KI im Entwicklerteam: Chance oder technisches Chaos?

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Legacy Code zu ändern gehört zu den riskantesten Aufgaben in Softwareprojekten. Viele Teams stehen vor der Frage, ob sie den Code zuerst vollständig verstehen müssen oder ob sie ihn mit Tests absichern können, ohne jede Zeile zu analysieren. In diesem Video zeige ich, wie Characterization Tests dabei helfen, bestehende Logik zuverlässig zu sichern und warum dieser Ansatz gerade bei komplexem Legacy Code so wirkungsvoll ist.

Anhand eines echten Codebeispiels erkläre ich, wie sich Characterization Tests mit präziser KI-Instrumentierung kombinieren lassen und wie dadurch Refactoring deutlich schneller und kontrollierter wird. Dabei geht es nicht um blinden KI-Einsatz, sondern um methodisches Arbeiten mit klaren Regeln und Verantwortung.

Das Video richtet sich an Entwickler, Senior Engineers und Team Leads, die Legacy Code sicher verändern wollen, ohne neue Risiken ins System zu bringen.

Du lernst in diesem Video:
was Characterization Tests sind und warum sie bei Legacy Code so wichtig sind
wie KI dabei helfen kann, Tests strukturiert und reproduzierbar zu erstellen
warum vollständiges Code-Verständnis nicht immer Voraussetzung für sicheres Refactoring ist
worauf Team Leads achten müssen, damit KI kein technisches Chaos erzeugt

00:00 Legacy Code ändern ohne Angst
01:35 Code verstehen oder zuerst absichern?
02:40 Was Characterization Tests wirklich leisten
04:30 Characterization Tests mit KI in der Praxis
06:50 Test Coverage, Dead Code und saubere Entscheidungen
08:40 Sicher refactoren dank belastbarem Sicherheitsnetz
10:46 KI, Legacy Code und Verantwortung im Team