„Programmieren ist gelöst“: Wie ein Salesforce-Forscher mit 5–6 KI-Agenten arbeitet
I use AI (Oct 2026)
Ein Jahr nach seinem ersten Erfahrungsbericht zieht ein Research Engineer bei Salesforce AI Research Bilanz: Statt Code zu schreiben, managt er täglich 5–6 Claude-Code-Agenten, die Features implementieren, Tests ausführen und PRs erstellen. Er gibt rund 3.000 Dollar monatlich für Tokens aus. Agenten seien „Magie“ für schnelle Prototypen, aber ohne menschlichen Geschmack produzierten sie „Slop“. Zudem hat er eine persönliche KI-Richtlinie entworfen, um den Alltag mit den Tools zu strukturieren.
Ich glaube nicht, dass die Ingenieurskunst gelöst ist: Sich selbst überlassen bauen Agenten schlecht funktionierende, überarchitektierte, unlesbare, selbstgefällige Haufen von Slop.
- mef51
Ich empfinde bei solchen Posts immer so viel kognitive Dissonanz.
> Meine erfolgreichste Arbeit dieses Jahr war das Hands-chreiben eines Tools, das ~4.000 Zeilen Vibe-Code durch ein paar Hundert ersetzt hat. Mein System hat sich als flexibler, einfacher zu testen und verallgemeinerbarer erwiesen als das, was es ersetzt hat.
> Agenten brauchen immer noch menschlichen Geschmack und Erfahrung, um gute Arbeit zu leisten.
Woher, glaubst du, kommt menschlicher Geschmack und Erfahrung in der Software?
> überstimulierend & erschöpfend auf eine Weise, wie Programmieren es nie war.
> für viele von uns war das Feilen am Code, das Finden des richtigen Designs, das Sehen, wie die Teile zusammenpassen – das war der meditative Zweck, den wir in unseren Jobs gefunden haben.
> Das war nicht das einzige Mal, dass KI mich aus der Bahn geworfen hat. LLMs konnten nicht herausfinden, wie man die Trainingsdaten dieses Modells korrekt annotiert. Ich habe Tage damit verbracht, mit ihnen hin und her zu gehen.
> LLMs sind noch keine guten Begleiter beim Brainstorming komplizierter Dinge.
Warum erwarten wir, dass das besser wird? Die Trainingsdaten werden in ihrer Qualität abnehmen, wenn mehr Leute sich auf LLMs verlassen, also würde ich erwarten, dass die Modelle irgendwann schlechter werden, selbst wenn sie derzeit scheinbare Verbesserungen in der Ausgabe genießen.
> Programmieren ist gelöst.
Was für eine seltsame Aussage angesichts all der oben genannten Erfahrungen, die wir, glaube ich, alle teilen.
Warum sind wir bereit, so viel an Zweck und Verständnis für wahrgenommene Produktivitätsgewinne aufzugeben?
- Dzugaru
Es gibt in vielen, vielen Fällen keinen Ersatz dafür, den Code zu lesen. Ich gebe mehr als 3k/Monat für Tokens aus. Ich finde täglich falsche Annahmen, die in den Code eingebaut sind (die ultimative Spezifikation) und von den Agenten und Tests übersehen werden. Das ist in der Datenanalyse und bei komplexen Systemen ausgeprägter.
Als Nebenwirkung macht es den Code unweigerlich viel kürzer und meist deutlich besser, wenn man ihn mindestens einmal lesen muss.
- Daunk
Ich glaube, dass jeder, der sagt, dass Programmieren nicht mehr nötig ist, wahrscheinlich von Anfang an kein besonders guter Programmierer war. Ich habe gesehen, was die besten Modelle können, und ich habe gesehen, was Leute „gut“ nennen, und ich bin nicht beeindruckt.
Allerdings bin ich immer noch zwiegespalten. Denn das könnte bedeuten, dass wir einen Sprung in der Codequalität sehen, weil schlechte Programmierer jemanden Besseren für sich programmieren lassen. Aber wir könnten auch einen Rückgang der Codequalität sehen, weil weniger Leute sich „kümmern“.
- citelao
OP: [letztes Jahr][1] habe ich geteilt, wie ich KI als normaler Ingenieur im Alltag nutze. Dieses Jahr habe ich es wieder getan!
Es ist verrückt zu realisieren, dass Claude Code erst im letzten Jahr oder so groß geworden ist. Es fühlt sich jetzt so anders an, mit all den neuen Modellen & Tools, die wir nutzen müssen. Ich hoffe, es gefällt euch!
- vagab0nd
Nichts gegen den Post selbst, aber etwas, das ich lustig finde: Die Entwicklung in der KI ist so rasant, dass jeder denkt, er sei allen anderen voraus. Hier haben wir einen Blogpost, der uns sagt „Programmieren ist gelöst“. Im Oktober 2026, wie viele von uns wissen das nicht schon längst?
- creesch
> Ich glaube immer noch, dass ich KI ziemlich typisch nutze
...
> Letzten Oktober war ich Ingenieur im Windows-AI-Team von Microsoft. Jetzt bin ich Research Engineer bei Salesforce AI Research.
So funktioniert „typische Nutzung“ im Allgemeinen nicht.
- sashank_1509
Ich finde es amüsant, dass
> mein Onkel kann Software erstellen
als großartig gilt,
> mein Onkel kann Musik oder Kunst erstellen
nicht als großartig gilt.
Ich schätze, die Menschen haben sich darauf geeinigt, dass Kunst eine Fähigkeit ist, die man lernen muss, wenn man sie produzieren will, aber Engineering oder Software keine Fähigkeit ist, die es wert ist, gelernt zu werden, und wir sind glücklich, wenn Computer das für uns erledigen können.
Also ist es großartig und erstaunlich, wenn jeder seine Gizmos und Software erstellen kann, um sich zu helfen, aber nicht, wenn sie Musik oder digitale Bilder erstellen, was offenbar falsch ist zu prompten, und kein Zeichen einer großartigen Zukunft.
- simonw
> Ich rechne inzwischen auch mit der Ermüdung durch die Nutzung dieser Agenten. Sechs verschiedene Gespräche mit sechs verschiedenen Robotern über sechs verschiedene Features zu führen, ist überstimulierend & erschöpfend auf eine Weise, wie Programmieren es nie war.
Großes +1 dafür.