Wie gut sind KIs, um mir im Arbeitsalltag zu helfen?

Zu Beginn möchte ich über ChatGPT sprechen. Als ich mit diesem Beitrag anfing, gab ich ihm den Titel des geplanten Artikels: "Wie gut sind KI für die Softwareentwicklung".

Ich erwartete, dass es mir Fragen dazu stellt, worüber ich schreiben will, doch stattdessen produzierte es einen 500-Wörter-Aufsatz mit komplett ausgedachten Inhalten. Darin wurden angebliche Gedanken von mir zu drei KI-Tools dargestellt, die ich getestet hätte: Roo Code, Gemini und Cursor. Die erzeugten Informationen hatten jedoch nichts mit meinen tatsächlichen Erfahrungen zu tun.

Das hat ChatGPT für jedes Tool ausgegeben:

1. RooCode: Ambitioniert, aber inkonsistent
2. Gemini: Hilfreich, aber kontextarm
3. Cursor: Ein verborgenes Juwel fürs Refactoring und Debugging

Als jemand mit umfangreicher Erfahrung im Schreiben von CMS-Systemen wollte ich KI nutzen, um ein neues CMS zu entwickeln, das meine jahrelange Expertise beim Erstellen von Websites – von einfachen Seiten bis hin zu Enterprise-Auftritten – nutzt.

Fangen wir mit RooCode an. Die Arbeit damit hat mir richtig Spaß gemacht. In etwa fünf Stunden habe ich in Vanilla-JavaScript eine Codebasis aufgebaut, für die ich sonst eine Woche gebraucht hätte. Ich hatte eine demo-fähige Version des CMS, die mehrere Mock-Seiten rendern konnte. Als ich RooCode jedoch bat, die Codebasis auf TypeScript umzustellen, scheiterte die Umstellung. Hätte ich direkt mit TypeScript begonnen, wäre das Problem wahrscheinlich gar nicht erst entstanden.

Danach wechselte ich zu Gemini, das das Projekt erfolgreich auf TypeScript umstellte und nach fünf bis sechs Stunden lief der Großteil des Codes in TypeScript. Allerdings geriet es immer wieder in Task-Schleifen – vermutlich wegen einiger technischer Stolpersteine.

In dieser Zeit machte ich eine Pause und recherchierte. Dabei stieß ich auf ein Video über Cursor. Ich hatte zuvor schon positives Feedback anderer Entwickler gehört und wollte es ohnehin testen.

Zurück bei Gemini bat ich es, eine Spezifikation für das Projekt zu verfassen, die ich einem anderen KI-Tool geben konnte. Diese Spezifikation gab ich dann an Cursor weiter und baute eine neue Version des CMS.

An diesem Punkt hatte ich denselben Code mit unterschiedlichen KI-Tools gebaut. Ich kann jedes dieser Tools sehr empfehlen – sie waren erstaunlich effektiv. Die Agenten konnten Dateien bearbeiten, verschieben und im Grunde den Großteil der Änderungen ausführen, die ich brauchte. Meiner Meinung nach liegt der Produktivitätsschub durch diese Tools bei ungefähr dem Zehnfachen. Außerdem hilft es, konsistent mit einem Tool zu arbeiten, weil ich so immer präziser sagen kann, was ich ändern möchte.

Da ich die meiste Zeit mit Cursor verbrachte, gab es auch Nerviges: Als ich es bat, eine Datenbank für einige Daten anzulegen, setzte es den Primärschlüssel als VARCHAR(36) statt als UNSIGNED BIGINT. Interessant war, dass es nach meiner Nachfrage zum „besten“ Primärschlüssel dann auf BINARY wechseln wollte und zwei Funktionen schrieb, um den gewünschten GUID in einen numerischen Wert umzuwandeln. Cursor hat zudem eine .cursorrc-Datei, über die man Regeln vorgeben kann, die es bei der Lösungserzeugung beachtet – die habe ich schließlich entdeckt, nachdem es wiederholt dieselben Fehler machte.

Als ich es bat, Projektdokumentation zu generieren, schrieb es viel – aber vieles war falsch und verwies auf Verzeichnisse, die es gar nicht gab.

Zusammenfassung

Unsere digitale Zeit wandelt sich – es ist Zeit einzusteigen. Vor einem Jahr hätte ich diese Tools als betrunkene Studenten beschrieben. Heute sind sie Junior-Programmierer, die man im Blick behalten muss. Und sie werden nur besser werden.

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