Vibe Coding, Code-Optimierung
und Quality Gates.
KI schreibt inzwischen große Teile des Codes — schneller, als Teams ihn prüfen können. Diese Artikelreihe behandelt, was danach kommt: wie sich KI-generierter Code messen, prüfen und absichern lässt, welche Metriken tatsächlich tragen, und an welcher Stelle ein Gate mehr wert ist als ein Review.
Wer haftet für KI-generierten Code? Was sich 2026 ändert
Software ist ab Dezember 2026 ausdrücklich ein Produkt im Sinne der Produkthaftung. Was das für Entwickler, Agenturen und Auftraggeber bedeutet.
Definition of Done für KI-Code: Belege statt Zusagen
Wenn Code in Minuten entsteht, verschiebt sich der Engpass auf die Frage, wann etwas fertig ist. Eine Definition of Done, die diesem Tempo standhält.
Code Audit: Checkliste für die Prüfung fremder Software
Vor der Übernahme, vor dem Kauf, nach einem Vorfall: Was ein Code Audit prüft, in welcher Reihenfolge und woran man ein oberflächliches erkennt.
Testabdeckung bei KI-Code: warum die Prozentzahl trügt
KI schreibt Tests schnell — und leitet die Erwartungen aus dem Code ab, den sie prüfen soll. Wie man dieser Falle entgeht.
Quality Gates in der CI/CD-Pipeline: Aufbau in vier Stufen
Eine Pipeline, die nur baut und ausliefert, ist ein Förderband. Wie aus ihr eine Prüfkette wird, die schnell bleibt und trotzdem anhält.
Was ist ein Quality Gate? Definition, Kriterien und typische Fehler
Ein Quality Gate ist eine Schranke mit festen Kriterien, die eine Änderung passieren muss. Wie man sie so baut, dass sie hilft statt zu nerven.
Clean Code im KI-Zeitalter: welche Prinzipien bleiben und welche sich verschieben
Wenn eine Maschine den Code schreibt, wird Lesbarkeit nicht unwichtiger, sondern wichtiger. Welche der alten Regeln jetzt zählen.
Legacy Code mit KI modernisieren: was funktioniert und was schiefgeht
KI kann alten Code erklären, dokumentieren und testen — das ist der unterschätzte Gewinn. Beim Umschreiben liegen die Fallen.
Refactoring von KI-generiertem Code: Vorgehen, das nichts kaputt macht
Refactoring ist fast aus den Repositories verschwunden — von 21 auf 3,8 Prozent. Wie man generierten Code umbaut, ohne die Fehler mitzunehmen.
Code Smells erkennen und beheben: die zehn, die bei KI-Code am häufigsten auftreten
Ein Code Smell ist kein Fehler, sondern ein Hinweis. Welche Muster generierter Code besonders zuverlässig produziert und wie man sie auflöst.
Statische Codeanalyse: was sie findet, was sie übersieht, welche Werkzeuge passen
Statische Analyse prüft Code, ohne ihn auszuführen — die günstigste Fehlerbremse überhaupt. Wo ihre Grenze verläuft und wie man sie in Altprojekten einführt.
Code Review für KI-Code: sechs Muster, die das klassische Review übersieht
Das klassische Review sucht Flüchtigkeitsfehler. KI-Code hat andere: er sieht richtig aus. Ein Review-Ablauf, der auf diese Fehlerklasse ausgelegt ist.
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