Ein Entwickler hat Monate damit verbracht, KI-Tools schreiben zu lassen, und sich dadurch in einen Prüfer von Arbeit verwandelt, die er kaum versteht. Der Autor, der das Projekt LibreWeddingPlanner entwickelt, beschreibt eine langsame Spirale, die mit kleinen Anfragen begann und damit endete, dass er monatelang überhaupt keinen eigenen Code mehr schrieb.
Die Geschichte, mit dem Titel „Ein Monat ohne KI“, ist eine Warnung vor dem, was passiert, wenn Entwickler sich zu stark auf Tools zur Code-Generierung verlassen.
Die Spirale beginnt
Ein Freund des Autors riet ihm, KI-Coding-Agenten auszuprobieren. „Du fühlst dich so mächtig“, sagte der Freund. Nachdem er damit begonnen hatte, fand sich der Autor dabei wieder, die KI bat, Funktionen zu implementieren, Tests zu schreiben und ganze Jira-Tickets zu bearbeiten. Aufgaben, die ihn früher Tage gekostet hatten, waren plötzlich in Stunden erledigt.
Der Autor war ein Anhänger von TDD (Test-Driven Development), der es gewohnt war, Tests zu schreiben, bevor er den Code schrieb. Aber die KI veränderte diese Gewohnheit. Der Autor sagte, er schreibe den Code nicht mehr selbst. Der halbe Zweck von TDD – die Tests nicht durch die Art und Weise der Code-Implementierung zu beeinflussen – ging verloren.
Die Kontrolle entglitt früh. Der Autor sah, wie der Agent Commits zusammen mit ihm signierte, und beeilte sich, die Funktion zu deaktivieren. Er wollte so tun, als ob der Code von ihm selbst geschrieben worden wäre.
Kontrolle verloren
Der Autor fügte vollständige Jira-Beschreibungen in die KI ein und ließ sie die Arbeit implementieren. In einer Codebasis, die er kaum kannte, vertraute er auf das Urteilsvermögen der KI anstatt auf sein eigenes. Er gab zu, nicht zu wissen, was der Code, den er in die Produktion hochgeladen hatte, eigentlich tat. „Verdammt furchteinflößend“, schrieb er.
Kleine Aufgaben wurden in 30 Minuten als Pull Requests fertiggestellt. Der Autor richtete mehrere Agenten über Arbeitsverzeichnisse ein, verband sie über ACLI mit Jira und forderte sie auf, an Tickets in separaten Arbeitsverzeichnissen zu arbeiten. Der Autor fühlte sich euphorisch.
Aber die Freude währte nicht lange. Bei größeren Aufgaben war eine Zerlegung erforderlich, und die KI erstellte Pull Requests mit Änderungen, die der Autor nicht erklären konnte. Code-Reviews wurden zu einem Problem. Kollegen, die die Codebasis besser kannten, könnten fragen, warum etwas so gemacht worden sei, und der Autor konnte es nicht beantworten. „Wie sollte ich zugeben, dass alles von der KI gemacht worden war und ich nichts als ein KI-Hirten war?“, fragte er.
Der Autor zwang sich, den Code zu verstehen, um sich nicht blamieren zu müssen. Diese Bemühung hielt die Spirale jedoch nicht auf.
Erschöpfung setzt ein
Bei zu vielen gleichzeitig laufenden Agenten fühlte sich der Autor erschöpft. Kleine Aufgaben, die 20 Minuten dauern sollten, benötigten 5 Minuten KI-Arbeit und zwei Tage Überprüfung. Der Autor wechselte zwischen Code, Tests, Stilprüfungen und CI-Status, und das ständige Kontextwechsel erschöpfte ihn.
Keine einzelne Aufgabe ging ohne Änderungen ein. Die KI schrieb Commits und PR-Beschreibungen, oft sieben Absätze lang. Der Autor hörte auf, sie zu lesen. Die KI klang professionell genug, sodass der Autor sich entspannte und sie die Details übernehmen ließ.
Der Autor hatte seit Monaten keine einzige Zeile Code selbst geschrieben. Sie hatten auch nichts selbst committet.
Was wir daraus machen
Der zentrale Argument des Autors ist einfach: KI-Produktivität ist eine Illusion. Die Erschöpfung durch die Verwaltung mehrerer Agenten, die Überprüfung von Code, den man nicht vollständig versteht, und die Verantwortung für Entscheidungen, die man nicht getroffen hat, ist real.
Die meisten KI-Entwickler werden leugnen, die Kontrolle verloren zu haben, so der Autor. Aber tief im Inneren wissen sie, dass es stimmt.
Die Geschichte ist eine warnende Erzählung über Abhängigkeit. Es ist einfach, ein Werkzeug die Arbeit machen zu lassen, und schwieriger, es zurückzunehmen.
| Bühne | Was geschah |
|---|---|
| Start | Ein Freund drängt zur Nutzung von KI; Autor probiert verbesserte Autovervollständigung in VSCode |
| Mitte | KI verarbeitet Jira-Tickets, PRs in 30 Minuten, mehrere Agenten. |
| Ende | Monate ohne ursprüngliches Programmieren; Erschöpfung setzt ein. |
Der Autor räumt ein, dass der Vergleich mit einer Sucht zutreffend ist. „Mit einem gewissen Grad an Scham“, schrieben sie über die Nutzung von KI bei der Arbeit. Die Scham rührt von der Eingeständnis her, dass das Werkzeug eine Fertigkeit übernommen hat, die sie einst besaßen.
Die Geschichte endet mit einem Bekenntnis der Abhängigkeit. Ob der Autor sie überwinden kann, wird nicht gesagt.
Quellenmaterial: “One Month Without AI,” bustikiller.com.
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