10 Warnsignale in KI-generiertem Code

KI-generierter Code kann exzellent sein. Er kann aber auch so überzeugend aussehen, dass selbst erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler Schwächen übersehen. Diese zehn Warnsignale treten in KI-Code überproportional häufig auf. Je mehr davon in Ihrem Repository stecken, desto dringender ist ein Review gegen SWE-Standards.

1. 01Keine oder symbolische Tests: Tests existieren, prüfen aber nichts Substanzielles – oder es gibt schlicht keine Teststrategie.
2. 02Riesige Dateien und Funktionen: Eine Datei mit 2.000 Zeilen und Funktionen mit 15 Parametern sind klassische KI-Ausgaben.
3. 03Duplizierter Code: Gleiche Logik an drei Stellen, weil die KI Muster wiederholt statt Abstraktionen zu bilden.
4. 04Magische Zahlen und Strings: Werte tauchen direkt im Code auf, ohne Konstanten oder Konfiguration.
5. 05Unerklärte Abhängigkeiten: Bibliotheken werden eingebunden, ohne dass klar ist, warum und wofür sie nötig sind.
6. 06Fehlerpfade ohne Behandlung: try/catch-Blöcke schlucken Fehler, Logs fehlen, Retry-Strategien sind nicht vorhanden.
7. 07Keine Architektur-Grenzen: Geschäftslogik, Datenzugriff und UI hängen in einer Schicht – SOLID ist nicht erkennbar.
8. 08Sicherheitslücken aus der Box: SQL-Interpolation, unsichere Deserialisierung, fehlende Input-Validierung.
9. 09Inkonsistente Konventionen: Namensgebung, Formatierung und Struktur wechseln, weil Code aus vielen Generationen stammt.
10. 10Dokumentation, die nichts erklärt: Kommentare beschreiben das Was statt des Warum – oder existieren nur als KI-Boilerplate.

Wann wird aus einem Warnsignal ein echtes Risiko?

Einzelne Warnsignale sind normal und behebbar. Risikoreich wird es, wenn mehrere Muster zusammenkommen und das Team die Struktur nicht mehr selbst trägt: dann ist jede neue Funktion teuer, jeder Wechsel im Team gefährlich und jede Sicherheitslücke teuer. Der Übergang ist fließend – genau deshalb lohnt eine unabhängige Bewertung, bevor der nächste Release geplant wird.

Was tun mit den Befunden?

Warnsignale sind kein Todesurteil für ein Projekt, sondern Priorisierungsmaterial. Die Frage ist: Welche Befunde sind heute kritisch, welche mittelfristig relevant, welche kosmetisch? Ein Review liefert genau diese Einordnung – mit Maßnahmenplan statt Bauchgefühl.