Wie finden wir Best Practices für Agentic Software Engineering?

Es war noch nie so einfach, als Software Engineer völlig lost zu sein.

Gestern Abend habe ich zwei Episoden von Kent Becks Podcast „Still Burning“ geschaut und dieser Gedanke ist bei mir hängen geblieben.

Bevor es Claude Code oder Codex gab, wussten wir in etwa, wie man gute Software schreibt. Nicht jedes Team hat die Best Practices befolgt, aber (fast) alle wussten, wie man es im Kern richtig macht. Heute wissen wir das nicht mehr. Kent Beck sagt immer wieder: „Niemand hat die Antworten.“

Wenn ich früher als Berufseinsteiger wissen wollte, wie ich etwas besser machen kann, war die Antwort oft: „It depends…“ (Eine Phrase, die anscheinend etwa jede zweite Berufsgruppe für sich beansprucht.) Heute ist die Antwort immer noch „It depends…“, aber die tiefgehenden Veränderungen durch KI sorgen dafür, dass selbst die Faktoren, die dahinterstecken, nicht mehr klar definiert sind und uns ein gemeinsames Verständnis fehlt.

Ein paar Beispielfragen, die das verdeutlichen:

• Wie lange kann ein Agent in einer Session effektiv arbeiten?
• Wann sollten wir eine neue Session starten oder den Kontext leeren?
• Woran merken wir, dass ein Agent falsch abbiegt?
• Wie groß sollte ein Aufgabenpaket für einen Agenten sein?
• Lohnen sich lange Sessions, in denen viele Aufgaben an Subagenten delegiert werden? Woran machen wir das fest?
• Wie stark unterscheidet sich die Qualität der Ergebnisse, je nachdem, ob wir einen strukturierten Prompt oder ein paar Stichpunkte verwenden?

Die Liste ist endlos.

Jetzt kannst du sagen: „Selbst schuld! Du kannst ja einfach auf KI verzichten. Dann hast du diese Probleme nicht.“ Ich bin davon überzeugt, dass das auf Dauer nicht die Lösung sein wird. Also stellen wir uns genau diese Fragen und suchen nach Antworten.

Frage ich drei erfahrene Engineers, bekomme ich fünf verschiedene Antworten. Frage ich dieselben Leute in zwei Wochen wieder, bekomme ich fünf neue Antworten. Zusätzlich: Selbst wenn es so klingt, als seien sich zwei von ihnen einig, weil sie in etwa die gleichen Worte verwenden, bedeutet das nicht, dass sie dasselbe meinen.

Ich habe mich in den letzten Wochen häufig gefragt, wie wir das lösen. In meinem Umfeld funktioniert es am besten, wenn wir wieder mehr zuhören, mehr Fragen stellen und öfter nachhaken. Wir müssen versuchen, voneinander zu lernen und eine gemeinsame Basis zu schaffen, auf der wir experimentieren und besser werden können.

Ein Beispiel: Funktioniert ein beliebter Skill für Claude bei mir nicht so, wie es der Community-Tenor erwarten lässt, liegt das Problem vielleicht bei mir. Plötzlich habe ich mehrere neue Stellschrauben, an denen ich drehen könnte und vielleicht sollte; schließlich loben alle diesen Skill! Haben Peers, die ich schätze, allerdings ähnliche Probleme mit demselben Skill, passt er wahrscheinlich einfach nicht zu unserer Arbeitsweise. Dann weiß ich, dass ich ihn verwerfen und weitermachen kann.

So können wir Stück für Stück vorankommen und vielleicht mit der rasanten Entwicklung Schritt halten.