Ich bin glücklicher, wenn ich Code von Hand schreibe

• Nach wiederholter Nutzung von LLM-basierten Codegenerierungs-Tools entdeckte der Autor das Gefühl von Flow und Freude beim eigenen Schreiben von Code wieder
• Code zu schreiben ist nicht nur ein Akt der Produktion, sondern ein Prozess des Verstehens des Problemraums und der Schärfung des Denkens – automatische Generierung stört genau das
• Die Korrektheit von Code, den man nicht selbst geschrieben hat, ist schwer zu verifizieren; nur beim eigenen Schreiben wird der Kontext wirklich verinnerlicht
• Indem man LLMs nur begrenzt nutzt – Kontext manuell bereitstellt und sie nur für Teiländerungen am Code oder zum Erzeugen von Tests einsetzt – behält man die Kontrolle über das eigene Denken
• Statt Produktivität zu maximieren, sollte man Denktiefe und Glücksgefühl priorisieren und wachsam sein, wenn Werkzeuge das Denken behindern

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Erfahrungen mit LLM-Codegenerierung und wachsende Skepsis

• Der Autor hat claude-code mehrfach verwendet, fühlte sich danach aber jedes Mal niedergeschlagen und antriebslos und löschte es schließlich wieder
  • Der automatisch generierte Code wirkte zwar „plausibel“, ließ ihn aber den Sinn seiner eigenen Arbeit verlieren
  • Jedes Mal, wenn er das Tool nicht mehr nutzte, fand er die Freude am Programmieren wieder
• Programmieren ist nicht bloß Implementierung, sondern ein Prozess des Erkundens des Problemraums und des Lernens durch Scheitern
  • Um eine API wirklich zu verstehen, muss man sie selbst benutzen; nur die Dokumentation zu lesen reicht nicht aus
  • Der Akt des Codierens selbst ist ein Mittel, Gedanken zu konkretisieren

Der Zusammenhang zwischen Denken und Korrektheit

> "Wenn man nicht schreibt, sondern nur denkt, dann täuscht man sich nur darüber, dass man denkt." - Leslie Lamport

• Die Korrektheit von Code, den man nicht selbst geschrieben hat, zu überprüfen, ist deutlich schwieriger
• Beim eigenen Schreiben wird der Problemkontext verinnerlicht, und das ist entscheidend, um die Qualität des Codes zu verstehen
• Wer sich auf LLMs verlässt, überspringt diesen Prozess und schwächt damit das Verständnis der Problemdomäne

Die Suchtwirkung und Nebenfolgen von „Vibe coding“

• LLM-Codegenerierung hat eine süchtig machende Eigenschaft durch sofortige Dopamin-Belohnung
  • Sie erzeugt die Illusion: „Wenn ich den Prompt nur noch ein bisschen anpasse, wird es schon richtig sein“
• Diese Arbeitsweise fördert eine Trägheit des Denkens, macht das Gehirn passiv und führt dazu, dass man selbst für einfache Aufgaben vom LLM abhängig wird
  • Als Beispiel nennt der Autor, dass er sogar ein simples find-and-replace dem LLM überließ und dadurch mehr Zeit verlor
• Auch wenn viel Code generiert wird, liegt die Verantwortung für Review und Verständnis am Ende weiterhin beim Menschen – das kann sogar zum Engpass werden

Wie Werkzeuge das Denken formen

• Aus der Perspektive, dass „Werkzeuge nicht neutral sind“, gilt: Werkzeuge, die das Denken behindern, sind schlechte Werkzeuge
  • Die Kernkompetenz von Wissensarbeitern ist die Fähigkeit, tief nachzudenken; Technologien, die das behindern, sollten kritisch betrachtet werden
• Dennoch schließt der Autor LLMs nicht vollständig aus, sondern nutzt sie bewusst und begrenzt
  • Er kopiert nur die nötigen Dateien hinein, um Kontext zu geben, und verwendet sie nur für partielle Codeänderungen oder das Schreiben von Tests
  • So bleibt der Umfang der generierten Änderungen klein, und die Gesamtstruktur der Codebasis kann er selbst erfassen
  • Dadurch wird aus passiver Generierung eine „durchdachte Generierung“, die geistige Aktivität und den Flow-Zustand erhalten kann

Das Gleichgewicht zwischen Glück und Produktivität

• Das Leben ist kurz, und Glück sollte Priorität haben
  • Das automatische Generieren kompletter Features kann die Produktivität steigern, doch wenn es existenzielle Unruhe und Niedergeschlagenheit auslöst, ist es langfristig unproduktiv
• Der Autor räumt ein, dass man seine Gefühle teilen kann oder auch nicht,
  „Habt keine Angst davor, euch anders zu entscheiden“