Wann solltest du eine KI bitten, Code von Grund auf zu schreiben, im Vergleich dazu, sie nur bestehenden Code zu überprüfen oder umzugestalten?

Question

Accepted Answer

Die Faustregel: Lass die KI **schreiben**, wo Fehler günstig und offensichtlich sind, und nutze sie zum **Überprüfen/Umgestalten**, wo Fehler teuer oder subtil sind. Der entscheidende Faktor ist, wie viel es dich kostet, das Ergebnis zu verifizieren.

## Wann du sie Code von Grund auf schreiben lässt

- **Greenfield und Boilerplate** — ein neues Util, eine Konfigurationsdatei, ein CRUD-Endpoint, ein Regex. Es gibt keinen versteckten Kontext, den man unterbrechen könnte.
- **Unbekannte APIs/Bibliotheken** — die KI kennt die Oberfläche einer Bibliothek, die du nicht kennst, und du überprüfst gegen die Dokumentation.
- **Wegwerfbare/Prototypen-Code** — Geschwindigkeit ist wichtiger als Perfektion.

In diesen Fällen sind die Kosten eines Fehlers niedrig und du kannst das Ergebnis von oben nach unten lesen.

## Wann du sie nur zum Überprüfen/Umgestalten nutzt

- **Geschäftskritische Logik** — Abrechnung, Authentifizierung, Geldrechnung. Eine plausibel aussehende falsche Antwort ist gefährlich.
- **Subtiler Code** — Parallelität, Sicherheit, algorithmen mit vielen Randfällen, wo "sieht richtig aus" nicht "ist richtig" bedeutet.
- **Große bestehende Systeme** — die KI kann nicht alle Invarianten sehen, auf die deine Codebase angewiesen ist, daher birgt die Generierung darin das Risiko stiller Fehler.

Hier hältst du die KI als **zweites Augenpaar**: sie schlägt vor, du entscheidest.

```text
                 Cost of a bug LOW          Cost of a bug HIGH
New code          ✅ let AI write           ⚠️ AI drafts, you verify hard
Existing code     ✅ AI refactors           ✅ AI reviews, you write the change
```

## Kompromisse und Risiken

Von Grund auf zu schreiben ist schnell, aber die KI kann APIs erfinden (**Halluzination**) oder Kontext verpassen, den sie nicht sehen kann. Überprüfen ist sicherer, aber langsamer und nur so gut wie der Kontext, den du ihr gibst. In beiden Fällen bist du der **verantwortliche Autor** — die KI ist ein Werkzeug, nicht der Unterzeichner des Commits.

## Warum es wichtig ist

Dies falsch einzuschätzen ist, wo KI-gestützte Entwicklung schiefgeht: Menschen lassen die KI kritische Logik generieren, die sie dann nicht vollständig verifizieren können, oder sie schreiben triviales Boilerplate von Hand, das die KI in Sekunden hätte produzieren können. Das Abstimmen des Modus (**schreiben** vs **überprüfen/umgestalten**) auf die **Kosten, falsch zu liegen**, hält dich schnell bei den günstigen Dingen und sorgfältig bei den gefährlichen. Die getestete Fähigkeit ist das Urteilsvermögen darüber, wo du deine Verifikationsbemühungen investierst — nicht ob du eine KI promoten kannst.