Weiter in unserem KI-Block geht es mit Kevin Chromik (Webseite, LinkedIn), Content Creator (YouTube). Kevin berichtet Hans und Vanessa seine Erfahrungen darüber, wie er mit KI Tools 3x schneller Apps programmieren kann.

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Ein großes Thema ist die Frage nach dem Kontext: Tools wie ChatGPT liefern oft brauchbare Antworten, kennen aber die eigene Codebase nicht. Das macht ihre Vorschläge schnell unbrauchbar oder zumindest nicht optimal integrierbar. Ganz anders sieht es bei Tools wie Cursor oder Windsurf aus, die direkt in die IDE eingebunden werden – z. B. in VS Code – und Zugriff auf das gesamte Projekt haben. Damit können sie nicht nur präziser helfen, sondern auch bessere Architekturvorschläge machen oder konkrete Codeabschnitte erklären.

Besonders spannend ist Kevins Ansatz, KI nicht unbedingt zum „schnelleren Programmieren“ im klassischen Sinne zu nutzen, sondern vielmehr für alles drumherum. Beim Prototyping etwa hilft KI, Ideen schnell zu visualisieren – auch wenn der produzierte Code am Ende verworfen wird. Kevin erzählt von einem Beispiel, als er ein Award-System in seine Habit-Tracker-App einbauen wollte: Die Idee war noch nicht ausgereift, doch Windsurf konnte dennoch eine erste Oberfläche erzeugen, mit der man experimentieren konnte – inklusive Animationen. Der Code war nicht perfekt, aber als Sparringspartner war die KI extrem hilfreich.

Wir sprechen auch über den Unterschied zwischen eigenen Programmiersprachen und fremden: Ist man mit KI auch in der eigenen Sprache wirklich schneller? Und wie sinnvoll ist KI eigentlich für Junior-Entwickler:innen? Kevin und Vanessa sehen hier Chancen, aber auch Risiken. Während Stack Overflow oft ein notwendiger Umweg ist, bei dem man sich zwangsläufig mit dem Problem auseinandersetzt, liefern KI-Tools direkte Lösungen – ohne Umweg, ohne Kontext. Das kann zu schnellen Ergebnissen führen, aber auch dazu, dass Lernprozesse übersprungen werden.

Trotzdem: Gute Tools wie Windsurf ermöglichen inzwischen Rückfragen zur Codebase wie „Erklär mir mal die Architektur dieser App“ – und das kann gerade für weniger erfahrene Entwickler:innen ein echter Gewinn sein.

Ein weiteres Thema ist Codequalität. Kevin berichtet, dass er seine Habit-Tracker-App bewusst mit einer sauberen Architektur gebaut hat – auch wenn sie funktional simpel ist. Er merkt an: Je besser man selbst entwickelt, desto mehr stört einen der Output von KI, weil viele Vorschläge einfach qualitativ nicht mithalten können. Viel Code im Netz ist schlicht schlecht – und KI reproduziert diesen leider oft. Gute Entwickler:innen sind in den meisten Fällen noch deutlich besser als jede KI.

Zum Abschluss diskutieren wir noch mit Hans, ob man heute noch zusätzliche Libraries braucht – oder ob KI-Tools wie V0 von Vercel mit ihren fertigen Komponenten schon ausreichen, um direkt damit zu starten.