Nutze AI nicht nur zum Tippen von Code

Viele Teams bitten AI um “Bug fixen” oder “Komponente schreiben”. Das hilft bei Micro-Tasks, skaliert aber schlecht. Die schnellsten Teams nutzen AI wie einen Tech Lead: erst Entscheidungen, dann Umsetzung.

1) Gib die richtigen Inputs

Geschwindigkeit entsteht durch klare Constraints. Vor dem Code:

• Kontext: Stack, Ordnerstruktur, Konventionen
• Regeln: i18n Contract, Schema-Regeln, keine Duplikate
• Ziel: Definition of Done (Routes, SEO, API, Edge Cases)

Rolle: Senior Full-Stack SaaS Architect
Kontext: Next.js + RTK Query + DB Schema + i18n Regeln
Constraints: FINAL Code, keine Hacks, vorhandene Helper nutzen
Ziel: ...
Output: Entscheidungen, FINAL Code, Risiken + Tests

2) Erst Checklist, dann Code

Eine Delivery-Checklist vor der Umsetzung verhindert späte Rework-Schleifen (Loading/Empty States, SEO, Pagination, Permissions).

• Endpoints und DTO Shapes
• View Models (UI Props)
• Mapper/Adapter Layer
• UI + Data Binding
• Tests und Failure Modes

3) Adapter Layer (Mapper) einsetzen

Templates sollten Backend-DTOs nicht kennen. Wandle DTOs in einfache View Models um:

mapServiceDtoToCard(dto, locale) -> ServiceCardVM
mapBlogDtoToCard(dto, locale) -> BlogCardVM
mapReviewDtoToTestimonial(dto) -> TestimonialVM

Wenn sich das Backend ändert, aktualisierst du einen Mapper statt dutzende UI-Komponenten.

4) Review wie QA

Nach der Generierung: AI soll den Code angreifen.

• Was bricht in 6 Monaten?
• Top 5 Edge Cases?
• Worst-Case Production Failure Mode?

Regel: behandle AI Output wie ein Junior-PR. Grenzen klar, Verhalten vorhersehbar.

5) Tägliche Routine

1. Plan: “Was shippen wir heute?”
2. Risiko: “Was ist der riskanteste Teil?”
3. Build: Checklist → Code
4. Review: QA Pass

Fazit

AI ist mehr als Code-Autocomplete. Als Tech Lead genutzt wird sie zur Entscheidungs-Engine: schneller liefern, weniger Rework, konsistentere Architektur.