Softwareentwicklung mit KI gleicht dem Hausbau mit modernen Werkzeugen. Statt Stein für Stein zu setzen, heben Maschinen die Last. Nur dass die Steine hier Codezeilen sind und das Haus eine Plattform für Millionen Nutzer. Gergely Orosz besuchte Anthropic, um zu sehen, wie Teams dort arbeiten. Dieser Artikel zeigt, was sich verändert hat und was gleich geblieben ist.
Orosz sprach mit Katelyn Lesse, Jarred Sumner, Thariq Shihipar und David Hershey. Ihre Erfahrungen zeigen, wie KI den Alltag von Ingenieuren verändert – und welche Prinzipien bestehen bleiben.
Komplexe Projekte brauchen weiterhin Planung: Claude Managed Agents
Das Projekt Managed Agents dauerte sechs Monate. Die Planungsphase war entscheidend: „Bei manchen Produkten kann man sofort prototypen, bei anderen muss die Architektur stimmen“, sagt Lesse. Das Team griff auf Dokumente zurück, die bis zu zwei Jahre alt waren, und erstellte ein klassisches Product Requirements Document. Der Grund: Bei einem komplexen Vorhaben mit vielen Beteiligten – etwa dem Sandboxing-Team – mussten alle auf denselben Stand gebracht werden. „Das ist nicht verschwunden“, sagt Lesse. „Wir brauchen immer noch PRDs, um große Gruppen zu koordinieren.“
Selbst bei einem KI-affinen Unternehmen wie Anthropic ähnelt das Vorgehen dem aus der Zeit vor KI. Der Unterschied liegt in Geschwindigkeit und Flexibilität. Nach der Planung baute das Team einen „Spike“: Es testete das Backend von Claude Code für das Web. Statt wochenlanger Spezifikationen hackte ein Teammitglied Komponenten zusammen und arbeitete direkt mit dem Claude-Code-Team. „Die Abstimmung mit anderen Teams an Schnittstellen ist einfacher geworden“, erklärt Lesse. „Heute können wir einen Stub-Service aufsetzen und die Schnittstellen während der Entwicklung gemeinsam verfeinern.“
Mitten in der Entwicklung wurde klar, dass die Architektur geändert werden musste. Das Team entkoppelte das „Gehirn“ von Claude (Agent und Harness) von den „Händen“ (Sandboxen und Werkzeugen) und der „Session“ (Ereignisprotokoll). Jeder Teil wurde eigenständig. Zusätzlich entstand eine Abstraktion um Tresore und Anmeldedaten, die Credentials abholt, ohne dass der Agent sie sieht. Trotz KI-Unterstützung dauerte das Projekt sechs Monate. Ohne KI hätte es wohl zwei Jahre gebraucht. Die iterative Verfeinerung geht schneller, aber die Grundstruktur bleibt.
Ein 12-Monats-Projekt in 11 Tagen: Der Bun-Rewrite in Rust
Jarred Sumner, Schöpfer von Bun und heute bei Anthropic, schildert ein zweites Beispiel. Bun ist eine JavaScript-Laufzeitumgebung mit über 22 Millionen monatlichen Downloads und mehr als 500.000 Zeilen Code. Eine Migration von JavaScript/TypeScript nach Rust galt bisher als ein Jahr Arbeit für ein kleines Team. Mit KI-Unterstützung (Tool Fable, Tokens im Wert von rund 165.000 Dollar) gelang die Migration in elf Tagen. Bun nutzt jetzt Rust für Teile der Laufzeitumgebung, was Performancevorteile bringt.
Sumner ließ die KI den Großteil der Code-Konvertierung übernehmen. Er konzentrierte sich auf Validierung und Fehlerbehebung. „Die Verifikation war zeitaufwändiger als die Implementierung“, sagt er. Das passt zu einer Beobachtung im gesamten Artikel: KI schreibt Code, der Mensch prüft und testet mehr. Das Verhältnis von Coding zu Testing verschiebt sich – der Fokus verlagert sich. Code-Reviews werden von KI unterstützt, Tests automatisch generiert. Bei Anthropic durchlaufen KI-Tools wie Claude Code selbstständig Pull Requests, bevor ein Mensch hinschaut.
Veränderte Engineering-Praktiken: Prototyping, Verifikation und Teamstruktur
Was bedeutet das im Alltag? Erstens: Prototyping ist flüssiger. Teams müssen nicht wochenlang spezifizieren, sondern bauen schnell einen Stub, testen und verwerfen. Zweitens: Verifikation nimmt mehr Zeit ein. Schreibt KI 80 Prozent des Codes, müssen die restlichen 20 Prozent menschlicher Arbeit gründlich sein. Drittens: Code-Reviews und Tests werden zunehmend von KI erledigt. Entwickler müssen die Ergebnisse kritisch hinterfragen.
Auf Teamebene zieht sich Design durch das gesamte Projekt. Teams arbeiten an mehr Projekten gleichzeitig, weil KI Routineaufgaben übernimmt. Eine Regel: Maximal zwei Ingenieure pro Projekt. Das hält Kommunikationsaufwand gering. „Zwei-Pizza-Teams“ (maximal acht bis zehn Personen) bestehen weiter. Planung bleibt bei komplexen Vorhaben essenziell – wie bei Managed Agents. Auch die Herausforderung des Kontextwechsels bleibt: Arbeitet ein Engineer an mehreren Projekten, leidet die Tiefe des Verständnisses.
Was gleich geblieben ist – und was sich verändert hat
Viele Prinzipien sind unverändert. „Zwei-Pizza-Teams“, PRDs für komplexe Projekte, Planung und Architektur existieren weiter. Auch die Aufteilung zwischen Codieren und Testen verschiebt sich nicht grundlegend. Was sich ändert, ist das Tempo und die Art der Umsetzung. Ein Projekt, das früher zwei Jahre dauerte, schafft man heute in sechs Monaten. Eine Code-Migration, die ein Jahr benötigte, ist in elf Tagen erledigt. Das klingt nach Beschleunigung, aber es hat einen Haken: Die Abhängigkeit von KI-Tools wächst. Die Fähigkeit, ohne sie zu arbeiten, könnte verkümmern. Die Ingenieure bei Anthropic sind sich dessen bewusst. Sie setzen KI gezielt ein, verlassen sich aber nicht blind darauf.
Der „herausragende Software-Ingenieur“ zeichnet sich heute weniger durch Programmiergeschwindigkeit aus, sondern durch tiefes Verständnis – auch eine Schicht unterhalb dessen, woran man arbeitet – und die Fähigkeit, Arbeit zu koordinieren. Wer komplexe Zusammenhänge einer verteilten Architektur versteht und mit mehreren Teams abstimmen kann, ist wertvoller als jemand, der nur schnell Code produziert. KI kann Code schreiben, aber nicht die organisatorische Intelligenz ersetzen, die nötig ist, um ein Produkt wie Managed Agents zu planen und mit Stakeholdern abzustimmen.
Wird KI die Softwareentwicklung ersetzen?
Werden Ingenieure überflüssig? Diejenigen bei Anthropic, die am intensivsten mit KI arbeiten, teilen diese Sorge am wenigsten. „Je mehr die Softwareentwickler bei Anthropic praktisch mit KI arbeiten, desto weniger fürchten sie, dass ihre Jobs verschwinden.“ Katelyn Lesse bringt es auf den Punkt: „Die KI macht uns produktiver, aber sie ersetzt nicht das Denken. Sie ist wie ein Assistent, der einem die Zutaten reicht – kochen muss man trotzdem selbst.“ Die Rolle des Ingenieurs verschiebt sich vom Handwerker zum Architekten und Koordinator. Das erfordert andere Fähigkeiten, ist aber kein Niedergang, sondern eine Weiterentwicklung.
Der Blick hinter die Kulissen von Anthropic zeigt: KI-gestützte Softwareentwicklung ist Realität. Sie verändert, wie Teams planen, prototypen, testen und ausliefern. Aber fundamentale Prinzipien bleiben intakt: gute Architektur, klare Kommunikation, durchdachte Planung. Der Unterschied liegt im Wie. Das Wie wird schneller, flüssiger und erfordert ein tieferes Verständnis der Systeme. Für Entwickler bedeutet das: Wer bereit ist, sich auf diese neue Art des Arbeitens einzulassen, wird nicht ersetzt, sondern bekommt mächtige Werkzeuge an die Hand.
Quelle: newsletter.pragmaticengineer.com
