Agentisches Coding: 2025 und die neue Software‑Engineering‑Praxis

Der Autor beschreibt, wie 2025 durch den Wandel hin zu agentischen Coding‑Tools und die zunehmende Integration von LLMs in den Entwicklungsalltag nicht nur seine persönliche Arbeitsweise, sondern auch die gesamte Software‑Engineering‑Praxis verändert hat.

Key Takeaway

Der Autor beschreibt, wie 2025 durch den Wandel hin zu agentischen Coding‑Tools und die zunehmende Integration von LLMs in den Entwicklungsalltag nicht nur seine persönliche Arbeitsweise, sondern auch die gesamte Software‑Engineering‑Praxis verändert hat.

Summary

• Neuer beruflicher Werdegang
  • Verließ Sentry, gründete ein eigenes Unternehmen.
  • Wandelt vom traditionellen Programmieren zum Agenten‑basierten Arbeiten.
  • Nutzt seit Juni überwiegend Claude Code und reduziert die eigene Code‑Zeiteinwirkung.
• Agentic Coding und KI‑Tools
  • Fokus auf Claude Code, Amp und Pi (Open‑Source‑Agent).
  • Befürwortung von Code‑Generierung, Dateisystemen, interpreter‑basiertem Tool‑Aufruf und skill‑basiertem Lernen.
  • Beobachtung eines Wiederauflebens von TUIs und der Popularität von Agenten.
• Interaktion mit KI‑Modellen
  • Anthropomorphisierung und parasoziale Bindungen an Modelle mit Kurz‑/Kurz‑Gedächtnis.
  • Kritik am Begriff „Agent“ wegen fehlender menschlicher Verantwortung.
  • Bewusstsein für emotionale Reaktionen auf KI‑Verhalten.
• Debatten und Meinungen
  • „Vibes“ dominieren aktuelle Diskussionen, oft ohne empirische Belege.
  • Erkenntnis, dass Finanzinteressen (Investoren, Influencer) die Sichtweisen vieler beeinflussen.
• Outsourcing vs. Eigenbau
  • Analyse, dass moderne AI‑Services vieles ersetzen, aber auch eine Rückkehr zu selbstgebauten, einfachen Lösungen ermöglicht.
  • Beispiel: Claude erstellte eine SDK‑Generator‑Bibliothek als Lernprojekt.
• Neue Version‑Kontrolle
  • Kritisiert aktuelle Git‑Modelle für mangelnde Transparenz bei KI‑generierten Änderungen.
  • Vorschlag einer verbesserten Historie, die prompts, Fehlerpfade und Zustands‑Checkpoints beinhaltet.
  • Potenzielle Wettbewerber: Jujutsu, alternative Diff‑Ansätze.
• Neue Review‑Methoden
  • Notwendigkeit von Review‑Werkzeugen, die KI‑output unterscheiden können.
  • Integration von Review in VCS, Erfassung von Kommentaren als Teil der Versionsgeschichte.
• Observability durch LLMs
  • LLM‑gestützte Generierung von eBPF‑Programmen, SQL‑Abfragen, LLDB‑Remote‑Kontrolle.
  • Erwartung an Innovation in Feedback‑Loops und Monitoring.
• Arbeitsmodell „Working With Slop“
  • Mitten KI‑Tiefer Integration setzt der Autor weiterhin auf klassische Reviews und bleibt kritisch gegenüber völliger Abhängigkeit von Maschinen.

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Wie verändert Claude Code die tägliche Softwareentwicklung?

Welche Risiken birgt die anthropomorphische Beziehung zu KI‑Agenten?

Wie könnte ein zukünftiges Version‑Kontrollsystem KI‑generierte Änderungen transparenter darstellen?

Quelle: https://lucumr.pocoo.org/2025/12/22/a-year-of-vibes/