datly.eu, foldly.eu und incomly.eu baue ich abends mit einem KI-Assistenten, konkret mit Claude Code in der Kommandozeile. Die KI übernimmt die Fleißarbeit, die Entscheidungen und die Verantwortung für das Ergebnis bleiben bei mir. Wie sich diese Aufteilung in der Praxis anfühlt, ist der eigentliche Punkt.
Was die KI übernimmt
Am wertvollsten ist die KI genau dort, wo ein Nebenprojekt sonst liegen bleibt: bei der Fleißarbeit. Ein paar konkrete Beispiele aus meinen Projekten:
- Die zweite Sprache. Jede Seite und jeder Blogbeitrag existiert auf hirse.eu in Deutsch und Englisch. Die englische Fassung mit gleicher Struktur zu erzeugen ist eine Aufgabe, die niemand gern von Hand macht und die eine KI zuverlässig erledigt.
- Testgerüste. Bei incomly steckt die Lohnsteuer-Berechnung hinter 76 automatisierten Tests. Solche Tests zu schreiben ist wichtig und stumpf zugleich, ein idealer Job zum Delegieren.
- Refactorings und erste Entwürfe. Beim datly-Redesign war der Wechsel von Bootstrap auf ein eigenes Design-System viel mechanisches Umschreiben. Die KI macht den ersten Durchgang, ich korrigiere.
Der rote Faden: Die KI ist am schnellsten bei dem, was ich langweilig finde. Und genau an dieser Langeweile scheitern Abendprojekte sonst.
Wo ich entscheide
Was die KI nicht übernimmt, sind die Entscheidungen, die das Projekt ausmachen. Den Stack wähle ich (PHP auf Shared Hosting bei datly, Next.js als statischer Export bei foldly und incomly). Dass jede Berechnung lokal im Browser läuft und kein Gehalt den Rechner verlässt, ist eine Architekturentscheidung, keine Vorschlagsliste. Was in eine Version gehört und was warten muss, entscheide ich. Und beim Design sage ich oft Nein, bis es sich richtig anfühlt.
Die KI schlägt viel vor. Der Wert liegt darin, das meiste davon zu verwerfen und den Rest sauber umzusetzen. Ohne diese Haltung baut man schnell etwas, das funktioniert, aber niemandem gehört.
Was das erst funktionieren lässt: ein Rahmen
Eine KI ohne Anleitung driftet. Deshalb steckt die eigentliche Arbeit in dem Rahmen, den ich ihr gebe:
- Im Projekt liegt eine
CLAUDE.md, eine Art Briefing, das der Assistent zuerst liest: die Regel, dass jede Seite zweisprachig gespiegelt wird, wo die Wahrheit für URLs und Übersetzungen liegt, und eine Eigenheit dieses Repos, nämlich dass der Build wegen einer Datei-Drosselung außerhalb des Ordners laufen muss. - Für die Blogbeiträge gibt es eine
BLOG-GUIDELINES.mdund einen kleinen Schreib-Skill, damit Titel-Längen, interne Links und der Ton auch aus frischem Kontext stimmen. - Und es gibt Prüfungen, denen ich mehr traue als der Zuversicht des Modells. Beim datly-Redesign liefen drei getrennte Security-Prüfungen (Zugriffskontrolle, Injection und Ausgabe, Konfiguration), bevor irgendetwas live ging.
Ein Detail sagt viel über diese Zusammenarbeit: In den Blog-Regeln steht, dass im Fließtext keine Gedankenstriche vorkommen dürfen. Der Grund ist, dass genau dieser Strich zusammen mit ein paar Floskeln das auffälligste Muster von KI-Text ist. Ich lasse die KI schreiben und schleife danach ihren typischen Klang wieder heraus, damit der Text nach mir klingt und nicht nach Maschine. Dieser Beitrag ist so entstanden.
Was ich dabei gelernt habe
- KI nimmt mir die Reibung, nicht die Entscheidung. Zwischen „ich weiß, was ich will” und „es läuft” lag früher der ganze Abend. Heute ist das der Teil, der schrumpft.
- Ohne schriftlichen Rahmen driftet sie.
CLAUDE.md, Guidelines und Skills sind kein Beiwerk, sie sind der Grund, dass die Ergebnisse konsistent bleiben. - Prüfen bleibt Pflicht. Ich vertraue Tests und Audits, nicht dem selbstbewussten Ton einer Antwort.
- Der Geschmack bleibt menschlich. Was weggelassen wird und wie etwas klingt, ist die Arbeit, die ich nicht abgebe.
Mehr zu der Arbeitsweise dahinter steht im Beitrag wie ich meine Nebenprojekte baue. Alle Tools findest du auf der Projektseite, und wenn du selbst mit KI baust und deine Erfahrung teilen magst, freue ich mich über eine Nachricht über das Kontaktformular.
