Künstliche Intelligenz und Programmierung – Buzzwords oder echte Revolution? In seinem ersten Video auf dem neuen YouTube-Kanal Promptgeflüster demonstriert Alexander Weipprecht, wie man mit KI-Tools innerhalb kürzester Zeit eine voll funktionsfähige Webanwendung entwickelt – inklusive Sicherheitsüberprüfung und sauberer Code-Struktur.
Das Ergebnis ist beeindruckend: Eine SEO-Analyse-Plattform, programmiert in unter 40 Minuten, mit Hilfe von Anthropic’s Claude Code und dem Opus-Modell. Was bisher wie Zukunftsmusik klang, ist heute Realität – sofern man weiß, wie man mit der KI richtig umgeht.
1. Der Einstieg: Warum KI und warum jetzt?
Alexander Weipprecht ist ein Softwareentwickler mit 25 Jahren Berufserfahrung. Seit über zwei Jahren arbeitet er aktiv mit KI-Schnittstellen wie OpenAI – und seit rund einem halben Jahr entwickelt er fast ausschließlich mit Hilfe von KI.
Er stellt gleich zu Beginn klar: KI ersetzt keine fundierten Kenntnisse in Softwarearchitektur. Wer glaubt, man könne ohne Verständnis für Code und Architektur einfach auf "Generate" klicken, wird schnell enttäuscht. Was nötig ist, sei Context Engineering – ein strukturiertes Vorgehen, bei dem man der KI genau vorgibt, was sie wie tun soll.
2. Das Projekt: SEO-Tool mit Progress Bar und CSV-Export
Das erste Beispielprojekt: Eine lokal laufende Webanwendung, die SEO-Aspekte einer Website analysiert. Die Anwendung soll:
- die Startseite einer angegebenen URL scrapen,
- bis zu 20 interne Seiten analysieren,
- folgende SEO-Kriterien prüfen:
- Titellänge
- Meta Description
- H1-Tags
- Wortanzahl
- Bildanzahl und Alt-Tags
Die Ergebnisse werden:
- live während der Analyse per Progress Bar dargestellt,
- als Card-Layout im Frontend angezeigt,
- und sind als CSV-Datei exportierbar.
Technologie-Stack:
| Komponente | Technologie |
|---|---|
| Frontend | HTML, CSS, JavaScript (Fetch API, Bootstrap) |
| Backend | PHP (Claude Code), ohne Datenbank |
| Server | Lokaler MAMP Webserver |
| Modell | Opus (Anthropic), Max-Plan |
| Test-Tool | Playwright MCP (für Frontend-Tests) |
3. Technisches Setup: Der Schlüssel zum Erfolg
Der Erfolg des Projekts liegt in der sauberen Konfiguration:
- Claude MD-Datei: Diese enthält alle Regeln zur Codequalität, Typisierung, Architektur und Struktur.
- Strikte Regeln:
- Maximal 1000 Zeilen pro Datei
- Maximal 400 Zeilen pro Methode
- Eine Klasse pro Datei
- Kein Inline-JavaScript, CSS oder HTML in PHP-Dateien
- Deklarierte strikte Typisierung in PHP
Tipp: Achte im Claude Code auf den „Daumen hoch“ – er zeigt an, dass die Konfigurationsdatei korrekt geladen wurde.
Die Konfiguration erlaubt der KI, strukturiert und konsistent zu arbeiten. Ohne klare Vorgaben generieren große Sprachmodelle oft "kreativen, aber chaotischen" Code. Mit einem klaren technischen Rahmen wird die KI zum produktiven Mitarbeiter.
4. Planung schlägt blindes Coden
Das Herzstück des Projekts: strukturierte Planung mit Ultrathink und Plan Mode.
Schritte:
- Grobplanung durch den Entwickler
- Detaillierte Anforderungsspezifikation durch die KI
- Rückfragen der KI klären wichtige Punkte:
- Speicherung in Session oder Datenbank?
- Welche SEO-Regeln sollen analysiert werden?
- Export in CSV notwendig?
- Erstellung eines Plans als Markdown-Datei
Beispiel-Prompt zur Anforderungsbeschreibung:
Das Ergebnis: Eine vollständige Struktur mit Dateiaufteilung, API-Endpunkten und Frontend-Komponenten.
5. Security by Design: Automatisierter Sicherheitscheck
Nach der Fertigstellung des ersten funktionsfähigen Prototyps folgt ein Security Audit durch die KI:
Gefundene Sicherheitslücken:
- SSRF (Server-Side Request Forgery): Kein Schutz gegen Weiterleitungen an interne IPs
- CSRF (Cross-Site Request Forgery): Kein Schutz gegen fremde Requests
- Keine Whitelist für Domains
- Keine Request-Limitierung
Sofort umgesetzte Verbesserungen:
- CSRF-Token und Domain-Whitelist implementiert
- IP-Rate-Limiting auf 20 Requests/Minute (konfigurierbar)
- Schutz gegen externe API-Missbrauch
- Trennung der Anwendung durch Konfiguration in
config.php
Praxisbezug: In vielen Agenturen wird auf solche Sicherheitsmaßnahmen bei kleinen Tools verzichtet. Mit KI wird der Aufwand minimal – die Implementierung erfolgt automatisiert.
6. Zeit und Geld: Wie wirtschaftlich ist KI-gestützte Softwareentwicklung?
Zeitaufwand:
| Tätigkeit | Zeit (konventionell) | Zeit (mit KI) |
|---|---|---|
| Planung + Setup | 1 Stunde | 10 Minuten |
| Entwicklung | 2 Stunden | 20 Minuten |
| Security Audit | 30 Minuten | 5 Minuten |
| Gesamt | 3,5 Stunden | 35 Minuten |
Kosten mit KI (geschätzt):
- Bei Nutzung eines Flatrate-Plans wie Anthropic Max Plan: minimal
- Entwicklungskosten für ähnliche Tools (extern): ca. 500 – 1.000 €
Fazit: Die wirtschaftliche Effizienz ist enorm, sofern ein strukturierter Entwicklungsprozess und technische Erfahrung vorhanden sind.
7. Fazit: Eine neue Ära des Entwickelns
Alexander Weipprecht zeigt eindrucksvoll, wie leistungsfähig KI bereits heute ist – wenn man sie richtig einsetzt. Die Vorstellung, dass KI nur "Buggy Code" liefert, ist überholt. Entscheidend ist die Vorbereitung:
- Gute Prompts
- Saubere Architekturregeln
- Klare Zielsetzung
Vorteile der Methode:
✅ Rasante Entwicklung
✅ Hohe Codequalität durch klare Regeln
✅ Automatisierte Sicherheitschecks
✅ Modularer Aufbau für Wiederverwendbarkeit
✅ Große Zeit- und Kostenersparnis
Ausblick
Dieses Beispiel war ein „kleines“ Projekt. Künftig möchte Weipprecht auf Promptgeflüster auch größere Anwendungen entwickeln – von Login-Systemen über API-Schnittstellen bis hin zu komplexeren Webdiensten.
Mit dem modularen „Lego“-Ansatz wird Softwareentwicklung zur komponierbaren Tätigkeit. Die Zukunft ist nicht, dass KI alles übernimmt – sondern dass Menschen KI effizient anleiten.
📎 Quellcode auf GitHub: https:// github.com/provimedia/seo-analyse-demo
📺 Zum YouTube-Kanal: Promptgeflüster mit Alexander Weipprecht
Tipp für Entwickler und Agenturen:
Wenn du regelmäßig mit wiederkehrenden Tools arbeitest (SEO-Checks, Formulare, Backend-Logik), lohnt sich der Einstieg in die KI-gestützte Entwicklung enorm – nicht als Ersatz, sondern als Booster deiner Fähigkeiten.
