Wenn Sie 2024 einen Entwickler fragten, welchen KI-Coding-Assistenten er nutzt, hätte er wahrscheinlich gesagt „ChatGPT". Heute, wenn Sie einen Entwickler fragen, der seit zwei Jahren KI für produktiven Code nutzt, könnte er etwas anderes sagen. Er könnte einen Moment innehalten und dann sagen: „Ich nutze jetzt hauptsächlich Claude für die Dinge, die wirklich zählen."
Das ist keine plötzliche Veränderung.
Es gab keine Ankündigung oder berühmte Person, die Claude zu nutzen begann. Es ist nur so, dass wenn Sie KI für die Arbeit einsetzen, Sie etwas brauchen, auf das Sie sich verlassen können. Wenn Sie an einem Projekt arbeiten, das Menschen tatsächlich nutzen, und Sie dafür bezahlt werden, brauchen Sie ein KI-Tool, das Ihnen bei den wichtigen Teilen helfen kann.
Claude hat sich einen Ruf aufgebaut, weil es das KI-Tool ist, dem Ingenieure vertrauen, wenn es darauf ankommt.
Was bringt also Entwickler dazu, zu Claude zu wechseln?
Ein großer Grund ist, dass Claude viel Kontext verstehen kann. Es kann bis zu 200.000 Token Kontext verarbeiten, das sind etwa 150.000 Wörter. Das bedeutet, es kann sich einen Teil einer Codebasis ansehen und verstehen, wie alles zusammenpasst.
Die meisten KI-Tools sind darin nicht besonders gut. Sie müssen eine Codezeile einfügen, eine Frage stellen und hoffen, dass die Antwort richtig ist. Claude kann sich die ganze Codebasis ansehen und Ihnen eine bessere Antwort geben.
Eine Entwicklerin bei einem Fintech-Unternehmen sagte, dass der Wechsel zu Claude sich anfühlte, als hätte sie ein neues Werkzeug. Sie könnte ihren gesamten Zahlungsservice einfügen. Claude auffordern, ein Problem zu finden, und es würde es tatsächlich tun. Es würde nicht nur raten, sondern die Codebasis ansehen und das Problem finden.
Ein anderer Grund, warum Entwickler Claude mögen, ist, dass es keine Dinge erfindet. Manchmal geben KI-Tools eine Antwort, die richtig klingt, aber tatsächlich falsch ist. Das kann frustrierend sein und dazu führen, dass Sie dem Tool nicht vertrauen.
Claude ist anders. Wenn es sich über etwas nicht sicher ist, wird es das sagen. Es wird sagen: „Ich bin mir bei diesem Punkt nicht sicher; Sie sollten die Dokumentation überprüfen". Das ist wirklich hilfreich, denn es bedeutet, dass Sie den Antworten von Claude vertrauen können.
Was bedeutet es also, als Entwickler „echte Arbeit" zu leisten?
Es bedeutet, an Projekten zu arbeiten, die tatsächlich von Menschen genutzt werden und von hoher Qualität sein müssen. Es bedeutet, um 2 Uhr morgens Probleme zu debuggen und Code zu refaktorieren, ohne ihn zu zerstören.
Es bedeutet, dass Sie ein Tool brauchen, das Ihnen bei diesen Aufgaben hilft. Sie brauchen ein Tool, das viel Kontext verstehen kann, das nicht erfindet und das ist Claude.
Claude Code ist ein Tool, das Sie von der Kommandozeile aus verwenden können. Es ist, als hätte man einen Kollegen, der Ihnen bei Ihrem Code hilft. Sie können es auffordern, alle Instanzen eines veralteten Musters umzubenennen, und es wird es tun. Sie können es auffordern, Tests auszuführen und zu stoppen, wenn etwas schiefgeht, und es wird es tun.
Entwickler, die Claude Code nutzen, sagen, es fühlt sich an, als hätte man einen Kollegen, nicht nur ein Tool. Sie können Anweisungen geben, und es wird sie ausführen, ohne dass Sie sich Sorgen um Fehler machen müssen.
- Oft fragen Menschen, ob Claude besser als ChatGPT zum Programmieren ist.
Die Antwort ist, dass es davon abhängt, woran Sie arbeiten. Wenn Sie an einem Projekt arbeiten, das viel Kontext erfordert, ist Claude wahrscheinlich besser. Wenn Sie nur Hilfe bei einer einfachen Aufgabe brauchen, könnte ChatGPT ausreichend sein.
2. Sie fragen auch, was Claude Code ist und ob es es wert ist, es auszuprobieren.
Claude Code ist ein Terminal-basiertes Tool, das Ihnen bei Ihrem Code helfen kann. Es lohnt sich auszuprobieren, wenn Sie viel Refaktorierung oder Codebase-Exploration machen.
3. Manche Menschen fragen, wie man ein KI-Coding-Tool auswählt.
Die Antwort ist, es auszuprobieren und zu schauen, ob es für Sie funktioniert. Geben Sie ihm eine Spezifikation und schauen Sie, ob es nach Klärung fragt. Fügen Sie etwas Legacy-Code ein, und schauen Sie, ob es die ursprüngliche Absicht bewahrt. Stellen Sie eine Frage zu einer Nischen-Bibliothek, und schauen Sie, ob es Unsicherheit zugibt.
4. Sie fragen auch, wie man Softwareentwickler findet, die KI tatsächlich gut nutzen.
Die Antwort ist, sie nach einem Problem zu fragen, das sie mit KI-Unterstützung gelöst haben. Wenn sie Ihnen erzählen können, wie sie die Ausgabe überprüft haben und was das Modell falsch gemacht hat, sind sie wahrscheinlich ein guter Entwickler.
5. Schließlich fragen Menschen, wie man einen Softwareentwickler für sein Projekt findet.
Die Antwort ist, nach jemandem zu suchen, der Tiefe und KI-Kompetenz hat. Er sollte wissen, wann man der KI vertrauen kann und wann man sie überprüfen muss. Sie können diese Entwickler finden, indem Sie sich ihre Open-Source-Arbeit ansehen oder Empfehlungen von anderen Entwicklern einholen.
In Städten wie London können Sie Senior-Softwareentwickler finden, indem Sie sich Gemeinschaften wie SilverTech und Tech London Advocates ansehen. Sie können auch Plattformen wie Arc.dev nutzen, um Remote-Entwickler zu finden.
Das Wichtigste ist, einen Entwickler zu finden, der gut zu Ihrem Projekt passt. Sie sollten sich nicht auf ein KI-Tool standardisieren; Sie sollten Ihren Entwicklern erlauben, zu nutzen, was für sie am besten funktioniert.
Lassen Sie Menschen wählen, was sie wollen. Stellen Sie sicher, dass sie die gleichen Kriterien zur Bewertung verwenden. Sie möchten, dass jeder Ingenieur in Ihrem Team erklären kann, warum er einer bestimmten Ausgabe vertraut oder nicht vertraut, nicht welches Modell er mag. Es ist okay, Tools zu nutzen, aber das Problem liegt darin, wenn Sie sich zu sehr auf ein Tool verlassen.
Die Teams, die Künstliche Intelligenz 2026 am meisten nutzen, verwenden Claude für Dinge, die viel Überlegung und Reasoning erfordern, und Copilot für Dinge, die im Editor gemacht werden müssen, und ein Such-Tool für Dinge, die Live-Daten brauchen. Das ist nicht verwirrend; es ist einfach die richtigen Tools für die Aufgabe zu nutzen.
Die ehrlichen Einschränkungen
Claude ist nicht das Tool für alles, und die Menschen, die zu ihm gewechselt haben, werden Ihnen das sagen. Für Dinge, die Daten brauchen oder schnell im Editor gemacht werden müssen, sind andere Tools immer noch besser. Gemini 3.1 Pro ist gut für große Projekte, aber die meisten Entwickler brauchen das nicht. Bei einfachen Aufgaben sind alle Modelle etwa gleich schnell.
Der Grund, warum Menschen zu Claude wechseln, ist nicht nur, dass sie denken, es ist ein gutes Tool. Es ist, weil Claude gut bei Dingen ist, die viel Überlegung und Reasoning erfordern. Das ist eine nützliche Denkweise, anstatt nur darüber zu debattieren, welches Künstliche-Intelligenz-Tool das beste ist.
Was wir daraus lernen können
Die Menschen, die zu Claude wechseln, tun es nicht, weil sie etwas gelesen haben; sie tun es, weil es ein Problem löst, das sie haben. Sie arbeiten an Problemen, und sie brauchen ein Künstliche-Intelligenz-Tool, das das ganze Problem verstehen kann, Anweisungen sorgfältig befolgt und Ihnen sagt, wenn es sich nicht sicher ist. Diese Dinge klingen einfach. Sie sind tatsächlich sehr schwer zu tun.
TL;DR
Entwickler wechseln leise zu Claude für ernsthafte Arbeit, weil es ein massives 200K-Token-Kontextfenster, besseres Anweisungs-Verfolgen und eine Neigung hat, Unsicherheit zuzugeben, anstatt zu halluzinieren. Claude Code bringt KI direkt ins Terminal für komplexe, mehrstufige Aufgaben wie die Refaktorierung ganzer Codebases. Der Wechsel ist nicht ideologisch; die meisten Ingenieure nutzen immer noch Copilot für Autovervollständigung. Es ist pragmatisch: Claude löst die schwierigen, hochriskanten Probleme besser. Präzise und richtig schlägt breit und unzuverlässig.
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