Bericht Die Ratatouille-KI: Claude Code im Langzeittest – wo es vibed und wo es hakt

[ich_nicht]

Achso

Das klang so, als wenn das alles war

Im Endeffekt sagt er, dass man seine Entwicklung schon etwas neu denken muss. Nicht Agenten hinwerfen und die machen lassen. Er hat sich per skill eine Bugfix Pipeline gebaut. Welche aber nicht mit vielen Agenten parallel, sondern sauber sequentiell arbeitet.
Er hat bei größeren Projekten Daten mit hashes verknüpft um genau verfolgen zu können wo Fehler entstehen und claude das auch viel besser versteht.
Zudem sagt er, das rust eine recht gut geeignete KI Sprache ist, weil diese schon von Grund auf recht failsave ist.

Ich kanns auch nicjt so gut wiedergeben da ich kein Informatiker bin. Jedenfalls hilft in claude Code schon echt gut weiter.

 

[Bright0001]

Wenn die Grenzkosten für Software gen 0 gehen (und dafür gibt es ja zumindest Indizien), dann ist der Schritt nicht mehr soweit Software nicht mehr zu warten, sondern "einfach" neu zu erstellen.

Zu nem gewissen Grad sicher, Vibe-Coding ist mittlerweile teils schneller als googlen - aber nur zu nem gewissen Grad, und auch nur wenn die Qualität steigt während der Preis sinkt.

Es bleibt nämlich ein fettes Risiko, grundsätzlich funktionierende Software wegzuwerfen und neu zu schreiben, nur weils irgendwo nen Bug, oder irgendwo geänderte Anforderungen gibt, Da müsste man buchstäblich jedes Mal die Codebase reviewen, oder alternativ beten dass keine neuen Probleme dazugekommen sind - weiß ja nicht, wie viele nicht-Startups sich darauf einlassen werden.

 

[Micha-]

Es geht, zumindest für mich, darum Programme zu erstellen, für die man sonst jemanden beauftragen müsste. Wofür man aber kein Budget bekommt und dann bleibt es beim XLS sheet - was ja nie Fehler hat und nach 20 Jahren auch mit der neusten Office Version noch funktioniert

 

[duskkk]

Diese Kluft wächst seit den 80ern massiv.
Die Schere geht immer schneller immer weiter auf.

Was in 45 Jahren passiert und einfach mit einer stetigen Umverteilung zu tun hat, ist eine andere Welt mit einer Erfindung die quasi 30% der Arbeitswelt ersetzt.

Das ist bisher nicht passiert und wird auch nicht passieren. Nur weil sich ein Paar Millionen dazu gesellen und aus 90%+ Abgehängten nun 90%+X Abgehängte werden? Da glaube ich nicht dran.

Es sind nicht 90% abgehängte. Es sind vielleicht 30% die in der Gig economy oder niedriglohnsektor arbeiten. Es gibt immer noch eine Mittelschicht, von Bankangestellten, Versicherungsangestellten, Staatsbeamten, Busfahrern, ... die alle nicht reich sind aber ganz okay verdienen. Ihr Haus abzahlen und ein Auto besitzen und abundzu auch in den Urlaub fahren können. Nur weil man nicht reich ist, ist man nicht abgehängt. Alle Normalos verdienen immer noch genug, leben in einem Land das relativ sicher ist und können auch immer noch konsumieren.

Aber wenn die vielen Bürojobs wegfallen, denke ich die top 10% werden sogar eher top 20% aber dafür zieht es massiv Kapital aus dem restlichen 80%. Gesunheitsjobs / Kindergarten / Handwerkere werden bleiben aber Inflation wird dort zuschlagen.
D.h. real werden diese Massen an "Arbeitslosen" schnell absteigen in der Gesellschaft. Danach geht die Welt nicht unter aber Deutschland wird dann eher wie Brasilien oder Mexiko dastehen. Mit einer ganzen Kohorte an Leuten die sehr plötzlich davon getroffen werden. Das liefert Zündstoff und wir haben immer noch eine Demokratie.

Es sind nicht ein paar prozent Punkte. Und Inflation wird viele Bereiche treffen weshalb es am Ende alle treffen wird.


Es kann immer noch gut ausgehen. Wenn AI auch hilft schnell umzuschulen, schnell neue Jobs und Services schafft und eben der Produktivitätsgewinn, durch Wegfall von administrativen Tätigkeiten, könnte auch massiv einen Schub in der Wirtschaft auslösen. Am Ende haben dann viele eventuell viel bessere Jobs, es wird noch mehr produziert und alles wächst.
Kann halt niemand sagen, wenn die Investitionen in alle potentiell neuen Jobs und SMU ausbleiben dann verschwindet das Kapital zu den top 20% bevor die Wirtschaft eine Chance hat es aufzusaugen. Die einzige Chance dann ist Investments in klein Unternehmen attraktiv zu machen. Z.b. massive Steuern auf alle Aktien (top500)/Anleihen/Finanzmarkt Produkte die Global existieren und attraktive Steuern für Fonds/Banken die klein Unternehmen finanzieren usw.
Aktien/Anteile von kleineren es reichen schon alles unter den Top50 in EU attraktiv machen und Auslands Investitionen nach dem gleichen Schema. Bonds/SP500 besteuern. Denn genau in diese Bereiche fließt das Geld aktuell.

 

[Simonsworld]

Im Grunde ist das nicht weniger als die Demokratisierung der Softwareentwicklung. Jeder, wirklich jeder kann Programme erstellen, die helfen ihre oder seine Probleme zu lösen.

Wir sehen gerade, dass einige Modelle nicht viel leistungsfähiger, dafür aber deutlich teurer werden. Das heißt der Bottleneck wird in Zukunft darin bestehen, wer das nötige Kleingeld hat, um sich die großen Modelle leisten zu können. Am Ende haben dann die einen Vorteil, die große Geldmengen für Tokens ausgeben können.

Aber dennoch muss man wissen, was man da tut, vor allem was die KI anstellt.

Das sehe ich genauso. Die Frage stellt sich ab wann die Komplexität derart zunimmt, dass selbst geschulte und erfahrene Programmierer nicht mehr durchblicken. KI hat gerne die Angewohnheit, wenig zusammenhängenden Code zu fabrizieren.
Wir kennen das häufig von Menschen. Jemand hat ein System geschrieben und sobald es jemand anders warten soll, fällt es der neuen Person mitunter schwer, Dinge nachzuvollziehen.

Junior-Entwickler brauchen wir damit eigentlich gar nicht mehr, sie bremsen nur noch mehr als vorher.

Ich frage mich, ob die Einarbeitung von Juniors sich nicht auch grundlegend verändern sollte und ob es dann überhaupt noch so viel Zuwendung von Seniors braucht.

 

[riloka]

Wird aus einem Junior Irgendwas je ein Senior Irgendwas wenn man die ganzen einfachen Tätigkeiten mit denen die Leute die Grundlagen lernen einem LLM übergibt? Da hab ich meine Zweifel ob man sich da nicht den Nachwuchs abwürgt der hinterher die Prozesse designen soll, die LLMs trainiert und die Sachen macht wo das LLM Murks macht oder nich weiterkommt.

 

[alyk.brevin]

also ich nutze schon seit einigen monaten codex (damals mit gpt5), cline und jetzt claude code (mit glm5.1) bei der softwareentwicklung auf der arbeit.
es hilft sehr bei den grundlagen, also das, was massenweise in den trainingsdaten vorhanden ist (wie auch die beispiele im artikel: webseite bauen, exceldatei mit daten füllen).

vor allem erzeuge ich nun viel mehr code, allerdings auch schlechteren. und man macht sich abhängig, wenn man den nicht mehr liest und nicht mehr versteht. es stimmt schon, dass man nun weniger code schreibt aber eben viel mehr code liest und prüft. solche gravierende fehler wie die doppelte mwst fallen evtl auf bei einem kleinen datensatz, aber evtl nicht mehr bei einem unüberschaubaren.

was ich im artikel vermisse: die unterscheidung zwischen agent und sprachmodell. der agent ist im prinzip nur etwas, was in einer schleife aus den llm-antworten werkzeugaufrufe entnimmt und diese ausführt.
die qualität hängt komplett am sprachmodell. ich verwende zb in claude code gar keins von anthropic, sondern von z.ai, was sicherlich schlechter ist, dafür gehen mir die tokens nicht aus.

auch sollte viel mehr auf die sicherheitsrisiken eingegangen werden: https://genai.owasp.org/llm-top-10/
wenn der agent dann eben gefährliche werkzeuge mitbringt, kann er auch entsprechend mehr probleme verursachen (wie man an openclaw gut sehen kann).

das projekt aus dem artikel ist übrigens hier: https://github.com/afris777/afris777.github.io falls das mal jemand von claude etc beurteilen lassen will.