Ich möchte mein erstes KI-Produkt bauen
Schritt für Schritt von jemandem, der es ohne Programmierkenntnisse geschafft hat. Starte mit einem Projekt, nicht mit Kursen.
Starte mit etwas, das du bauen willst
Fang nicht mit Kursen an. Fang mit einem Projekt an. Ich wollte einen Chatbot für meinen Blog — dieses eine Ziel hat alles andere bestimmt, was ich gelernt habe.
Bau mit einem KI-Coding-Agenten
Du musst nicht programmieren können — der Agent schreibt den Code, und du lernst, ihn zu lesen und zu steuern. Leg dir ein GitHub-Konto an, lerne gerade genug Git, um zu committen und zurückzurollen, und bau dann etwas Echtes mit einem Coding-Agenten. Ich nutze Claude Code und Codex im Terminal und Google Antigravity (den 2.0-Editor und seine CLI) bei der Arbeit. Der Weg ist die Arbeit. Werkzeuge wechseln schnell; was bleibt, ist das Urteilsvermögen, das du beim Steuern entwickelst.
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Grundlagen — Deine Wahl, zeitlich begrenzt
Wie viele Kurse du brauchst, hängt von deinem Ausgangspunkt ab. Neu beim Vokabular — Prompting, Embeddings, RAG, Agenten? Nimm ein, zwei Grundlagen, zeitlich begrenzt, und hör dann auf; Zertifikate sammeln ist Aufschieberei im Gewand des Fortschritts. Schon sicher? Spring direkt zum Bauen. Hier ist mein ehrliches 2026-Fazit: behalten / zeitlich begrenzen / weglassen.
Lerne Evals und Urteilsvermögen
Sobald etwas läuft, lerne Evaluierungen auf praktische Weise. Speichere echte Inputs und Outputs, entscheide, wie gut und schlecht aussehen, und lass den Agenten dir helfen, ein Bewertungsraster aufzubauen — verankert in deinen echten Materialien. Was er nicht tun darf: heimlich deinen Standard festlegen; das kalibrierst du. Dieses Urteilsvermögen, nicht die Vertrautheit mit einem bestimmten Werkzeug, ist die bleibende Fähigkeit.
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Verbinde deinen Agenten mit deinem Stack (MCP)
Wenn du so weit bist, lerne die Grundlagen von MCP — die Schicht, über die dein Coding-Agent mit dem Rest deiner Werkzeuge spricht. Fang mit dreien an, die fast bei jedem Projekt helfen: Context7 (damit er echte, aktuelle Docs liest, statt APIs zu raten), Playwright und Chrome DevTools (damit er einen echten Browser steuern und debuggen kann). Danach hängen die richtigen MCPs davon ab, was du baust — Supabase, Stripe, Resend, Vercel für Web-Apps; sogar iOS hat jetzt ein Xcode MCP. 2023 gab es das nicht; heute gehört es zu meiner Art zu bauen.
Überlebe das Tal des Todes
Du wirst feststecken — ich war monatelang festgesteckt. Kurse zündeten nicht, ein Framework ließ mich im Stich, ein Werkzeug wurde teuer. Das Einzige, was half, war, einen anderen Ansatz zu probieren und nicht aufzugeben. Rechne mit diesem Teil.
Sichere es ab, bevor du shippst
KI-Agenten schreiben schnell Code — auch unsicheren. Bevor du deployst, mach die unglamouröse Prüfung: halte Secrets und API-Schlüssel aus dem Repo, sperre Auth und Zugriff auf Zeilenebene ab, und lies wirklich die Dependencies und Diffs, die der Agent erzeugt hat. Mein erstes Deployment warf über 200 Sicherheitswarnungen aus. Du brauchst nicht erst ein Sechs-Monats-Zertifikat; du brauchst die Disziplin, vor dem Shippen zu prüfen.
Shippe nach einem Standard
Shippe nicht einfach — shippe Arbeit, für die du mit deinem Namen einstehst. Die Schleife, die bei mir funktioniert: die Idee mit der Realität abgleichen, ein Brief schreiben, planen, bauen, vor dem Launch ein echtes Entscheidungs-Gate setzen und dann ein Endergebnis fertigstellen, das du einem echten Nutzer geben würdest. DIALØGUE dauerte sechs Monate; STRAŦUM 75 Tage. Das erste ist immer das schwerste. Wenn du sehen willst, wie die Teile zusammenpassen, kannst du beide erkunden.
Weitermachen: Was nach v1 kommt
Die eigentliche Arbeit beginnt, nachdem die KI 'fertig' sagt. Neuaufbauten, App-Store-Einreichungen, mehrsprachiger Support, Performance, die langweilige Infrastruktur — so sah das zweite Jahr wirklich aus.