Webentwicklung mit KI: Wie ich Claude, Copilot und GPT im Alltag nutze
Seit gut einem Jahr setze ich KI-Tools im Entwicklungsalltag ein. Nicht als Spielerei, sondern als festen Bestandteil meines Workflows. Hier ist mein ehrlicher Erfahrungsbericht: Was funktioniert, was nicht, und warum KI gute Entwickler besser macht, aber schlechte nicht ersetzt.
Was ich nutze und wofür
Mein Stack: Claude Code (Anthropic) als Haupt-Tool für komplexe Aufgaben, GitHub Copilot für Autocomplete im Editor, und gelegentlich ChatGPT für Recherche und Brainstorming. Die Gewichtung hat sich über die Monate verschoben. Am Anfang habe ich viel mit ChatGPT gearbeitet, heute erledigt Claude Code 80% der KI-gestützten Arbeit.
Warum? Weil Claude Code direkt in meinem Projekt arbeitet. Es liest die Dateien, versteht den Kontext, und kann Änderungen vorschlagen die zum bestehenden Code passen. ChatGPT arbeitet im Vakuum. Ich muss den Kontext manuell reinkopieren, und der Output passt selten 1:1 in mein Projekt.
Wo KI mir wirklich Zeit spart
Boilerplate und Repetition
Das Beste zuerst: Repetitiver Code. Wenn ich 8 ähnliche Astro-Komponenten für eine Landingpage brauche (Hero, Pain Points, Process, Pricing, FAQ, CTA), erstellt die KI die Grundstruktur in Minuten statt Stunden. Nicht perfekt, aber 70–80% ist da. Den Rest passe ich an.
Die Malware-Bereinigung Landingpage auf dieser Website? Die Grundstruktur (10 Komponenten, 2 Daten-Dateien, Scroll-Animationen, JSON-LD Schema) war in unter einer Stunde aufgesetzt. Von Hand hätte das einen halben Tag gedauert. Aber: Jeden einzelnen Text habe ich danach überarbeitet. KI-generierter Content klingt ohne Nacharbeit immer gleich.
Dinge erklären, die ich nicht täglich mache
Ich schreibe nicht jeden Tag Schema-Markup oder Apache Rewrite-Rules. Statt 20 Minuten Doku zu lesen, frage ich Claude: „Schreib mir ein FAQPage JSON-LD Schema für diese 8 Fragen.“ In 30 Sekunden habe ich ein valides Ergebnis, das ich nach kurzem Prüfen einsetzen kann.
Das funktioniert auch gut für Regex, komplexe CSS-Selektoren, oder Git-Befehle die ich einmal im Quartal brauche. KI ist wie ein Kollege der alles gelesen hat und nie genervt ist wenn man fragt.
Code-Reviews und Qualitätschecks
Bevor ich Code committe, lasse ich Claude drüberschauen: „Prüfe diese Komponente auf Accessibility-Probleme, fehlende ARIA-Attribute und Performance-Issues.“ Das ersetzt kein richtiges Code-Review mit einem Kollegen, aber als Solo-Freelancer ist es das Nächstbeste. Die KI findet Dinge die mir nach 3 Stunden im gleichen Code nicht mehr auffallen.
Wo KI mich im Stich lässt
Architektur-Entscheidungen
„Soll ich für dieses Projekt WordPress mit Custom Blocks oder Astro nehmen?“ Darauf gibt KI eine diplomatische Antwort, die beide Seiten abwägt und am Ende „kommt drauf an“ sagt. Nützlich ist das nicht. Architektur-Entscheidungen brauchen Erfahrung, Kenntnis des Kunden und ein Gefühl dafür, was in 3 Jahren noch wartbar ist. Das kann keine KI.
Design-Entscheidungen
KI kann Code schreiben. KI kann keine guten Design-Entscheidungen treffen. Wenn ich Claude bitte, eine Landingpage zu gestalten, kommt etwas raus das technisch funktioniert aber optisch nach 2019 aussieht. Spacing, Typografie, Farbgefühl, visuelle Hierarchie: das ist nach wie vor Handarbeit. Oder Figma.
Content der nicht nach KI klingt
Das ist der Punkt, der am meisten unterschätzt wird. KI-generierter Text hat ein erkennbares Muster: gleichmäßige Absatzlängen, generische Überleitungen, keine Meinung, keine Ecken und Kanten. Leser merken das, und Google-Detektoren wahrscheinlich auch bald.
Mein Workflow: KI erstellt den Rohtext. Ich schreibe ihn um, füge Meinungen ein, streiche Floskeln raus und ergänze echte Erfahrungen. Der Artikel, den Sie gerade lesen? Die Struktur kam von Claude. Aber jeder Satz, der eine Meinung enthält, ist von mir. Und genau diese Sätze sind es, die den Text menschlich machen.
Das Geheimnis: Die KI kennt meine Regeln
Der größte Produktivitätssprung kam nicht durch das Tool selbst, sondern durch die Art, wie ich es eingerichtet habe. Ich habe über die Monate ein System aufgebaut, das der KI beibringt wie ich arbeite: meine Qualitätsstandards für HTML, Accessibility, SEO, Performance, Sicherheit. Dazu Workflows für wiederkehrende Aufgaben, die mich durch einen strukturierten Prozess führen, statt jedes Mal bei Null anzufangen.
Das klingt abstrakt. Deswegen ein konkretes Beispiel.
Beispiel: So ist die Malware-Seite entstanden
Ein Kunde fragte mich, ob ich gehackte WordPress-Seiten bereinigen könne. Ja, kann ich.
Jedoch habe ich das bisher nicht nach draußen getragen.
Also brauchte ich eine Landingpage für diesen Service.
Hier ist, wie das mit KI-Unterstützung abgelaufen ist:
Schritt 1: Ich erkläre der KI, was ich brauche. Nicht „mach mir eine Landingpage“, sondern: Malware-Bereinigung für WordPress, Festpreis 550 EUR, Zielgruppe sind Website-Betreiber deren Seite gerade gehackt wurde, Kontaktformular auf der Seite, immer sichtbarer CTA-Button und ein FAQ-Bereich, damit regelmäßig auftretende Fragen direkt beantwortet werden.
Schritt 2: Die KI kommt mit Rückfragen. Was genau ist im Festpreis enthalten? Gibt es ein Zeitversprechen? Was unterscheidet dich von Wettbewerbern? Ich beantworte die Fragen wahrheitsgemäß und mit den Inhalten die ich auf der Website haben möchte.
Schritt 3: Content-Plan zur Freigabe. Bevor eine Zeile Code entsteht, zeigt die KI mir einen Plan: 8 Sections (Hero, Symptome, Risiken, Ablauf, Leistungen, USPs, FAQ, Kontakt), jeweils mit Heading und Kern-Aussage. Dazu die Schema-Typen und welche bestehenden Seiten querverlinkt werden sollen. Ich sage „passt“ oder korrigiere.
Schritt 4: Die KI baut. 10 Komponenten, 2 Daten-Dateien, FAQ-Accordion,
Scroll-Animationen, JSON-LD Schema, Kontaktformular. Alles nach meinen
Qualitätsstandards: semantisches HTML, Accessibility, Performance. Weil die KI meine
Regeln kennt, kommen keine <div>-Wüsten raus, sondern <section>,
<article> und aria-expanded auf dem Accordion.
Schritt 5: Automatische Qualitätsprüfung. Die KI geht eine Checkliste durch: Heading-Hierarchie, Meta-Daten, Schema, Alt-Texte, interne Links, Reduced-Motion-Support. Fehler behebt sie selbst.
Schritt 6: Ich überarbeite den Content. Das ist der Schritt, der am längsten dauert und den keine KI automatisieren kann. Jeder Text muss nach mir klingen, nicht nach „professioneller Malware-Bereinigung für Ihre digitale Präsenz“. Ich streiche Floskeln, füge echte Erfahrungen ein, schreibe die FAQ-Antworten so, wie ich sie einem Kunden am Telefon erklären würde.
Gesamtdauer für die komplette Landingpage: etwa einen halben Tag. Ohne KI wäre das locker anderthalb bis zwei Tage gewesen. Aber die gewonnene Zeit habe ich in besseren Content gesteckt, nicht in billigere Preise.
Was das für Kunden bedeutet
Manche Kunden fragen: „Wenn KI den Code schreibt, warum bezahle ich dann noch einen Entwickler?“ Faire Frage. Hier ist die Antwort:
KI schreibt Code. Aber sie trifft keine Entscheidungen. Sie weiß nicht, ob Ihr Projekt WordPress oder Astro braucht. Sie weiß nicht, dass Ihr Hosting keinen Node.js-Server hat. Sie weiß nicht, dass die DSGVO lokale Fonts verlangt. Sie weiß nicht, dass Ihre Zielgruppe über 60 ist und größere Touch-Targets braucht.
Was Sie bezahlen, ist nicht das Tippen. Es ist das Wissen, was getippt werden muss, und das Urteilsvermögen zu erkennen, wenn die KI Unsinn vorschlägt. Und das tut sie regelmäßig.
Der Elefant im Raum: Wird KI Entwickler ersetzen?
Kurze Antwort: Nein. Längere Antwort: KI wird Entwickler ersetzen, die nur Code tippen und nichts verstehen. Wer Architektur-Entscheidungen treffen kann, Probleme analysiert, mit Kunden kommuniziert und Verantwortung für das Ergebnis übernimmt, der hat durch KI mehr Werkzeuge, nicht weniger Arbeit.
Die Parallele: Photoshop hat Fotografen nicht ersetzt. Aber es hat Fotografen ersetzt, die nur auf den Auslöser gedrückt haben, ohne zu verstehen was ein gutes Bild ausmacht. Genauso wird KI Entwickler ersetzen, die nur Stackoverflow-Antworten kopieren, aber nicht die, die verstehen warum der Code so aussehen muss.
Mein Fazit nach einem Jahr
KI ist das nützlichste Werkzeug, das mir in den letzten 10 Jahren begegnet ist. Nützlicher als jedes Framework, jedes Plugin, jeder Build-Tool-Wechsel. Aber es ist ein Werkzeug, nicht ein Ersatz für Erfahrung und Urteilsvermögen.
Wer KI gut nutzt, liefert schneller und konsistenter. Wer sich blind darauf verlässt, liefert generischen Output, den man einer Website sofort ansieht. Der Unterschied ist derselbe wie zwischen einem Koch, der eine Maschine bedient, und einer Maschine, die kocht. Technisch das gleiche. Im Ergebnis nicht.