Es ist etwas Unbehagliches daran, diesen Artikel zu veröffentlichen. Soamee ist eine Software-Agentur. Unternehmen beauftragen uns, digitale Produkte zu bauen. Und im letzten anderthalb Jahre haben wir Claude Code intensiv genutzt, um unsere eigene Website zu bauen. Das ist, was wir fanden, als wir das Git Log öffneten.
Das ist kein Marketing-Artikel über KI. Es ist eine ehrliche Post-Mortem-Analyse: Was uns Wochen einsparte, was wir neu machen mussten, und warum wir das Tool trotz seiner Einschränkungen weiter nutzen.
Die Repository-Zahlen
Vor der Analyse die Fakten:
- 639 Commits seit Januar 2025
- 331 Commits mit Claude Code-Beteiligung (markiert mit
Co-Authored-By: Claude) - 534
.astro-Dateien im aktuellen Projekt - 345 Blog-Posts veröffentlicht oder als Entwurf
- 115 Fallstudien in verschiedenen Sprachen
- 5 Sprachen: Spanisch, Englisch, Portugiesisch, Italienisch und Deutsch
- Die Website läuft seit Monaten auf Dokku unter soamee.com in Produktion
Diese 52% Commits mit KI-Beteiligung bedeuten nicht, dass Claude Code die Hälfte des Codes geschrieben hat. Es bedeutet, dass es in mehr als der Hälfte unserer Arbeitssitzungen präsent war — manchmal ganze Dateien generierend, manchmal eine Drei-Zeilen-Korrektur vorschlagend.
Was Claude Code gebaut hat
Das Übersetzungssystem
Dies ist der Anwendungsfall, bei dem wir am meisten Zeit zurückgewonnen haben. Die Website hat fünf Sprachen. Jeder Blog-Post, jede Fallstudie, jede Service-Seite existiert in ES, EN, PT, IT und DE. Ohne KI hätte das bedeutet, vier Übersetzer einzustellen oder eine enorme Verzögerung zwischen dem spanischen Inhalt und seinen übersetzten Versionen zu akzeptieren.
Claude Code generierte die anfänglichen Übersetzungen. Nicht perfekte — Portugiesisch neigt dazu, sich mit Spanisch zu vermischen, wenn das Modell den Kontext verliert, Deutsch braucht Umlaut-Überprüfung, Italienisch vermischt manchmal Register. Aber ein funktionsfähiger Entwurf existiert in Sekunden, nicht in Tagen. Die Commits im Log sprechen für sich: “Revisão contextual do português: blocos em espanhol e acentos ambíguos”, “Corrige conteúdo em alemão: umlauts, erros e blocos em espanhol”.
Wir überprüfen jede Übersetzung. Aber Überprüfen ist viel schneller als von Grund auf neu erstellen.
Das Übersetzungs-Verifikations-Skript
Wir haben einen Übersetzungs-Checker, der die CI zum Scheitern bringt, wenn spanischer Inhalt keine Version in den anderen vier Sprachen hat. Claude Code schrieb die erste Version von scripts/translation-checker.cjs, mit seinen Kategorie-Aliasen, Ausnahmen für nur-spanische Seiten und Integration mit dem pre-push-Hook.
Es ist ein 400-zeiliges Node-Skript, das genau das macht, was wir spezifiziert haben. Nicht glamourös. Genau die Art von Aufgabe, für die ein menschlicher Entwickler zwei Stunden braucht und Claude Code zwanzig Minuten.
Repetitive Komponenten
Die Website hat Service-Seiten, Industrie-Seiten, Lösungs-Seiten — viele Seiten mit ähnlicher Struktur aber unterschiedlichem Inhalt. Claude Code generierte die meisten davon nach dem etablierten Muster. Als sich das Design des Musters änderte, aktualisierten wir sie im Batch.
Es schrieb auch das URL-Normalisierungs-Middleware (HTTP zu HTTPS, Trailing Slashes, 301-Weiterleitungen für 404-Fehler, die in der Google Search Console erkannt wurden), den Sitemap-Generator und mehrere CI-Skripte.
Blog-Inhalte
Praktisch jeder Post in diesem Blog hatte irgendeine Claude Code-Beteiligung. Manchmal generierte es den vollständigen Entwurf aus einem Outline; manchmal schlug es Strukturen für Artikel vor, die ich bereits begonnen hatte; manchmal erweiterte es einfach Abschnitte, die zu kurz wirkten.
Die Stimme wird immer überprüft. Die Struktur wird meist vorgeschlagen. Die Daten werden immer manuell verifiziert.
Was Menschen tun mussten
Visuelles Design
Das ist die klarste Grenze. Claude Code kann ein Design implementieren, das Sie präzise beschreiben. Es kann keines erfinden. Die visuelle Identität von Soamee — das Deep Purple (#1e1548), das Mint (#5dd3b3), die diagonalen Streifenmuster unter 45 Grad, die konzentrischen Blasen — entstand aus menschlichen Entscheidungen, nicht aus KI.
Wenn wir Claude Code baten, “das Blog-Design zu verbessern”, produzierte es manchmal etwas, das technisch funktionierte, aber nicht nach uns klang. Wir mussten lernen, sehr spezifisch zu sein: “Füge einen 3px linken Rand in Mint-Farbe bei Blockquotes hinzu” funktioniert. “Verbessere das Design” nicht.
Architekturentscheidungen
Astro 5 mit hybridem SSR zu wählen war eine menschliche Entscheidung. Tailwind CSS v4 zu wählen, bevor es viel Dokumentation gab, war eine menschliche Entscheidung (und teuer an Debugging-Zeit). Dokku gegenüber anderen Deployment-Optionen zu wählen war eine menschliche Entscheidung.
Claude Code kann Optionen evaluieren, wenn Sie sie präsentieren, aber die Auswahlkriterien — was für unser Unternehmen, unser Stack, unsere Betriebskapazität wichtig ist — kommen von uns.
Überprüfung jedes PRs
Keine von Claude Code generierte Änderung ging ohne Überprüfung in Produktion. Nicht weil wir dem Modell nicht vertrauen, sondern weil menschliche Überprüfung Dinge aufgreift, die das Modell nicht wissen kann: ob der Ton eines Absatzes dazu passt, wie wir sprechen, ob eine neue Funktion geschäftlich sinnvoll ist, ob ein interner Link auf die richtige Stelle zeigt.
Das Git Log zeigt Commits wie “Fix broken internal links: /contacto and /servicios/consultoria-tecnologica”. Diese Links wurden durch eine vorherige KI-generierte Änderung kaputtgemacht. Sie wurden in einer nachfolgenden Überprüfungssitzung behoben.
Die echte Geschäftslogik
Das Kontaktformular sendet über Mailgun. Die Rate-Limiting-Logik, die Fehlerbehandlung, die Pflichtfelder — das haben wir entworfen. Claude Code implementierte den Code, sobald wir das erwartete Verhalten klar definiert hatten.
Der Workflow, der funktioniert hat
Es dauerte einige Monate, den Workflow zu finden, der wirklich funktioniert. Was nicht funktioniert: Claude Code eine vage Aufgabe zu geben und ein perfektes Ergebnis zu erwarten. Was funktioniert:
1. Spezifikation zuerst. Bevor wir Claude Code öffnen, schreiben wir, was wir wollen: das genaue Verhalten, die Einschränkungen, die Randfälle. Je spezifischer die Spezifikation, desto weniger Iterationen.
2. Branches und PRs immer. Jede KI-generierte Änderung geht in einen Branch. Nie direkt in master. Das ermöglicht es, den vollständigen Diff vor dem Merge zu überprüfen und bei Bedarf leicht zu revertern.
3. CI als Sicherheitsnetz. Der Übersetzungs-Checker, der Bild-Checker, interne Link-Tests — alles läuft in der CI. Claude Code generiert manchmal Inhalte, die syntaktisch bestehen, aber semantisch scheitern (ein Link zu einer Seite, die nicht existiert, ein referenziertes Bild, das nicht erstellt wurde). CI fängt das auf.
4. Überprüfung in Abschnitten. Wir überprüfen nicht auf einmal einen PR mit 50 Dateien. Wir teilen ihn in thematische Blöcke auf: zuerst den spanischen Inhalt, dann die Übersetzungen einer Sprache, dann die anderen.
5. Ein Mensch schließt den Commit. Immer. Die Commit-Nachricht wird von einem Menschen geschrieben, nicht von Claude Code. Es ist ein kleines, aber wichtiges Signal, dass jemand hingeschaut hat.
Was uns überraschte (gut und schlecht)
Positive Überraschungen
CSS-Debugging ist außerordentlich gut. Tailwind CSS v4 war Neuland mit wenig Dokumentation, als wir es adoptierten. Claude Code half uns zu verstehen, warum sich bestimmte Breakpoints nicht so verhielten, wie wir es erwartet hatten, und wie das Layer-System von v4 funktioniert. Ohne diese Hilfe hätten wir viel länger gebraucht, um das Design-System zu stabilisieren.
Automatisierungsskripte sind sein starkes Suit. Übersetzungs-Checker, Link-Checker, Sitemap-Generator, SEO-Snapshot-Skripte — Tools, die Tage gebraucht hätten, werden in Stunden generiert und dann verfeinert.
Die Konsistenz zwischen ähnlichen Dateien ist bemerkenswert. Wenn Sie ein Muster haben — eine Service-Seite, ein Blog-Post mit FAQ, eine Fallstudie — repliziert das Modell es zuverlässig. Menschen sind von Natur aus inkonsistent; das Modell ist es nicht.
Negative Überraschungen
Abhängigkeits-Halluzination. Besonders in den frühen Phasen mit Astro 5 und Tailwind v4 schlug Claude Code manchmal APIs vor, die in diesen Versionen nicht existierten. Wir lernten, vor der Implementierung immer gegen die offizielle Dokumentation zu überprüfen.
Das Langkontext-Problem. In sehr langen Sitzungen kann das Modell zu Beginn festgelegte Einschränkungen “vergessen”. Ein echtes Beispiel: Wir legten zu Beginn fest, dass wir bestimmte veraltete Komponenten nicht verwenden würden, und fünf Stunden später schlug Claude Code sie erneut vor. Kurze, fokussierte Sitzungen funktionieren besser.
“Generisches” Design standardmäßig. Ohne sehr spezifische Anweisungen neigt Claude Code zu Lösungen, die wie jede andere Tailwind-Site aussehen. Technisch korrekt, visuell ohne Persönlichkeit. Die Markenidentität erfordert ständige Aufsicht.
Portugiesisch-Übersetzungen brauchen besondere Überprüfung. Das Modell verwechselt Spanisch und Portugiesisch häufiger als jedes andere Sprachpaar. Wahrscheinlich wegen der Sprachähnlichkeit. PT-Überprüfungen sind systematisch länger als DE- oder IT-Überprüfungen.
Würden wir es wieder tun? Ja, mit Einschränkungen
Wenn wir soamee.com heute starten würden, würden wir Claude Code von Tag eins an verwenden. Aber mit diesen klaren Richtlinien:
Nutze es für Volumen, nicht für Entscheidungen. Wenn Sie 20 ähnliche Seiten erstellen müssen, ist Claude Code unschlagbar. Wenn Sie entscheiden müssen, ob diese Seiten existieren sollen, liegt das bei Ihnen.
Die Überprüfungszeit verschwindet nicht, sie verändert sich. Vor dem KI-Workflow wurde die Zeit in das Erstellen investiert. Jetzt wird sie in das Überprüfen investiert. Es ist eine Änderung der Natur, keine proportionale Reduktion. Erstellen mit KI ist schneller; Überprüfen erfordert Aufmerksamkeit und Urteilsvermögen.
Schalten Sie die CI nicht aus Vertrauen ab. Jedes Mal, wenn wir denken “diese Änderung ist so einfach, dass sie keine vollständige Prüfung braucht”, geht etwas schief. CI läuft immer, ohne Ausnahmen.
Die Markenstimme ist nicht übertragbar. Claude Code kann Stile imitieren, aber es kennt Ihr Unternehmen, Ihre Kunden, Ihre internen Werte nicht. Texte, die wichtig sind — Wertversprechen, Service-Beschreibungen, Fallstudien — gehen immer durch menschliches Editing.
Fazit
639 Commits. 331 mit KI-Beteiligung. 534 Astro-Dateien. 5 Sprachen. Und eine Website, die in Produktion läuft, rankt und konvertiert.
Hat Claude Code soamee.com gebaut? Nicht genau. Wir haben es gebaut, mit Claude Code als primärem Werkzeug für das Volumen der Arbeit. Der Unterschied ist wichtig: Das Werkzeug hat kein Interesse am Ergebnis, kennt den Geschäftskontext nicht, trifft nicht die Entscheidungen, die das Produkt definieren.
Wenn Sie ein Projekt mit viel repetitivem Inhalt haben, Übersetzungen in mehrere Sprachen oder viel Code schnell bewegen müssen, kann Claude Code Ihre Output-Kapazität erheblich verändern. Mit systematischer menschlicher Überprüfung, robuster CI und kalibrierten Erwartungen darüber, was es kann und nicht kann.
Wenn Sie neugierig auf unsere Arbeitsweise sind, können Sie unsere Open-Source-Projekte und unseren Ansatz erkunden.
Das Git Log lügt nicht. Und unseres sagt, dass diese Kombination funktioniert.