01 / KI-Entwicklung

KI schneller nutzen.
Ergebnisse sicher verantworten.

KI macht es leichter, Code zu schreiben. Die entscheidenden Fragen bleiben: Passt die Lösung zum Unternehmen? Ist sie sicher? Kann dein Team sie weiterentwickeln?

Ich unterstütze dich dabei, KI-Coding-Tools gezielt einzusetzen und ihre Ergebnisse nachvollziehbar abzusichern.

Erstgespräch vereinbaren Zum Selbsttest

Der Engpass verschiebt sich

Code wird billig.
Fehler nicht.

Vom Schreiben des Codes zum Entscheiden und Prüfen.

Auftrag klären
Kontext liefern
Mit KI umsetzen
Ergebnis prüfen

02 / Veränderung

KI leistet konkrete
Entwicklungsarbeit.

KI-Coding-Tools können Funktionen umsetzen, Tests entwerfen, bestehenden Code erklären und Änderungen über mehrere Dateien hinweg bearbeiten. Mit einem klaren Auftrag nehmen sie Teams konkrete Entwicklungsarbeit ab.

Damit daraus ein belastbares Produkt wird, brauchen sie den richtigen Kontext und überprüfbare Anforderungen. Je leichter Code entsteht, desto wichtiger wird die Entscheidung, welcher Code ins Produkt gehört.

03 / Risiken

Wo Geschwindigkeit
teuer werden kann.

Ein funktionierender Prototyp beantwortet noch nicht die Fragen nach Wartbarkeit, Sicherheit und Betrieb. Diese Punkte gehören in den Entwicklungsprozess.

Uneinheitliche Architektur

Ähnliche Aufgaben werden unterschiedlich gelöst. Schnittstellen passen nicht zusammen, und Änderungen werden schwerer.

Technische Schulden

Schnelle Einzellösungen häufen sich, ohne dass ihr Zusammenspiel geprüft wird. Das Team bezahlt später mit zusätzlichem Aufwand.

Sicherheitslücken

Eine Funktion läuft, prüft aber beispielsweise Zugriffsrechte unvollständig. Der Normalfall allein sagt wenig über ihre Sicherheit aus.

Ungeprüfte Abhängigkeiten

Vorgeschlagene Pakete existieren nicht, sind veraltet oder bringen Risiken mit. Jede neue Abhängigkeit braucht eine bewusste Entscheidung.

Unklare Datenflüsse

Vertrauliche Informationen können in Prompts, Logs oder externe Dienste gelangen. Es braucht klare Regeln für Daten und Zugänge.

Fehlendes Verständnis

Das Team übernimmt Code, den niemand erklären oder sicher ändern kann. Bei Fehlern fehlt die Grundlage für eine gezielte Lösung.

Zum Vertiefen: OWASP zu sicherer Entwicklung mit KI (englisch).

04 / Vorgehen

Steuern und absichern.

Klare Vorgaben vor der Umsetzung. Belastbare Nachweise vor der Freigabe. Beides gehört zusammen.

Steuern

Gute Ergebnisse beginnen mit einem klaren Auftrag. Agenten bekommen den nötigen Kontext und klar begrenzte Rechte.

Aufgaben in überschaubare, überprüfbare Schritte zerlegen.
Schnittstellen und Datenmodell vor der Umsetzung abstimmen.
Konventionen und Agent-Instruktionen im Projekt festhalten.
Bestehenden Code, Anforderungen und Entscheidungen als Kontext liefern.
Agenten nur die Daten und Rechte geben, die sie für ihren Auftrag benötigen.

Absichern

Entscheidend ist das nachgewiesene Verhalten. Reviews, Tests und automatische Prüfungen machen Anforderungen überprüfbar.

Änderungen im Zusammenhang prüfen, statt nur einzelne Zeilen zu lesen.
Tests als Spezifikation nutzen: Anforderungen, Fehlerfälle und Zugriffsgrenzen.
Automatische Prüfungen vor der Freigabe verbindlich machen (CI-Gates).
Abhängigkeiten und Code auf bekannte Sicherheitsrisiken prüfen.
Fehler im Betrieb sichtbar machen und Zuständigkeiten für ihre Behebung klären.

05 / Zusammenarbeit

Was dein Team
konkret bekommt.

Bestandsaufnahme

Code-Review mit klaren nächsten Schritten

Ich prüfe einen vereinbarten Bereich deiner Anwendung auf Struktur, Verständlichkeit, Tests und Sicherheitsrisiken.

Du erhältst priorisierte Empfehlungen: Was braucht zuerst Aufmerksamkeit, was lässt sich gezielt verbessern?

Team-Setup

Leitplanken, die im Alltag funktionieren

Gemeinsam definieren wir Konventionen, Agent-Instruktionen, Daten- und Berechtigungsgrenzen sowie Review- und Prüfprozesse für euren bestehenden Workflow.

Dein Team bekommt einen nachvollziehbaren Ablauf vom Auftrag bis zur Freigabe.

Laufende Begleitung

Software Architect an deiner Seite

Ich begleite technische Entscheidungen, überprüfe wichtige Änderungen und unterstütze dein Team dabei, KI-Ergebnisse selbst sicher zu beurteilen.

Entscheidungen und ihre Gründe bleiben verständlich, auch wenn das Produkt weiterwächst.

Passenden Einstieg besprechen

06 / Praxis

So wird aus Code
eine belastbare Lösung.

Beispielszenarien – keine dokumentierten Kundenfälle.

Kundenportal

Ein Download ist noch kein sicherer Zugriff.

Eine KI ergänzt einen Dokumentendownload für Kunden.

Steuern: Vorab festlegen, welche Dokumente zu welchem Kunden gehören und wer sie abrufen darf.
Absichern: Auch fremde Dokument-IDs und fehlende Berechtigungen testen. Ein erfolgreicher eigener Download reicht als Nachweis nicht aus.

Anbindung eines Drittsystems

Eine Nachricht darf keinen doppelten Vorgang auslösen.

Eine KI erstellt eine Schnittstelle, die Nachrichten eines anderen Systems verarbeitet.

Steuern: Datenformat, Fehlerverhalten und den Umgang mit wiederholten Nachrichten festlegen.
Absichern: Prüfen, was bei mehrfacher Zustellung, Zeitüberschreitungen und ungültigen Daten passiert. Wiederholungen dürfen keine unbeabsichtigten doppelten Vorgänge erzeugen.

07 / Selbsttest

Woran du merkst,
dass es kippt.

Diese Warnzeichen helfen dir einzuschätzen, wo KI-generierter Code zum Problem werden kann.

Wenn du Punkte wiedererkennst, ist das ein Anlass für eine gezielte Prüfung. Es muss nicht gleich das ganze System auf den Prüfstand.

Niemand kann wichtige Änderungen verständlich erklären.
Gleiche Aufgaben haben mehrere widersprüchliche Lösungen.
Änderungen umfassen regelmäßig mehr als den vereinbarten Auftrag.
Tests bestätigen nur den Normalfall, nicht Fehler und Zugriffsgrenzen.
Neue Pakete werden ohne Prüfung übernommen.
Es ist unklar, welche Daten und Zugänge KI-Tools erhalten.
Warnungen oder fehlgeschlagene Prüfungen werden für Releases übergangen.
Fehler fallen zuerst Kunden auf; Zuständigkeit und Rücknahme sind unklar.

08 / Fragen

Was du noch
wissen möchtest.

Ersetzt KI nicht bald auch Software Architects?

KI kann auch Architekturentscheidungen vorbereiten und Lösungen prüfen. Wie weit das künftig reicht, lässt sich nicht verlässlich vorhersagen. Für ein Unternehmen bleiben Zielkonflikte, Freigaben und Verantwortung zu klären. Entscheidend ist, dass jemand die Lösung im geschäftlichen und technischen Zusammenhang beurteilen kann.

Lohnt sich das für kleine Teams?

Auch kleine Teams profitieren von klaren Regeln und gezielten Prüfungen. Der Umfang sollte zum Produkt und seinem Risiko passen. Ein begrenztes Review kann ein sinnvoller Einstieg sein. Gemeinsam klären wir, welche Maßnahmen für euer Team im Alltag tragfähig sind.

Arbeitest du mit unseren bestehenden Tools?

Ausgangspunkt sind eure vorhandenen Tools und Abläufe. Gemeinsam prüfen wir, welche Regeln und Kontrollen sich dort sinnvoll ergänzen lassen. Dabei betrachten wir auch, welchen Kontext eure KI-Tools erhalten und welche Zugriffe sie benötigen.

Müssen wir unseren bestehenden Code neu schreiben?

Eine Bestandsaufnahme zeigt zunächst, welche Bereiche tatsächlich Aufmerksamkeit brauchen. Daraus ergeben sich gezielte Änderungen. Bestehende Lösungen können weiter genutzt werden, wenn sie die Anforderungen erfüllen und verständlich bleiben.

Kannst du Sicherheit und DSGVO-Konformität garantieren?

Reviews und Prüfprozesse können Risiken reduzieren, aber keine Fehlerfreiheit garantieren. Ich unterstütze bei technischen Datenflüssen und Zugriffskontrollen; rechtliche Bewertungen gehören in die zuständige Datenschutz- oder Rechtsberatung.

09 / Kontakt

Wie setzt dein Team
KI ein?

Schreib mir kurz, welches Produkt ihr entwickelt, welche Tools ihr nutzt und wo gerade Unsicherheit besteht. Gemeinsam klären wir einen passenden ersten Schritt.

Erstgespräch vereinbaren

michael@lefrancois.de