Mit KI zum eigenen Coding-Workflow: So programmiert man heute mit Claude, Cursor und UltraThink

Künstliche Intelligenz revolutioniert nicht nur die Finanzwelt – auch Softwareentwicklung wird durch Tools wie Claude von Anthropic, Cursor.ai oder GPT-Modelle grundlegend verändert. In diesem Beitrag gibt Alex, der Gründer des YouTube-Kanals Geld & Wirtschaft, exklusive Einblicke in sein persönliches KI-Coding-Setup: von der Systemarchitektur über Projektstrukturierung bis hin zu komplexen Programmieraufgaben, alles orchestriert mit Hilfe intelligenter Agents.

Anstatt eines klassischen Schritt-für-Schritt-Tutorials zeigt er praxisnah, wie ein KI-gestütztes Webentwicklungsprojekt entsteht – inklusive typischer Fehler, cleverer Workarounds und wertvoller Tipps für alle, die White Coding oder Kontext-Engineering ernsthaft betreiben wollen.

1. Die technologische Grundlage: Mein KI-Setup

Die Basis jedes Entwicklungsprozesses ist ein funktionierendes technisches Setup. Alex verwendet folgende Komponenten:

Alex nutzt Claude Code, ein terminalbasiertes Interface, um seine Programmieraufgaben mithilfe des KI-Modells Sonnet effizient umzusetzen. Für besonders komplexe Aufgaben wäre theoretisch das leistungsfähigere Modell Opus möglich – dieses verursacht jedoch schnell Kosten von bis zu 100 Dollar pro Stunde.

2. Zentrale Komponente: Die Claude.md Datei

Ein Schlüssel zu effizientem KI-gestütztem Programmieren liegt in einer präzisen Konfigurationsdatei, die Alex Claude.md nennt.

Beispielhafte Inhalte dieser Datei:

• Arbeitsprinzipien:

  • Max. 1000 Zeilen pro Datei

  • Keine Inline-Scripts in PHP

  • Eine Klasse pro Datei (PascalCase)

  • Methoden < 100 Zeilen

  • MVC-Strukturierung

• Projektstruktur:

   

  /app

  ├── /controllers

  ├── /models

  ├── /services

  ├── /middleware

  ├── /config

  ├── /core

  ├── /db

  └── /assets

       ├── /images

       ├── /css

       └── /js

Diese Datei ermöglicht Claude ein detailliertes Verständnis über das gewünschte Setup und die Architektur. Alle späteren Prompts bauen darauf auf – dadurch entsteht eine hohe Konsistenz im Projektverlauf.

3. Demo-Projekt: Wissenschaftlicher Taschenrechner

Das Herzstück des Videos ist der Aufbau eines universitätstauglichen Taschenrechners, der mathematische Funktionen bis ins 4. Semester abdecken soll. Ziel war es nicht nur, ein Tool zu bauen, sondern auch zu demonstrieren, wie Planung mit UltraThink-Modus in Verbindung mit Claude und Markdown-Dateien strukturiert abläuft.

3.1 Planung per ToDo.md

Prompt zur Planung:

„Plane einen Taschenrechner, den ich für die Universität nutzen kann – bis zum 4. Semester Mathematik-Studium. Suche online nach typischen Studieninhalten, plane exakt per Markdown (ToDo.md), beschreibe jede Teilaufgabe. Warte auf Freigabe vor Umsetzung.“

Claude recherchiert daraufhin typische Inhalte aus Mathematik-Curricula und schlägt u. a. folgende Module vor:

• Basisrechner
• Lineare Algebra 1 & 2
• Analysis 1 & 2
• Komplexe Zahlen
• Differentialgleichungen
• Statistik & Stochastik
• Numerik
• Visualisierungen

3.2 Umsetzung in Phasen

Alex achtet darauf, jede Phase vorher zu planen, bevor er sie umsetzt. Das verhindert, dass Claude wichtige Designüberlegungen oder Architekturprinzipien ignoriert.

4. Live-Entwicklung: Vom HTML-Gerüst zum funktionierenden Rechner

Nach der Planungsphase beginnt die KI mit der Umsetzung. Beeindruckend ist die Geschwindigkeit und Qualität:

Features des Basisrechners:

• HTML/CSS mit Bootstrap
• Reaktionsfähiges Design (mobile-ready)
• Zahleneingabe, Rechenfunktionen, Verlauf
• Dark-Mode-Ansatz (noch nicht vollständig umgesetzt)
• Fehlerbehandlung über Konsole

Fehlerdiagnose-Prozess:
Tritt ein Fehler auf (z. B. nicht geladene CDN-Links oder JavaScript-Probleme), kopiert Alex die Browser-Konsole und reicht sie über Standard-Prompts an Claude zurück – meist ist der Fehler in wenigen Sekunden behoben.

5. Effizienz & Kosten im Blick

Die große Überraschung im Video: Trotz enormer KI-Aktivität bleibt der Kostenrahmen überraschend niedrig.

Die Programmierung von über 1000 Zeilen Code (allein für Vektor- und Matrix-Module) innerhalb von Minuten belegt, wie stark KI das Coding beschleunigt – solange der Kontext gut gesetzt ist.

6. Best Practices für KI-gestütztes Coden

Zum Schluss fasst Alex die wichtigsten Lektionen zusammen:

✅ Was funktioniert besonders gut?

• Kontext über Claude.md schafft Kontinuität und Qualität
• UltraThink-Modus erhöht die Effizienz und Detailtiefe der Planung
• ToDo.md-Dateien halten Projektstatus transparent
• Fehlerdiagnose via Konsole spart Zeit

⚠️ Herausforderungen:

• Verlust des Kontexts bei Terminal-Abstürzen
• Halluzinationen der KI, z. B. bei falschen Pfaden oder Funktionen
• Technisches Verständnis erforderlich, um Fehler korrekt einzuordnen

🛠 Empfehlung für größere Projekte:

• Arbeitet mit erfahrenen Entwicklern oder Software-Architekten zusammen
• Nutzt mehrere Agents (Testing, Design, Backend, etc.)
• Plant Sicherheitsaspekte und mögliche Angriffsflächen mit ein

Fazit: Revolution im Coding – aber nicht ohne Vorbereitung

Alex demonstriert eindrucksvoll, wie KI heute schon als Co-Programmierer fungieren kann – schneller, strukturierter und oft effizienter als so mancher Junior Developer. Doch der Erfolg steht und fällt mit der Qualität der Planung, der Klarheit im Prompting und dem technischen Know-how des Entwicklers.

Wer es richtig angeht, kann mit Tools wie Claude, Cursor und Markdown-Dokumentation in wenigen Stunden MVPs, Prototypen oder gar komplexe Webapplikationen realisieren.

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