Das Hype-Problem

Alle zwei Wochen ein neues "bestes Modell". Jede Woche ein Tool, das angeblich alles verändert. Wer versucht, mit diesem Tempo Schritt zu halten, tut vor allem eines: er wechselt ständig sein Setup, ohne dass sich die Produktivität verbessert.

Mein Ansatz: neue Tools mit klaren Kriterien evaluieren, nicht mit Neugier.

Drei Fragen vor jedem Tool-Wechsel

  • Löst es ein konkretes Problem? Nicht "es ist cooler", sondern: welcher spezifische Engpass wird beseitigt?
  • Was ist der Wechsel-Aufwand? Integration, Konfiguration, Lernkurve, Team-Abstimmung. Lohnt sich der Aufwand für den Gewinn?
  • Was ist das Risiko? Datenschutz, Vendor-Lock-in, Stabilität. Vor allem für produktive Workflows zählt Verlässlichkeit mehr als Features.

Modelle nach Aufgabe

Kein Modell ist für alles optimal. Die relevante Frage ist nicht "welches ist das beste Modell", sondern "welches Modell ist für diese Aufgabe richtig". Das ist eine andere Frage.

Was hilft: Aufgaben-Profile erstellen. Für welche Aufgaben brauche ich tiefes Reasoning, für welche reicht schnelles Completion, für welche ist Code-Spezialisierung wichtig. Daraus ergibt sich eine Modell-Landkarte, nicht eine Modell-Rangliste.

Editor vs. CLI vs. API

Drei Integrations-Ebenen mit unterschiedlichen Trade-offs:

  • Editor-Integration: Niedrige Einstiegshürde, gut für Inline-Completions und schnelle Fragen. Schlechter für komplexe, mehrstufige Tasks.
  • CLI-Agent: Voller Zugriff auf das Filesystem, gut für komplexe Implementierungen und Refactors. Höhere Konfiguration, aber deutlich mehr Kontrolle.
  • API direkt: Maximale Kontrolle, für eigene Workflows und Automationen. Erfordert Engineering-Aufwand, gibt aber die meiste Flexibilität.

Team-Kontext schlägt persönliche Präferenz

Was für mich optimal ist, ist nicht unbedingt optimal für das Team. Ein Tool, das nur einer Person gut kennt, schafft Abhängigkeit. Ein Tool, das im Team verankert ist, schafft Kapazität.

Vor allem bei Agent-Workflows gilt: was nicht dokumentiert ist, existiert für das Team nicht. Die beste persönliche Lösung, die niemand sonst versteht, ist im Team eine schlechtere Lösung als eine mittelmäßige, die alle nutzen können.

Stabilität über Features

In produktiven Setups ist Stabilität wichtiger als Feature-Vorsprung. Ein Tool das verlässlich funktioniert, ist im Zweifel besser als eines, das mehr kann aber häufig bricht. Das gilt besonders für Workflows, die ich nachts laufen lasse oder die in Produktionssysteme eingebunden sind.

Neue Features testen: ja. Neue Features in Produktions-Workflows: erst nach einigen Wochen stabiler Nutzung.