VS Code + Claude Code: KI-Coding-Workflow

Würdigung — KI als Werkzeug, nicht als Ersatz#

Eine ehrliche Aussage vorweg: KI-gestütztes Coding ist heute (Stand Juni 2026) ein massiver Produktivitäts-Hebel — aber kein Selbstläufer. Wer den Output ungeprüft übernimmt, produziert Plausibles, nicht Korrektes. Wer ihn diszipliniert prüft, beschleunigt sich aber tatsächlich um ein Vielfaches gegenüber dem rein händischen Bau. Der Unterschied liegt nicht in der KI selbst, sondern im Workflow drum herum: in den Schranken, in den Reviews, in der Entscheidung, welche Arten von Arbeit überhaupt an die KI gehen.

Wir gehen diesen Weg bewusst, weil er für eine Zwei-Personen-Werkstatt (Alexander + Fabian) der einzige skalierbare ist — und weil er gleichzeitig den Qualitäts-Anspruch nicht senkt, sondern eher anhebt: Was händisch in Müdigkeit übersehen wird, fängt die KI; was die KI plausibel erfindet, fängt die menschliche Review.

Der Stack: VS Code + Claude Code#

Zwei Werkzeuge, eng verzahnt:

• Visual Studio Code (VS Code) — der freie Editor von Microsoft. In der Welt der professionellen Web-Entwicklung der heute am weitesten verbreitete Editor; aus gutem Grund: schnell, erweiterbar, mit ausgezeichneter Unterstützung für TypeScriptTypeScript · zum GlossarJavaScript mit statischer Typprüfung — fängt Tippfehler und Datenform-Bruch beim Build statt im Produktivbetrieb., Markdown, Git-Workflows und alle Sprachen, die im Web-Bau vorkommen.
• Claude Code — Anthropics offizielles CLI-Werkzeug, mit dem die Claude-Modelle als KI-Werkstatt im Repo arbeiten. Es liest Dateien, schreibt Edits, führt Befehle aus, commit-tet — direkt im selben Repo, in dem die Site lebt, mit Zugriff auf die echten Dateien und Konfigurationen.

Die Verzahnung ist wichtig: Claude Code arbeitet nicht in einer Sandbox-Vorschau, sondern direkt im echten Repo. Was die KI ändert, ist sofort im Git-Diff sichtbar — und kann vor dem Commit von Hand begutachtet, verworfen oder angepasst werden.

Was die KI bei uns konkret macht#

Wir lassen die KI an drei Arten von Arbeit:

• Recherche-getriebenes Schreiben. Insights-Artikel wie diesen hier, Audit-Texte, Stadt-Landingpages. Die KI bringt Tempo und Konsistenz; wir bringen die FA²-Voice (im Briefing 04 + Voice-Linter hinterlegt), die fachliche Begrenzung (keine Steuer-Beratung, keine erfundenen Paragraphen-Verweise) und die finale Lektor-Review.
• Strukturelle Code-Änderungen. Repetitive Refactorings, Komponenten-Erweiterungen, Anpassungen quer durch viele Dateien — also Arbeit, die sich an klaren Mustern orientiert. Die KI ist gut darin, ein Muster auf 20 Stellen konsistent anzuwenden; eine Person ist gut darin, zu entscheiden, ob das Muster überhaupt das richtige ist.
• Werkzeug-Bau. LinterLinter · zum GlossarAutomatischer Prüfer für Code, Inhalt oder Konfiguration — fängt Drift, bevor sie produktiv wird., Skripte, Audit-Tooling, kleine Helper. Auch das Repo selbst — der Voice-Linter, der DSE-Konsistenz-Linter, die Cluster-Coverage-Prüfung — ist in großen Teilen KI-unterstützt entstanden und dann händisch geschärft worden.

In allen drei Fällen läuft die KI nicht autonom, sondern in Sprints: ein begrenzter Auftrag mit klarem Erfolgs-Kriterium, dann Review, dann Commit. Lange autonome Schleifen ohne Review enden zuverlässig in Drift — das ist eine harte, an mehreren Projekten verifizierte Erfahrung.

Was wir bewusst nicht abgeben#

Drei Dinge bleiben händisch — und das ist Absicht:

• Architektur- und Stack-Entscheidungen. Welches Framework, welche Datenbank, welche Hosting-Strategie, welche Sicherheits-Header — diese Entscheidungen tragen langfristige Konsequenzen, die nur ein Mensch mit Projekt-Verantwortung sinnvoll abwägen kann. Eine KI kann Optionen sortieren; entscheiden tut nicht sie.
• Rechtliche und berufsrechtliche Aussagen. Alles, was unter § 1 StBerGStBerG · zum GlossarSteuerberatungsgesetz — § 1 begrenzt die geschäftsmäßige Hilfeleistung in Steuersachen auf Steuerberater., § 2 RDGRDG · zum GlossarRechtsdienstleistungsgesetz — § 2 definiert, was nur Rechtsanwälte (und ausgewählte andere) dürfen., § 57a StBerG oder vergleichbare Berufsrechts-Normen fällt, durchläuft eine menschliche Prüfung — bei uns über den fa2-legal-Workflow. Die KI darf Recherchieren und Strukturieren, aber rechtliche Aussagen werden gegen die echten Gesetzes-Quellen (gesetze-im-internet.de, eur-lex) verifiziert.
• Mandanten-Beziehung und Kommunikation. Beratungs-Gespräche, Erstgespräche, Sales-Mails — gehen nicht durch die KI. Das ist Beziehungs-Arbeit, und sie verträgt keine vorgefertigten Phrasen.

Die strukturellen Schranken#

Die wichtigsten Mechanismen, die KI-Output filtern, bevor er Live-Code wird:

• Pre-Commit-Linter. Voice-Linter (Anti-Marketing, KI-Slop-Marker, Inline-Platzhalter), ESLintESLint · zum GlossarStatischer Code-Analyzer für JavaScript/TypeScript — fängt Style-Brüche und Anti-Patterns., DSE-Konsistenz — alle drei laufen vor jedem Commit (Details: Pre-Commit-Hooks-Insight). Was diese Linter fangen, kommt gar nicht erst in die Historie.
• TypeScript-Build. Bei jedem Commit (und bei jedem Vercel-Deploy) läuft tsc --noEmit — TypeScript prüft, ob alle Typen konsistent sind. Eine KI, die Code-Strukturen erfindet, die nicht zu den umgebenden Typen passen, wird hier hart gestoppt.
• Versionierte Skill-Definitionen im .claude/-Ordner. Unsere KI-Werkstatt arbeitet nicht aus dem Kurzgedächtnis, sondern mit explizit definierten Skills (projektleiter, fa2-lektor, fa2-legal, fa2-marketing, audit-werkstatt). Jeder Skill hat eine SKILL.md mit klaren Anweisungen — auch die KI-seitige Arbeitsweise ist also versionierter Repo-Inhalt, nicht Mündliches.
• Persistente Memory. Strategische Festlegungen (Voice, Anonymität, Tempo, „Insights = Kompetenz-Beweis, kein Steuer-Ratgeber") sind in einem auto-memory-Verzeichnis dokumentiert und werden bei jeder Session automatisch geladen. Das verhindert das immer-wieder-erklären-müssen und macht die Linie über Wochen konsistent.
• Menschliches Review als Endprüfung. Vor jedem Commit ein git diff, vor jeder größeren Änderung eine bewusste Re-Lese-Schleife. Nicht alles, was die KI vorschlägt, bleibt — und das ist der eigentliche Mehrwert: Vorschläge sind günstig, Entscheidungen sind teuer, beide gehören in unterschiedliche Hände.

Was sich daraus für Kanzlei-Mandanten ergibt#

Für eine Kanzlei, die mit uns baut, sind drei Folge-Effekte wichtig:

• Tempo bei Inhalts-Welle. Eine Welle von zehn Stadt-Landingpages oder zwanzig Insights ist mit KI-Unterstützung in einer Zeit machbar, die ohne KI realistisch nicht ginge. Das senkt die Schwelle für Content-getriebene Sichtbarkeits-Arbeit.
• Konsistenz über große Mengen. Eine KI, die das Voice-Briefing und den Voice-Linter „kennt", schreibt 50 Texte konsistenter als drei Personen über einen Monat verteilt. Diese Konsistenz ist ein echter Qualitäts-Mehrwert, kein Verlust.
• Aber: kein Sand auf das Berufsrecht. Wir kommunizieren explizit, dass alle berufsrechtlich relevanten Aussagen menschlich geprüft werden — und dass die Verantwortung für rechtliche Inhalte beim Mandanten und seinem Anwalt liegt, nicht bei der KI. Das ist die Erwartungsverwaltung, die solche Workflows brauchen, damit niemand Magie erwartet.

Wie wir es bauen#

Bei jedem neuen Mandanten-Projekt richten wir den .claude/-Ordner mit den projektspezifischen Skills ein, bevor irgendein Code-Strich passiert — das ist genauso wichtig wie die Top-Level-Ordner (Repo-Tour). Voice-Linter und Pre-Commit-Hooks gehören in dieselbe frühe Phase. Erst dann beginnt der eigentliche Bau, und ab dann zahlt sich die Infrastruktur jeden Tag aus — KI-Vorschläge entstehen schnell, die Schranken filtern zuverlässig, die Reviews konzentrieren sich auf das Inhaltliche.

Für eine strukturierte Bewertung, was an Ihrer Site KI-gestützt schneller, sicherer oder konsistenter ginge, empfehlen wir den Hebel-Audit (890 €, bei Mandanten-Boost-Beauftragung innerhalb von 60 Tagen voll anrechenbar).

Zusammenfassung#

KI-gestütztes Coding ist ein massiver Produktivitäts-Hebel, aber kein Selbstläufer — der Unterschied liegt im Workflow drum herum, nicht im Modell selbst. Wir kombinieren VS Code mit Claude Code zu einer engen Werkstatt: Die KI übernimmt recherche-getriebenes Schreiben, strukturelle Code-Änderungen und Werkzeug-Bau in begrenzten Sprints mit klaren Erfolgs-Kriterien. Bewusst händisch bleiben Architektur-Entscheidungen, rechtliche und berufsrechtliche Aussagen, Mandanten-Beziehung. Die Schranken sind mechanisch: Pre-Commit-Linter, TypeScript-Build, versionierte Skill-Definitionen, persistente Memory, menschliches Review als Endprüfung. Daraus ergibt sich für Kanzlei-Mandanten Tempo bei Inhalts-Wellen und Konsistenz über große Mengen — aber kein Sand auf das Berufsrecht, das bleibt menschlich verantwortet.

Quellen#

• Visual Studio Code — Offizielle Dokumentation — abgerufen 2026-06-05
• Claude Code — Overview (Anthropic Docs) — abgerufen 2026-06-05
• Anthropic — Claude Code Best Practices — abgerufen 2026-06-05

Disclaimer: Beschreibung des tatsächlichen Werkstatt-Workflows von FA² zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Konkrete KI-Werkzeuge und ihre Fähigkeiten entwickeln sich schnell weiter; die Schranken-Logik (Linter + TypeScript + Reviews + Skill-Definitionen) bleibt als Prinzip robust.