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Value-Driven Software Development in the Age of AI Assistance​

"The craft of writing software will not become obsolete."
(Freeman J. Dyson, 1998)¹

At the beginning of the 21st century, software development underwent a fundamental transformation: away from a purely scientific, engineering-driven discipline towards a value-driven one, understood by thought leaders under the term Software Craftsmanship. This craft is grounded in technical methods and tools, but just as much in personal and character traits - such as the willingness to take responsibility for code, to work as part of a team, and to continuously improve oneself.

With the rise of AI-assisted tools like GitHub Copilot, Claude Code and Gemini CLI, the landscape of software development has changed yet again - more rapidly and more drastically than one might have anticipated in an environment that is already shaped by constant technological disruption. With every new version, the models become more reliable and more powerful; they have established themselves as permanent assistants in our IDEs.

"The magic of myth and legend has come true in our time. One types the correct incantation on a keyboard, and a display screen comes to life, showing things that never were nor could be." (Frederick P. Brooks, Jr., 1978)²

Brooks’ 1978 quote describes the fascination and magic of software development as a creative act enabled by technology. Today, that magic manifests in a different form, realized through technologies that are largely shaped by artificial intelligence: the magic Brooks described has long since become our everyday reality, enriched by a new, synthetic kind of magic that might have been conceivable as a concept back then but was hardly predictable in its current ubiquity and turnkey availability.

And how are we supposed to trust the synthetic assistant, the artificially generated code? To what extent is it truly harmless to let these assistants modify and extend an existing, carefully crafted codebase? It feels like an abstract construct, like a strange loop borrowed straight from Hofstadter’s GEB.

Values that once seemed non-negotiable are suddenly being questioned. There is a growing concern that diligence and understanding could become obsolete in the face of AI-driven automation.

And this goes far beyond mere code generation: if tests and documentation are also created fully automatically, we risk losing the critical reflection on software design, architecture and functionality.

At the same time, we increasingly see that experienced developers - those who learned their craft with the Agile Manifesto, XP and The Pragmatic Programmer, and who today hold leadership positions and carry personnel responsibility - approach these systems with a healthy dose of skepticism. They recognize that software quality is not determined solely by the use of AI tools, but by the developer’s ability to use these tools effectively without sacrificing the principles of Software Craftsmanship. The goal is clear: to prevent so-called “AI slop” - low-quality, generated code garbage.

My own work as a software developer has always been guided by the principles of Software Craftsmanship and is built on practices like Clean Code, Test-Driven Development and Extreme Programming.

With the advent of generative AI, I now find myself confronted with the challenge of reconciling machine-generated results with work that I understand - and value - as a craft. I am moving within a field of tension between preserving craftsmanship and integrity, leveraging new powerful tools, and maintaining the transparency that clients and stakeholders rightfully expect.

I consider it essential to hold on to these proven principles while at the same time not closing myself off to new possibilities, but instead integrating them consciously and reflectively.

This is why I wrote the Manifesto for AI-Augmented Software Craftsmanship. It connects the traditional values of software development with the new realities of AI-assisted development. It builds on the following well-known core principles:

• Collaboration over Automation.
• Comprehension over Convenience.
• Ownership over Delegation.
• Verification over Assumption.

The manifesto is intended as a guide to ensure that quality, responsibility and craftsmanship are preserved even in a world where AI plays an ever larger role. My aim is that it not only reflects my personal stance, but also serves as a basis for discussion within the broader community - so that we can jointly shape a responsible way of working with AI.

Wertegetriebene Softwareentwicklung im Zeitalter der KI-Unterstützung​

"The craft of writing software will not become obsolete."
(Freeman J. Dyson, 1998)¹

Zu Beginn des 21. Jahrhunderts hat die Softwareentwicklung einen fundamentalen Wandel vollzogen: Weg vom reinen, wissenschaftlichen Engineering-Betrieb hin zu einer wertegetriebenen Disziplin, die von Vordenkern als Software Craftsmanship verstanden wird. Diesem Handwerk liegen technische Methoden und Werkzeuge zugrunde, aber ebenso persönliche und charakterliche Eigenschaften - etwa die Bereitschaft, Verantwortung für Code zu übernehmen, im Team zu arbeiten und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Mit dem Aufkommen von KI-gestützten Werkzeugen wie GitHub Copilot, Claude Code und Gemini CLI hat sich die Landschaft der Softwareentwicklung erneut verändert - schneller und rasanter, als es in einem Umfeld, das ohnehin von technischer Disruption geprägt ist, vorhersehbar war. Die Modelle werden mit jeder Version zuverlässiger und mächtiger; sie haben sich in unseren IDEs als ständige Assistenten etabliert.

"The magic of myth and legend has come true in our time. One types the correct incantation on a keyboard, and a display screen comes to life, showing things that never were nor could be." (Frederick P. Brooks, Jr., 1978)²

Das Zitat von Brooks aus dem Jahr 1978 beschreibt die Faszination und Magie der Softwareentwicklung als kreativen Akt, der durch Technologie ermöglicht wird. Heute findet diese Magie in einer anderen Form statt, realisiert über Technologie, die vor allem durch künstliche Intelligenz geprägt ist: Denn die von Brooks verstandene Magie ist heute längst Alltag geworden, angereichert durch eine neue, synthetische Magie, die damals als Konzept zwar vorstellbar, in ihrer heutigen Allgegenwart und Gebrauchsfertigkeit jedoch kaum vorhersagbar war. Und wie soll man dem synthetischen Assistenten, dem künstlich generierten Code vertrauen? Inwieweit darf es unbedenklich sein, bestehenden, handwerklich sauberen Code von diesen Assistenten verändern und ergänzen zu lassen? Es mutet wie ein Abstraktum an, wie eine seltsame Schleife aus Hofstadters GEB.

Werte, die bisher als unumstößlich galten, werden plötzlich infrage gestellt. Es besteht die Befürchtung, dass Sorgfalt und Verständnis durch die KI-Automatismen obsolet werden könnten.

Dabei geht es um weit mehr als bloße Code-Generierung: Wenn auch Tests und Dokumentation vollautomatisch entstehen, entfällt die kritische Reflexion über Software-Design, Architektur und Funktionalität.

Es zeigt sich jedoch zunehmend, dass erfahrene Entwickler - jene, die ihr Handwerk mit dem Agilen Manifest, XP und dem "Pragmatic Programmer" gelernt haben, und heute Führungsrollen und Personalverantwortung tragen - diesen Systemen mit einer gesunden Skepsis begegnen. Sie erkennen, dass die Qualität der Software nicht allein durch den Einsatz von KI-Tools bestimmt wird, sondern durch die Fähigkeit des Entwicklers, diese Werkzeuge effektiv zu nutzen, ohne die Prinzipien der Software Craftsmanship zu opfern: Es gilt, sogenannten "AI Slop" - minderwertigen, generierten Code-Müll - zu verhindern.

Auch meine eigene Arbeit als Softwareentwickler ist seit jeher von den Prinzipien der Software Craftsmanship geleitet und baut auf Methoden wie Clean Code, Test-Driven Development und Extreme Programming auf.

Mit dem Aufkommen generativer KI sehe ich mich nun mit der Herausforderung konfrontiert, maschinengenerierte Ergebnisse mit einer Arbeit zu vereinigen, die ich als Handwerk betrachte. Ich bewege mich im Spannungsfeld zwischen der Bewahrung handwerklicher Integrität, der Nutzung neuer, mächtiger Werkzeuge und der nötigen Transparenz gegenüber Kunden und Projektbeteiligten.

Ich empfinde es als notwendig, die bewährten Prinzipien beizubehalten, mich aber gleichzeitig den neuen Möglichkeiten nicht zu verschließen, sondern diese bewusst und reflektiert zu integrieren.

Aus diesem Grund habe ich das Manifesto for AI-Augmented Software Craftsmanship verfasst. Es verbindet die traditionellen Werte der Softwareentwicklung mit den neuen Realitäten der KI-gestützten Entwicklung. Es greift hierbei die folgenden bekannten Grundprinzipien auf:

• Zusammenarbeit vor Automatisierung. (Collaboration over Automation.)
• Verständnis vor Bequemlichkeit. (Comprehension over Convenience.)
• Verantwortung vor Delegation. (Ownership over Delegation.)
• Überprüfung vor Annahme. (Verification over Assumption.)

Es soll als Leitfaden dienen, um sicherzustellen, dass Qualität, Verantwortung und Handwerkskunst auch in einer Welt gewahrt bleiben, in der KI eine immer größere Rolle spielt. Es ist mein Ziel, dass dieses Manifest nicht nur meine persönliche Haltung widerspiegelt, sondern als Diskussionsgrundlage für die breitere Gemeinschaft dient, um gemeinsam einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu gestalten.