax produzieren, der jedoch enorme Logikfehler enthält. Selbst ein erfahrener Entwickler erkennt diese schnell aber für Einsteiger ist das schwer, deshalb ist es schwieriger für die, sich an effektiven KI-Programmierkollaborationen zu beteiligen.

Die Wahrheit: KI generiert Code, Menschen validieren Logik.

Wenn Du selbst programmieren lernen willst, lies zumindest diese Klassiker:

• „Clean Code“ – Robert C. Martin: Funktionen sollten eine Aufgabe erfüllen, aussagekräftige Namen haben und Fehler explizit behandeln.
• „Clean Architecture“ – Robert C. Martin: Geschäftslogik von Infrastruktur getrennt, Abhängigkeiten kontrollieren.
• „Refactoring“ – Martin Fowler: Erkenne Code-Smells und extrahiere Kommentare, wenn Du sie brauchst
• „Test Driven Development“ – Kent Beck: Schreibe testbaren Code, explizite Nebenwirkungen.

Wie lange das notwendig bleibt, ist fraglich, da sich KI-Tools weiterhin rasant weiterentwickeln.

8. Kontextverlust in KI-Sitzungen verhindern

Wichtig zu wissen: KI verliert ihren Kontext. Das passiert sowohl zwischen Sessions als auch innerhalb langer Sitzungen. Deshalb sind Memory-Nutzung und gute Dokumentation so wichtig.

Speichere Fortschritte, Rückschläge und bereits getestete Lösungen, damit Du effektiv fortsetzen kannst. Rechne außerdem damit, dass Du der KI Dinge oft erneut erklären musst.

9. Gute Programmierung ist nicht einfach, selbst mit automatisierter Codegenerierung

Auch ich musste diese Lektion neu lernen. Oft denke ich als Produktmensch: „Das ist doch nur eine API plus ein bisschen Frontend, bestimmt ganz einfach.“ Aber in Wirklichkeit ist gutes Programmieren nicht einfach.

Ein einfaches Formular, das etwas in einer Datenbank speichert, erfordert:

• Formularvalidierung
  
• Schutz gegen SQL-Injection
  
• Authentifizierung
  
• Sitzungsverwaltung
  
• Fehlerbehandlung
  
• Back-up-Strategie
  
• Monitoring

Programmieren klingt oft einfach und magisch, aber jedes kleine Problem erfordert letztendlich eine solide Lösung, insbesondere wenn dieser Code täglich von 150.000 Usern und Millionen Anrufern verwendet wird.

Machine Learning Programmierung: Projektmanagement und Organisation

10. Versteckte Projektkosten in der KI-Entwicklung erkennen

Es ist wichtig zu wissen, dass jedes Programmierprojekt versteckte Kosten verursachen kann, und KI ist da keine Ausnahme. Dabei handelt es sich in erster Linie um menschliche Koordinationskosten. So konnte ich das Projekt größtenteils selbstständig aufbauen, allerdings erst, nachdem ich die Erlaubnis hatte, Anwendungen in unserem CRM-Paket zu installieren. Einer meiner Kollegen musste mir genau erklären, wie unsere APIs funktionieren.

Ich habe einen Git-Kurs bei einem anderen Kollegen belegt. Und über Slack erhielt ich von mehreren Entwicklern allerlei Input.Das sind mindestens fünf Stunden Input von außen, die man schnell wieder vergisst. Und jede Unterbrechung kostet: Studien zeigen, dass es im Schnitt 23 Minuten dauert, bis jemand nach einer Unterbrechung wieder im Flow ist.

11. KI-Programmiersucht erkennen und kontrollieren

Damit habe ich nicht gerechnet. Während der zwei Wochen, in denen ich in KI-Coding vertieft war, war ich für die Außenwelt völlig unerreichbar. Sorry, Maris. KI-Programmieren geht so schnell, dass jedes gelöste Problem einen kleinen Dopamin-Schub auslöst. Es macht einfach süchtig.

Die Gefahren der KI-Geschwindigkeit:

• Kontinuierlicher Flow ohne natürliche Unterbrechungen
• „Nur noch ein Feature“-Syndrom
• Scope Creep findet in Echtzeit statt, nicht in Meetings
• Der technical dept häuft sich unsichtbar und schnell an

Das Einzige, was wirklich hilft, sind künstliche Stopps: Hör pünktlich um 18 Uhr auf oder wenn Du dumme Fehler machst (das passiert mit KI häufiger, als Dir lieb ist).

12. Softwarewartung im KI-Entwicklungszeitalter

Alles was du entwickelst, muss auch gepflegt werden. Mit KI wird dies langfristig zunehmend einfacher, aber nicht automatisch. Die Wartung zu vernachlässigen, ist einer der größten und häufigsten Fehler in der Softwareentwicklung.

Mein einfaches Motto: use, before buy, before build. Nutze, was es schon gibt. Wenn nicht, kaufe es. Wenn das nicht geht, dann baue es selbst.

• Nutze Open-Source-Systeme, die von der Community gepflegt und weiterentwickelt werden und trage dazu bei.
• Verwende Tools wie N8N für Workflows. Die Verwaltung von Workflows ist wesentlich einfacher und zugänglicher als die Programmierung.

Ich bin vorsichtig zu behaupten, dass KI in fünf Jahren die Code-Wartung vollständig übernommen hat. Aber so weit sind wir noch nicht. Bis dahin gilt: Use, before buy, before build. Das beste Sprichwort, wenn es um Softwarenutzung und -entwicklung für jedes Unternehmen geht, egal wie schnell und geschickt die KI programmieren kann.

13. Datenschutz und Datensicherheit bei der automatischen Programmierung

Bei Voys legen wir größten Wert auf Datenschutz. Und mit KI wird das insgesamt immer spannender, das gilt ganz besonders auch für das Programmieren mit KI. Insbesondere mit Kundendaten besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sie über Screenshots oder Protokolle an die KI gelangen. Verwende deshalb immer über gute Mock-Daten, sowohl in Tests als auch für Live-Systeme, mit denen Dein Code interagiert. Und denk daran: Jede Information, die zu einer Person zurückverfolgt werden kann (z.B. Handynummer, E-Mail-Adresse) sind personenbezogene Daten, auch die Deiner Kunden und Kollegen.

Codequalität und produktionsreife Produktentwicklung mit KI

14. Codepflege mit KI

KI-generierter Code braucht sogar mehr Wartung als herkömmlicher. Mit KI kannst Du das problemlos in Dein Workflow integrieren. Sobald der Code ordnungsgemäß funktioniert, lass die KI die Codebasis optimieren und bereinigen.

Sorge in Git dafür, dass alte Testdateien oder ungenutzte Funktionen entfernt werden. Refactoring sollte Teil Deines regulären Arbeitsablaufs werden.

Entferne außerdem alten Code, damit die KI nicht darin hängen bleibt und der Code sauber bleibt. Manchmal verzettelt sich die KI nämlich in Legacy-Funktionen, die noch irgendwo in Deinem Projekt herumschwirren.

Tipp: Besonders hilfreich ist eine genaue und übersichtliche Protokollierung Deines Codes. Durch die KI-Analyse dieser Protokolle identifizierst Du nicht nur Fehler und Optimierungsmöglichkeiten, sondern deckst auch regelmäßig bestehende Architektur Probleme auf.

15. Code-Architektur und Programmierprinzipien für die KI-Entwicklung

Von Anfang an gute Architektur- und Codierungsprinzipien zu wählen, ist Gold wert. Das erleichtert Dir das Leben und macht den Code auch handhabbar, übersichtlich, wartbar und erweiterbar.

Eine gute Einstiegshilfe für jede KI-Session, basierend auf den oben genannten Büchern, kann unglaublich hilfreich sein.

16. Produktionsreife Entwicklung mit KI vom ersten Tag an

Entscheide Dich vom ersten Tag an für ein produktionsreifes System. Das bedeutet, dass Sicherheit und Privacy By Design berücksichtigt werden müssen. Diese später zu integrieren ist deutlich komplexer als von Anfang an.

Überlege Dir von Anfang an:

• Sicherheit (Authentifizierung, Rate Limiting, Eingabevalidierung)
• Monitoring (Health Checks, strukturierte Logs)
• Graceful Degradation (Was passiert, wenn optionale Services ausfallen?)
• Wartung (Logrotation, Datenbank-Backups, Updates)

Außerdem ist es unglaublich lehrreich, in einem produktionsreifen System zu arbeiten, das tatsächlich genutzt wird. Man lernt dann nicht nur aus Konzepten, sondern vor allem aus der echten Nutzung und dem Feedback. Ach ja, und noch ein Tipp: Die guten Logs? Die können enorm hilfreich sein, um Architekturprobleme im Code oder Ineffizienzen in der Performance zu erkennen.

17. Code-Tests mit KI: Automatisierung und Validierung

Mach Dein Produkt leicht testbar. Es ist ein großer Vorteil, dass die KI die Funktionalität oft selbst testen und gute Tests für Dich schreiben kann.

Hinweis: KI kann Tests schreiben, aber oft nur, um den eigenen Code zu prüfen, nicht die zugrunde liegende Funktion.

Stelle daher Folgendes sicher:

• Eine einfache und vollständige Testsuite
• Lösche Protokolle zum Debuggen
• Code, der eindeutig und frühzeitig fehlschlägt
• Protokolle, die Annahmen zur Geschäftslogik enthalten, nicht nur technische Fehlermeldungen
• Sichtbarkeit des Zustands Deines Systems

Und überlege mit Funktionstests zu beginnen: Was soll dieser Code tun und wie kann ich mit einem Test beweisen, dass der Code es richtig macht, bevor die KI den eigentlichen Code schreibt.

Vom KI-Experiment zur KI-Programmierung in der Produktion

18. Standards beim Programmieren mit KI nutzen

Verwende die in der Programmierwelt bekannten und weit verbreiteten Standards. Je mehr über ein bestimmtes Thema geschrieben wurde, desto besser wird die KI auf diesen Prinzipien trainiert. Darüber hinaus sind diese Prinzipien auch bei anderen Programmierern vertraut.

Ein gutes Beispiel: Ich habe eine schöne Bootstrap 5-Vorlage gekauft, die viel Standard-Frontend-Code enthält. Ja, es ist praktisch, dass ich die KI auf das verfügbare Codebeispiel oder bestimmte UI-Elemente verweisen kann, die ich verwenden möchte. Der eigentliche Vorteil ist aber, dass die KI Bootstrap 5 so gut versteht, dass sie problemlos intelligente Anpassungen wie „Mach die Liste nach der Namensspalte sortierbar“ hinzufügen kann, da die KI weiß, wie das in Bootstrap 5 standardmäßig funktioniert.

19. Git verwenden und kleine Schritte beim automatischen Code-Generieren

Die Nutzung von Git sorgt nicht nur dafür, dass Dein Code übersichtlich gespeichert und verwaltet wird, sondern zeigt auch die Codeentwicklung deutlich an. Die Verwendung von Git bedeutet auch, dass Du gelegentlich daran denken musst, deinen Code in deinem Workflow zu bereinigen.

Der wichtigste Tipp: Halte die Schritte, die Du gehst, extrem klein. Wenn Du kleine, klar umrissene Funktionen schrittweise hinzufügst und sie direkt testest, kommst Du mit KI am weitesten. Denn sobald die KI größere Aufgaben ohne Dein aktives Mitdenken und Deine Anleitung umsetzen muss, fängt sie an zu improvisieren und Du verlierst schnell den Überblick über den Code.

Programmieren mit KI in der Praxis: mehr als ein Werkzeug

Nach zwei Wochen intensiver Programmierung mit KI lernst Du schnell: Das ist kein neues Tool, sondern eine neue Arbeitsweise. Die KI generiert Code, Du bleibst jedoch Architekt, Qualitätskontrolleur und Problemlöser.

Es fühlt sich oft so an, als würdest Du ein übereifriges Team von Junior-Entwicklern betreuen, die viel zu gern Code schreiben. Und obwohl Du alle Elemente der ausgereiften Entwicklung anwendest, musst Du in Deinen Erklärungen und Anleitungen sehr deutlich sein.

Wenn Dein Entwicklungsprozess nicht richtig strukturiert ist, kann die Programmierung mit KI äußerst frustrierend sein. Machst Du es richtig, ist es oft immer noch frustrierend, aber manchmal … manchmal ist es pure Magie.

Die Erfolgskombination? KI-Geschwindigkeit mit menschlicher Weisheit. Technische Umsetzung mit Geschäftssinn. Experimentierfreude mit Produktionsdisziplin. Ja, das erfordert neue radikale Denkweise des  Softwareentwicklungsteams.

Fange klein an, lerne schnell und baue etwas von Bedeutung. Die Zukunft der Programmierung liegt nicht im Kampf Mensch gegen Maschine, sondern im Kampf Mensch mit Maschine. Mit diesen 19 Lektionen hast Du einen guten Start für eine erfolgreiche Zusammenarbeit.

Blogreihe „Programmieren mit KI“

Dies ist der dritte Artikel einer vierteiligen Serie zum Thema Programmieren mit KI. Die anderen Teile kannst Du über die unten stehenden Links lesen:

• Teil 1: Wie KI Entwicklungskosten um 2900% reduziert
• Teil 2: Programmieren mit KI: cleveres Schummeln
• Teil 4: Die Zukunft des Programmierens: Warum Englisch zur neuen Programmiersprache wird

Häufig gestellte Fragen zur Programmierung mit KI

Obwohl die KI eine Menge Code erzeugen kann, benötigst Du grundlegende Kenntnisse der Programmierlogik, um Fehler zu erkennen und die KI richtig zu steuern. Lerne zunächst die Grundlagen, bevor Du mit KI programmierst.

Claude Code ist derzeit das ausgereifteste Tool für die KI-Programmierung. Andere beliebte Optionen sind GitHub Copilot, ChatGPT und Cursor. Die Wahl hängt von Deinen spezifischen Bedürfnissen und Deiner Programmiersprache ab. Nach meiner Erfahrung ist Claude Code bei weitem das beste Tool für die beschriebene Art der Programmierung.

Arbeite in kleinen Schritten, teste regelmäßig, dokumentiere gut, sorge für eine gute Protokollierung und verwende eine kritische KI-Eingabeaufforderung, die Fragen stellt, anstatt direkt Code zu erzeugen. Die Verwendung von Git zur Versionskontrolle ist unerlässlich.

Sei sehr vorsichtig mit persönlichen oder Kundendaten. Verwende für die Entwicklung immer Testdaten und stelle sicher, dass Dein KI-Tool die Datenschutzanforderungen erfüllt. Lies vor allem die Allgemeinen Geschäftsbedingungen Deines KI-Anbieters und achte auf die Datenschutz- und KI-Gesetze. Vielleicht ist unsere KI-Richtlinie eine nützliche Lektüre.

Das hängt von der Komplexität und Deinem Ziel ab. Ich denke, dass KI in einem regulären Entwicklungsprozess die Entwicklungszeit um das Fünf- bis Zehnfache beschleunigen kann. Eine einfache Testanwendung kann in Wochen statt in Monaten entwickelt werden. Wenn Du diese Anwendung wirklich ausgereift machen willst, musst Du diesen Ansatz von Anfang an verfolgen – dann kannst Du wirklich blitzschnell von der Idee zur Anwendung übergehen.

Dafür ist es jedoch entscheidend, dass Du genau weißt, was Du bauen willst, welches Problem Du lösen willst und wie das Benutzererlebnis aussehen soll. Und das ist insgeheim der Ort, an dem Du die meiste Zeit bei der Softwareentwicklung verbringst. Teste also vor allem schnell und oft mit echten Benutzer:innen, wenn Du das Beste aus der KI-Entwicklung herausholen willst.

Nein, KI ist sehr gut darin, Code zu generieren, braucht aber menschliche Anleitung für Architektur, Logikvalidierung, Tests und Geschäftsanforderungen. Sie ist ein leistungsstarker Assistent, kein Ersatz.