Mit der Verbreitung von KI-Coding-Assistenten wächst das Problem massiver, repetitiver und schlecht strukturierter Codegenerierung – manchmal 8.000 Zeilen nahezu duplizierter Logik aus einer einzigen Aufforderung. Dieser Artikel, basierend auf einem Jahrzehnt Erfahrung mit einer 100.000-Zeilen-C++-Codebasis, schlägt drei Engineering-Disziplinen vor, um diesem Trend entgegenzuwirken. Erstens: 'Alte Grundlage' bedeutet, eine stabile, gut getestete Kernarchitektur zu etablieren, bevor man KI Code generieren lässt. Zweitens: 'Granularität ist Leben und Tod' betont, dass KI am besten funktioniert, wenn sie auf kleine Einheiten mit einer einzigen Verantwortung beschränkt wird. Drittens: 'Schreiben Sie dünnen Kleber' plädiert für minimalen, expliziten Integrationscode zwischen KI-generierten Komponenten. Der Autor erwähnt kurz ein persönliches Tool, GufaForge, aber die Prinzipien selbst sind toolunabhängig und sofort anwendbar. Für Engineering-Leader bietet dieses Framework einen Weg, die Produktivitätsgewinne der KI zu nutzen, ohne die langfristige Wartbarkeit zu opfern.
Ein Senior Engineer teilt drei hart erarbeitete Prinzipien zur Kontrolle der Qualität von KI-generiertem Code in großen C++-Projekten: eine solide Architekturgrundlage schaffen, Code-Einheiten klein und fokussiert halten und minimalen Glue-Code schreiben. Basierend auf einer 10-jährigen, 100.000-Zeilen-Codebasis bietet der Beitrag umsetzbare Ratschläge für jedes Team, das KI-Coding-Assistenten einsetzt.