ChatGPT hat gerade dein CMS gebaut...

… und 5 Gründe, warum das eine katastrophale Idee war

Letztens meinte ein befreundeter Hobby-Entwickler stolz: “Hey Tobi, ich hab mir von einem Ki-Agent ein CMS bauen lassen - das spart doch bestimmt ‘ne Menge Kohle!”

Eine Woche später: “Ich will nur eine kleine Änderung…”

Hier sind die 5 Learnings aus diesem “Experiment”:

🔬 Prompting ist eine Wissenschaft für sich

“Baue mir ein CMS” ist wie “Koch mir was Leckeres” - viel zu vage. Du musst dem Agent HAARGENAU erklären, was du willst. Jedes Feature, jede Funktion, jede Abhängigkeit, Backend, Frontend, Datentypen, Validierung, Felder, Error Handling, Edge Cases… und selbst dann ist das Ergebnis oft überraschend.

🔄 Updates? Ein Albtraum!

Versuch mal, einem KI-Agent zu erklären, wo genau im bestehenden Code du eine Änderung brauchst. Das ist wie “Stille Post” mit einem Roboter - da kommt selten das raus, was du wolltest. Man ist manuell einfach schneller.

🧩 Erweiterungen? Vergiss es!

Neue Features nachträglich einzubauen ist, als würdest du versuchen, einem Puzzle-Roboter zu erklären, wo genau das neue Teil hin soll. Er baut lieber das ganze Puzzle neu.

🎭 Code-Konsistenz? Fehlanzeige!

Jedes neue Prompt erzeugt neuen Code. Und jetzt rate mal: Der passt oft gar nicht zum alten. Es ist wie ein Orchester, wo jeder Musiker sein eigenes Stück spielt - oft in einer anderen Tonart.

📚 Version Control? Ein Mysterium!

Der Agent von gestern kennt den Code von heute nicht. Jede Session ist wie ein Neustart - ohne Gedächtnis, ohne Kontext.

💡 Die bittere Wahrheit:

KI-Agents sind wie hochintelligente Papageien - sie verstehen die Wörter, aber nicht immer den Zusammenhang. Und für ein lebendiges System wie ein CMS brauchst du mehr als nur schlaues Nachplappern.

🎯 Pro-Tipp:

KI Agents funktionieren. Willst du trotzdem damit entwickeln? Dann:

• Dokumentiere JEDEN Prompt (dein morgiges Ich wird es dir danken)
• Baue modulare, unabhängige Komponenten Stück für Stück auf und bleibe strikt bei einem I/O Modell
• Plane dein System VOR dem ersten Prompt und formuliere den Prompt immer möglichst eindeutig
• Teste jeden generierten Code als wäre er von deinem ärgsten Feind - denn manchmal ist er das auch
• Lass den Agent nicht einfach auf das ganze Repo los und deploye dann (außer du bist wirklich mutig)
• Kontrolliere jede Dateiänderung genau und schau vor allem auf die Input Token, du wirst dich wundern, wie deine API-Rechnung am Ende ausschaut