Exact Coding – Example-Guided, AI-Collaborative & Testgetrieben

🇩🇪 Der Talk wird auf Deutsch gehalten.

👉 Prompten, bis irgendetwas läuft? Das Ergebnis von „Vibe-Coding“ ist oft Code, den niemand mehr versteht. EXACT Coding zeigt einen anderen Weg: Tests geben der KI die Richtung vor, Red-Green-Refactor hält sie auf Kurs, und am Ende steht Code, der wartbar bleibt.

🗓 Agenda
17.45 Uhr Ankommen
18.00 Uhr Begrüßung
18:05 Uhr Lightning Talk: Wenn das LLM-Kontextfenster genügt
18:20 Uhr Was kostet dein Agent? AI (Cost) Optimization auf fünf Ebenen
18:45 Uhr Offener Austausch (Netzwerken & Fingerfood)

📣 Lightning Talk: Wenn das LLM-Kontextfenster genügt: Wozu dann noch ein Knowledge Graph? (Benny Burkert)

📣 EXACT Coding: Example-Guided, AI-Collaborative & Testgetrieben (Marco Emrich)

„Vibe-Coding" liegt im Trend: so lange prompten, bis irgendetwas zu funktionieren scheint. Wir haben ihn gesehen, den Code des Grauens. Schwer verständlich, kaum wartbar. Dabei gelten die Prinzipien des Software Craft auch im KI-Zeitalter: kleine Schritte, klare Benennung, laufendes Refactoring.

In dieser Session stellen wir EXACT Coding vor, einen Workflow für KI-gestützte Entwicklung: Example-Guided, AI-Collaborative & Test-Driven. Wir beginnen mit Example Mapping, um das Problem zu schärfen und daraus präzise Spezifikationen in Form von Tests zu gewinnen. Skills und Agents strukturieren das iterative Prompting, sodass Teams die KI gezielt steuern können. Ihr lernt, über Harness- und Loop-Engineering einen TDD-Workflow für die KI zu bauen: Red-Green-Refactor wird zur Feedback-Schleife, die die KI antreibt. Auf einzelne Prompts seid ihr dann nicht mehr angewiesen. Die Tests bleiben als lebendige Spezifikation stehen und tragen das Refactoring.

Eine Live-Coding-Demo zeigt den Workflow von Anfang bis Ende. Dazu bekommt ihr Strategien mit, die Code lesbar halten und ungewollte Komplexität abbauen, unabhängig vom Technologie-Stack. Damit setzt ihr KI produktiv ein und behaltet eine Codebasis, die auch in einem halben Jahr noch lesbar ist.

🗣️ Speaker
Benny Burkert ist IT-Consultant bei der codecentric AG und schreibt derzeit seine Masterarbeit über KI-gestützte Softwareentwicklung. Aktuell baut er für ein Medizinsoftware-Projekt eine Wissensbasis, die Normen wie MDR und IEC 62304 als Graph abbildet und mit Anforderungen, Tests und Code aus verschiedenen Systemen verknüpft, damit KI-Antworten bis auf die einzelne Klausel nachprüfbar bleiben. Ihn interessiert, wie Wissen in Teams entsteht, strukturiert wird, wieder auffindbar ist und im Software Engineering angewandt wird.

Marco Emrich ist Architekt und Consultant bei codecentric, Lehrbeauftragter an der FH Salzburg und leidenschaftlicher Verfechter von Software-Craft & Qualität. Er hält regelmäßig Vorträge auf Konferenzen und ist Autor mehrerer Fachbücher. Wenn er mal nicht tief im Code vergraben ist, verliert er gerade gegen seine Kinder in analogen Brettspielen. Du kannst ihm unter linkedin.com/in/marco-emrich folgen 😉.