Die Formen von KI-Programmierwerkzeugen

Die Namen von KI-Programmierwerkzeugen wechseln schnell; alle paar Monate gibt es neue Produkte und neue Funktionen. Ordnet man sie aber danach, „wie viel sie dir abnehmen“, gibt es grob nur vier Formen. Zu verstehen, was jede Form tut, ist nützlicher, als sich zu merken, welches Produkt welchen Knopf hat: Wechselst du das Werkzeug, gelten diese Einschätzungen weiter.

1. Vervollständigung

Du tippst im Editor, und hinter dem Cursor sagt es in grauer Schrift voraus, was du als Nächstes schreiben willst; Tab übernimmt, Weitertippen ignoriert es. GitHub Copilot hat diese Form vielen Menschen zuerst vertraut gemacht; heute haben die meisten Editoren sie eingebaut. Bei Cursor etwa heißt die Vervollständigung Tab; laut offizieller Beschreibung macht sie Vorschläge auf Grundlage deiner jüngsten Änderungen, des umgebenden Codes und der Meldungen von Codeprüfungen.

Aus Sicht von Modul 01 ist das die direkteste Anwendung von „das nächste Token vorhersagen“: Der Code vor und nach dem Cursor ist die Eingabe, vorhergesagt wird das nächste Stück.

Geeignet: Du weißt, was du schreiben willst, willst es nur nicht Zeichen für Zeichen tippen. Den Rest einer Funktion ergänzen, sich wiederholenden Standardcode schreiben, die nächste Zeile nach dem Muster der vorigen.

Nicht geeignet: Du weißt noch nicht genau, was du schreiben willst. Die Vervollständigung schreibt nur in der Richtung weiter, die du vorgibst; sie denkt sich keine Lösung für dich aus.

Achtung: Sie ergänzt schnell und sieht überzeugend aus; man drückt leicht gedankenlos Tab. Parameter- und Funktionsnamen aus der Vervollständigung sind vom Modell „vorhergesagt“ und existieren nicht unbedingt (die Halluzinationen aus Modul 01, Lektion 2).

2. Chat

In einem Chatfenster Fragen stellen: „Was bedeutet dieser Fehler?“, „Schreib mir eine Funktion, die CSV parst.“ Das kann ein Chatbot im Browser sein oder ein Chatpanel in der Seitenleiste des Editors.

Der Unterschied zur Vervollständigung: Du beschreibst den Bedarf, es liefert ein ganzes Stück Code oder eine Erklärung, und du entscheidest, wie du es nutzt. Es sieht nur, was du ihm einfügst (Chatpanels im Editor nehmen meist automatisch die aktuelle Datei mit).

Geeignet: unverständlichen Code erklären, nach einem Konzept fragen, eine eigenständige kleine Funktion schreiben, Vor- und Nachteile mehrerer Lösungen besprechen.

Nicht geeignet: Aufgaben, bei denen man viele Dateien gleichzeitig verstehen und ändern muss. Du musst alle relevanten Dateien von Hand einfügen und seine Antwort von Hand in die passenden Dateien einarbeiten; da wird leicht etwas vergessen.

3. Agenten im Editor

Im Editor gibst du ihm eine Aufgabe, und er liest selbst Dateien im Projekt, entscheidet, was zu ändern ist, ändert Dateien direkt, und manche können auch Befehle ausführen (Tests laufen lassen, Abhängigkeiten installieren). Der Agent-Modus von Cursor und die „Agentenmodi“ verschiedener Editoren gehören dazu.

Das ist der Agent aus Modul 05: ein Modell plus eine Reihe von Tools (Dateien lesen, Code durchsuchen, Dateien ändern, Befehle ausführen), das in einer Schleife selbst entscheidet, was als Nächstes zu tun ist. Die gut hundert Zeilen lange Schleife aus Modul 05, Lektion 2 ist ihr Kern.

Geeignet: Änderungen über mehrere Dateien, Aufgaben, bei denen man den Code erst verstehen muss, und Aufgaben, die nach der Änderung mit Tests geprüft werden müssen.

Achtung: Er ändert deine Dateien direkt. Die Änderungen erscheinen im Editor, und du kannst sie einzeln annehmen oder rückgängig machen. Bei vielen Änderungen braucht man git, um sie zu verwalten (Lektion 3).

4. Agenten auf der Kommandozeile

Ebenfalls ein Agent wie der vorige, nur läuft er nicht im Editor, sondern im Terminal. Stand September 2026 sind etwa Claude Code von Anthropic und Codex CLI von OpenAI verbreitet. Claude Code installiert man laut offizieller Dokumentation unter macOS oder Linux und startet es dann im Projektverzeichnis:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
cd 你的项目
claude

Codex CLI lässt sich unter anderem mit npm install -g @openai/codex installieren und danach mit codex starten.

Kommandozeilen-Agenten sind an keinen Editor gebunden; du kannst jeden Editor nutzen. Sie lassen sich auch leichter in Skripte und automatisierte Abläufe einbauen, etwa um sie in der Continuous Integration eine feste Aufgabe erledigen zu lassen.

Geeignet: größere Aufgaben, Aufgaben mit vielen Befehlen (Tests laufen lassen, Logs lesen, git bedienen) und Aufgaben, an denen er eine Weile am Stück arbeiten soll.

Achtung: Er kann auf deinem Rechner Befehle ausführen. Das ist sein größter Nutzen und zugleich das, womit man am vorsichtigsten sein muss.

Steuern, was ein Agent tun darf

Die letzten beiden Formen sind Agenten; sie können deine Dateien anfassen und Befehle ausführen. Modul 05, Lektion 8 hat gezeigt: Ein Agent, der handeln kann, braucht beschränkte Rechte. Zum Glück bieten diese Werkzeuge Steuerungsmöglichkeiten. Am Beispiel der zwei Kommandozeilenwerkzeuge (offizielle Dokumentation, Stand September 2026):

Die Berechtigungsmodi von Claude Code lassen sich mit Umschalt+Tab wechseln oder beim Start mit --permission-mode festlegen:

Sandbox und Freigaben von Codex CLI werden getrennt eingestellt. Die Sandbox bestimmt, was es anfassen darf: read-only (nur lesen), workspace-write (nur im Arbeitsverzeichnis schreiben, der Standard), danger-full-access (keine Grenzen, offiziell nicht empfohlen). Die Freigaberichtlinie bestimmt, wann es dich fragt: Das standardmäßige on-request fragt, wenn es außerhalb des Arbeitsverzeichnisses schreiben oder aufs Netz zugreifen will, never fragt nie.

Die genauen Modusnamen können sich künftig ändern, aber die Denkweise ist allgemein und deckt sich völlig mit dem Fazit aus Modul 05, Lektion 8:

• Bei fremden Projekten und wichtigen Änderungen erst Plan- oder Nur-Lese-Modus. Er liest den Code und schlägt eine Lösung vor; erst wenn du sie geprüft hast, gibst du mehr frei.
• Nur im Arbeitsverzeichnis schreiben lassen. Er soll nicht beliebig andere Dateien auf deinem Rechner ändern können.
• Muss „alles frei“ sein, dann in einem Container oder einer VM. Geht etwas schief, trifft es nicht deine echte Umgebung.
• Gefährliche Operationen bestätigst du. Code pushen, Dateien löschen, aufs Netz zugreifen, Abhängigkeiten installieren: Das soll er nicht selbst entscheiden.

Die Wahl

Die meisten nutzen mehrere zugleich: Beim Schreiben läuft die Vervollständigung, bei Problemen fragen sie im Chat, größere Aufgaben bekommt ein Agent.

Der Unterschied zwischen den Formen ist im Kern, wie viel Kontrolle du abgibst: Die Vervollständigung schreibt nur ein paar Zeichen, und jedes bestätigst du mit Tab; der Chat schreibt ein Stück, und du entscheidest, ob du es nimmst; der Agent entscheidet für dich, welche Dateien er ändert und welche Befehle er ausführt. Je mehr Kontrolle du abgibst, desto mehr Arbeit sparst du, und desto mehr musst du prüfen. Die nächste Lektion zeigt, wie er dein Projekt besser versteht, Lektion 3, wie man prüft, was er getan hat.

Übungen

1. Nimm eine kleine Funktion, die du kürzlich geschrieben hast, und lass sie die KI einmal im Chat und einmal als Agent umsetzen. Vergleiche: Wie viel Zeit hast du für die Beschreibung gebraucht, wie viel für die Prüfung des Ergebnisses?
2. Such in deinem KI-Programmierwerkzeug die Berechtigungs- oder Sandbox-Einstellungen. Was darf es standardmäßig? Wobei fragt es dich? Stell es auf das Maß ein, das du für richtig hältst.
3. Gib einem Agenten in einem unwichtigen Projekt im Plan-Modus (oder nur mit Lese-, nicht mit Schreibrecht) eine Aufgabe und sieh dir nur seinen Lösungsvorschlag an, ohne ihn handeln zu lassen. Wie unterscheidet sich sein Vorschlag von deinem eigenen?

Selbsttest

1. Was ist der grundlegende Unterschied zwischen Vervollständigung, Chat und Agent?

Wie viel Kontrolle abgegeben wird. Die Vervollständigung sagt nur die nächsten paar Zeichen voraus, jedes Mal bestätigst du; der Chat liefert ein Stück Code, und du entscheidest, wie du es nutzt; der Agent entscheidet selbst, welche Dateien er liest, was er ändert und welche Befehle er ausführt. Je mehr Kontrolle, desto mehr gesparte Arbeit und desto mehr zu prüfen.

2. Welche Berechtigungseinstellung sollte man wählen, wenn ein Agent zum ersten Mal ein fremdes Projekt bearbeitet?

Erst Plan- oder Nur-Lese-Modus: Er liest den Code und schlägt eine Lösung vor, und erst nach deiner Prüfung darf er ändern. Der Schreibbereich wird aufs Arbeitsverzeichnis begrenzt, und Operationen wie Pushen, Löschen, Netzzugriff und Installieren von Abhängigkeiten bestätigst du.

3. Warum sollte der Modus „alles frei“ eines Agenten nur in einem Container oder einer VM verwendet werden?

In diesem Modus wird kein Befehl geprüft. Trifft er eine falsche Entscheidung oder wird er von gelesenen Inhalten verleitet (die Prompt-Injection aus Modul 05, Lektion 8), kann er Dateien löschen, Schlüssel preisgeben oder das System beschädigen. In einer isolierten Umgebung trifft ein Problem nicht deinen echten Rechner und deine Daten.