Agentic Coding
Entwickeln mit KI-Agenten jenseits von Vibe Coding
Agentic Coding heißt nicht: schneller mehr Code erzeugen. Es heißt: mit Agenten so arbeiten, dass Qualität, Architektur und Review erhalten bleiben.
Vibe Coding lässt dich schnell prototypen. Agentic Coding lässt dich Produkte bauen.
Prinzipien
Sieben Arbeitsprinzipien für Coding Agents
Spec vor Code
Der Prompt ist nicht die Spezifikation. Gute Agentic-Coding-Arbeit beginnt mit einem Zielartefakt: Spec, PRD, Akzeptanzkriterien oder ein klarer Issue-Schnitt.
In der Praxis
Lass den Agent zuerst Fragen stellen und eine Spec vorschlagen. Erst nach Review wird Code erzeugt.
Tests definieren fertig
Ohne Tests oder Evals kann ein Agent überzeugend falsch liegen. Tests sind nicht Nacharbeit, sondern die Grenze der Aufgabe.
In der Praxis
Vor Implementierung festlegen: Welche Tests müssen grün sein? Welche Fehlerfälle müssen abgedeckt sein?
Kleiner Scope, klare Slices
Große Prompts erzeugen große Unsicherheit. Agenten arbeiten besser in kleinen, vertikalen Schnitten mit erkennbarem Ergebnis.
In der Praxis
Ein Slice sollte lesbar, testbar und reviewbar sein. Wenn nicht, ist er zu groß.
Context Engineering statt Kontext-Müll
Der Agent braucht die richtigen Dateien, Regeln, Patterns und Fehlerhistorie. Nicht alles auf einmal, sondern genau das, was für die Aufgabe zählt.
In der Praxis
Projektregeln, Architekturhinweise und relevante Beispiele bereitstellen. Unnötigen Chat-Verlauf vermeiden.
Read Autonomy, Write Control
Der Agent darf viel lesen, aber nicht beliebig schreiben. Schreibrechte brauchen Grenzen: Dateien, Ordner, Tools, Shell-Kommandos und externe Systeme.
In der Praxis
Vor jedem Lauf klären: Was darf verändert werden? Was bleibt tabu? Wann ist Freigabe nötig?
Fresh-Context Review
Der gleiche Agent, der lange implementiert hat, ist kein neutraler Reviewer. Review braucht frischen Kontext und klare Kriterien.
In der Praxis
Review separat starten: Diff, Spec, Tests und bekannte Risiken geben, nicht den ganzen alten Chat.
Build for Replacement
Agentischer Code muss für Menschen und andere Agenten verständlich bleiben. Sonst steigt Tempo kurzfristig und Wartungskosten explodieren später.
In der Praxis
Klare Namen, kleine Funktionen, Typen, Tests und dokumentierte Schnittstellen als Mindeststandard setzen.
Workflow
Ein Coding-Agent braucht einen Arbeitsrhythmus
01
Research
Agent liest relevante Dateien, Patterns und offene Fragen.
02
Plan
Agent schlägt Plan und Schnitt vor. Mensch bestätigt oder korrigiert.
03
Implement
Agent arbeitet nur im vereinbarten Scope.
04
Test
Automatische Tests, Type Checks und lokale Checks laufen.
05
Review
Fresh-Context Review gegen Spec, Diff und Tests.
06
Document
Entscheidungen, Learnings und Folgeaufgaben werden festgehalten.
Anti-Patterns
Woran Agentic Coding scheitert
- Ein großer Prompt ohne Spec und ohne Tests.
- Agent ändert viele Dateien ohne vorherige Scope-Grenze.
- Erfolgreicher Build wird mit guter Architektur verwechselt.
- Review passiert im gleichen verrauschten Chat-Kontext.
- Temporäre Workarounds bleiben als neue Architektur zurück.
Weiterführende Pfade
Was dazugehört
Agentic Engineering
Die übergeordnete Arbeitsweise: Harness, Context, Control, Traces und Operating Model.
Weiterlesen →AI Harnesses
Welche Umgebung Agentic Coding trägt und welche Auswahlkriterien wichtig sind.
Weiterlesen →AI Native
Warum Specs, Qualität, Write-Control und Austauschbarkeit neue Organisationsprinzipien werden.
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Was aus Prototypen wird, wenn Betrieb, Monitoring und Lifecycle wichtig werden.
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