marcus

Agentic Coding aus Anwender-Sicht — Erfahrungen: Die Arbeit verschwindet nicht, sie verlagert sich

von

Seit dem Frühjahr 2026 entstehen zwei Projekte mit demselben Coding-Agenten: ein ETL-Generator auf Next.js und PostgreSQL und dieser Blog. Der Agent vervollständigt keine Zeilen, er arbeitet Aufträge im Repository ab. Dieser Artikel sammelt meine Erfahrungen mit Agentic Coding aus Anwender-Sicht. Ich entwickle Datenbanken, ETL-Prozesse und das Framework dahinter und nutze den Agenten als Werkzeug, ohne … Weiterlesen

Warum sqlfluff unsere SQL-Konventionen nicht prüfen kann — ein eigener Guard in 240 Zeilen

von

Die Konventionen standen fest: Prozedur-Skelette, DECLARE-Banner, Datei-Naming, verbotene Konstrukte — alles versioniert in Regel-Dateien, jede Regel mit Begründung. Offen war nur noch die Frage, mit welchem Werkzeug sich die SQL-Konventionen prüfen lassen. Und der erste Reflex hieß, wie vermutlich in jedem Postgres-Team mit Konventions-Ambition: „Nimm doch sqlfluff, das ist doch genau dafür da.“ Drei reale … Weiterlesen

Drei Schweregrade statt pass/fail — und warum der Schweregrad entscheidet, wo die Regel steht

von

Die meisten Datenqualitäts-Systeme sterben nicht an schlechten Prüfungen, sondern an einem fehlenden Feld im Regel-Modell: dem Schweregrad. Ein fehlendes Länderkürzel in drei von 80.000 Zeilen blockiert den Nacht-Load, jemand schaltet die Prüfung „vorübergehend“ ab, und ab da läuft alles ungeprüft. Wer Datenqualität mit Schweregraden statt mit binärem pass/fail steuert, entkommt dieser Falle. Und der Schweregrad kann noch … Weiterlesen

Prüfregeln aus dem Schema ableiten — was die Metadaten schon wissen

von

Die Regel „country_code ist Pflicht“ steht zweimal in der Datenbank: einmal als NOT NULL im Schema der Zieltabelle, einmal als handgetippte Zeile in der Prüf-Konfiguration. Beim nächsten ALTER TABLE ändert sich nur eine der beiden Stellen, und die Prüfung wird still falsch. Wer Prüfregeln ableiten kann, statt sie zu tippen, muss diese Wiederholung nicht mehr pflegen: Die Metadaten wissen längst, welche Spalten … Weiterlesen

27 Regel-Dateien statt einer CLAUDE.md — was sich dadurch geändert hat

von

Es gibt einen Moment, in dem eine CLAUDE.md kippt. Dieser Moment steht in keinem Kalender, er zeigt sich im Verhalten: Die Datei wird immer länger, und die Regeln darin werden immer schlechter befolgt. Jede neue Konvention, die man hineinschreibt, verdünnt die vorhandenen. Genau an diesem Punkt stand das Projekt hinter diesem Artikel — und die … Weiterlesen

799 hartkodierte Schriftgrößen — wie KI-gestützte Entwicklung Konsistenz-Drift erzeugt

von

Der Auslöser war kein Audit, sondern ein Störgefühl: Die Oberfläche wirkte unruhig. Beim ersten Hinsehen fällt so etwas nicht auf, beim zweiten und dritten aber schon — ein Zeitstempel hier eine Spur größer als dort, ein Dialog-Titel minimal kleiner als im Nachbar-Dialog. Von Briefen und Lebensläufen kennt jeder die Disziplin: gleiche Schriftart, gleiche Schriftgröße, gleiche … Weiterlesen

SQL Server vs. PostgreSQL — Vor- und Nachteile für den Umstieg

von

SQL Server oder PostgreSQL — die Frage ist selten „Welche Datenbank ist besser?“, sondern „Welche passt zu Budget, Team und Plattform?“. Wer die beiden Fragen verwechselt, migriert aus den falschen Gründen und merkt es erst, wenn die Lizenzrechnung zwar schrumpft, die Betriebskosten aber wachsen. Kurzüberblick: Voraussetzung: SQL-Server-Praxiserfahrung genügt. PostgreSQL-Begriffe wie MVCC oder Extensions werden beim ersten … Weiterlesen

Ein Claude-Code-Projekt mit Entwicklungsworkflow und Datenbank aufsetzen — das offene Starter-Kit im Überblick

von

Ein leeres Repo und Claude Code, Anthropics Coding-Agent im Terminal — mehr braucht es nicht, um loszulegen. Und genau das ist das Problem: Das Modell schreibt sofort Code, aber von Haus aus sorgt nichts dafür, dass vorher eine Spezifikation entsteht, hinterher ein Review stattfindet oder das Datenbank-Schema reproduzierbar deployt wird. Wer ein Claude-Code-Projekt aufsetzt, entscheidet … Weiterlesen

Datenbank-CI/CD mit PostgreSQL — der komplette Lebenszyklus vom Objekt-File bis zum automatischen Deploy

von

In vielen Projekten lebt das Datenbank-Schema in der Datenbank statt im Repository — gewachsen aus Jahren von Hand-ALTERs, vollständig dokumentiert nirgends. Auffallen tut das erst, wenn eine zweite Umgebung entstehen soll oder ein Deploy zerbricht. Datenbank-CI/CD dreht das Verhältnis um: Das Repository beschreibt den Soll-Zustand, und jede Umgebung — von der Wegwerf-Datenbank im CI bis zur Produktion … Weiterlesen