Agentic Flows
Agentic Flows — autonome LLM-Ketten, die Tools aufrufen, Entscheidungen treffen, mehrschrittige Aufgaben durchführen — sind kein Science-Fiction mehr. Sie sind auch keine Lösung für alles.
Was Agentic Flows können
Abschnitt betitelt „Was Agentic Flows können“- Code-Generierung mit Kontext: Ein LLM-Agent, der das gesamte Repository kennt, kann sinnvollen Code generieren, der zur Architektur passt.
- Review-Workflows: Automatische Code-Reviews als erster Filter — nicht als Ersatz, sondern als Beschleuniger.
- Dokumentations-Drafts: Strukturierte Ausgabe aus Code-Analyse.
Was sie nicht können
Abschnitt betitelt „Was sie nicht können“- Architektur-Entscheidungen treffen ohne menschliche Validierung
- Mit schlecht definierten Anforderungen umgehen
- Konsistent bleiben über sehr lange Kontexte
Lessons Learned
Abschnitt betitelt „Lessons Learned“Tool-Design ist entscheidend: Ein LLM-Agent ist so gut wie die Tools, die er aufrufen kann. Schlecht designte Tool-APIs produzieren schlechte Agent-Outputs.
Determinismus vs. Kreativität: Für reproduzierbare Ergebnisse braucht man niedrige Temperature, klare Prompts, strenge Schemata. Für explorative Nutzung das Gegenteil.
Human-in-the-Loop: Kein autonomer Deployment-Trigger ohne Validierungsschritt. Agentic heißt nicht unkontrolliert.
Der Einsatz in Taskly
Abschnitt betitelt „Der Einsatz in Taskly“Claude Code als primäres Entwicklungswerkzeug — nicht als Tool-Call-Wrapper, sondern als Partner im Architektur- und Implementierungsprozess.