Vibe Coding to Engineering - aiMOOC

Einleitung

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Vibe-Coding to Engineering / From Vibe Coding to Agentic Coding beschreibt einen grundlegenden Wandel in der Softwareentwicklung: Ideen werden nicht mehr nur Zeile für Zeile in einer Programmiersprache umgesetzt, sondern zunehmend als Ziele, Anforderungen und Qualitätskriterien an KI-Systeme formuliert. Dieser aiMOOC zeigt Dir, wie aus schnellem, experimentellem Vibe-Coding ein professioneller Engineering-Prozess wird und wie Agentic Coding als nächste Entwicklungsstufe funktioniert.

Beim Vibe-Coding formulierst Du in natürlicher Sprache, was eine Anwendung tun soll. Ein großes Sprachmodell erzeugt daraus Quellcode, schlägt Änderungen vor oder erklärt Fehlermeldungen. Das ist besonders nützlich, wenn Du schnell einen Prototyp erstellen, eine Idee testen oder Programmierkonzepte praktisch erleben möchtest. Gleichzeitig entsteht ein Risiko: Wenn Du Code ungeprüft übernimmst, können Sicherheitslücken, schlechte Softwarearchitektur, unklare Datenmodelle, fehlende Tests oder schwer wartbare Abhängigkeiten entstehen.

Agentic Coding geht einen Schritt weiter. Hier arbeitet ein KI-Agent nicht nur als Text- oder Codegenerator, sondern als aufgabenorientiertes System: Er kann ein Ziel analysieren, Arbeitsschritte planen, Dateien verändern, Tests ausführen, Fehlermeldungen auswerten, Dokumentation ergänzen und mehrere Iterationen durchlaufen. Der Mensch bleibt jedoch verantwortlich: Er definiert Ziele, setzt Grenzen, überprüft Ergebnisse, entscheidet über Freigaben und sorgt dafür, dass das Produkt fachlich, rechtlich, ethisch und technisch tragfähig ist.

Der Übergang from Vibe Coding to Agentic Coding bedeutet daher nicht, dass Menschen überflüssig werden. Vielmehr verschiebt sich die Rolle: Aus reinem Schreiben von Code wird Engineering mit Systemdenken, Qualitätssicherung, Kontextmanagement, Anforderungsanalyse, Prompt Engineering, Versionsverwaltung, Code Review, IT-Sicherheit und Verantwortung für den gesamten Softwarelebenszyklus.

Lernziele

Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, was Vibe-Coding, Agentic Coding und Softwaretechnik unterscheidet. Du kannst Chancen und Risiken von KI-gestützter Programmierung beurteilen, einfache Prompts in überprüfbare Anforderungen umwandeln, einen agentischen Entwicklungsworkflow beschreiben und Qualitätskriterien für KI-generierten Code anwenden. Außerdem lernst Du, warum professionelle Softwareentwicklung nicht nur aus Code besteht, sondern aus Planung, Tests, Dokumentation, Sicherheit, Wartbarkeit und verantwortlicher Freigabe.

Begriffsklärung

Vibe-Coding

Vibe-Coding bezeichnet eine Form der KI-unterstützten Programmierung, bei der Menschen ihre Absicht vor allem durch Prompts ausdrücken. Der Fokus liegt auf schnellem Ausprobieren, intuitivem Arbeiten und kreativer Umsetzung. Typisch ist ein Dialog mit einem Chatbot, einer Entwicklungsumgebung oder einem Coding-Assistenten: Du beschreibst ein Ziel, lässt Code erzeugen, testest das Ergebnis und formulierst weitere Änderungswünsche.

Wichtig ist: Vibe-Coding ist nicht automatisch schlechte Praxis. Es kann beim Lernen, beim Prototyping, beim Erkunden einer neuen Programmbibliothek oder beim Entwerfen kleiner Werkzeuge sehr hilfreich sein. Problematisch wird es, wenn der erzeugte Code nicht verstanden, nicht getestet und nicht verantwortet wird. Dann entsteht eine Art Black-Box-Codebasis: Sie funktioniert vielleicht kurzfristig, ist aber schwer zu warten, schwer zu debuggen und schwer abzusichern.

Engineering

Engineering bedeutet im Kontext der Softwaretechnik, dass Software systematisch, nachvollziehbar und qualitätsorientiert entwickelt wird. Dazu gehören Anforderungsanalyse, Softwarearchitektur, Datenmodellierung, Implementierung, Testautomatisierung, Dokumentation, Barrierefreiheit, Datenschutz, IT-Sicherheit, Deployment, Monitoring und Wartung. Engineering fragt nicht nur: Kann die Anwendung starten? Es fragt auch: Ist sie zuverlässig, verständlich, sicher, erweiterbar und für den Zweck geeignet?

Der Übergang von Vibe-Coding zu Engineering beginnt, sobald Du KI-Ausgaben nicht mehr nur akzeptierst, sondern in einen kontrollierten Prozess einbettest. Dazu gehören klare Ziele, kleine Arbeitspakete, reproduzierbare Schritte, automatische Tests, Code Reviews, Versionskontrolle und eine Dokumentation der wichtigsten Entscheidungen.

Agentic Coding

Agentic Coding beschreibt eine Form der KI-gestützten Softwareentwicklung, bei der ein KI-Agent mit Werkzeugen arbeitet. Der Agent kann zum Beispiel Dateien lesen, Aufgaben planen, Quellcode ändern, Unit-Tests ausführen, Fehlerprotokolle auswerten oder einen Pull Request vorbereiten. Im Unterschied zum einfachen Codevorschlag entsteht ein Handlungskreislauf: Ziel verstehen, Plan erstellen, ausführen, prüfen, verbessern und Ergebnis zur menschlichen Entscheidung vorlegen.

Agentic Coding ist besonders stark, wenn Aufgaben klar abgegrenzt sind: Tests ergänzen, Dokumentation aktualisieren, kleinere Fehler beheben, Refactorings vorbereiten oder bestehende Codebereiche erklären. Schwieriger wird es bei offenen Produktentscheidungen, unklaren Anforderungen, sicherheitskritischen Funktionen, komplexen Rechtsfragen oder Architekturentscheidungen mit langfristigen Folgen. Dort braucht es menschliche Fachkompetenz und klare Governance.

Vergleich: Vibe-Coding, Engineering und Agentic Coding

Vibe-Coding, Engineering und Agentic Coding sind keine Gegensätze, sondern unterschiedliche Arbeitsmodi. In einem guten Lern- oder Entwicklungsprozess können sie sich ergänzen. Vibe-Coding hilft beim schnellen Erkunden. Engineering sorgt für Qualität und Verantwortung. Agentic Coding automatisiert wiederkehrende Aufgaben, solange Ziele, Grenzen und Prüfprozesse klar sind.

Arbeitsmodus	Typischer Fokus	Rolle des Menschen	Typische Risiken	Geeignete Nutzung
Vibe-Coding	Ideen schnell in lauffähige Prototypen übersetzen	Prompts formulieren, Ergebnisse ausprobieren, Richtung vorgeben	Unverstandener Code, fehlende Tests, Sicherheitslücken, technische Schulden	Lernen, Ideenfindung, kleine Prototypen, kreative Experimente
Engineering	Qualität, Wartbarkeit, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit sichern	Anforderungen klären, Architektur entscheiden, Qualität prüfen, Verantwortung übernehmen	Zu langsame Iteration, übermäßige Prozesslast, starre Planung	Produktive Software, Teamarbeit, langlebige Systeme, kritische Anwendungen
Agentic Coding	Aufgaben automatisiert planen, ausführen und iterativ verbessern	Ziele setzen, Kontext bereitstellen, Grenzen definieren, Ergebnisse prüfen	Fehlende Kontrolle, falsche Annahmen, riskante Tool-Nutzung, Kontextverlust	Testergänzung, Refactoring, Dokumentation, Bugfixing, wiederkehrende Entwicklungsaufgaben

Der Wandel der Entwicklerrolle

Vom Coder zum AI Software Engineer

Die klassische Vorstellung von Programmierung konzentriert sich oft auf das Schreiben von Syntax. In KI-gestützten Entwicklungsprozessen wird Syntax weniger dominant, aber keineswegs unwichtig. Entscheidend wird, ob Du die Problemstellung präzise beschreiben, Anforderungen zerlegen, Fehlverhalten erkennen und technische Entscheidungen begründen kannst. Ein AI Software Engineer arbeitet daher nicht nur mit Code, sondern mit Zielen, Kontext, Tests, Daten, Sicherheitsregeln und Review-Prozessen.

Du musst nicht jede Codezeile von Grund auf selbst schreiben, aber Du musst beurteilen können, ob sie sinnvoll ist. Du musst erkennen, wann eine KI halluziniert, wann sie eine unsichere Abhängigkeit vorschlägt, wann ein Test nur scheinbar etwas prüft oder wann eine Lösung zwar lokal funktioniert, aber langfristig nicht skalierbar ist.

Neue Kompetenzen

Prompt Engineering: Du formulierst Ziele, Einschränkungen, Beispiele, Gegenbeispiele und Qualitätskriterien so, dass KI-Systeme präzise arbeiten können.
Kontextmanagement: Du stellst dem Agenten relevante Dateien, Projektregeln, Schnittstellen, Testbefehle und Architekturentscheidungen bereit.
Code Review: Du prüfst nicht nur Stil, sondern auch Logik, Sicherheit, Wartbarkeit und Randfälle.
Testautomatisierung: Du nutzt Unit-Tests, Integrationstests und End-to-End-Tests, um KI-Ausgaben reproduzierbar zu prüfen.
Sicherheitsbewusstsein: Du behandelst KI-generierten Code als untrusted, bis er geprüft, getestet und nachvollzogen ist.
Systemdenken: Du erkennst, wie kleine Änderungen an Daten, Schnittstellen oder Abhängigkeiten das Gesamtsystem beeinflussen.

Workflow: Vom Prompt zum verantworteten Pull Request

Ein professioneller Workflow für KI-gestützte Softwareentwicklung kann so aussehen: Du beginnst mit einer Produktidee oder einem Problem. Daraus formulierst Du überprüfbare Anforderungen. Anschließend erzeugst Du mit KI erste Vorschläge, prüfst sie lokal, ergänzt Tests, dokumentierst Entscheidungen und führst einen Review durch. Erst danach wird Code integriert oder veröffentlicht.

Schrittweise Vorgehensweise

Zielklärung: Beschreibe, welches Problem gelöst werden soll, für wen die Lösung gedacht ist und welche Grenzen gelten.
Anforderungen: Formuliere Akzeptanzkriterien, Randfälle, Nicht-Ziele und Qualitätsmerkmale.
Kontext: Stelle relevante Dateien, Schnittstellen, Datenmodelle, Stilregeln und Testbefehle bereit.
Prompt: Gib dem KI-System eine kleine, überprüfbare Aufgabe statt einer unklaren Gesamtmission.
Implementierung: Lasse Vorschläge erzeugen, aber arbeite in kleinen Änderungen und nachvollziehbaren Commits.
Testen: Führe vorhandene Tests aus, ergänze neue Tests und prüfe Randfälle.
Code Review: Lies den Code, lasse ihn erklären, suche Sicherheitsprobleme und prüfe Wartbarkeit.
Dokumentation: Ergänze README, Architekturentscheidungen, Bedienhinweise oder API-Dokumentation.
Deployment: Veröffentliche erst nach bestandenen Tests, Review und nachvollziehbarer Freigabe.
Monitoring: Beobachte Fehler, Performance, Nutzung und Sicherheitsmeldungen nach der Veröffentlichung.

Beispiel für einen guten Agentenauftrag

Ein schwacher Auftrag wäre: Baue mir eine App für Hausaufgaben. Dieser Auftrag ist zu offen, enthält keine Qualitätskriterien und keine Grenzen. Ein besserer Auftrag lautet: Analysiere die bestehende Aufgabenliste im Projekt. Ergänze eine Filterfunktion für offene Aufgaben. Ändere nur die Dateien im Ordner src/tasks. Schreibe Unit-Tests für leere Listen, erledigte Aufgaben und ungültige Eingaben. Führe die Tests aus und zeige mir vor dem Commit eine Zusammenfassung der Änderungen.

Der zweite Auftrag ist besser, weil er Ziel, Kontext, Grenzen, Testfälle und Freigabeprozess enthält. Genau darin liegt der Unterschied zwischen bloßem Vibe-Coding und verantwortlicher agentischer Softwareentwicklung.

Qualitätssicherung und Risiken

Warum KI-generierter Code geprüft werden muss

Große Sprachmodelle erzeugen wahrscheinliche Ausgaben auf Grundlage gelernter Muster. Sie verstehen ein Projekt nicht automatisch so, wie ein verantwortliches Entwicklungsteam es versteht. Deshalb kann KI-generierter Code scheinbar korrekt aussehen und dennoch fachlich falsch, unsicher oder schwer wartbar sein. Besonders kritisch sind Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung, Zahlungsprozesse, personenbezogene Daten, medizinische oder rechtliche Entscheidungen und alle Funktionen, bei denen Fehler Menschen schaden können.

KI kann auch veraltete Bibliotheken, unsichere Standardwerte, unvollständige Fehlerbehandlung oder Scheintests vorschlagen. Ein Scheintest sieht aus wie ein Test, prüft aber nicht die entscheidende Eigenschaft. Deshalb muss Qualitätssicherung mehrstufig sein: menschliches Verständnis, automatische Tests, statische Analyse, Sicherheitsprüfung, Review und kontrollierte Freigabe.

Typische Risiken und Gegenmaßnahmen

Risiko	Bedeutung	Gegenmaßnahme
Black-Box-Code	Das Team weiß nicht genau, warum der Code funktioniert oder wann er versagt.	Code erklären lassen, selbst lesen, Architektur dokumentieren, kleine Änderungen bevorzugen
Fehlende Tests	Fehler bleiben unentdeckt und Änderungen werden riskant.	Unit-Tests, Integrationstests, Testabdeckung und Randfälle ergänzen
Sicherheitslücken	Ungeprüfter Code kann Daten offenlegen oder Angriffe ermöglichen.	Security Review, Dependency Scanning, Least Privilege, keine KI für kritische Kryptografie ohne Expertise
Kontextverlust	Der Agent berücksichtigt wichtige Projektregeln oder Dateien nicht.	Projektkontext, Agentenregeln, Architekturentscheidungen und klare Grenzen bereitstellen
Verantwortungslücke	Niemand fühlt sich für KI-generierten Code zuständig.	Menschliche Freigabe, Verantwortlichkeiten, Reviewpflicht und Dokumentation festlegen
Technische Schulden	Schnelle Lösungen erschweren spätere Erweiterungen.	Refactoring einplanen, Standards einhalten, Architektur regelmäßig prüfen

Didaktische Perspektive

Für Schule, Ausbildung und Studium ist das Thema besonders spannend, weil es Programmieren zugänglicher macht und zugleich neue Anforderungen an Urteilsfähigkeit stellt. Lernende können schneller sichtbare Ergebnisse erzielen. Das motiviert, darf aber nicht mit professioneller Softwareentwicklung verwechselt werden. Ein guter Unterricht verbindet daher Kreativität mit Reflexion: Du darfst KI nutzen, musst aber erklären können, was entstanden ist, wie es geprüft wurde und welche Grenzen es hat.

Vibe-Coding eignet sich für Einstiege in Informatik, Medienbildung und Projektarbeit. Agentic Coding eignet sich für fortgeschrittene Lernsettings, in denen Lernende mit Repositories, Tests, Versionsverwaltung und Dokumentation arbeiten. Engineering verbindet beides mit professionellen Standards.

Praxisprojekt: Mini-Workflow für Lernende

In diesem Praxisprojekt entwickelst Du eine kleine Anwendung, zum Beispiel einen Lernkarten-Generator, eine To-do-Liste, ein Quiz oder ein Dashboard. Ziel ist nicht nur, dass die Anwendung startet. Ziel ist, dass Du den Weg von der Idee über KI-Unterstützung bis zur geprüften Version dokumentierst.

Idee: Beschreibe die Anwendung in drei Sätzen und formuliere eine Zielgruppe.
Akzeptanzkriterium: Schreibe mindestens fünf überprüfbare Kriterien auf.
Prompt: Formuliere einen ersten Prompt und verbessere ihn nach dem Ergebnis.
Code: Markiere die wichtigsten Dateien und erkläre ihre Aufgabe.
Test: Ergänze oder beschreibe Tests für typische Fälle und Randfälle.
Review: Notiere, welche KI-Ausgabe Du übernommen, geändert oder verworfen hast.
Reflexion: Erkläre, was die KI gut konnte und wo menschliche Entscheidung nötig war.

Ethische und rechtliche Fragen

KI-gestützte Softwareentwicklung berührt auch Ethik, Urheberrecht, Datenschutz und Verantwortung. Du solltest keine personenbezogenen Daten, Passwörter, geheimen Schlüssel oder vertraulichen Projektinformationen unbedacht in KI-Systeme eingeben. Außerdem musst Du prüfen, ob erzeugter Code Lizenzbedingungen, Sicherheitsanforderungen und organisatorische Regeln einhält.

Verantwortliches Arbeiten bedeutet: Du dokumentierst den Einsatz von KI, prüfst Ergebnisse, beachtest Datenschutz und erklärst transparent, wo KI geholfen hat. Besonders in Schule und Ausbildung ist diese Transparenz wichtig, damit Leistung, Lernprozess und Eigenanteil nachvollziehbar bleiben.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was beschreibt Vibe-Coding am besten? (Programmieren mit KI-Unterstützung über natürlichsprachliche Prompts) (!Programmieren ausschließlich ohne digitale Werkzeuge) (!Das manuelle Übersetzen von Maschinencode) (!Ein Verfahren zum Drucken von Quellcode)

Was ist ein zentrales Merkmal von Agentic Coding? (Ein KI-Agent plant und bearbeitet Aufgaben mit Werkzeugen und Prüfzyklen) (!Der Mensch schreibt jeden Buchstaben des Codes allein) (!Der Computer führt nur Taschenrechnerfunktionen aus) (!Software wird ohne Anforderungen entwickelt)

Warum reicht ein lauffähiger Prototyp nicht als Qualitätsnachweis? (Weil Sicherheit, Wartbarkeit, Tests und Randfälle zusätzlich geprüft werden müssen) (!Weil lauffähige Programme grundsätzlich wertlos sind) (!Weil Prototypen nie Ideen sichtbar machen) (!Weil Tests nur für Hardware gebraucht werden)

Welche Aufgabe gehört besonders zur Softwaretechnik? (Anforderungen klären und Qualität systematisch sichern) (!Bilder ohne Zweck in ein Projekt kopieren) (!Fehlermeldungen grundsätzlich ignorieren) (!Alle Dateien in einem Ordner zufällig umbenennen)

Was bedeutet Kontextmanagement beim Agentic Coding? (Relevante Projektinformationen und Regeln für den KI-Agenten bereitstellen) (!Den Bildschirm heller einstellen) (!Ein Passwort in den Quellcode schreiben) (!Alle Tests dauerhaft löschen)

Warum sollte KI-generierter Code wie untrusted Code behandelt werden? (Weil er Fehler, Sicherheitsprobleme oder falsche Annahmen enthalten kann) (!Weil KI niemals Text erzeugen kann) (!Weil Quellcode immer ungefährlich ist) (!Weil Reviews nur bei handgeschriebenem Code erlaubt sind)

Welche Formulierung ist ein gutes Akzeptanzkriterium? (Die Suche zeigt nur offene Aufgaben an und hat Tests für leere Listen) (!Die App soll irgendwie modern wirken) (!Mach alles perfekt) (!Der Code soll gute Vibes haben)

Was ist ein Code Review? (Eine fachliche Prüfung von Code auf Logik, Qualität, Sicherheit und Wartbarkeit) (!Das zufällige Löschen alter Dateien) (!Das bloße Starten eines Monitors) (!Ein Ersatz für jede Dokumentation)

Welche Aufgabe eignet sich gut für einen Coding-Agenten? (Tests für eine klar abgegrenzte Funktion ergänzen) (!Eine unklare Produktstrategie endgültig entscheiden) (!Rechtliche Verantwortung vollständig übernehmen) (!Geheime Zugangsdaten veröffentlichen)

Welche Aussage beschreibt den Wandel der Entwicklerrolle am besten? (Entwickelnde steuern Ziele, Kontext, Qualität und Verantwortung stärker) (!Entwickelnde müssen nichts mehr verstehen) (!Software entsteht ohne Entscheidungen) (!Tests werden durch Stimmung ersetzt)

Memory

Vibe-Coding	Schnelles Prototyping mit Prompts
Agentic Coding	KI-Agent mit Werkzeugen und Iterationen
Engineering	Qualität, Sicherheit und Wartbarkeit
Code Review	Menschliche Prüfung von Änderungen
Unit-Test	Prüfung einer kleinen Funktionseinheit
Kontextmanagement	Relevante Projektinformationen bereitstellen
Pull Request	Vorschlag zur Integration von Code

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Idee erkunden	Vibe-Coding
Akzeptanzkriterien formulieren	Engineering
Repository analysieren	Agentic Coding
Tests ausführen	Qualitätssicherung
Freigabe entscheiden	Menschliche Verantwortung

...

Kreuzworträtsel

Prompt	Wie nennt man eine Anweisung an ein KI-System?
Agent	Wie nennt man ein KI-System, das Aufgaben mit Werkzeugen bearbeiten kann?
Tests	Was prüft, ob Software erwartungsgemäß funktioniert?
Review	Wie heißt die fachliche Prüfung von Codeänderungen?
Kontext	Was braucht ein KI-Agent, um Projektregeln zu berücksichtigen?
Pipeline	Wie heißt eine automatisierte Abfolge von Entwicklungs- und Prüfschritten?

LearningApps

Lückentext

Offene Aufgaben

Leicht

Begriffskarte: Erstelle eine Begriffskarte zu Vibe-Coding, Agentic Coding, Prompt, KI-Agent und Code Review mit je einer eigenen Erklärung.
Prompt-Vergleich: Schreibe zwei Prompts für dieselbe kleine App: einen unklaren und einen präzisen. Erkläre, warum der zweite besser ist.
Video-Notizen: Schaue das eingebettete Video und notiere fünf Aussagen, die für Lernende oder Entwicklerinnen und Entwickler besonders wichtig sind.
Risiko-Lupe: Wähle ein Risiko von KI-generiertem Code und beschreibe es mit einem einfachen Beispiel aus dem Alltag.

Standard

Mini-Prototyp: Entwickle mit KI-Unterstützung einen kleinen Prototyp, zum Beispiel ein Quiz oder eine To-do-Liste, und dokumentiere jeden Prompt.
Testplan: Erstelle für Deinen Prototyp einen Testplan mit typischen Fällen, Randfällen und mindestens einem Fehlerfall.
Code-Erklärung: Lasse Dir einen Codeabschnitt erklären und prüfe anschließend selbst, ob die Erklärung zur tatsächlichen Funktion passt.
Review-Protokoll: Schreibe ein Review-Protokoll: Welche KI-Vorschläge hast Du übernommen, geändert oder abgelehnt?

Schwer

Agentenauftrag: Formuliere einen professionellen Auftrag für einen Coding-Agenten mit Ziel, Kontext, Grenzen, Testbefehlen und Freigaberegeln.
Architekturentscheidung: Vergleiche zwei mögliche Architekturen für eine kleine Anwendung und begründe, welche besser wartbar ist.
Security-Check: Untersuche einen KI-generierten Codeabschnitt auf mögliche Sicherheitsprobleme wie Eingabevalidierung, Rechteprüfung oder geheime Schlüssel.
Engineering-Portfolio: Erstelle ein Portfolio, das Idee, Anforderungen, Prompts, Tests, Review, Dokumentation und Reflexion Deines Projekts verbindet.

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Lernkontrolle

Transferanalyse: Erkläre an einem selbstgewählten Beispiel, wann Vibe-Coding sinnvoll ist und ab wann Engineering zwingend notwendig wird.
Rollenwechsel: Beschreibe, wie sich die Rolle einer Entwicklerin oder eines Entwicklers verändert, wenn ein KI-Agent Teile der Arbeit übernimmt.
Qualitätsurteil: Beurteile einen hypothetischen Prototyp, der funktioniert, aber keine Tests und keine Dokumentation besitzt. Entscheide, ob er veröffentlicht werden sollte.
Prompt-Optimierung: Verwandle einen unklaren Wunsch in einen überprüfbaren Agentenauftrag mit Akzeptanzkriterien.
Risikoabwägung: Entwickle Regeln für ein Schulprojekt, damit KI beim Programmieren genutzt werden darf, ohne Lernleistung und Verantwortung zu verschleiern.
Systemdenken: Zeige, wie eine kleine Änderung an einer Schnittstelle Folgen für Tests, Dokumentation, Sicherheit und Nutzererlebnis haben kann.

Lernnachweis

Für den Lernnachweis erstellst Du ein dokumentiertes Mini-Projekt oder eine ausführliche Fallanalyse. Dein Ergebnis soll zeigen, dass Du nicht nur Begriffe kennst, sondern einen KI-gestützten Entwicklungsprozess verantwortungsvoll planen, prüfen und reflektieren kannst.

Projektbeschreibung: Beschreibe Zielgruppe, Problem, Nutzen und Grenzen Deines Projekts.
Anforderungskatalog: Formuliere überprüfbare Anforderungen und mindestens fünf Akzeptanzkriterien.
KI-Dokumentation: Dokumentiere die wichtigsten Prompts, KI-Ausgaben und menschlichen Entscheidungen.
Qualitätsnachweis: Zeige, welche Tests, Reviews oder Prüfungen durchgeführt wurden.
Reflexion: Erkläre, welche Aufgaben die KI gut übernommen hat und wo menschliche Fachkompetenz unverzichtbar war.

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Schulfach+

Prüfungsliteratur 2026
Bundesland	Bücher	Kurzbeschreibung
Baden-Württemberg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Mittlere Reife Der Markisenmann - Jan Weiler oder Als die Welt uns gehörte - Liz Kessler Ein Schatten wie ein Leopard - Myron Levoy oder Pampa Blues - Rolf Lappert	Abitur Dorfrichter-Komödie über Wahrheit/Schuld; Roman über einen Ort und deutsche Geschichte. Mittlere Reife Wahllektüren (Roadtrip-Vater-Sohn / Jugendroman im NS-Kontext / Coming-of-age / Provinzroman).
Bayern	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Lustspiel über Machtmissbrauch und Recht; Roman als Zeitschnitt deutscher Geschichte an einem Haus/Grundstück.
Berlin/Brandenburg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Der Biberpelz - Gerhart Hauptmann Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Gerichtskomödie; soziales Drama um Ausbeutung/Armut; Komödie/Satire um Diebstahl und Obrigkeit; Roman über Erinnerungsräume und Umbrüche.
Bremen	Abitur Nach Mitternacht - Irmgard Keun Mario und der Zauberer - Thomas Mann Emilia Galotti - Gotthold Ephraim Lessing oder Miss Sara Sampson - Gotthold Ephraim Lessing	Abitur Roman in der NS-Zeit (Alltag, Anpassung, Angst); Novelle über Verführung/Massenpsychologie; bürgerliche Trauerspiele (Moral, Macht, Stand).
Hamburg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Das kunstseidene Mädchen - Irmgard Keun	Abitur Justiz-/Machtkritik als Komödie; Großstadtroman der Weimarer Zeit (Rollenbilder, Aufstiegsträume, soziale Realität).
Hessen	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Der Prozess - Franz Kafka	Abitur Gerichtskomödie; Fragmentdrama über Gewalt/Entmenschlichung; Erinnerungsroman über deutsche Brüche; moderner Roman über Schuld, Macht und Bürokratie.
Niedersachsen	Abitur Der zerbrochene Krug - Heinrich von Kleist Das kunstseidene Mädchen - Irmgard Keun Die Marquise von O. - Heinrich von Kleist Über das Marionettentheater - Heinrich von Kleist	Abitur Schwerpunkt auf Drama/Roman sowie Kleist-Prosatext und Essay (Ehre, Gewalt, Unschuld; Ästhetik/„Anmut“).
Nordrhein-Westfalen	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Komödie über Wahrheit und Autorität; Roman als literarische „Geschichtsschichtung“ an einem Ort.
Saarland	Abitur Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Furor - Lutz Hübner und Sarah Nemitz Bahnwärter Thiel - Gerhart Hauptmann	Abitur Erinnerungsroman an einem Ort; zeitgenössisches Drama über Eskalation/Populismus; naturalistische Novelle (Pflicht/Überforderung/Abgrund).
Sachsen (berufliches Gymnasium)	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Irrungen, Wirrungen - Theodor Fontane Der gute Mensch von Sezuan - Bertolt Brecht Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Der Trafikant - Robert Seethaler	Abitur Mischung aus Klassiker-Drama, sozialem Drama, realistischem Roman, epischem Theater und Gegenwarts-/Erinnerungsroman; zusätzlich Coming-of-age im historischen Kontext.
Sachsen-Anhalt	Abitur (keine fest benannte landesweite Pflichtlektüre veröffentlicht; Themenfelder)	Abitur Schwerpunktsetzung über Themenfelder (u. a. Literatur um 1900; Sprache in politisch-gesellschaftlichen Kontexten), ohne feste Einzeltitel.
Schleswig-Holstein	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Recht/Gerechtigkeit und historische Tiefenschichten eines Ortes – umgesetzt über Drama und Gegenwartsroman.
Thüringen	Abitur (keine fest benannte landesweite Pflichtlektüre veröffentlicht; Orientierung am gemeinsamen Aufgabenpool)	Abitur In der Praxis häufig Orientierung am gemeinsamen Aufgabenpool; landesweite Einzeltitel je nach Vorgabe/Handreichung nicht einheitlich ausgewiesen.
Mecklenburg-Vorpommern	Abitur (Quelle aktuell technisch nicht abrufbar; Beteiligung am gemeinsamen Aufgabenpool bekannt)	Abitur Land beteiligt sich am länderübergreifenden Aufgabenpool; konkrete, veröffentlichte Einzeltitel konnten hier nicht ausgelesen werden.
Rheinland-Pfalz	Abitur (keine landesweit einheitliche Pflichtlektüre; schulische Auswahl)	Abitur Keine landesweite Einheitsliste; Auswahl kann schul-/kursbezogen erfolgen.