Karpathys Aussagen zum Programmieren: „Ich hatte noch nie so sehr das Gefühl, den Anschluss zu verlieren“
(twitter.com/karpathy)- Andrej Karpathy erklärte, dass er in der aktuellen Programmierlandschaft stark das Gefühl hat, deutlich zurückzufallen
- Der Anteil des Codes, den Programmierer direkt schreiben, nimmt ab, und die entscheidende Fähigkeit verlagert sich dahin, wie man bestehende Tools und Systeme verbindet und kombiniert
- Obwohl allein das saubere Verknüpfen der im letzten Jahr erschienenen Tools die Produktivität nahezu verzehnfachen könnte, betrachtet er seine eigene mangelnde Nutzung davon klar als offensichtliches Skill-Problem
- Programmierer stehen vor der Situation, eine neue Abstraktionsebene verstehen und beherrschen zu müssen, die aus Agenten, Subagenten, Prompts, Kontext, Memory, Berechtigungen, Tools, Plugins, MCP, LSP, IDE-Integration usw. besteht
- Er warnt, dass sich mächtige, aber probabilistische und unvollkommene Tools ohne Handbuch plötzlich mit dem bestehenden Engineering vermischt haben und man beruflich zurückfallen könnte, wenn man auf diesen Wandel nicht reagiert
Als Programmierer hatte ich noch nie das Gefühl, so sehr zurückzuliegen.
Da die Beiträge von Programmierern immer seltener und stärker fragmentiert werden, wird die Programmierbranche gerade rasant neu geordnet.
Wenn ich nur die Technologien, die im letzten Jahr neu aufgetaucht sind, richtig zusammensetzen würde, könnte ich wohl 10x leistungsfähiger sein, und dass ich diese Chance nicht nutze, liegt offenbar schlicht an meinen Fähigkeiten.
Agenten, Subagenten, Prompts, Kontext, Memory, Modi, Berechtigungen, Tools, Plugins, Skills, Hooks, MCP, LSP, Slash-Befehle, Workflows, IDE-Integration – zusätzlich zu den bestehenden Ebenen ist eine neue Abstraktionsebene entstanden, die man lernen muss.
Außerdem müssen wir ein Denkmodell aufbauen, das die Vor- und Nachteile davon umfasst, dass grundlegend probabilistische, fehleranfällige, schwer verständliche und ständig wechselnde Elemente plötzlich mit traditionellen Engineering-Ansätzen vermischt werden.
Offensichtlich wurde irgendein mächtiges Alien-Tool eingesetzt, aber es gibt kein Handbuch, also müssen jetzt alle selbst herausfinden, wie man es anfasst und zum Laufen bringt.
Und als Folge davon erschüttert ein Erdbeben der Stärke 9 die Branche.
Wenn ihr nicht zurückfallen wollt, krempelt die Ärmel hoch.
Was hinter dem Gefühl steckt, „zurückzufallen“
- Er sieht den Beruf des Programmierers inzwischen in einer Phase tiefgreifender Neuordnung (Refactoring)
- Der Code, zu dem menschliche Programmierer beitragen, wird zunehmend zu einem nur noch punktuell auftauchenden Element
- Der zentrale Wert verschiebt sich weg von der Fähigkeit, selbst Code zu schreiben, hin zur Fähigkeit, bestehende Systeme zu verknüpfen und das Ganze zum Laufen zu bringen
Das Entstehen einer neuen Abstraktionsebene
- Über bestehenden Sprachen, Runtimes und Frameworks entsteht neu eine höhere, KI-Agenten-zentrierte Ebene
- Diese Ebene besteht aus Prompts, Kontextmanagement, Memory, Modi, Berechtigungen, Tool-Aufrufen, Workflows, IDE-Integration usw.
- Es geht nicht um eine einzelne Technik, sondern um ein mentales Modell, das das gesamte Ökosystem durchzieht
Engineering mit unsicheren Tools
- Die neuen Tools sind probabilistisch, fehleranfällig und in ihrer internen Arbeitsweise nur schwer vollständig zu verstehen
- Trotzdem müssen sie gemeinsam mit bestehenden, „präzisen und deterministischen“ Engineering-Systemen eingesetzt werden
- Das verlangt einen grundlegend anderen Denkansatz als in bisherigen Programmierparadigmen
Tools ohne Handbuch und ein berufliches Erdbeben
- Ein mächtiges Alien-Tool wurde plötzlich allen gegeben, aber eine Bedienungsanleitung gibt es nicht
- Jeder muss sich die Nutzung selbst aneignen, während der gesamte Beruf einen Wandel von der Größenordnung eines Erdbebens der Stärke 9 erlebt
- Karpathy macht klar, dass man ohne Reaktion auf diesen Wandel unbeabsichtigt ins Hintertreffen geraten kann
Abschließende Botschaft
- Der aktuelle Wandel ist kein vorübergehender Hype, sondern eine Neuordnung des Programmiererberufs selbst
- Wer den Produktivitätssprung nicht nutzt, kann am Ende nicht die Umgebung, sondern die eigene mangelnde Vorbereitung dafür verantwortlich machen müssen
- Die Botschaft zum Schluss lautet: Wer nicht zurückfallen will, muss die Ärmel hochkrempeln und die neue Ebene aktiv lernen
6 Kommentare
Der Grund, warum du hinterherhinkst, ausgedrückt als „Ich falle zurück“
Hacker-News-Kommentare
Was mich ermüdet, ist nicht das „Zurückfallen“, sondern zu sehen, wie die gesamte Branche als Antwort auf Unsicherheit immer weiter Abstraktionsklumpen aufschichtet
Inzwischen muss man nicht nur Systeme im Kopf behalten, sondern auch die mentalen Modelle einer halbwegs vertrauenswürdigen Horde von Praktikanten, die in verschiedenen Sprachen miteinander reden
Die Arbeit wird immer freudloser, und am Ende habe ich beschlossen, 2026 die Karriere zu wechseln
Wenn ein LLM den Code stattdessen schreiben und sogar die Tests pflegen kann, braucht man komplexe Abstraktionen wie React nicht unbedingt
Die Zeit, in der man Bibliotheken wie Moment.js nur für einfache Zeitumwandlungen eingebunden hat, ist vorbei; jetzt reicht eine einzige Prompt-Zeile
Letztlich kann man mit LLMs auch die Abstraktion verringern
Don’t Call Yourself a Programmer und der HN-Diskussionsbeitrag sind Beispiele dafür
Automatische Codegenerierung erfüllt diesen Wunsch, aber wenn man Stabilität, Performance und Reife gewollt hätte, wäre der Einfluss von LLMs viel begrenzter gewesen
Es fühlt sich an, als würden LLMs bei ohnehin schon verrottenden Technologieprodukten — wie Windows oder iOS — diesen Verfall noch beschleunigen
Ich denke selbst manchmal über etwas Ähnliches nach
Als ich sah, dass Andrej 39 ist, musste ich an Douglas Adams’ Theorie von Technologiegenerationen denken
Es fühlt sich an wie dieses berühmte Zitat: „Alles, was nach dem 35. Lebensjahr erfunden wurde, verstößt gegen die natürliche Ordnung“
Menschen, die sich zu sehr in AI verlieren und den Realitätssinn verlieren, würde ich gern Slopbrain nennen
Es fühlt sich an, als hätten sie sich komplett im Quellcode verirrt
Ich habe auch in meinem Umfeld Fälle gesehen, in denen Menschen AI wie einen Lebensberater nutzen und dadurch ihre Beziehungen ins Wanken geraten
Dass selbst Karpathy sagte, es sei „schwer aufzuholen“, war schockierend
Am Ende wirkt der Glaube von AI-Anhängern, „mit ein bisschen mehr wird es perfekt“, wie eine riesige kollektive Wahnvorstellung
Man hört, man müsse eine neue Agenten-Abstraktionsschicht lernen, aber das wirkt weniger wie Entwicklung als wie eine endlose Konfigurationshölle
Es fühlt sich an, als hätte man das chaotische Sprawl von DevOps auf den eigenen PC verlagert
Eine Struktur, die C-Suite-Leute oder MBAs mögen dürften, letztlich aber den privaten Denkraum des Menschen beseitigt
Das Internet hat die Privatsphäre des Denkens bereits ausgehöhlt, und nun folgen auch Programmierwerkzeuge diesem Weg
Es reicht, Probleme in Tasks zu zerlegen, TDD-Anforderungen hinzuzufügen und die Tests bestehen zu lassen
Alles andere ist nur Overengineering
Solche Behauptungen kommen meist von Nichtentwicklern oder von Leuten, die mit diesem Meme Geld verdienen
Das Gerede von „Wenn du es jetzt nicht lernst, fällst du zurück“ war schon früher falsch
So war es auch beim Web-Boom der 90er, und am Ende hat es eine neue Generation trotzdem geschafft
Auch die Strategie, jetzt zu warten und es in einem geordneten Stadium zu lernen, ist völlig valide
Ich nutze LLMs, verschwende aber keine Zeit damit, jedem Trend hinterherzulaufen
„Zurückfallen“ ist nur schlicht FOMO
Dank AI bin ich zwar produktiver geworden, aber es fühlt sich jetzt an, als würde ich statt Handwerkskunst Code im IKEA-Stil produzieren
Ich weiß nicht, ob ich diese Arbeit langfristig weiter machen will
Ich habe mein ganzes Leben als Programmierer verbracht und liebe immer noch diese Momente, in denen ich eins mit dem Computer werde
Selbst wenn ich tagsüber Schuhe verkaufen würde, würde ich nachts programmieren
Wenn moderne Werkzeuge es nicht zulassen, dann programmiere ich eben auf einem Commodore 64
Ich bin ein freier Mensch
Bei der Nutzung von Opus habe ich gemerkt, dass ich nicht verstehe, wie man wochenlang ohne IDE arbeiten kann
Egal wie sehr man die Prompts verfeinert, es kommt immer wieder kaputter Code heraus
Selbst wenn man 200 $ pro Tag ausgibt, braucht es am Ende manuelles Refactoring
Von LLMs erzeugter Code ist so unordentlich, dass das Korrigieren schmerzhaft ist
Am Ende schreibe ich den Großteil des Codes doch selbst
Ich habe keine einzige Zeile Code geschrieben und konnte trotzdem komplexe Systeme entwerfen
Entscheidend ist letztlich, ob man weiß, wie man mit der Technik gut umgeht
Dadurch verbeißt sich das Modell weniger in Details und setzt zuerst die Grundstruktur auf
Aber sobald das Projekt größer wird, explodieren Typfehler und fehlgeschlagene Tests, sodass man es am Ende verwirft
Stattdessen nutze ich Claude Code und Cursor
Ich habe einen vollständigen Workflow mit Typsprachen, benutzerdefinierten Lint-Regeln, automatisierten Tests, automatisierter PR-Review usw. aufgebaut
Als Beispiele habe ich Projekte wie scout-for-lol oder den Helm Type Generator erstellt
Ich war überrascht zu sehen, dass die Marketingkosten von OpenAI im ersten Halbjahr 2025 auf 2 Milliarden Dollar gestiegen sind
Es wirkt, als würde genau dafür so viel ausgegeben: um die Illusion zu erzeugen, dass Entwicklung besser wird
Mit nur einem Satz konnte ich lästige Aufgaben erledigen und sogar wieder Freude an Open-Source-Projekten finden
Jetzt ist meine Produktivität um ein Mehrfaches gestiegen
Während der Feiertage zum Jahresende habe ich komplett ohne AI gelebt, und der langsamere Lebensrhythmus war erstaunlich angenehm
Aber sobald ich zurück bin, muss ich wieder mit 180 % Tempo laufen
Deshalb versuche ich bewusst, analoge Hobbys und „computerfreie Zeit“ zu bewahren
Gehen und Denken sind die beste Produktivitätsoptimierung überhaupt
Die meisten dieser Diskussionen drehen sich um Solo-Entwickler oder Greenfield-Projekte
Dort sind die Kosten von Fehlern niedrig
Aber in einer echten Produktionsumgebung mit Teams von mehr als vier Personen gibt es kaum Fälle, in denen nur mit AI entwickelt wird
Dass der Entwickler von Claude Code selbst nur Claude Code nutzt, kommt mir eher wie Dogfooding vor
Wann wird dieses Chaos endlich abklingen, in die eine oder andere Richtung,,
Es scheint definitiv eine Zeit zu sein, in der ein Ansatz, bei dem man wirklich alles von A bis Z wissen muss, in Sachen Produktivität im Nachteil ist. Andererseits beunruhigt mich noch mehr, dass immer mehr Code entsteht, in dem wahllos Abstraktionen vermischt werden, sodass man gar nicht mehr weiß, was eigentlich läuft. Ich mache mir Sorgen, dass wichtige Logik am Ende zu einer Art magischer Syntax wird, die niemand mehr versteht.
„Stochastisch, fehleranfällig und in der internen Funktionsweise nicht vollständig zu verstehen“ klingt für mich nur wie eine Umschreibung dafür, dass man es einfach nicht akzeptieren will. KI könnte den Menschen vermutlich genauso beurteilen.
Eine treffende Beobachtung. Die Fehlerrate des Menschen ist höher..