Coding Agents 101: Die Kunst, tatsächlich Dinge zu erledigen

Im Jahr 2025 sind Coding Agents keine Magie, aber sie sind so nah dran, wie es nur geht. In den letzten Jahren haben wir beobachtet, dass insbesondere Ingenieure auf Senior- bis Staff-Level schneller Erfolge erzielen als andere. In diesem Artikel teilen wir einige der wichtigsten Lektionen, die aus den Erfahrungen unserer Kunden und unserer eigenen Praxis stammen.

Einführung in Coding Agents

Die Entwicklung von Entwicklerwerkzeugen hat sich rasant weiterentwickelt. Vor zehn Jahren waren es Autocomplete-Funktionen und IntelliSense, die in der Lage waren, Methodennamen vorzuschlagen und programmatische Refactorings durchzuführen. Vor vier Jahren kamen Co-Piloten und Tab-Completion hinzu, die in der Lage waren, die nächsten Codezeilen für Sie zu schreiben. Vor zwei Jahren wurden generative Chatbots eingeführt, die Ihre Entwicklung unterstützen und ganze Dateien für Sie generieren konnten. Heute sind autonome Agenten in der Lage, von ersten Beschreibungen bis zu finalen Pull-Requests mit minimalem menschlichem Eingreifen zu arbeiten.

Die Grundlagen des Prompting

Um effektiv mit Coding Agents zu interagieren, sind hier einige grundlegende Richtlinien, die Sie beachten sollten:

• Sagen Sie, wie Sie Dinge erledigt haben möchten, nicht nur, was getan werden soll: Denken Sie an den Agenten als an einen Junior-Coding-Partner, dessen Entscheidungsfindung unzuverlässig sein kann. Bei komplexen Aufgaben sollten Sie Ihre bevorzugte Vorgehensweise von Anfang an klar darlegen.
• Teilen Sie dem Agenten mit, wo er anfangen soll: Auch wenn Sie keine spezifischen Dateinamen oder Funktionsnamen kennen, erwähnen Sie das Repository, relevante Dokumentationen und wichtige Komponenten.
• Praktizieren Sie defensives Prompting: Antizipieren Sie mögliche Verwirrungen oder Fehler und klären Sie Ihre Anweisungen proaktiv.
• Geben Sie Zugang zu CI, Tests, Typen und Linters: Starke Feedback-Schleifen durch Tools wie Typprüfer und Linters verbessern die Leistung der Agenten erheblich.
• Nutzen Sie Ihr Fachwissen: Vertrautheit mit Ihrem Code verbessert die Interaktion mit dem Agenten erheblich.

Integration von Agenten in Ihren Arbeitsablauf

Sobald Sie die Grundlagen des Umgangs mit einem Agenten beherrschen, ist es an der Zeit, diese KI-Helfer in Ihren täglichen Arbeitsablauf zu integrieren. Hier sind einige praktische Möglichkeiten:

• Neue Aufgaben sofort übernehmen: Anstatt sich von Unterbrechungen ablenken zu lassen, senden Sie einfach eine schnelle Aufforderung an einen autonomen Agenten.
• Unterwegs programmieren: Viele autonome Agenten unterstützen mobilen Zugriff, sodass Sie Probleme sofort beheben können.
• Routineaufgaben abgeben: Übertragen Sie sich wiederholende Aufgaben an Ihren Agenten, um Zeit zu sparen.
• Analyseparalyse umgehen: Lassen Sie den Agenten verschiedene Ansätze implementieren, um Entscheidungen zu erleichtern.
• Vorschau-Deployments einrichten: Automatisieren Sie Ihre CI/CD-Pipeline, um Vorschau-Deployments mit jedem neuen PR zu erstellen.

Delegieren größerer Aufgaben

Wenn die Größe und Komplexität Ihrer Pull-Requests über einige Dateien hinauswachsen, wird es schwierig, diese in einem Durchgang zu bearbeiten. Das Beherrschen der Delegation mittlerer bis großer Aufgaben (typischerweise 1-6 Stunden Arbeit) ist der Bereich, in dem autonome Agenten den höchsten ROI bieten.

Automatisierung von Arbeitsabläufen

Agenten können auf eingehende Ereignisse viel schneller reagieren als Menschen und sind bereit, langweilige, sich wiederholende Arbeiten zu übernehmen. Hier sind einige Beispiele:

• Erstellen Sie Abkürzungen für Ihre häufigsten wiederholten Arbeiten: Automatisieren Sie Routineaufgaben wie das Entfernen von Feature-Flags oder das Aktualisieren von Abhängigkeiten.
• Intelligente Code-Überprüfung und Durchsetzung: Lassen Sie Agenten automatisch Code-Überprüfungen durchführen, um häufige Fehler zu identifizieren.
• Inzidenzen und Warnungen einbinden: Richten Sie autonome Agenten ein, die automatisch auf spezifische Ereignisse reagieren.

Praktische Überlegungen

Es ist wichtig, die Grenzen autonomer Agenten zu erkennen. Sie haben möglicherweise eingeschränkte Debugging-Fähigkeiten und können nicht alle Szenarien gründlich testen. Daher sollten Sie immer bereit sein, menschliche Aufsicht zu leisten und bei Bedarf manuell einzugreifen.

Fazit

Die Zukunft der Softwareentwicklung wird stark von autonomen Agenten geprägt sein. Ingenieure werden weiterhin eine zentrale Rolle spielen, da tiefes technisches Wissen und ein intimes Verständnis des Codes unverzichtbar bleiben. Die Fähigkeit, mehrere Aufgaben parallel zu jonglieren, wird nicht nur möglich, sondern auch unerlässlich sein.

Quellenliste:

• Quelle: CODING AGENTS 101: THE ART OF ACTUALLY GETTING THINGS DONE
• Codex by OpenAI
• Jules by Google
• Cursor
• Claude Code