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Technische Schulden erkennen und abbauen: Arbeitsblätter

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Altlasten sichtbar machen, bewerten und in verdaulichen Portionen abtragen

Who it's for: Fortgeschrittene mit schnell gewachsenen, KI-gestützt gebauten Projekten

What's inside

  • 1 Erklärung des Begriffs mit 10 Beispielen aus KI-gestützten Projekten
  • 1 Bestandsaufnahme-Bogen mit 30 Prüfpunkten, plus Prüfskript in Python
  • 12 Analyseaufträge an die KI, je mit Beispiel-Ergebnis
  • 1 Bewertungsmatrix (Schaden, Aufwand, Dringlichkeit), plus Rechenskript
  • 1 Abbauplan-Vorlage für 3 Monate

Description

Schnell gebaute Projekte, gerade mit einem KI-Assistenten, sammeln Altlasten: kopierte Logik, fehlende Tests, Riesendateien, Zauberzahlen, verschluckte Fehler. Nach einigen Monaten dauert jede kleine Änderung länger, und bestimmte Dateien fasst niemand mehr gern an. Diese Arbeitsblätter helfen, daraus wieder ein Projekt zu machen, an dem man gern arbeitet.

Du erfasst die Lage mit einem Bestandsaufnahme-Bogen mit 30 Prüfpunkten und einem kleinen Prüfskript, lässt einen KI-Assistenten mit 12 Analyseaufträgen gezielt suchen und bewertest alle Funde in einer Matrix nach Schaden, Aufwand und Dringlichkeit. Ein Abbauplan für drei Monate verteilt die Arbeit auf kleine, wöchentliche Schritte.

Ein vollständiges Beispiel zeigt, wie man eine unübersichtliche Funktion sicher umbaut: erst Charakterisierungstests, dann kleine Schritte, dann ein Vergleichstest mit 588 Eingaben. Der hat im ersten Umbau tatsächlich eine Abweichung um einen Cent gefunden; das Heft zeigt Ursache und Behebung. Alle Codebeispiele und Tests wurden ausgeführt.

Für wen? Für Fortgeschrittene mit schnell gewachsenen, KI-gestützt gebauten Projekten. Die Code-Beispiele sind in Python; Bogen, Matrix und Plan funktionieren für jede Sprache.

Wichtig: Die Arbeitsblätter garantieren keine fehlerfreie Software und keine Zeitersparnis. Umbauten nur mit Tests, Sicherung und Versionsverwaltung; KI-Vorschläge prüft ein Mensch. Die Beispiel-Ergebnisse der Analyseaufträge sind Musterantworten. Unabhängige, werkzeugneutrale Arbeitsblätter, kein Produkt eines Software-Herstellers und mit keinem Anbieter verbunden. Stand: Oktober 2026. Werkzeuge und Empfehlungen ändern sich – prüfe die Dokumentation deiner Werkzeuge. Mit KI-Unterstützung erstellt.

Table of contents
  1. So arbeitest du mit diesen Arbeitsblättern
  2. Was technische Schulden sind
  3. Bestandsaufnahme
  4. Zwölf Analyseaufträge an die KI
  5. Bewerten, planen, abbauen
  6. Übungen und Glossar
Frequently asked questions

Muss mein Projekt in Python geschrieben sein?

Nein. Bogen, Analyseaufträge, Matrix und Plan sind sprachunabhängig. Prüfskript und Beispiel-Umbau sind in Python.

Kann der KI-Assistent die Schulden nicht einfach selbst abbauen?

Er kann helfen, aber ohne Tests und kleine Schritte entstehen beim Umbau leicht neue Fehler. Die Arbeitsblätter setzen deshalb auf Analyse zuerst und Umbau mit Absicherung.

Wie viel Zeit sollte ich für den Abbau einplanen?

Das hängt vom Projekt ab. Der Plan empfiehlt einen festen Anteil der Arbeitszeit und höchstens einen Posten pro Woche.

Was ist ein Charakterisierungstest?

Ein Test, der festhält, wie Code sich heute verhält, damit ein Umbau dieses Verhalten nicht unbemerkt ändert.

Brauche ich besondere Werkzeuge?

Python 3.8 oder neuer für die Skripte, sonst nur ein Tabellenprogramm oder Papier.

Details
File format
PDF
Language
DE
File size
0.8 MB
Pages
21
Version
1.0
Last update
13. Okt. 2026
Published
13. Okt. 2026

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