Nachdem ich Codex in echter Projektarbeit genutzt habe, ist mir aufgefallen, dass die besten Ergebnisse nicht daraus entstehen, AI sofort ein Feature bauen zu lassen.
In realen Projekten ist AI für mich oft wertvoller als technischer Reviewer vor der Implementierung. Wenn ich eine Aufgabe bekomme, bitte ich AI zuerst zu prüfen, ob die Änderung möglich ist, welche Dateien oder Bereiche betroffen sein könnten und welche Nebeneffekte Aufmerksamkeit verdienen.
Danach schreibe ich den geplanten Ablauf selbst: was passieren soll, wo die Logik liegen sollte, welche Daten benötigt werden und welche Fälle abgedeckt sein müssen. Erst danach lasse ich AI diesen Ablauf prüfen, bevor Code geändert wird.
Dieser kleine Schritt verändert den Workflow. AI ist weniger ein Code-Generator und mehr ein zweiter Reviewer, der beim Denken hilft, bevor ich die Codebase anfasse.
Ein guter AI-assisted Development Workflow braucht weiterhin menschliche Verantwortung: Aufgabe prüfen, Risiken verstehen, Implementierungsfluss schreiben, reviewen, sorgfältig umsetzen und das Ergebnis am echten Projektverhalten verifizieren. AI kann uns schneller machen, aber die Verantwortung bleibt beim Entwickler.