In Teil 1 habe ich von zwei Umbrüchen geschrieben: Das Python-Ökosystem wird auf Rust-basierte Werkzeuge umgestellt, und immer mehr Code entsteht durch KI. Die vier Teile davor haben den ersten Umbruch abgearbeitet. In diesem Bonus-Teil kommt der zweite dazu, denn beide passen besser zusammen, als es zunächst aussieht.

Kurz gesagt: Dieselben uv-, ruff-, ty- und prek-Checks, die mir die Arbeit erleichtern, sind auch das Korsett, das einen KI-Agenten produktiv und vertrauenswürdig(er) macht.

Warum ein Agent Leitplanken braucht

Ein KI-Agent schreibt in Sekunden plausibel aussehenden Code. Oft ist der trotzdem falsch: Der Agent erfindet APIs, übersieht None/null-Fälle, ignoriert die Architekturgrenzen des Projekts oder baut sich eben mal eine neue Abhängigkeit ein. Wer das alles per Hand reviewen will, hat den Geschwindigkeitsgewinn sofort wieder verloren.

Deshalb gebe ich ihm eine Umgebung, in der Fehler sofort und deterministisch auffallen. Genau dafür habe ich die Toolchain ohnehin schon aufgebaut (und auch vor KI schon so genutzt).

Dieselben Checks, jetzt als Feedback-Loop für den Agenten

Für den Agenten brauche ich dafür kein neues Setup. Die Checks aus den Teilen 2 bis 4 sind schon eine maschinenlesbare, deterministische Wahrheit über den Code:

  • uv run ruff check --fix . räumt auf und meldet, was es nicht selbst fixen kann
  • uv run ty check fängt Typ- und None-Fehler ab, bevor sie Laufzeitfehler werden
  • uv run bandit und import-linter bewachen Sicherheit und Architektur
  • uv run pytest sagt, ob der Code überhaupt noch tut, was er soll

Der Agent bekommt diese Befehle an die Hand (bei mir in einer AGENTS.md bzw. CLAUDE.md/GEMINI.md mit Hinweis auf die AGENTS.md) und arbeitet in genau der Schleife, die ich als Mensch auch nutze: schreiben, prüfen, den Fehlern folgen, nachbessern, wiederholen. Der Unterschied ist nur, dass er die Schleife viel häufiger und schneller durchläuft.

Warum Geschwindigkeit zur Grundvoraussetzung wird

In den bisherigen Teilen war Geschwindigkeit „nur“ Komfort. Beim Agenten wird sie zur Grundvoraussetzung. Ein Check, der 30 Sekunden dauert, killt eine Agenten-Schleife genauso wie meine eigene, nur dass der Agent vielleicht zwanzigmal pro Minute prüfen will. Erst weil ruff und ty im Millisekundenbereich antworten, kann der Agent eng iterieren. Bei langsamen Checks wartet er nach jedem Schritt minutenlang oder, schlimmer, überspringt sie ganz.

Das Korsett: Regeln, die der Agent nicht umgehen kann

Meine select = ["ALL"]-Strategie aus Teil 2, die strikte Typdisziplin aus Teil 3 und die Architekturregeln aus Teil 4 sind für einen Agenten wertvoller als für mich: Sie schreiben die Form des Projekts fest. Der Agent darf produktiv sein, aber nur innerhalb dieser Form.

Verhandeln lässt sich darüber nicht. Der Pre-Commit-Hook blockt schlechten Code, bevor er in die Historie kommt, und die CI fängt den Rest (auch das --no-verify eines übermotivierten Agenten). Der Agent kann noch so überzeugt argumentieren, der rote Check bleibt rot.

Fazit

Die beiden Umbrüche aus Teil 1 hängen zusammen. Eine schnelle, strikte, deterministische Toolchain ist die Voraussetzung dafür, dass KI-gestützte Entwicklung nicht in einem Berg plausibler, aber kaputter Diffs endet.

Die Serie: