Bestes LLM für jede Build-Aufgabe: Eine praktische Modellübersicht

Warum ein einziges LLM für alles Probleme macht

Ein Modell für jede Aufgabe zu verwenden klingt simpel. In der Praxis macht das Builds oft langsamer, teurer und weniger vertrauenswürdig. Dasselbe Modell, das bei tiefem Reasoning glänzt, kann für kurze UI‑Texte quälend langsam wirken. Und ein Modell, das schnell und günstig ist, kann bei SQL oder Änderungen an Kernlogik stillschweigend riskante Fehler einführen.

Teams bemerken das Problem meist durch wiederkehrende Symptome:

• Antworten dauern zu lange für kleine Aufgaben, sodass Leute anfangen zu multitasken und den Fokus verlieren.
• Die Rechnungen steigen, weil „einfache“ Anfragen von einem teuren Modell beantwortet werden.
• Die Codequalität schwankt zwischen klasse und fragwürdig, selbst bei ähnlichen Prompts.
• Entwickler prüfen alles übermäßig, weil sie nicht wissen, wann das Modell wahrscheinlich falsch liegt.

Das Ziel ist nicht, das ausgefuchsteste Modell zu jagen. Ziel ist, für jede Build‑Aufgabe das beste LLM nach dem zu wählen, was du gerade brauchst: Geschwindigkeit, Genauigkeit, Konsistenz oder sorgfältiges Reasoning.

Ein kurzes Beispiel: Du baust ein kleines React‑Dashboard. Du bittest dasselbe Premium‑Modell, (1) Button‑Labels zu schreiben, (2) eine React‑Komponente zu generieren, (3) eine SQL‑Migration zu erstellen und (4) einen kniffligen Bug zu beheben. Du zahlst Spitzenpreise für die Labels, wartest länger als nötig auf die Komponente und brauchst trotzdem extra Prüfungen bei SQL und Bugfixes.

Plattformen wie Koder.ai machen das einfacher, weil du die Modellauswahl wie ein anderes Werkzeug behandeln kannst: pass das Werkzeug an die Aufgabe an. Kein einzelnes Modell gewinnt gleichzeitig bei Qualität, Latenz und Kosten — und das ist normal. Der Gewinn liegt in einer einfachen „Standard pro Aufgabe“, sodass die meisten Arbeiten schneller und mit weniger Überraschungen ablaufen.

Die drei Kompromisse: Qualität, Latenz und Kosten

Die meisten Builder wollen ein Modell, das schnell, günstig und immer richtig ist. In der Praxis kannst du zwei wählen — und das hängt sogar von der Aufgabe ab. Wenn du das beste LLM für jede Build‑Aufgabe suchst, hilft es, die Kompromisse klar zu benennen.

Qualität heißt, du erhältst ein korrektes und nutzbares Ergebnis mit weniger Wiederholungen. Bei Code bedeutet das: korrekte Logik, gültige Syntax und weniger versteckte Seiteneffekte. Beim Schreiben heißt das: klare Formulierungen, die zu deinem Produkt passen und keine missverständlichen Aussagen enthalten. Hohe Qualität bedeutet auch, dass das Modell deine Constraints befolgt, z. B. „ändere nur diese Datei“ oder „fass das Datenbankschema nicht an“.

Latenz ist die Zeit bis zur ersten nützlichen Ausgabe, nicht die Gesamtzeit bis zur perfekten Antwort. Ein Modell, das in 3 Sekunden etwas liefert, das du editieren kannst, kann ein langsameres Modell schlagen, das 25 Sekunden für eine längere Antwort braucht, die du trotzdem umschreiben musst.

Kosten sind nicht nur der Preis pro Anfrage. Die versteckten Kosten entstehen, wenn die erste Antwort falsch oder vage ist:

• zusätzliche Wiederholungen und längere Chats
• Debugging‑Zeit und Fixes in Produktion
• Tests erneut laufen lassen oder Deployments neu bauen
• Kontext, den du nochmal einfügen musst

Stell dir ein Dreieck vor: Qualität, Latenz, Kosten. Wenn du eine Ecke nach oben drückst, zieht das meist die anderen. Wenn du z. B. die billigste und schnellste Option für SQL wählst, kann ein subtiler Join‑Fehler mehr Zeit kosten, als du gespart hast.

Eine einfache Entscheidungshilfe: Bei UI‑Text toleriere etwas weniger Qualität und optimiere für Geschwindigkeit. Bei SQL, Refactors und Bugfixes zahle für höhere Qualität, auch wenn Latenz und Kosten steigen. Plattformen wie Koder.ai erleichtern das, weil du Modelle pro Chat wechseln und das Modell an die Aufgabe anpassen kannst, statt ein Modell alles machen zu lassen.

Was Modell‑Stärken im Alltag wirklich bedeuten

Wenn Leute sagen, ein Modell sei „gut in X“, meinen sie meist, dass es bei dieser Art Arbeit Zeit mit weniger Wiederholungen spart. In der Praxis fallen die Stärken meist in ein paar Kategorien:

• Schreiben: klare, natürliche Formulierungen, guter Ton, wenige holprige Phrasen
• Programmieren: korrekte Syntax, gute Patterns, weniger kaputte Imports oder fehlende Edge‑Cases
• Reasoning: behält viele Constraints im Blick und erklärt Abwägungen ohne zu raten
• Tool‑Nutzung: folgt einem Format, ruft Funktionen sauber auf und hält strikte Anweisungen ein

Kontextlänge ist wichtiger, als viele Builder erwarten. Wenn dein Prompt kurz und fokussiert ist (eine Komponente, eine Abfrage, ein Bug), reicht oft ein schnelles Modell. Wenn das Modell viele bestehende Codes, Anforderungen oder frühere Entscheidungen verwenden soll, hilft langer Kontext, weil weniger Details „vergessen“ werden. Nachteil: langer Kontext kann Kosten und Latenz erhöhen — nutze ihn also nur, wenn er Fehler verhindert.

Zuverlässigkeit ist eine unterschätzte Stärke. Manche Modelle halten Format‑ und Stilvorgaben, Constraints und Anweisungen konstanter ein. Das klingt langweilig, reduziert aber Nacharbeit: weniger „bitte mach das in TypeScript neu“, weniger fehlende Dateien, weniger Überraschungen in SQL.

Eine einfache Regel: Bezahle für Qualität, wenn Fehler teuer sind. Wenn ein Fehler Produktion kaputtmacht, Daten leaken lässt oder Stunden Debugging verursacht, wähle das sorgfältigere Modell, auch wenn es langsamer ist.

Beispiel: Button‑Microcopy kann ein paar Iterationen vertragen. Änderungen an Payment‑Flows, Datenbankmigrationen oder Authentifizierungsprüfungen sind Bereiche, in denen du ein vorsichtiges, konsistentes Modell willst, selbst wenn es pro Lauf teurer ist. Wenn du eine Plattform wie Koder.ai nutzt, die mehrere Modellfamilien unterstützt, lohnt sich der Modellwechsel oft schnell.

Eine praktische Aufgabenkarte (was wann verwenden)

Wenn du das beste LLM für jede Build‑Aufgabe willst, denk nicht in Modellnamen, sondern in „Tierklassen“: schnell‑günstig, ausgewogen und reasoning‑first. Du kannst Tiers im selben Projekt mischen, sogar innerhalb desselben Features.

Hier eine einfache Karte, die du neben deinem Backlog halten kannst:

Eine nützliche Regel: Nutze „günstig“ wenn Fehler leicht zu erkennen sind, und „stark“ wenn Fehler teuer sind.

Sicher auf schnelleren Modellen: Copy‑Edits, kleine UI‑Anpassungen, Umbenennungen, einfache Helferfunktionen und Formatierungen. Risiko auf schnellen Modellen: alles, was Daten berührt (SQL), Auth, Payments oder cross‑file Refactors.

Ein realistischer Ablauf: Du brauchst eine neue Settings‑Seite. Verwende ein ausgewogenes Modell, um die React‑Komponente zu entwerfen. Wechsle zu einem reasoning‑first Modell, um State‑Handling und Edge‑Cases zu prüfen. Dann nutze ein schnelles Modell, um den UI‑Text zu straffen. In Koder.ai machen Teams das oft in einem Chat, indem sie verschiedene Schritte unterschiedlichen Modellen zuweisen, damit du keine Credits für unnötige Arbeit verschwendest.

Kurze Mischregeln

• Erst schnell entwerfen, dann langsam verifizieren.
• Für alles, was du nicht einfach „eyeball‑testen“ kannst, reasoning‑first einsetzen.
• Für einen kompletten Refactor ein Modell beibehalten, um Stil‑Drift zu vermeiden.
• Nach Fixes ein zweites Modell zur Review bitten, um verpasste Seiteneffekte zu finden.

UI‑Copy und Produkttexte: zuerst Geschwindigkeit, dann schnelle QA

Bei UI‑Text geht es meist um Klarheit, nicht um Brillanz. Schnelle, günstigere Modelle sind ein guter Default für Microcopy wie Button‑Labels, Empty‑States, Hilfetexte, Fehlermeldungen und kurze Onboarding‑Schritte. Schnelle Iterationen sind hier wichtiger als perfekte Formulierungen.

Nutze ein stärkeres Modell, wenn die Einsatzhöhe höher ist oder die Constraints eng sind. Das gilt für Tone‑Alignment über viele Bildschirme, Umschreibungen, die exakt gleiche Bedeutung behalten müssen, sensible Texte (Abrechnung, Datenschutz, Sicherheit) oder alles, was als Versprechen gelesen werden könnte. Wenn du das beste LLM pro Aufgabe suchst, ist dies einer der einfachsten Bereiche, um Zeit und Credits zu sparen: erst schnell, nur bei Bedarf upgraden.

Prompt‑Tipps, die oft mehr bringen als ein Modellwechsel:

• Füge 3–5 Beispiele deiner Brand‑Stimme an (kurz genügt).
• Liste verbotene Phrasen und Wörter, die dein Produkt nie nutzt.
• Gib Lesbarkeitslevel und Längenlimits an (z. B. unter 60 Zeichen).
• Beschreibe den genauen UI‑Kontext (Screen, Nutzerziel, was als Nächstes passiert).

Eine schnelle QA dauert eine Minute und verhindert Wochen kleiner Verwirrung. Vor dem Versand prüfen:

• Mehrdeutigkeit: Könnte ein Nutzer es zweideutig lesen?
• Aussagen: Verspricht es Ergebnisse, die ihr nicht garantieren könnt?
• Terminologie: Verwendet ihr überall dieselben Begriffe (z. B. „Snapshot“ vs. „Backup“)?
• Ton: Ist er in Fehlern ruhig und bei Buttons direkt?
• Lokalisierung: Macht es noch Sinn, wenn es übersetzt wird?

Beispiel: In Koder.ai kann ein schnelles Modell einen Tooltip für den Deploy‑Button entwerfen, ein stärkeres Modell sorgt dann dafür, dass die Preis‑Screens (Free, Pro, Business, Enterprise) konsistent bleiben, ohne neue Versprechen hinzuzufügen.

React‑Komponenten: Korrektheit über Kreativität

Bei React‑Komponenten ist das schnellste Modell oft nur dann „gut genug“, wenn die Oberfläche klein ist: ein Button‑Variant, ein Spacing‑Fix, ein einfaches Formular mit zwei Feldern oder das Umstellen von flex auf grid. Wenn du das Ergebnis in unter einer Minute reviewen kannst, gewinnt Geschwindigkeit.

Sobald State, Seiteneffekte oder echte Nutzerinteraktion ins Spiel kommen, wähle ein stärkeres Coding‑Modell, auch wenn es teurer ist. Die zusätzliche Zeit ist meist günstiger als das Debuggen einer instabilen Komponente. Das gilt besonders für State‑Management, komplexe Interaktionen (Drag & Drop, debounced Search, Multi‑Step Flows) und Accessibility, wo eine selbstbewusste aber falsche Antwort Stunden kosten kann.

Gib dem Modell vor dem Schreiben Constraints. Ein kurzer Spec verhindert „kreative“ Komponenten, die nicht zu deiner App passen.

• Nutze TypeScript und nenne deine Ziel‑React‑Version
• Definiere die Component‑API (Props, Events, Default‑Werte)
• Liste UI‑Zustände (loading, empty, error, disabled)
• Nenne Accessibility‑Bedürfnisse (Keyboard, ARIA, Fokusreihenfolge)
• Erwähne Edge‑Cases (langer Text, langsames Netz, Doppel‑Klicks)

Praktisches Beispiel: Für ein UserInviteModal kann ein schnelles Modell Layout und CSS liefern. Ein stärkeres Modell sollte Formularvalidierung, asynchrone Invite‑Requests und das Verhindern doppelter Submits übernehmen.

Fordere ein klares Ausgabeformat, damit du etwas bekommst, das sich integrieren lässt, nicht nur Code‑Brösel:

• Nur Komponenten‑Code (keine Platzhalter, die nicht kompilierbar sind)
• Eine kurze Erklärung der kniffligen Teile (State, Effects, Memoization)
• Einen kleinen Testplan (was klicken, was passieren sollte)
• Hinweise zu Accessibility‑Checks (Tab‑Reihenfolge, Fokus‑Trap, Labels)

Wenn du Koder.ai verwendest, lass die Komponente generieren und nimm einen Snapshot, bevor du integrierst. So ist ein Rollback eine Aktion statt eines Cleanup‑Projekts. Das ist das Prinzip: zahle für Tiefe nur dort, wo Fehler teuer sind.

SQL‑Aufgaben: Genauigkeit und Sicherheit zuerst

SQL ist der Bereich, in dem ein kleiner Fehler groß werden kann. Eine Abfrage, die „richtig aussieht“, kann trotzdem falsche Zeilen zurückgeben, langsam laufen oder Daten verändern, die du nicht anfassen wolltest. Bei SQL‑Arbeit setze standardmäßig auf Genauigkeit und Sicherheit, dann auf Geschwindigkeit.

Nutze ein stärkeres Modell bei komplizierten Joins, Window‑Funktionen, CTE‑Ketten oder allem Performance‑sensitiven. Dasselbe gilt für Schema‑Änderungen (Migrations), bei denen Reihenfolge und Constraints wichtig sind. Ein günstiges Modell reicht für einfache SELECTs, Grundfilter und CRUD‑Scaffolds, wenn du das Ergebnis schnell prüfen kannst.

Prompting, das falsche SQL verhindert

Der schnellste Weg zu korrektem SQL ist, Rate‑Guessing zu eliminieren. Füge Schema (Tabellen, Keys, Typen), die gewünschte Ausgabeform (Spalten und Bedeutung) und ein paar Beispielzeilen hinzu. Wenn du in einer PostgreSQL‑App baust (häufig in Koder.ai‑Projekten), sag das dazu — Syntax und Funktionen unterscheiden sich zwischen DBs.

Ein kleines Beispielprompt, das gut funktioniert:

'PostgreSQL. Tabellen: orders(id, user_id, total_cents, created_at), users(id, email). Rückgabe: email, total_spend_cents, last_order_at für Nutzer mit mindestens 3 Bestellungen in den letzten 90 Tagen. Sortiert nach total_spend_cents desc. Indizes angeben, falls nötig.'

Vor dem Ausführen kurze Sicherheitschecks ergänzen:

• Fordere eine SELECT‑Vorschau, bevor UPDATE/DELETE ausgeführt werden.
• Erzwinge eine WHERE‑Klausel für Schreiboperationen (oder erlaube explizit Full‑Table‑Änderungen).
• Bitte um eine Transaction‑ und Rollback‑Strategie für Migrationen.
• Frage nach Edge‑Cases (NULLs, Duplikate, Zeitzonen).
• Lass das Modell erklären, warum die Join‑Keys korrekt sind.

Dieser Ansatz spart mehr Zeit und Credits, als nach schnellen Antworten zu jagen, die du später rückgängig machen musst.

Refactors: wähle Modelle, die vorsichtig und konsistent sind

Refactors wirken leicht, weil nichts „Neues“ gebaut wird. Sie sind riskant, weil das Ziel das Gegenteil eines Features ist: Code ändern und Verhalten exakt beibehalten. Ein Modell, das zu kreativ ist, zu viel umschreibt oder „verbessern“ will, kann stillschweigend Edge‑Cases brechen.

Bei Refactors bevorzugst du Modelle, die Constraints folgen, kleine Änderungen machen und erklären, warum jede Änderung sicher ist. Latenz ist hier weniger wichtig als Vertrauen. Ein bisschen mehr für ein sorgfältiges Modell auszugeben, spart oft Stunden Debugging.

Sicher prompten für Refactors

Sei explizit, was sich nicht ändern darf. Geh nicht davon aus, dass das Modell es aus dem Kontext ableitet.

• Liste harte Constraints: öffentliche APIs, Props‑Shape, Routes, DB‑Schema, Outputs und Fehlermeldungen
• Definiere, was ‚gleiches Verhalten‘ bedeutet: dieselben Tests, gleiche UI‑Zustände, gleiche Query‑Ergebnisse
• Fordere ein minimales Diff: 'keine Umbenennungen, außer nötig' und 'keine reinen Formatierungsänderungen'
• Bitte um eine kurze Selbstprüfung: 'nenne Risiken von Verhaltensänderungen, bevor du code schreibst'

Zuerst einen Plan, dann Code

Ein kurzer Plan hilft, Gefahren früh zu erkennen. Bitte um: Schritte, Risiken, welche Dateien sich ändern und einen Rollback‑Plan.

Beispiel: Du willst ein React‑Formular von gemischter State‑Logik zu einem Reducer migrieren. Ein vorsichtiges Modell schlägt einen Schritt‑für‑Schritt‑Migrationsplan vor, nennt Risiken bei Validierung und disabled‑States und empfiehlt, vorhandene Tests (oder 2–3 kleine Tests) vor dem finalen Sweep laufen zu lassen.

Wenn du Koder.ai nutzt, nimm einen Snapshot vor dem Refactor und einen weiteren, nachdem die Tests grünes Licht geben — so ist ein Rollback nur ein Klick.

Bugfixes: Reasoning schlägt Geschwindigkeit

Beim Bugfixing ist das schnellste Modell selten der schnellste Weg zur Lösung. Bugfixing besteht hauptsächlich aus Lesen: du musst bestehenden Code verstehen, mit dem Fehler verknüpfen und so wenig wie möglich ändern.

Ein guter Workflow bleibt gleich: reproduzieren, isolieren, den kleinsten sicheren Fix vorschlagen, verifizieren und eine kleine Absicherung hinzufügen, damit der Fehler nicht wiederkommt. Für das beste LLM pro Aufgabe wählst du hier Modelle, die für umsichtiges Reasoning und gutes Code‑Lesen bekannt sind, auch wenn sie teurer oder langsamer sind.

Damit das Modell nützliche Antworten liefert, gib ihm die richtigen Eingaben. Ein vager 'es stürzt ab'‑Prompt führt meist zu Ratespielen.

• Exakter Fehlertext und Stacktrace (vollständig, nicht paraphrasiert)
• Schritte zur Reproduktion (klick‑für‑klick oder API‑Aufrufe)
• Erwartetes vs. aktuelles Verhalten
• Relevante Code‑Dateien oder Funktionen (und Config/Env‑Details)
• Was du bereits versucht hast (damit es das nicht wiederholt)

Bitte das Modell, seine Diagnose zu erklären, bevor es Code ändert. Wenn es die fehlerhafte Stelle nicht klar benennen kann, ist es nicht bereit zu patchen.

Nach einem Fix fordere eine kurze Verifikations‑Checkliste an. Beispiel: Wenn ein React‑Formular nach einem Refactor doppelt submitet, sollte die Checkliste UI‑ und API‑Verhalten abdecken:

• Bestätige, dass der Bug mit denselben Repro‑Schritten weg ist
• Führe nahegelegene Unit‑ oder Integrationstests aus (oder füge einen kleinen Test hinzu)
• Prüfe verwandte Flows, die denselben Codepfad nutzen
• Schau in die Logs nach neuen Warnings oder Errors
• Teste einen früher riskanten Edge‑Case

Wenn du Koder.ai nutzt, mach vor der Änderung einen Snapshot, verifiziere und rolle bei Problemen schnell zurück.

Schritt‑für‑Schritt: Wie du ein Modell für eine konkrete Aufgabe wählst

Beginne damit, den Job in einfachen Worten zu benennen. 'Onboarding‑Copy schreiben' ist etwas anderes als 'einen flakigen Test fixen' oder 'ein React‑Formular refactoren'. Die Bezeichnung sagt, wie streng das Ergebnis sein muss.

Als Nächstes wähle dein Hauptziel für diesen Lauf: brauchst du die schnellste Antwort, die niedrigsten Kosten oder die wenigsten Wiederholungen? Beim Shipping von Code gewinnt oft 'weniger Wiederholungen', weil Nacharbeit mehr kostet als ein etwas teureres Modell.

Eine einfache Methode: Fang mit dem günstigsten Modell an, das wahrscheinlich Erfolg hat, und steig nur bei klaren Warnsignalen.

• Kategorisiere die Aufgabe nach Risiko: niedrig (Copy, Labels), mittel (neue UI‑Komponenten), hoch (SQL‑Änderungen, Auth, Payments) oder 'unbekannt' (Bugs).
• Entscheide, worauf du heute optimierst: Geschwindigkeit, Kosten oder Korrektheit.
• Starte den ersten Versuch mit einem günstigen Modell, eskaliere aber, wenn du siehst: fehlende Edge‑Cases, wackelige Annahmen, inkonsistente Formatierung oder wiederholte kleine Fehler.
• Behalte einen Standardprompt pro Aufgabentyp plus eine kurze Akzeptanzprüfung (was wahr sein muss, bevor du es in die App einfügst).
• Schreib dir den Gewinner auf: verwendetes Modell, Prompt und was vorher fehlschlug.

Beispiel: Du startest ein neues Profile‑Settings‑React‑Component mit einem günstigen Modell. Wenn es controlled inputs vergisst, TypeScript‑Typen bricht oder dein Design‑System ignoriert, wechselst du beim nächsten Durchlauf zu einem stärkeren Code‑Modell.

Wenn du Koder.ai nutzt, behandel die Modellauswahl wie eine Routing‑Regel im Workflow: erstentwurf schnell, dann Planning Mode und strengere Akzeptanzprüfung für Teile, die Prod brechen können. Wenn du eine gute Route findest, speichere sie, damit der nächste Build näher an fertig startet.

Häufige Fehler, die Zeit und Credits kosten

Der schnellste Weg, Budget zu verbrennen, ist jede Anfrage wie eine Spitzenmodell‑Anfrage zu behandeln. Für kleine UI‑Änderungen, Umbenennungen oder kurze Fehlermeldungen zahlen Premium‑Modelle oft ohne Mehrwert. Es fühlt sich ‚sicher‘ an, weil die Ausgabe poliert ist, aber du bezahlst Rechenleistung, die du nicht brauchst.

Eine weitere Falle sind vage Prompts. Wenn du nicht sagst, was ‚done‘ bedeutet, muss das Modell raten. Das führt zu zusätzlichem Hin‑ und Her, mehr Tokens und mehr Umschreibungen. Das Modell ist hier nicht ‚schlecht‘ — du hast ihm kein Ziel gegeben.

Die häufigsten Fehler in echten Builds:

• Spitzenpreise für einfache Arbeit wie Copy‑Edits, einfache React‑Markup oder JSON‑Formatierung
• 'Fix this bug' ohne Repro‑Schritte, erwartetes Verhalten und exakte Fehlermeldung
• Keine Verifikation (kein Testlauf, kein UI‑Durchklicken, kein SQL‑EXPLAIN oder Spot‑Check)
• Das Modell mehrere Dateien gleichzeitig refactoren lassen, was Review und Rollback schwer macht
• Ziele im Prompt mischen (neue Copy + neue Architektur + neuer Code) und dadurch verwirrte Ausgabe bekommen

Praktisches Beispiel: Du bittest um eine 'bessere Checkout‑Seite' und fügst eine Komponente ein. Das Modell aktualisiert UI, ändert State‑Management, editiert Copy und passt API‑Calls an. Jetzt weißt du nicht, was den neuen Bug verursacht hat. Ein günstigerer, schnellerer Weg ist zu splitten: erst Copy‑Varianten, dann kleine React‑Änderung, dann separater Bugfix.

Wenn du Koder.ai nutzt, mach Snapshots vor großen Änderungen und nutze Planning Mode für größere Architekturentscheidungen. Diese Gewohnheiten helfen, das beste LLM für jede Aufgabe zu nutzen, anstatt ein Modell für alles einzusetzen.

Kurze Checkliste, ein realistisches Beispiel und die nächsten Schritte

Wenn du das beste LLM für jede Build‑Aufgabe willst, schlägt eine einfache Routine Raten. Teile die Arbeit in kleine Teile und ordne jedem Teil das Modellverhalten zu, das du brauchst (schnelles Drafting, sorgfältiges Coden oder tiefes Reasoning).

Schnell‑Checkliste vor dem ‚Run‘

• Definiere die Ausgabe: Copy, UI, SQL oder Fix (ein Ziel pro Prompt).
• Wähle das Modell nach Risiko: Low‑Risk kann schnell sein; Daten und Logik brauchen Sorgfalt.
• Bitte um diff‑artige Änderungen und Edge‑Cases (empty state, errors, loading).
• Füge eine Sicherheitsprüfung für Datenarbeit hinzu (Parameter, Constraints, reversible Migrations).
• Wiederhole denselben Prompt auf einem stärkeren Modell, wenn das Ergebnis heute shippt.

Realistisches Beispiel: Settings‑Seite hinzufügen

Du brauchst eine neue Settings‑Seite mit: (1) aktualisierter UI‑Copy, (2) einer React‑Seite mit Formular‑Zuständen und (3) einem neuen Datenbankfeld wie marketing_opt_in.

Starte mit einem schnellen, günstigen Modell für Microcopy und Labels. Dann wechsle zu einem stärkeren ‚Korrektheits‑first‘ Modell für die React‑Komponente: Routing, Form‑Validation, Loading‑ und Error‑States sowie deaktivierte Buttons während des Speicherns.

Für die Datenbankänderung verwende ein sorgfältiges Modell für Migration und Abfrage‑Updates. Bitte um Rollback‑Plan, Default‑Werte und einen sicheren Backfill‑Schritt, falls bestehende Zeilen betroffen sind.

Akzeptanzchecks: Bestätige Keyboard‑Fokus und Labels, teste leere und Error‑Zustände, überprüfe parametrisierten Queries und mache einen kleinen Regressionstest auf Screens, die Benutzereinstellungen lesen.

Nächste Schritte: In Koder.ai probiere OpenAI, Anthropic und Gemini‑Modelle pro Aufgabe, statt ein Modell für alles zu zwingen. Nutze Planning Mode für risikoreiche Änderungen und vertraue auf Snapshots und Rollbacks beim Experimentieren.