Ein AI-Agent hat unser Blog-System gebaut. Es hat funktioniert. Es hat auch eine tickende Zeitbombe mitgeliefert. Warum menschliche Expertise im Zeitalter des Agentic Engineering wichtiger wird — nicht unwichtiger.
Eine chronologische Aufzeichnung, wie ich von KI als schlaue Autovervollständigung zu 18 spezialisierten Agenten in einer Produktionspipeline gekommen bin.
Claude Code merkt sich jetzt Dinge, die du ihm nicht explizit gesagt hast. Für interaktive Nutzung ist das praktisch. Für autonome Pipelines ist es ein ganz anderes Problem.
Claude Code speichert vollständige Gesprächsprotokolle. Ich habe 700 MB davon durchforstet, 20 verlorene Journals rekonstruiert und die Gespräche gefunden, die ich für immer weg hielt.
Die ehrliche Geschichte hinter CodeWithAgents.de, gebaut mit KI-Agenten. Was funktioniert hat, was schiefging, was mich überrascht hat.
KI macht Content-Produktion trivial. Das ist nicht die Revolution — die Flut an Mittelmäßigkeit zu überleben, ist es.
Ich habe mit einem leeren Git-Repository angefangen und mit einer fertig deployten Mobile-First-Präsentation auf GitHub Pages aufgehört — ohne eine einzige Zeile Code selbst zu schreiben.
Drei Phasen, fünf kritische Bugs und was 97,78 % OCR-Konfidenz wirklich bedeutet, wenn echte Nutzer echte Fotos hochladen.
Wie ich einen KI-Agenten als Planungspartner — nicht als Code-Generator — eingesetzt habe, um eine komplexe Datenbankmigration zu entwerfen, bevor eine einzige Zeile Code geschrieben wurde.
Als 18 Agenten jeweils ihre eigenen Memory-Dateien pflegten, wurde das System unwartbar. Die Lösung war eine klare Trennung: Daten sammeln ist eine Aufgabe, Wissen destillieren eine andere.