Vorlesung 9 - Software Development - Teil 1 - Software bauen im Zeitalter der Coding-Agenten NICHT FERTIG

Wie hat sich die Softwareentwicklung seit 2023 verändert?

Es geht weniger um “KI schreibt jetzt Code”, sondern darum, dass sich Arbeit verschieben kann - vom Umsetzen hin zu Spezifizieren, Reviewen, Architektur & Betrieb.

Was sind 4 plausible Szenarien, die als nächstes kommen?

1. Weiter, immer schneller

• Modelle & Agenten werden stetig besser; Menschen steuern & verifizieren. Wird Entwicklung billiger, steigt oft die Nachfrage

2. Stark agentische Teams

• Kleine Teams steuern viele Agenten gleichzeitig; Rollen verschmelzen; neue Rollen wie „Agent-Engineer“ oder „Agent-PM“

3. Plateau & Ernüchterung

• Fähigkeiten, Vertrauen oder Kosten stocken; viele Projekte bleiben im Pilotstadium; eher schrittweise als sprunghafte Veränderung

4. Sicherheits- & Qualitätsdruck

• KI-Code in großem Umfang erfordert stärkere Kontrollen (Guardrails), mehr Tests/QA und ggf. Regulierung

Studie zu KI und der schnellen Veränderung

Anfang 2025:

• hatten ein positives Gefühl, wurden aber verlangsamt

Anfang 2026:

• wurden schneller

Stack Overflow 2025 - Aussagen

Modelle werden messbar besser, aber gleichzeitig sinkt das Vertrauen in ihre Ausgaben (es wird mehr hinterfragt).

• nur noch ca. 29% vertrauen der Genauigkeit (Trend fallend)

Was sind die 5 Schritte des Entwicklungsprozesses?

Code

• Quellcode schreiben oder erzeugen — die eigentliche Logik der Anwendung

→ Build

• Quellcode in ein lauffähiges Artefakt übersetzen (kompilieren)

→ Package

• Anwendung + Abhängigkeiten bündeln (z. B. als Container/Paket)

→ Deploy

• Das Paket auf die Zielumgebung (Server/Cloud) ausbringen

→ Operate

• Den Dienst betreiben & überwachen: Monitoring, Updates, Logs

Wie nennen sich die zwei Hauptautomatisierungsphasen?

CI/CD:

• automatisiert vor allem Build → Deploy

Continuous Integration (CI)

• Änderungen laufend zusammenführen und automatisch bauen & testen

Continuous Delivery/ Deployment (CD)

• das getestete Artefakt automatisiert ausliefern bzw. live ausbringen

Wo kann die KI unterstützen beim Entwicklungsprozess und was muss der Entwickler tun?

Zunehmend KI-unterstützt

• Code, erste Tests, Boilerplate, Packaging

• Die Generierung ist immer seltener der Engpass

Bleibt in der Entwickler Verantwortung

• Spezifikation & Review · Architektur

• Cloud, Deployment, Betrieb & Sicherheit

Vibe Coding vs. Agentic Engineering - Definition

Vibe Coding (2025):

• Mensch Steuer jeden Schritt selbst: prompten → prüfen → nachbessern → nächster Prompt

• Kleinschrittig: „bau mir noch einen Button …“

• Senkt die Einstiegshürde: fast alle können etwas bauen

Agentic Engineering (2026):

• Mensch beauftragt & prüft — die Maschine setzt eigenständig über viele Schritte um

• Mensch liefert Spezifikation, Kontext & Leitplanken

• Mensch bleibst verantwortlich — Qualität & Sicherheit wie zuvor

→ von Andrej Karpathy, “Vibe coding is about raising the floor for everyone; agentic engineering is about preserving the quality bar — and raising the ceiling.”

Wie “ticken” LLMs? Tiere vs. LLMs

“we're not building animals” (Tiere)

• Entstehung: durch Evolution & eigene Erfahrung

• Antrieb: Triebe, Neugier, Motivation — reagiert auf Zuwendung/Druck

• Können: meist an die Umwelt angepasst

• Welt-/Selbstbild: verkörpert, mit Modell der eigenen Umwelt

vs.

“we are summoning ghosts” (= LLMs)

• Entstehung: aus Trainingsdaten + Belohnung (kein eigenes Erleben)

• Antrieb: keiner — „will" nichts; „Anschreien" hilft nicht

• Können: „jagged" — ungleichmäßig, ohne erkennbare Grenze

• Welt-/Selbstbild: kein verlässliches Welt- oder Selbstmodell

Was bedeutet “jadgged”?

Dasselbe Modell baut eine 100.000-Zeilen-Codebasis um und findet Sicherheitslücken — rät dir aber, zu einer 50 m entfernten Autowaschanlage zu Fuß statt mit dem Auto zu gehen. (Karpathy)

Wie war die Rolle bisher (Autor) und wie kann sich das wandeln (Orchestrator)?

Bisher

• Entwickler schreiben die meisten Zeilen selbst

• Durchsatz limitiert durch Tipp-Tempo & Fokus

• Vertrauen, weil Entwickler es selbst geschrieben haben

• Tiefe Arbeit in einem Teil des Stacks

Möglich?

• Entwickler steuern Agenten und verantworten das Ergebnis

• Durchsatz limitiert durch Steuern & Reviewen

• Vertrauen, weil Entwickler es verifiziert & getestet haben

• Generalist: über den ganzen Stack hinweg

Was hat sich bereits für Entwickler verändert?

Weniger

• Boilerplate & Standardcode tippen

• Erste Unit-Tests schreiben

• Syntax-/API-Suche

• Repetitive Konfig-Dateien

• Kleine, klar umrissene Fixes

Mehr

• Code-Review (auch von KI-Code)

• Testing & Qualitätssicherung

• Spezifikation & Aufteilen großer Aufgaben

• Architektur & Systemdesign

• Sicherheit & Software-Supply Chain

Neu (durch KI gekommen)

• Kontext bereitstellen

• Agenten-Ergebnisse prüfen

• Rechte & Risiken festlegen

• „Mehrere Agenten parallel koordinieren“

Unklar

• Entstandene Produktivität

• Junior-Stellen

• Langfristige Wartbarkeit von KI-Code

• Kosten (Token) vs. Nutzen

Software Engineering Tools: IDE - Definition + Bestandteile

Eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) ist eine Softwareanwendung, die Programmierern umfassende Funktionen für die Softwareentwicklung bietet.

• Eine IDE besteht in der Regel aus einem Quellcode-Editor, Compiler, Linker, Interpreter, Debugger und GUI-Builder, die als Komponenten bezeichnet werden.

• Einige der IDEs sind Eclipse IDE, Microsoft Visual Studio (Code), Dev-Cpp Turbo C / C++ Builder usw.