Vom Chat zur Echtzeit-App - aiMOOC 1

Einleitung

Vom Chat zur Echtzeit-App / From Vibe Coding to Agentic Coding beschreibt einen grundlegenden Wandel in der Softwareentwicklung: Du nutzt Künstliche Intelligenz nicht mehr nur als Antwortmaschine im Chatbot, sondern als aktiven Agenten, der Entwicklungsaufgaben planen, ausführen, prüfen und verbessern kann. Das Thema verbindet Vibe Coding, Agentic Coding, Prompt Engineering, Softwarearchitektur, Testing, Versionierung und IT-Sicherheit.

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Das Video ist der Ausgangspunkt dieses aiMOOCs. Es zeigt, wie sich Programmieren durch Generative Künstliche Intelligenz verändert: Statt Code Zeile für Zeile allein zu schreiben, formulierst Du Ziele, beschreibst Funktionen, prüfst Vorschläge, steuerst Werkzeuge und übernimmst Verantwortung für Qualität. Gerade bei einer Echtzeit-App wird deutlich, dass moderne Entwicklung nicht bei einer einzelnen Chat-Antwort endet. Eine Anwendung muss auf Eingaben reagieren, Daten aktualisieren, Fehler behandeln, Rechte verwalten, Tests bestehen und für echte Nutzerinnen und Nutzer verständlich sein.

Lernziele

Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, was Vibe Coding und Agentic Coding unterscheidet. Du kannst den Weg von einer Idee über einen Prompt bis zu einem getesteten Prototyp beschreiben. Du lernst, warum KI-generierter Code überprüft werden muss, welche Rolle Unit Tests, Debugging, Code Review und Versionsverwaltung spielen und wie Du verantwortungsvoll mit Datenschutz, Urheberrecht, Lizenzen und IT-Sicherheit umgehst. Außerdem entwickelst Du ein eigenes Verständnis dafür, wie Mensch-Computer-Interaktion in einer agentischen Entwicklungsumgebung aussieht.

Zentrale Leitfrage

Wie verändert sich Programmieren, wenn Du nicht mehr nur mit einem Chat sprichst, sondern mit einem agentischen System arbeitest, das Code versteht, Dateien verändert, Tests ausführt und auf Ergebnisse reagiert?

Vom klassischen Programmieren zum KI-gestützten Entwickeln

Klassisches Programmieren bedeutet, dass Menschen Anforderungen analysieren, einen Algorithmus entwerfen, Code schreiben, Fehler suchen, Tests ausführen und das Ergebnis ausliefern. Diese Schritte bleiben wichtig. Künstliche Intelligenz verschiebt jedoch die Rollen. Ein Large Language Model kann Code vorschlagen, Funktionen erklären, Fehler analysieren, Dokumentation erzeugen und Alternativen vergleichen. Dadurch wird Entwicklung schneller zugänglich, aber nicht automatisch besser.

Beim Vibe Coding beschreibst Du oft in natürlicher Sprache, was entstehen soll. Du arbeitest in kurzen Schleifen: Idee formulieren, Code generieren lassen, Ergebnis ausprobieren, Fehler zurückmelden, verbessern lassen. Der Fokus liegt auf Tempo, Intuition und kreativer Annäherung. Dieses Vorgehen ist besonders hilfreich für Prototypen, Lernexperimente, kleine Tools und erste Entwürfe.

Beim Agentic Coding geht die Rolle der KI weiter. Ein KI-Agent kann ein Ziel in Teilschritte zerlegen, mehrere Dateien lesen, Änderungen vorschlagen, Befehle ausführen, Tests starten und aus Fehlermeldungen neue Handlungsschritte ableiten. Der Mensch bleibt verantwortlich, aber er steuert eher durch Ziele, Qualitätskriterien, Grenzen und Reviews.

Das Bild des Pair Programming hilft als Vergleich: Beim klassischen Pair Programming arbeiten zwei Menschen gemeinsam an einem Problem. Beim agentischen Coding entsteht eine neue Form der Zusammenarbeit, bei der ein Mensch mit einem KI-System in einer Entwicklungsumgebung arbeitet. Diese Zusammenarbeit ist nur dann sinnvoll, wenn Du die Vorschläge prüfst, die Architektur verstehst und Risiken erkennst.

Begriffsklärung

Begriff	Bedeutung	Beispiel
Vibe Coding	KI-gestütztes Programmieren über natürliche Sprache, schnelle Versuche und kurze Feedbackschleifen	Du beschreibst eine To-do-App und lässt Dir einen ersten Prototyp erzeugen.
Agentic Coding	Softwareentwicklung mit einem KI-Agenten, der plant, Dateien bearbeitet, Tests nutzt und iterativ verbessert	Du beauftragst einen Agenten, eine Login-Funktion einzubauen und Unit Tests zu ergänzen.
Prompt Engineering	Gezieltes Formulieren von Anweisungen, Kontext, Rollen, Beispielen und Qualitätskriterien	Du verlangst barrierefreie Buttons, klare Fehlermeldungen und Tests für Randfälle.
Echtzeit-App	Anwendung, die unmittelbar auf Eingaben, Ereignisse oder Datenänderungen reagiert	Chat, Live-Dashboard, kollaboratives Whiteboard oder Mehrspieler-Lernspiel
Human in the loop	Menschliche Kontrolle bleibt Teil des Systems	Du akzeptierst Code erst nach Review, Test und Sicherheitsprüfung.

Was ist Vibe Coding?

Vibe Coding ist kein Ersatz für Informatikwissen. Es ist ein Arbeitsstil, bei dem Du mit KI in natürlicher Sprache programmierst. Du formulierst Absichten wie: „Baue mir eine Lernkarten-App mit Login, Fortschrittsanzeige und dunklem Modus.“ Die KI erzeugt Code, den Du testest und veränderst. Je genauer Du Kontext, Zielgruppe, technische Umgebung und Qualitätsanforderungen beschreibst, desto nützlicher werden die Vorschläge.

Typisch für Vibe Coding sind schnelle Iterationen. Du probierst aus, vergleichst Varianten und suchst nach einem Gefühl für die passende Lösung. Diese Stärke kann aber auch zur Gefahr werden. Wer Code nur akzeptiert, ohne ihn zu verstehen, erzeugt leicht Technische Schuld, Sicherheitslücken oder schwer wartbare Anwendungen. Darum braucht Vibe Coding immer Code Review, Testing und ein klares Verständnis für die Funktion der Anwendung.

Chancen von Vibe Coding

Prototyping: Du kannst Ideen schnell sichtbar machen und früh testen.
Motivation: Lernende erleben schneller ein funktionierendes Ergebnis.
Barrierefreiheit des Einstiegs: Menschen ohne lange Programmiererfahrung können erste Konzepte umsetzen.
Kreativität: Varianten von Benutzeroberfläche, Datenmodell oder Funktion lassen sich schnell vergleichen.
Lernen am Fehler: Fehlermeldungen können als Anlass für Verständnisfragen genutzt werden.

Grenzen von Vibe Coding

Verstehen: Ein lauffähiger Prototyp bedeutet nicht, dass Du den Code verstanden hast.
Sicherheit: KI kann unsichere Muster, fehlerhafte Abhängigkeiten oder schlechte Rechtekonzepte vorschlagen.
Wartbarkeit: Schnell erzeugter Code kann unübersichtlich, doppelt oder schlecht strukturiert sein.
Abhängigkeit: Wer nur kopiert, verliert die Fähigkeit, Architekturentscheidungen selbst zu beurteilen.
Verantwortung: Für Veröffentlichung, Datenschutz, Lizenzen und Schäden bleibt der Mensch verantwortlich.

Was ist Agentic Coding?

Agentic Coding bezeichnet Softwareentwicklung mit KI-Agenten, die über eine einzelne Antwort hinaus handeln. Ein Agent erhält ein Ziel, erstellt einen Plan, liest vorhandenen Code, schlägt Änderungen vor, nutzt Werkzeuge, führt Tests aus und reagiert auf Rückmeldungen. Der Agent kann also nicht nur Text erzeugen, sondern in einem definierten Arbeitsraum handeln.

Ein agentisches System arbeitet häufig mit einem Kreislauf aus Ziel, Planung, Handlung, Beobachtung und Anpassung. Genau deshalb ist Agentic Coding für komplexere Projekte interessant. Eine Echtzeit-App braucht nicht nur eine schöne Oberfläche. Sie benötigt ein Datenmodell, Ereignislogik, Fehlerbehandlung, Rechte, Sicherheit, Tests, Monitoring und manchmal eine API oder WebSocket-Verbindung. Ein Agent kann solche Aufgaben koordinieren, aber er darf nicht unkontrolliert entscheiden.

Der agentische Entwicklungszyklus

Schritt	Aufgabe des KI-Systems	Aufgabe des Menschen
Ziel klären	Anforderungen zusammenfassen und Rückfragen vorschlagen	Zweck, Zielgruppe, Grenzen und Qualitätsmaßstäbe festlegen
Planen	Teilschritte, Dateien und Risiken identifizieren	Plan prüfen, Prioritäten setzen und unnötige Schritte streichen
Implementieren	Code schreiben, Dateien ändern und Hilfsfunktionen ergänzen	Architekturentscheidungen kontrollieren und sensible Bereiche schützen
Testen	Tests ausführen, Fehler auswerten und Korrekturen vorschlagen	Testergebnisse interpretieren und kritische Fälle ergänzen
Review	Änderungen zusammenfassen und mögliche Probleme markieren	Diff prüfen, Code verstehen und Freigabe entscheiden
Ausliefern	Dokumentation, Build-Schritte und Deployment-Hinweise erzeugen	Verantwortung für Veröffentlichung, Datenschutz und Betrieb übernehmen

Vom Chat zur Echtzeit-App

Eine Echtzeit-App reagiert direkt auf Aktionen. Wenn eine Person eine Nachricht schreibt, erscheint sie ohne manuelles Neuladen bei anderen. Wenn Messdaten eintreffen, aktualisiert ein Dashboard sofort seine Anzeige. Wenn Lernende gemeinsam an einem Dokument arbeiten, werden Änderungen synchronisiert. Das erfordert ein Zusammenspiel aus Frontend, Backend, Datenbank, API, Authentifizierung, Autorisierung, Fehlerbehandlung und Benutzererfahrung.

Der Weg vom Chat zur Echtzeit-App umfasst mehrere Ebenen. Eine Chat-Antwort kann einen ersten Codeblock liefern. Eine App braucht jedoch ein Projekt mit Struktur, Abhängigkeiten, Tests, Zustandsverwaltung, Sicherheitsregeln und verständlicher Dokumentation. Agentisches Arbeiten bedeutet deshalb nicht, dass Du weniger denken musst. Es bedeutet, dass Du anders denkst: Du formulierst Ziele, prüfst Pläne, bewertest Ergebnisse und entwickelst Kriterien für Qualität.

Beispiel: Lernchat als Echtzeit-App

Stell Dir vor, Du möchtest einen Lernchat entwickeln. Lernende können Fragen stellen, Antworten bewerten und gemeinsam Notizen sammeln. Beim Vibe Coding würdest Du vielleicht schreiben: „Erstelle mir eine einfache Lernchat-App mit Nachrichtenliste und Eingabefeld.“ Die KI liefert eine erste Oberfläche. Beim Agentic Coding könntest Du genauer arbeiten: „Analysiere das vorhandene Projekt, ergänze eine Echtzeit-Nachrichtenfunktion, schreibe Tests für leere Nachrichten, verhindere fremden Zugriff auf private Räume und dokumentiere die Änderungen.“ Der Unterschied liegt in Planung, Werkzeugnutzung und Qualitätskontrolle.

Die neue Rolle der Entwicklerinnen und Entwickler

Mit KI wird Programmieren nicht bedeutungslos. Die Rolle verschiebt sich. Du wirst stärker zur Person, die Ziele klärt, Anforderungen beschreibt, Systeme überprüft und Verantwortung übernimmt. Gute Entwicklerinnen und Entwickler brauchen weiterhin Problemlösen, Abstraktion, Datenmodellierung, Logik, Testing, Debugging, Kommunikation und Ethik.

Früher stärker im Vordergrund	Heute zusätzlich wichtig
Syntax auswendig kennen	Anforderungen präzise formulieren
Einzelne Funktionen schreiben	Gesamtarchitektur und Abhängigkeiten beurteilen
Fehler manuell suchen	KI-Vorschläge systematisch testen und absichern
Dokumentation nachträglich erstellen	Dokumentation als Teil des Entwicklungsprozesses nutzen
Alle Aufgaben selbst ausführen	Aufgaben sinnvoll an Werkzeuge und Agenten delegieren

Gute Prompts für agentisches Coding

Ein guter Prompt ist keine Zauberformel, sondern eine klare Arbeitsanweisung. Er enthält Ziel, Kontext, Einschränkungen, Qualitätskriterien und erwartete Ausgabe. Für Agentic Coding sollte ein Prompt auch festlegen, wie der Agent mit Dateien, Tests und Risiken umgehen soll.

Prompt-Baustein	Leitfrage	Beispiel
Ziel	Was soll entstehen?	Entwickle eine Echtzeit-Abstimmung für eine Schulklasse.
Kontext	Welche Umgebung ist vorhanden?	Das Projekt nutzt JavaScript, ein Frontend und eine kleine API.
Grenzen	Was darf nicht passieren?	Keine personenbezogenen Daten speichern, keine externen Tracker einbauen.
Qualität	Woran erkennst Du eine gute Lösung?	Die App ist barrierearm, testbar und verständlich dokumentiert.
Prüfung	Wie soll das Ergebnis kontrolliert werden?	Führe vorhandene Tests aus und erkläre alle Änderungen.

Beispielprompt für eine Echtzeit-App

Rolle: Du bist ein vorsichtiger Softwareentwickler und erklärst Deine Schritte. Ziel: Ergänze eine einfache Echtzeit-Funktion für gemeinsame Notizen. Kontext: Die App hat ein Frontend, ein Backend und eine Datenbank. Anforderungen: Neue Notizen sollen sofort bei allen verbundenen Nutzenden erscheinen. Leere Notizen sollen verhindert werden. Fehlermeldungen sollen verständlich sein. Grenzen: Keine geheimen Schlüssel im Code speichern. Keine unnötigen externen Dienste einbauen. Qualität: Schreibe Tests, dokumentiere Änderungen und erkläre Sicherheitsannahmen.

Qualitätssicherung

KI-generierter Code muss geprüft werden. Ein Agent kann überzeugend klingende Lösungen liefern, die trotzdem falsch, unsicher oder schwer wartbar sind. Qualitätssicherung beginnt deshalb vor dem ersten Code: mit klaren Anforderungen. Danach folgen Tests, Reviews, Sicherheitschecks und Dokumentation.

Qualitätsbereich	Prüffrage	Mögliche Methode
Funktionalität	Tut die App wirklich, was sie soll?	Akzeptanztest, manuelle Prüfung, Testfälle
Verständlichkeit	Können andere den Code nachvollziehen?	Code Review, Kommentare, klare Namen
Sicherheit	Sind Daten, Rechte und Eingaben geschützt?	Eingabevalidierung, Rechteprüfung und Sicherheitsreview
Wartbarkeit	Kann die App später verändert werden?	Modularisierung, Tests, Dokumentation
Barrierefreiheit	Können möglichst viele Menschen die App nutzen?	Tastaturbedienung, Kontraste, verständliche Meldungen

Tests als Schutznetz

Unit Tests prüfen kleine Einheiten. Integrationstests prüfen das Zusammenspiel mehrerer Teile. End-to-End-Tests prüfen typische Nutzungswege. Bei einer Echtzeit-App sind Tests besonders wichtig, weil Ereignisse, Verbindungen und Zustände miteinander interagieren. Ein Agent kann Tests erzeugen, aber Du musst beurteilen, ob die Tests die richtigen Risiken abdecken.

Code Review als menschliche Verantwortung

Beim Code Review liest Du Änderungen bewusst. Du prüfst, ob der Code verständlich ist, ob er unnötige Abhängigkeiten einführt, ob Datenschutzregeln eingehalten werden und ob die Lösung zur Architektur passt. Besonders wichtig ist der Diff, also die Gegenüberstellung alter und neuer Dateien. Agentisches Coding ohne Diff-Prüfung ist riskant.

Risiken und Verantwortung

Agentic Coding kann Entwicklung beschleunigen, aber es erhöht auch die Verantwortung. Ein Agent kann Dateien verändern, Befehle ausführen oder Abhängigkeiten installieren. Darum brauchst Du klare Grenzen. In sensiblen Projekten sollten Agenten nicht ohne Freigabe auf Produktionsdaten, geheime Schlüssel oder kritische Systeme zugreifen. Auch Urheberrecht, Open-Source-Lizenzen und Datenschutz-Grundverordnung müssen beachtet werden.

Risiko	Erklärung	Schutzmaßnahme
Halluzinierte Funktionen	Die KI erfindet APIs, Bibliotheken oder Verhalten	Dokumentation prüfen und Tests ausführen
Unsichere Eingaben	Nutzereingaben werden nicht geprüft	Validierung, Rechteprüfung und Fehlerbehandlung einbauen
Datenabfluss	Sensible Daten landen im Prompt oder Log	Daten minimieren und Geheimnisse entfernen
Lizenzprobleme	Code oder Medien werden ohne passende Lizenz genutzt	Quellen prüfen und freie Lizenzen dokumentieren
Übervertrauen	Ergebnisse werden akzeptiert, ohne sie zu verstehen	Human in the loop, Review und Reflexion fest verankern

Didaktischer Lernpfad

Dieser aiMOOC eignet sich für Informatik, Medienbildung, Berufliche Bildung, Projektunterricht und den Einstieg in Software Engineering. Du kannst ohne professionelle Programmiererfahrung beginnen, solltest aber bereit sein, Begriffe zu klären, Ergebnisse kritisch zu prüfen und eigene Entscheidungen zu begründen.

Phase	Lernhandlung	Ergebnis
Verstehen	Begriffe wie Vibe Coding, Agentic Coding und Echtzeit-App klären	Begriffskarte oder Glossar
Ausprobieren	Einen ersten Prompt für eine kleine App schreiben	Prototyp-Idee
Prüfen	KI-Ausgabe mit Qualitätskriterien vergleichen	Review-Notizen
Verbessern	Prompt, Tests und Architektur anpassen	Verbesserte Version
Reflektieren	Chancen, Grenzen und Verantwortung diskutieren	Lernportfolio

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was beschreibt Vibe Coding am besten? (Programmieren über natürliche Sprache und schnelle Feedbackschleifen mit KI) (!Programmieren ausschließlich ohne Computer) (!Eine Methode zur Verschlüsselung von Passwörtern) (!Eine feste Programmiersprache für Echtzeit-Apps)

Was ist ein zentrales Merkmal von Agentic Coding? (Ein KI Agent kann planen Dateien bearbeiten Tests ausführen und iterieren) (!Ein Mensch darf keinen Code mehr prüfen) (!Die App funktioniert ohne Anforderungen) (!Alle Fehler werden automatisch unmöglich)

Warum bleibt Code Review bei KI-generiertem Code wichtig? (Weil KI Vorschläge falsch unsicher oder schwer wartbar sein können) (!Weil Tests dadurch grundsätzlich überflüssig werden) (!Weil nur Menschen Code formatieren dürfen) (!Weil Echtzeit-Apps keine Fehler erzeugen können)

Was ist eine Echtzeit-App? (Eine Anwendung die unmittelbar auf Ereignisse oder Datenänderungen reagiert) (!Eine Anwendung die nur einmal pro Woche aktualisiert wird) (!Eine Anwendung ohne Benutzeroberfläche) (!Eine Anwendung die keine Daten verarbeitet)

Welche Information gehört in einen guten Prompt für agentisches Coding? (Ziel Kontext Grenzen Qualitätskriterien und Prüfauftrag) (!Nur der Name einer Programmiersprache) (!Ausschließlich ein Emoji) (!Eine geheime Zugangsdatenliste)

Welche Aufgabe passt besonders gut zu Tests? (Überprüfen ob Funktionen unter erwarteten Bedingungen korrekt arbeiten) (!Ersetzen aller Datenschutzregeln) (!Verhindern jeder menschlichen Entscheidung) (!Automatisches Löschen der Dokumentation)

Was bedeutet Human in the loop? (Menschen bleiben in Kontrolle und prüfen wichtige Entscheidungen) (!Die KI veröffentlicht jede Änderung selbstständig) (!Nutzende dürfen keine Fragen stellen) (!Das System arbeitet ohne Ziel)

Welches Risiko entsteht, wenn KI-Code ungeprüft übernommen wird? (Technische Schuld und mögliche Sicherheitslücken können wachsen) (!Der Code wird automatisch barrierefrei) (!Alle Lizenzen sind automatisch geklärt) (!Die App benötigt keine Datenbank mehr)

Welche Rolle spielt Versionierung in KI-gestützter Entwicklung? (Sie macht Änderungen nachvollziehbar und rückgängig machbar) (!Sie ersetzt jede Form von Planung) (!Sie verhindert, dass Menschen lernen) (!Sie löscht automatisch alle Tests)

Was unterscheidet Agentic Coding vom einfachen Chatten mit KI? (Der Agent kann in einem Arbeitsraum mehrere Schritte ausführen und Ergebnisse prüfen) (!Der Chat wird ohne Sprache genutzt) (!Der Mensch darf keine Ziele formulieren) (!Der Agent braucht keine Werkzeuge)

Memory

Vibe Coding	Natürliche Sprache und schnelle Prototypen
Agentic Coding	Planen Ausführen Testen Iterieren
Prompt	Präzise Arbeitsanweisung an die KI
Code Review	Bewusstes Prüfen von Änderungen
Unit Test	Prüfung einer kleinen Funktionseinheit
Echtzeit-App	Sofortige Reaktion auf Ereignisse
Datenschutz	Schutz personenbezogener Informationen

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Zielklärung	Was soll die App leisten
Kontextgabe	Welche Dateien und Technologien sind vorhanden
Implementierung	Code wird erstellt oder geändert
Testlauf	Verhalten wird systematisch geprüft
Review	Mensch prüft Diff Qualität und Risiken
Reflexion	Lernende bewerten Nutzen Grenzen und Verantwortung

Kreuzworträtsel

Agent	Wie nennt man ein KI-System, das Ziele planen und Schritte ausführen kann?
Prompt	Wie heißt eine formulierte Anweisung an eine KI?
Review	Wie heißt die bewusste Prüfung von Codeänderungen?
Kontext	Was braucht eine KI, um eine Aufgabe besser zu verstehen?
Workflow	Wie heißt ein geregelter Arbeitsablauf?
WebSocket	Welche Technik kann für dauerhafte Echtzeit-Verbindungen genutzt werden?

LearningApps

Lückentext

Beim

formulierst Du Deine Absicht in natürlicher Sprache. Beim

kann ein KI-System mehrere Entwicklungsschritte planen und ausführen. Eine

reagiert unmittelbar auf Eingaben oder Datenänderungen. Ein guter

enthält Ziel, Kontext, Grenzen und Qualitätskriterien. Durch

prüfst Du, ob Funktionen zuverlässig arbeiten. Beim

bewertest Du Änderungen, Sicherheit und Wartbarkeit. Der Mensch bleibt durch

verantwortlich für wichtige Entscheidungen. Sensible Informationen müssen durch

geschützt werden.

Offene Aufgaben

Leicht

Begriffskarte: Erstelle eine Begriffskarte zu Vibe Coding, Agentic Coding, Prompt, Test und Review und erkläre jeden Begriff in einem eigenen Satz.
Prompt-Vergleich: Schreibe zwei Prompts für dieselbe Mini-App, einmal sehr ungenau und einmal mit Ziel, Kontext, Grenzen und Qualitätskriterien.
Fehleranalyse: Sammle drei typische Fehler, die bei KI-generiertem Code entstehen können, und beschreibe, woran Du sie erkennen würdest.
Alltagsbeispiel: Erkläre einer Person ohne Programmiererfahrung, warum eine Chat-Antwort noch keine fertige App ist.

Standard

Prototyping: Entwirf eine kleine Echtzeit-App für Schule, Verein oder Ausbildung und beschreibe Zielgruppe, Funktionen und mögliche Daten.
Review-Protokoll: Lasse Dir von einer KI eine einfache Funktion vorschlagen und schreibe ein Review-Protokoll mit Stärken, Schwächen und offenen Fragen.
Testfall-Design: Entwickle mindestens sechs Testfälle für eine Lernchat-App, darunter leere Eingaben, falsche Rechte und Verbindungsabbrüche.
Rollenwechsel: Simuliere in Partnerarbeit ein Agentic-Coding-Gespräch, bei dem eine Person den Menschen und eine Person den KI-Agenten spielt.

Schwer

Architekturentscheidung: Vergleiche zwei mögliche Architekturen für eine Echtzeit-App und begründe, welche Lösung sicherer, wartbarer und verständlicher ist.
Sicherheitskonzept: Entwickle ein Sicherheitskonzept für eine KI-gestützt erstellte App mit Regeln zu Daten, Rechten, Geheimnissen, Logs und Veröffentlichung.
Ethik-Debatte: Führe eine strukturierte Debatte zur Frage, ob KI-Agenten eigenständig Code in produktive Systeme einspielen dürfen.
Lernportfolio: Dokumentiere einen vollständigen Lernprozess vom ersten Prompt bis zur überarbeiteten App-Idee mit Reflexion zu Fehlern, Verantwortung und Erkenntnissen.

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Lernkontrolle

Transferaufgabe: Du bekommst den Auftrag, eine Echtzeit-Abstimmung für eine Klasse zu entwickeln. Erkläre, welche Teile Du an einen KI-Agenten delegieren würdest und welche Entscheidungen Du selbst treffen musst.
Fallanalyse: Eine KI erzeugt eine funktionierende App, speichert aber alle Nutzernamen öffentlich. Analysiere das Problem aus Sicht von Datenschutz, Sicherheit und Verantwortung.
Vergleich: Vergleiche Vibe Coding und Agentic Coding anhand eines konkreten Projekts und zeige, wann welches Vorgehen sinnvoller ist.
Qualitätsurteil: Bewerte einen KI-generierten Codevorschlag nicht nach Aussehen, sondern nach Wartbarkeit, Testbarkeit, Sicherheit und Verständlichkeit.
Strategieentwicklung: Entwickle einen Arbeitsablauf, mit dem eine Lerngruppe KI-Agenten nutzen kann, ohne unkontrolliert fremden Code zu übernehmen.
Reflexion: Begründe, warum Programmierkompetenz trotz KI wichtiger werden kann, wenn Anwendungen komplexer und agentische Werkzeuge mächtiger werden.

Lernnachweis

Für den Lernnachweis erstellst Du ein kleines Portfolio. Es besteht aus einer App-Idee, einem verbesserten Prompt, einem Agentenplan, mindestens fünf Testfällen, einem Review-Protokoll und einer Reflexion zu Verantwortung. Entscheidend ist nicht, dass die App vollständig programmiert ist. Entscheidend ist, dass Du zeigen kannst, wie Du mit KI planvoll, kritisch und sicher arbeitest.

Bestandteil	Mindestanforderung	Bewertungsschwerpunkt
App-Idee	Zielgruppe, Zweck und Hauptfunktion sind verständlich beschrieben	Klarheit und Relevanz
Prompt	Ziel, Kontext, Grenzen und Qualitätskriterien sind enthalten	Präzision und Steuerung
Agentenplan	Teilschritte, Risiken und Prüfungen sind erkennbar	Struktur und Realismus
Testfälle	Mindestens fünf sinnvolle Fälle mit erwarteten Ergebnissen	Qualitätssicherung
Review	Stärken, Schwächen und offene Risiken werden benannt	Kritisches Denken
Reflexion	Chancen, Grenzen und Verantwortung werden abgewogen	Transferleistung

OERs zum Thema

Weiterführende Quellen und Medien

Links

Vom Chat zur Echtzeit-App

aiMOOC-Projekte

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.