Agentencodierung optimieren: Wie nutzt man Claude Code im Jahr 2026?
KI-Codierungswerkzeuge sind für viele Entwicklungsaufgaben unverzichtbar geworden. In unseren Tests generierten gängige KI-Codierungswerkzeuge wie Cursor über 70 % des benötigten Codes. Da sich KI-Systeme noch in einer frühen Entwicklungsphase befinden, haben sich in den Produkttests verschiedene Workflow-Muster herauskristallisiert, die zur Optimierung ihrer Nutzung beitragen können.
Erfahren Sie , wie Sie diese KI-IDEs optimieren und Cursor-Systemaufforderungen für agentenbasierte Codierungs-Workflows analysieren können.
Wie lässt sich ein agentenbasierter Codierungsansatz entwickeln?
In den letzten Monaten wurden KI-gestützte Programmier-Workflows systematisch optimiert, insbesondere in den Bereichen Vibe Coding , Rapid Prototyping und Code-Editing auf mittlerer Ebene. Wir haben verschiedene KI-gestützte Programmierwerkzeuge, darunter Claude Code, Cursor, Replit und Windsurf, verglichen.
Das daraus resultierende agentenbasierte Codierungsframework und die zugehörigen Arbeitsabläufe haben sich als durchweg effektiv erwiesen:
Optimierung der agentenbasierten Codierung
Wann ist dieser Ansatz sinnvoll? Für einfache Aufgaben wie die Behebung grundlegender Fehler, die sich mit einer direkten Eingabeaufforderung lösen lassen, ist dieser Ansatz nicht notwendig. In solchen Fällen können Sie die Planungsschritte überspringen und direkt mit der Codierung beginnen, nachdem Ihr KI-Codeassistent den Plan verfeinert und freigegeben hat.
1. Auswahl der zu verwendenden Tools und Plattformen:
Je nach gewünschtem Automatisierungsgrad, Planungsaufwand und Workflow-Orchestrierung können Sie zwischen KI-gestützten Code-Editoren (agentischen IDEs) und agentischen Befehlszeilenschnittstellen (agentischen CLIs) wählen.
Darüber hinaus können Markdown-Dateien verwendet werden, um projektspezifische Richtlinien und Kontextinformationen zu pflegen, während Standard-Versionskontrollplattformen optional Code-Reviews und Pull-Request-Workflows unterstützen können.
2. Erstellung des Plans
Claude Code erwies sich aufgrund seiner kontextbezogenen Speicherfunktionen, Aufgabenverteilungsfunktionen und der Möglichkeit zur Erkundung schreibgeschützter Dateien als die effektivste Planungsumgebung. Während der Planung wird Claude Code für Folgendes verwendet:
- Dateien lesen und Code untersuchen
- Durchsuchen Sie Codebasen
- Projektstruktur analysieren
- Sammeln Sie Informationen aus Webquellen
- Dokumentation prüfen
Planungsmethodik:
Formulieren Sie klare und präzise Anweisungen: Klare und spezifische Vorgaben verbessern das Kontextverständnis. Anstatt beispielsweise nach einem generischen UI-Design zu fragen, liefert die Angabe „eine App-Oberfläche im Linear-Stil“ genauere Ergebnisse. Vermeiden Sie es, zu viele Informationen preiszugeben, da dies zu Verwirrung führen kann.
Beginnen Sie regelmäßig neue Konversationen: Neue Sitzungen mit /clear reduzieren das Abschweifen von den Anweisungen und verhindern eine Beeinträchtigung des Kontextes durch frühere Aufgaben.
Stellen Sie sicher, dass der KI-Assistent die Dokumentation liest: Vor der Ausführung sollte die Planungsumgebung API-Referenzen, Framework-Leitfäden oder Architekturdokumentationen einlesen. Dieser Schritt gewährleistet, dass der nachfolgende Plan den aktuellen und korrekten Rahmenbedingungen entspricht.
3. Auswahl der Architektur
Die Wahl der richtigen Architektur ist entscheidend für die Strukturierung des Projekts.
Beimagentenbasierten Codieren wurde für die meisten KI-gesteuerten Codierungsaufgaben eine flussbasierte Architektur verwendet. Dieses Modell gliedert das System in diskrete Knoten, von denen jeder für eine spezifische Funktion zuständig ist, wie beispielsweise Entscheidungsfindung, Dateimanipulation, Codeanalyse oder Codemodifikation. Der Aufgabenfortschritt zwischen den Knoten erfolgt automatisch.
Der Übergang von einer Aufgabe zur nächsten erfolgt automatisch. Zum Beispiel:
- Benutzereingabe : Beschreibung der Art der Website (z. B. Blog oder E-Commerce-Website).
- Designknoten : Die KI generiert das Layout basierend auf den Benutzerpräferenzen.
- Inhaltsgenerierungsknoten : Generierung von Text und Bildern basierend auf Eingaben.
Für den Aufbau skalierbarer Systeme wie Screenshot-zu-Code -Tools empfiehlt sich die Verwendung einer serviceorientierten Architektur (SOA) . In dieser Konfiguration lassen sich wichtige Komponenten (z. B. UI-Extraktion, Codegenerierung) unabhängig voneinander skalieren.
Bei diesem hybriden Ansatz steuert der flussbasierte Ansatz den Aufgabenfluss über verschiedene Knoten hinweg, wobei jeder Knoten eine spezifische Funktion übernimmt, beispielsweise die Erstellung von Screenshots oder die Codegenerierung. Zum Beispiel:
- Der UI-Extraktionsknoten verarbeitet den Screenshot.
- Der Codegenerierungsknoten wandelt die identifizierten UI-Komponenten in strukturierten Code um.
4. Verfeinerung des Plans
Nachdem der erste Plan erstellt wurde, stellt die Verfeinerungsphase die Übereinstimmung mit den übergeordneten Projektzielen sicher. Diese Phase umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
- Wichtige Ergebnisse und Kontext dokumentieren: Alle relevanten Kontextinformationen, Erkenntnisse und Projektbeschränkungen werden von Claude Code dokumentiert. Dies dient als Referenz und stellt sicher, dass die notwendigen Informationen während des Codierungsprozesses jederzeit verfügbar sind.
- Phasenübersicht erstellen : Nachdem der Plan dokumentiert wurde, können Sie Claude bitten, eine Phasenübersicht zu erstellen. Diese Datei (mit dem Namen phase.md) listet die einzelnen Phasen des Projekts auf.
- Aufgabenlisten verfeinern: Nachdem der Plan dokumentiert ist, erstellt Claude eine strukturierte Phasenaufteilung (phase.md), die die aufeinanderfolgenden Entwicklungsphasen des Projekts beschreibt.
- Kontext- und Speicherverwaltung: Ein separates memory.md -Dokument erfasst den aktuellen Projektstatus. Diese Datei dient als Kontinuitätsschicht, insbesondere wenn die Entwicklung auf mehrere Arbeitssitzungen verteilt ist.
- Präzisierung des Plans: Während der Verfeinerung wird Claude aufgefordert, zusätzliche klärende Fragen zu stellen, um die Vollständigkeit und Genauigkeit des Plans vor Beginn der Umsetzung zu überprüfen.
5. Codierungsprozess
Der Codierungs-Workflow basiert auf einem aufgabenbasierten Ausführungsmodell, das durch eine konsistente Eingabeaufforderungsstruktur unterstützt wird.
Hauptkomponenten:
- Projektspeicher : Die während des Planungsverfeinerungsprozesses erstellte Datei memory.md wird kontinuierlich aktualisiert, um den aktuellen Status des Projekts widerzuspiegeln.
- Entwicklungsrichtlinien : Dies sind die Regeln, die festlegen, wie Aufgaben angegangen werden sollen (z. B. das Erstellen von Code).
Praktiken für die Programmierung implementieren:
- Beginnen Sie mit Phase 1: Starten Sie für jede Aufgabe ein neues Gespräch und bitten Sie Claude, den ersten Implementierungsschritt zu übernehmen. Erstellen Sie eine Datei namens „plan.md“, um die Implementierungsphasen zu dokumentieren.
- Iteratives Testen: Testen Sie den Code nach jedem Arbeitsschritt, sobald die Programmierung beginnt. Falls der Code nicht Ihrer Implementierung entspricht, liefern Sie weitere Informationen oder passen Sie den Plan gegebenenfalls an. Wiederholen Sie diesen Vorgang gegebenenfalls 3- bis 5-mal, um einen soliden Plan zu gewährleisten.
Nach dem Schreiben des Codes fragt Cursor, ob er diesen annehmen oder ablehnen soll. Wenn alles direkt angenommen wird, kann dies zu Fehlern führen. Cursor liefert eine Erklärung der vorgenommenen Änderungen. Diese sollten Sie lesen und den Code nur dann annehmen, wenn sie nachvollziehbar ist; andernfalls lehnen Sie ihn ab.
- Schnelles Feedback: Vermeiden Sie während des Programmiervorgangs Aufforderungen wie „Beheben Sie das“. Beschreiben Sie detailliert, was schiefgelaufen ist und wie es hätte laufen sollen.
- Speicherverwaltung: Verwenden Sie memory.md, um wichtige Kontextinformationen zu speichern und frühere Entscheidungen während des Codierungsprozesses neu auszurichten.
- Dokumentation aktualisieren : Nach jeder Aufgabe sollten Sie sowohl die Datei plan.md als auch die Datei phases.md aktualisieren, um den Fortschritt und den aktuellen Stand des Projekts zu verfolgen.
- Optional: Nutzung der GitHub-Integration: Sie können GitHub auch mit Tools wie Cursor und Cline integrieren, um Code-Reviews, Commit-Tracking und Pull Requests zu optimieren.
Wie funktioniert agentenbasierte Codierung in Ihrer KI-IDE (z. B. Cursor)?
Das Diagramm veranschaulicht die Funktionsweise von KI-IDEs. Diese Systeme optimieren den Prozess für den Hauptagenten, indem sie die „kognitive Belastung“ auf andere LLMs verlagern.
Bei der Arbeit mit diesen IDEs fügt das System zunächst @-Tags in den Kontext ein, wodurch das Modell weiß, wo es nach bestimmten Daten oder Anweisungen suchen muss.
Anschließend werden verschiedene Tools eingesetzt, um zusätzlichen Kontext und Informationen zu sammeln, beispielsweise durch die Analyse von Code oder die Überprüfung von Dokumentationen.
Anschließend nimmt die IDE mithilfe einer speziellen „Diff-Syntax“ die notwendigen Änderungen am Code vor. Das bedeutet, dass anstatt ganze Codeabschnitte neu geschrieben zu werden, nur die geänderten Teile mit einem klaren Hinweis auf die Modifikationen gesendet werden. Abschließend liefert die IDE dem Benutzer eine zusammenfassende Antwort, die detailliert auflistet, was aktualisiert oder geändert wurde. 2
Einschränkungen dieses agentenbasierten Kodierungsansatzes:
- Kontextverlust im Laufe der Zeit : Im Verlauf des Gesprächs kann Claude wichtige Kontextinformationen verlieren.
- Schwierigkeiten mit offenen Fragen : Das Stellen offener oder vager Fragen kann zu mehrdeutigen Antworten führen.
- Abhängigkeit von konsistenten Eingaben : Der Ansatz basiert maßgeblich auf klaren, detaillierten Anweisungen und einer konsistenten Aufgabenaufteilung. Jegliche Unklarheiten oder übersehene Details im Planungs- oder Codierungsprozess können zu Fehlausrichtungen führen.
Wie kann man KI-Code-Review-Tools zur Überprüfung von KI-generiertem Code einsetzen?
KI-gestützte Code-Review-Tools unterstützen Entwickler bei der einfachen Überprüfung ihrer Pull Requests. Sie erkennen Probleme und Fehler, generieren Sequenzdiagramme und schlagen Verbesserungen vor. Wir haben vier führende KI-gestützte Code-Review-Tools in RevEval anhand von 309 Pull Requests verglichen.
CodeRabbit weist mit 80,3 % die höchste durchschnittliche Erfolgsquote auf, gefolgt von Greptile mit 69,5 % und GitHub Copilot mit 69,1 %.
Wir verglichen die Tools außerdem anhand der Falsch-Positiv-Rate, der Anzahl gefundener Fehler und der Anzahl gefundener kritischer Fehler. CodeRabbit fand 64 % der kritischen Fehler, gefolgt von Greptile mit 57,5 %.
Entwickler können Code-Reviews in ihren Repositories/Codebasen automatisieren und KI-Code-Review-Tools benutzerdefinierte Anweisungen geben, was ihnen hilft, den Code-Review-Prozess zu beschleunigen.
Sie sind nicht hundertprozentig genau und erfassen nicht alle Aspekte, aber sie können als hilfreiche Unterstützung dienen.
Referenzlinks
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