Programmieren mit KI Review

Künstliche Intelligenz hat längst die Art verändert, wie wir Software entwickeln – und dieses Buch macht genau dort weiter. „Programmieren mit KI“ versteht sich als praktischer Leitfaden für alle, die KI-gestützte Tools nicht nur ausprobieren, sondern wirklich souverän in ihren Alltag integrieren wollen. Ob Einsteiger, der seine ersten Codezeilen schreibt, oder erfahrener Entwickler auf der Suche nach Effizienzboosts: Das Buch nimmt beide Gruppen mit. Und das tut es mit einer angenehmen Leichtigkeit, die gerade in technischen Sachbüchern sonst oft fehlt.

Autor Tom Taulli setzt auf eine modulare Herangehensweise an die Softwareentwicklung. Das passt erstaunlich gut zu modernen LLM-Arbeitsabläufen, denn KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude erzeugen Code nun einmal promptbasiert: klar formulierte Aufgaben, präzise Ziele – und schnelle Iterationen, wenn etwas noch nicht rund läuft. Genau das bildet das Buch ab.

Von LLMs bis spezialisierten Tools – ein Rundgang durch das neue Ökosystem

Der erste größere Block des Buches widmet sich den zentralen KI-Assistenten, die inzwischen das Fundament vieler Entwicklerumgebungen bilden. Dazu gehören nicht nur klassische Sprachmodelle, sondern auch spezialisierte Systeme wie GitHub Copilot, Tabnine, Cursor oder Amazons CodeWhisperer. Die Darstellung konzentriert sich weniger auf Marketingversprechen, sondern auf echte Use Cases: Wo glänzt ein Tool, wo ist es eher Beiwerk, und wo ist der Mensch weiterhin unabdingbar?

Besonders gelungen ist die Darstellung der Stärken und Schwächen einzelner Systeme. Einige Tools eignen sich als verlässliche Partner für Wiederholungsaufgaben, Boilerplate-Code oder Inline-Optimierungen. Klassische LLMs hingegen punkten bei Architekturfragen, schnelle Dokumentation, Refactoring und allem, was Kontext benötigt. Der Unterschied wird plastisch, praxisnah und ohne unnötige Fachbegriffe herausgearbeitet.

Praxisbeispiele: Wenn KI mehr ist als nur Autovervollständigung

Überraschend viel Aufmerksamkeit widmet das Buch den Aufgaben jenseits des Schreibens von Code. Es zeigt, wie KI heute bei Planung, Requirements, Code-Reviews, Fehleranalyse oder Testfällen eingesetzt werden kann. Besonders das Kapitel über Debugging ist ein Highlight: Die gezeigten Strategien wirken wie ein Turbo für Entwickler, die sich schon einmal stundenlang im eigenen Code-Dschungel verirrt haben.

Auch Einsteiger profitieren. Wer eine neue Programmiersprache lernen möchte, findet Beispiele, wie man KI zum Tutor macht, zum Übersetzer zwischen Sprachen oder zum Prüfer eigener Lösungen. Der Stil bleibt dabei immer locker und motivierend – typisch Taulli –, ohne den technischen Ernst zu verlieren.

Low-Code, No-Code und der Blick nach vorn

Im späteren Teil wagt das Buch den Sprung zu den immer stärker wachsenden Bereichen Low-Code und No-Code. Der praktische Nutzen: zeigen, wie KI dabei hilft, Prototypen schneller aufzubauen, kleine Automatisierungen zu erstellen oder Nicht-Programmierern einen Einstieg zu ermöglichen. Dieser Abschnitt wirkt etwas kompakter als der Rest, fügt dem Gesamtbild aber einen wichtigen Baustein hinzu.

Wo das Buch allerdings spürbar Kritik einstecken muss, ist der Preis-Leistungs-Vergleich. An manchen Stellen fehlt etwas Tiefgang – vor allem an Stellen, an denen man technische Details erwarten würde. Hier bleibt das Werk bewusst oberflächlicher, weil es als Leitfaden konzipiert ist. Wer sehr tief in Code-Strukturen oder KI-Architekturen eintauchen will, greift vermutlich zu spezialisierten Titeln.