Der Rausch des Orchestrators

Vor ungefähr einem Jahr machte KI einen echten Sprung nach vorn, was ihren Nutzen für anspruchsvolle Wissensarbeit angeht. Claude Code gab es schon eine Weile, aber genau in dieser Zeit fingen Leute innerhalb der Bubble an zu merken, dass es für viel mehr taugt als Code schreiben: Recherche, Planung, Entscheidungsunterstützung, Wissensarbeit jeder Art. Ich stieg ein, fing an zu lernen, und innerhalb weniger Wochen hatte ich herausgefunden, wie ich es dazu bringe, Context tatsächlich von einer Session zur nächsten mitzunehmen. Selbstlernende Systeme, Context-Engineering: die Art von Sache, die aus einem zustandslosen Assistenten etwas macht, das sich erinnert, was es gestern gelernt hat.

Am ersten Wochenende, an dem ich das neue Setup wirklich ausreizte, war ich mit zwei Accounts gleichzeitig in Claude Code eingeloggt. Private Projekte im Browser, Arbeitsprojekte in der Desktop-App, beide Accounts am Limit ihrer Session-Grenzen, mein OpenClaw-Agent brummend in einem dritten Fenster. Fünf oder sechs Sessions gleichzeitig in der Luft, weitere fünfzehn in der Warteschlange für die nächste Rückmeldung, verteilt über vier virtuelle Desktops auf einem breiten Bildschirm, damit ich mit der Tastatur zwischen ihnen hin- und herspringen konnte. Ich hatte das Abendessen verpasst. Ich war seit dem Mittagessen nicht mehr draussen gewesen. Es war nach Mitternacht, und mein Kopf war laut.

Jeden Tag kam eine neue Welle rein. Ein neues Modell-Release, ein neuer Agent-Harness, neue MCPs, zehn neue «Best Practices», über die Leute posteten, zwanzig neue Use Cases, die ich noch nicht ausprobiert hatte. Ich wurde süchtig, ich wusste, dass ich süchtig wurde, und ich wurde trotzdem süchtig.

Ich habe diesen Guide im Mai zum ersten Mal veröffentlicht. Vier Monate später gilt das meiste immer noch, und manches ist intensiver geworden. Agenten laufen bei den grossen Jobs inzwischen einen ganzen Arbeitstag lang. Mehrere Accounts und mehrere verschiedene Agent-Tools gleichzeitig zu nutzen, ist in den Kreisen, in denen ich mich bewege, normal geworden. Und zwei Probleme, die ich beim ersten Mal kaum erwähnt habe, sind die, über die ich heute am meisten nachdenke: der Stapel an Dingen, die ich angefangen und nicht abgeschlossen habe, und eine Latte, die immer weiter nach oben wandert.

Dieser Guide handelt von alledem. Von der Verschiebung, weg vom KI-Nutzen hin zum Führen eines kleinen Teams aus dir selbst. Die Superkraft-Seite ist real, dazu komme ich noch. Genauso real sind die Kosten. Und genauso real ist die Blase all der anderen, die neben dir mitsprinten und dafür sorgen, dass du nicht langsamer wirst.

Wie «Orchestrieren» tatsächlich aussieht

Der mentale Shift ist der Teil, den die meisten Guides überspringen. Bei chatbot-artiger KI stellst du eine Frage und liest eine Antwort. Bei agentischer KI startest du eine Session, der Agent arbeitet eine Weile selbständig, und dann liest du das Ergebnis und entscheidest, was als Nächstes kommt.

Bei den meisten meiner Arbeiten heisst «eine Weile» immer noch fünf bis zwanzig Minuten. Das ist die Spanne, die den Tag prägt. Lang genug, dass du nicht einfach dasitzen und zuschauen kannst, denn das würde den ganzen Sinn der Sache verfehlen. Kurz genug, dass du zwei oder drei Runden Feedback an andere Sessions in dieselbe Wartezeit packen kannst. Also fängst du an, Dinge parallel laufen zu lassen. Du startest Session B, während Session A noch arbeitet. Du gibst Session C ihre nächste Anweisung, während du das Ergebnis von Session A prüfst. Du machst die Arbeit nicht mehr selbst. Du dirigierst.

Mein Setup ist unspektakulär. Vier virtuelle Desktops auf einem breiten Monitor, je ein Fenster links und rechts pro Desktop, sodass ich per Tastatur zwischen acht Dingen wechseln kann. Ein Stream Deck auf dem Tisch (vierundzwanzig programmierbare Tasten) ist grösstenteils dem Wechseln zwischen Desktops und dem Vordergrundholen bestimmter Apps zugeordnet, dazu ein Push-to-Talk-Knopf, mit dem ich diktiere statt tippe, wenn meine Hände oder meine Geduld am Ende sind.

Die Langläufer

Neu seit der ersten Version dieses Guides ist das andere Ende der Spanne. Der grösste Job, den ich bisher abgegeben habe, lief über acht Stunden: die Migration einer kompletten Firmen-Website auf einen anderen Tech-Stack und gleichzeitig auf ein komplett neues Designsystem.

Die acht Stunden sind die Schlagzeile, und sie sind der am wenigsten interessante Teil. Bevor ich den Job startete, habe ich zwei bis drei Stunden vorbereitet: was genau umzieht, wie das neue Designsystem aussieht, was sich auf keinen Fall ändern darf, was «fertig» heisst. Danach habe ich weitere zwei bis drei Stunden geprüft. Also rund fünf Stunden meiner Zeit für einen Job, der auf die alte Art Wochen Arbeit für ein kleines Team gewesen wäre. Ein ziemlich absurder Tausch. Aber schau, wo meine fünf Stunden hingingen. Alles davon sitzt an den beiden Enden, beim Briefing und bei der Prüfung. Je besser das Briefing, desto kürzer die Prüfung. Der lange Lauf nimmt dich nicht aus der Arbeit heraus. Er konzentriert dich an ihren Rändern.

Und selbst ein Acht-Stunden-Lauf ist nicht still. Der Agent streamt laufend, was er gerade tut, Datei um Datei, Entscheidung um Entscheidung, und von diesem Ticker kann man seltsam schwer wegschauen. Du musst nicht zuschauen. Du schaust trotzdem.

Mich hat interessiert, ob mein Eindruck zu objektiveren Messungen passt, also habe ich nachgeschaut. METR (eine gemeinnützige Forschungsorganisation, die testet, wie lange Aufgaben KI-Modelle selbständig bewältigen können) sieht die besten Modelle bei Aufgaben, für die eine erfahrene Fachperson zwölf Stunden oder mehr bräuchte, wenn du akzeptierst, dass sie nur in der Hälfte der Fälle gelingen. Verlangst du 80 % Erfolg, sinkt das auf eine bis drei Stunden. Das fühlte sich für mich ungefähr richtig an. Lange Jobs sind möglich. Die meisten Jobs, die sich lohnen, sind immer noch kürzer, und je länger der Job, desto mehr entscheiden dein Briefing und deine Prüfung darüber, ob er etwas taugt.

Anfängerzahlen

Meine eigenen Zahlen sind bescheiden. Steve Yegge (ein altgedienter Engineer und Blogger, dessen Posts ich schon eine Weile verfolge) lässt über ein eigenes Setup, das er Gas Town nennt, zwanzig bis dreissig Agenten parallel laufen. Ein Engineer bei Cloudflare hat den grössten Teil eines populären Web-Frameworks in rund einer Woche nachgebaut, über mehr als 800 Agent-Sessions. Und ein Forscher bei Anthropic liess sechzehn Agenten rund zwei Wochen lang an einem C-Compiler arbeiten, für ungefähr 20.000 Dollar Nutzungskosten. Diese letzte Zahl sagt viel: Die Leute, die Agenten tagelang laufen lassen, haben tiefe Taschen oder einen Business Case, der das bezahlt. Die meisten von uns rationieren ein Abo.

Aber die Struktur ist auf jeder Skala dieselbe: Du bist nicht mehr die Person, die die Arbeit macht. Du bist die Person, die mehrere Kopien von jemand anderem managt, der die Arbeit macht. Der Flaschenhals wandert von deinen Händen zu deiner Aufmerksamkeit.

Was das tatsächlich freischaltet

Das Argument dafür, das zu feiern, ist echt, und ich will es nicht kleinreden.

Vor ein paar Monaten habe ich den Onboarding-Flow für neue Nutzer unserer Mobile-App bei Carewell neu gestaltet. Keine Anpassung, sondern ein echtes Neudenken. Was der neue Nutzer sieht, was wir fragen, was wir nicht fragen, wie wir das Vertrauen sequenzieren, das wir aufbauen müssen, bevor jemand Informationen preisgibt, die wichtig sind.

Alte Zeitachse: Wochen. Einen Workshop mit dem Produktteam ansetzen. Eine Designerin briefen. Auf einen Entwurf warten. Mit Engineering über die Machbarkeit sprechen. Compliance mitreden lassen. Warten. Warten. Jede Feedback-Runde davon abhängig, dass andere Menschen zur gleichen Zeit frei sind wie ich.

Neue Zeitachse: ein Wochenende. Etwa zehn Interview-Runden, in denen KI die Rolle verschiedener Fachberater übernahm, in denen ich so etwas wie dreissig Produktentscheidungen laut getroffen und jede davon auf Herz und Nieren prüfen liess, bevor ich mich festlegte. Am Sonntagabend hatte ich einen funktionierenden High-Fidelity-Prototyp: keine klickbaren Mockups, sondern echten Frontend-Code mit realistischen Testdaten, lauffähig auf einem Handy, der alle tatsächlichen Pfade durchläuft, die ein neuer Nutzer nehmen könnte.

Der Teil, der am meisten an Tempo gewann, war nicht das Bauen. Es war das Entscheiden. Wenn ich mit menschlichen Fachleuten arbeite, warte ich normalerweise zwei Tage zwischen Frage und Antwort, nur während ihrer Bürozeiten, und ich muss jeden Einzelnen erst auf den aktuellen Stand bringen. Mit KI in derselben Rolle liegt der Feedback-Zyklus bei zwei Minuten, er läuft um drei Uhr morgens, wenn ich will, und den Context hat sie schon.

Und es ist nicht ein Berater auf Abruf. Es sind alle gleichzeitig. In einer einzigen Session kann ich eine erfahrene UX-Designerin haben, die einen Flow prüft, einen Verhaltensökonomen, der zeigt, welcher kognitive Bias uns beissen wird, einen First-Principles-Denker, der fragt, warum wir dieses Problem überhaupt lösen, und einen Engineering-Lead, der mir sagt, welche Version realistisch bis wann shippbar ist. Danach wird dasselbe System zum Entwickler, der tatsächlich baut, was das Gespräch gerade entschieden hat. Sofortiger Rat und sofortiges Feedback zu jedem Thema, in dem mir Fachwissen fehlt, und ein Builder, der bereitsteht, umzusetzen, worauf sich der Raum einigt.

Multipliziere das mit jeder Entscheidung, die ein Produkt oder eine Strategie braucht, und du siehst, worum es beim Lärm im Netz geht. Der Punkt ist nicht, dass KI besseren Code schreibt als ein Senior-Engineer. Der Punkt ist, dass ein erfahrener Generalist mit dem richtigen System um sich herum den gesamten Feedback-Loop eines funktionsübergreifenden Teams in einen einzigen Nachmittag verdichten kann. Und mit den langen Läufen einen ganzen Monat Umsetzungsarbeit eines Teams in eine Nacht.

Was es dich kostet

Die andere Seite ist genauso real.

Als Erstes fiel mir die Erschöpfung auf. Nicht benebelt oder unkonzentriert, sondern richtig müde. Nach ein paar Stunden Context-Wechsel im Minutentakt hat der Teil meines Gehirns, der die harte Arbeit macht, einfach Feierabend gemacht. Bei einer Frage sitzen bleiben, drei Randbedingungen gleichzeitig im Kopf halten, eine nicht offensichtliche Kette von Überlegungen durchgehen: Nichts davon würde passieren. Ich habe dann eine Stunde lang leichtere Aufgaben erledigt, damit sich mein Kopf erholen konnte, bevor er wieder etwas Anspruchsvolles bewältigen konnte.

Es gibt eine subtilere Version desselben Problems, die sich später eingeschlichen hat. Ich ertappe mich dabei, wie ich denke das könnte ich mit KI besser machen, in Momenten, in denen die richtige Bewegung wäre, einfach zehn Minuten dazusitzen und nachzudenken. Der Reflex, zum Tool zu greifen, ist über den Muskel hinausgewachsen, den eigenen Kopf zu benutzen. Dieser Muskel wird schwächer, wenn du ihn nicht mehr benutzt, wie jeder Muskel. Sobald du das einmal gespürt hast, fängst du an, die Zeit zu schützen, in der eigentlich du derjenige sein sollst, der die Arbeit macht.

Als ich wissen wollte, warum mich das so hart trifft, bin ich auf die Arbeit von Gloria Mark gestossen (Professorin an der UC Irvine, die seit zwei Jahrzehnten Aufmerksamkeit am Arbeitsplatz misst). Nach ihren Zahlen dauert es rund 23 Minuten, sich vollständig von einer Unterbrechung zu erholen, und die Zeit, die Menschen im Schnitt bei einem einzigen Bildschirm bleiben, ist von zweieinhalb Minuten im Jahr 2004 auf 47 Sekunden gesunken. Der Orchestrator-Workflow ist per Design alle paar Minuten eine Unterbrechung. Du riskierst dabei nicht nur, den Fokus zu verlieren: Das Setup macht tiefen Fokus mechanisch unmöglich.

Das Zweite war das rasende Gehirn in der Nacht. Ich klappte den Laptop um Mitternacht zu, legte mich hin, und sofort fing mein Kopf mit der nächsten Session an. Was, wenn ich das mal versuche. Was, wenn diese andere Sache tatsächlich funktioniert. Ich hätte noch eine vor dem Schlafen starten sollen. Quentin Rousseau (CTO eines US-Software-Startups namens Rootly) schrieb öffentlich, dass ihm ein Arzt ein Schlafmittel verschrieben hat, das Orexin-Rezeptoren blockiert, weil seine Wachheit, in seinen Worten, «von stundenlangen agentischen Dopamin-Loops angeheizt» war. Ich bin davon weit entfernt. Aber der Mechanismus, den er beschreibt, ist derselbe, den ich gespürt habe.

Das Dritte war das Fehlen des restlichen Lebens. Mahlzeiten verschoben. Spaziergänge ausgelassen. Toilettenpausen eine Stunde aufgeschoben, weil drei Sessions gleich zurückkommen sollten. Ein Wochenende, an dem ich jeden Tag vom Aufwachen bis Mitternacht gearbeitet und kaum registriert habe, dass das Wetter gut war.

Und ein Viertes, das ich unterschätzt habe: lesen, was zurückkommt. Eine schlecht aufgebaute Zusammenfassung ist erschöpfend. Eine Textwand, in der die eine Entscheidung, die der Agent von dir braucht, in Absatz sechs vergraben ist, genauso laut wie alles andere. Multipliziere das mit fünfzehn Sessions am Tag, und das Lesen wird zur eigentlichen Arbeit. Das Format dessen, was zurückkommt, ist viel wichtiger, als ich erwartet hatte.

Die Arbeit war real. Der Output war real. Aber am Ende dieser Phasen war ich nicht die Person, mit der ich in einem Raum sein wollte.

Anfangen kostet nichts. Abschliessen schon.

Das ist der Teil, der mit der Zeit schlimmer wurde, und den habe ich nicht kommen sehen.

Wenn du in Sekunden ein Team zusammenstellen kannst, das genau auf eine Aufgabe zugeschnitten ist, und dieses Team stundenlang arbeitet, kostet Anfangen fast nichts. Also fängst du viel an: einen Recherche-Thread, einen Prototyp, ein Nebenprojekt, das du vor zwei Jahren auf Eis gelegt hattest. Jedes davon fühlt sich in dem Moment, in dem es startet, wie Fortschritt an. Abschliessen kostet immer noch, was es immer gekostet hat. Jemand muss das Ergebnis prüfen, die Entscheidungen treffen, die der Agent markiert hat, es ausliefern, den Leuten Bescheid geben, die es wissen müssen. Dieser Jemand bist du, und du skalierst nicht.

Das Ergebnis ist ein Stapel offener Threads. Und ab einer gewissen Grösse verlierst du den Überblick. Mehr als einmal bin ich inzwischen ein paar Tage später zu einer Session zurückgekommen und musste die KI bitten, mir aufzufrischen, woran wir überhaupt gearbeitet hatten, bevor ich weitermachen konnte. Stell dir das kurz vor. Ich habe die Arbeit in Auftrag gegeben. Ich habe die Entscheidungen darin getroffen. Und ich brauchte den Agenten, um mich über mein eigenes Projekt zu briefen.

Das ist mehr als eine lästige Gedächtnislücke. Wenn ich mich nicht mehr erinnere, warum eine Arbeit existiert, habe ich sie eigentlich nicht mehr im Griff; ich segne Output ab, dessen Zweck ich verloren habe. Der Agent hat den Context behalten. Ich nicht.

Es zehrt an dir, selbst wenn du diese Threads gar nicht anfasst, und ich habe mich gefragt, warum. Es stellt sich heraus, dass es einen Namen dafür gibt: Attention Residue, also Aufmerksamkeitsrückstand. Wenn du dich von etwas Unfertigem abwendest, bleibt ein Teil deiner Aufmerksamkeit dort zurück, und du machst das, was danach kommt, schlechter (die Management-Forscherin Sophie Leroy hat das schon 2009 gemessen, lange bevor irgendjemand Agenten hatte). Zwanzig offene Threads heisst zwanzig kleine Stücke deiner Aufmerksamkeit, die irgendwo anders parkiert sind.

Und es geht nicht nur mir so. Anfang Jahr beschrieb ein Artikel in der Harvard Business Review mit dem unverblümten Titel AI Doesn’t Reduce Work — It Intensifies It (sinngemäss: KI reduziert die Arbeit nicht, sie verdichtet sie) eine Studie mit rund 200 Mitarbeitenden eines Tech-Unternehmens. Ihn zu lesen, war ein bisschen wie in meinem eigenen Tagebuch zu lesen: Agenten, die parallel laufen, lange aufgeschobene Aufgaben, die wiederbelebt werden, weil die KI sie ja «erledigen kann», ein Gefühl von Schwung, und darunter ständiges Umschalten, ständiges Prüfen und immer mehr offene Aufgaben.

Die Latte geht nur nach oben

Das andere, was schlimmer wurde, sind die Erwartungen.

Wenn du an einem Wochenende schaffst, wofür du früher einen Monat gebraucht hast, bemerken das die Leute. Überall, wo man weiss, was heute möglich ist, wandert die Latte für eine normale Woche nach oben: schnellere Durchlaufzeiten, mehr Schliff, mehr durchgespielte Optionen. Niemand kündigt das an. Es wird einfach zur Grundlinie, und die gesparte Zeit ist aufgebraucht, bevor du sie ausgeben kannst. Meistens fragt nicht einmal jemand nach mehr. Du machst es einfach.

Ich muss ehrlich sein, was meinen eigenen Anteil daran angeht. Ich führe ein Team, und mein Team sieht meinen Output. Ich habe nie jemandem gesagt, schneller zu machen. Das muss ich auch nicht. Wenn die Person an der Spitze über ein Wochenende einen funktionierenden Prototyp liefert, setzt das einen Standard, ob es jemand laut ausspricht oder nicht. Dazu stehe ich, und ich habe keine saubere Lösung dafür. Was ich tun kann: offen sagen, welche meiner Wochenenden nachhaltig waren und welche nicht, damit die nicht nachhaltigen nicht stillschweigend zum Massstab werden.

Die Blase, die dich nicht aufhören lässt

Was dich im Loop hält, ist die Blase um die Arbeit herum, nicht die Arbeit selbst.

Ich folge anderen Buildern, Machern, Gründerinnen. Ich habe einen unternehmerischen Kopf, und wenn ich mir anschaue, was gerade passiert, sehe ich es klar: Das Fenster dessen, was eine einzelne kompetente Person bauen kann, hat sich in einem Jahr um eine Grössenordnung erweitert. Kleine, agile Unternehmen, die KI verstehen, können mit viel grösseren, viel besser finanzierten mithalten, die noch nicht herausgefunden haben, was sie damit anfangen sollen. Menschen gründen solo Unternehmen, in einem Bruchteil der Zeit, die es früher brauchte, mit glaubwürdigem Umsatz, der schneller auftaucht, als irgendjemand für möglich gehalten hätte.

Unternehmertum ist Arbitrage. Gerade jetzt ist eine generationenübergreifende Arbitrage offen, und der grösste Teil der Welt verschläft sie. Das ist kein Hype. Ich glaube das wirklich. Die Chance ist echt.

Und dieser Glaube ist der Motor, der es schwer macht, den Laptop zuzuklappen. Jede Stunde, die du nicht pushst, ist eine Stunde, in der jemand anders pusht. Das Dopamin abgeschlossener Sessions plus die Angst, zurückzufallen, ist genau die Kombination, die die Nachtschicht erzeugt.

In den letzten Monaten hat die Blase neue Wege gefunden, das zu vervielfachen. In den Builder-Kreisen, mit denen ich spreche, sind mehrere Accounts inzwischen Standard, und genauso mehrere Agent-Tools nebeneinander: Claude Code in einem Fenster, Codex in einem anderen, Antigravity oder Grok in einem dritten. Und viele von ihnen lassen ständig private Projekte neben ihrem Hauptjob laufen. Nicht wegen eines grossen Plans, sondern weil sich ein untätiger Agent, während die Arbeits-Agenten beschäftigt sind, wie eine verpasste Gelegenheit anfühlt. Das FOMO hat sich verschoben, von «jemand anders arbeitet, während ich mich ausruhe» zu «meine Agenten ruhen sich aus, während die von anderen arbeiten». Jeder zusätzliche Thread ist ein weiterer offener Loop, und jedes Tool hat seinen eigenen Context. Der einzige Ort, an dem alles zusammenkommt, ist dein Kopf.

Und ich bin ganz offensichtlich nicht der Einzige, der den Sog spürt. Andrej Karpathy (einer der bekanntesten KI-Forscher überhaupt, Mitgründer von OpenAI und früherer KI-Chef bei Tesla) sagte im März in einem Podcast, er sei «in einem Zustand der Psychose, herauszufinden, was möglich ist», und «sehr unruhig», dass er nicht ganz vorne dabei ist. Peter Steinberger, der OpenClaw gebaut hat (den Open-Source-Agenten, den ich oben in meinem dritten Fenster brummen liess), begann einen Blogpost mit: «Hi, my name is Peter and I’m a Claudoholic.»

Das sind keine Leute am Rand. Sie haben schon gewonnen, und sie können trotzdem nicht aufhören.

Der Spielautomat in deinem Kopf

Ich habe das Muster an mir selbst bemerkt, bevor ich einen Namen dafür hatte. Jede abgeschlossene Session erzeugte einen kleinen Kick von Aufregung. Manchmal war das Ergebnis grossartig, manchmal ein Chaos, das drei weitere Runden zum Aufräumen brauchte, und in beiden Fällen wollte ich sofort die nächste starten. Wenn ich die Berichte anderer lese, taucht immer wieder dasselbe auf: ein nervöses nur noch einen Prompt-Gefühl, unabhängig davon, ob sich der Prompt gelohnt hat.

Dann las ich einen Essay von Steve Yegge, dem Engineer mit den dreissig Agenten, und der hatte die Bezeichnung dafür: variable Verstärkung nach Zufallsprinzip (variable-ratio reinforcement). Jedes Mal, wenn der Agent Erfolg hat, bekommst du einen Dopamin-Kick. Jedes Mal, wenn er spektakulär scheitert, bekommst du Adrenalin. Beides wirkt verstärkend. Es ist derselbe Mechanismus, der Spielautomaten zur süchtig machendsten Form des Glücksspiels macht. Lustigerweise rät Anthropics eigene Beschreibung, wie die hauseigenen Teams Claude Code nutzen, einer Gruppe, es «wie einen Spielautomaten zu behandeln»: den Stand sichern, laufen lassen, dann das Ergebnis behalten oder neu anfangen. Das ist als Workflow-Tipp gemeint, nicht als Geständnis. Aber die Wortwahl sagt einiges.

Das ist keine Metapher. Das Belohnungssystem in deinem Gehirn reagiert auf exakt dasselbe Muster: unvorhersehbare Ergebnisse, meist positiv, gelegentlich verblüffend, mit dem nächsten Versuch einen Knopfdruck entfernt. Die langen Läufe entkommen dem auch nicht. Ein Acht-Stunden-Job, der seinen Fortschritt streamt, ist ein Spielautomat mit Live-Ticker. Armin Ronacher (ein bekannter Open-Source-Entwickler, dessen Blog ich lese) hat die Aussensicht besser formuliert, als ich es könnte:

“When I watch someone at 3am, running their tenth parallel agent session, telling me they’ve never been more productive — in that moment I don’t see productivity. I see someone who might need to step away from the machine for a bit.”

(Sinngemäss: Wenn er jemanden um drei Uhr morgens seine zehnte parallele Agent-Session laufen sieht, der ihm erzählt, noch nie produktiver gewesen zu sein, sieht er in dem Moment keine Produktivität. Er sieht jemanden, der vielleicht mal eine Pause von der Maschine braucht.)

Als ich diesen Guide zum ersten Mal schrieb, war ich gerade auf eine Studie derselben METR-Leute von Mitte 2025 gestossen: Erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler brauchten mit KI für reale Aufgaben 19 % länger und glaubten gleichzeitig, 20 % schneller zu sein. Diese Verlangsamung ist inzwischen wahrscheinlich überholt. Ihre Folgestudie Ende 2025 deutete stattdessen auf einen Geschwindigkeitsgewinn hin, wobei sie den Daten selbst nicht ganz trauen, unter anderem weil so viele Entwickler sich weigerten, überhaupt noch ohne KI zu arbeiten (was ein eigener Befund ist). Was mir bleibt, ist die Lücke zwischen dem Gefühl, wie produktiv du bist, und dem, wie produktiv du tatsächlich bist. Der Loop hält dich am Hebel und kann dein Gespür dafür verzerren, ob der Hebel überhaupt etwas auszahlt.

Ich glaube nicht, dass das bedeutet, die Arbeit sei nicht real. Meine ist es, der Cloudflare-Umbau ist es, jede Menge Leute shippen Dinge, die vor einem Jahr unmöglich gewesen wären. Aber es bedeutet, dass du dem Gefühl im Moment nicht trauen kannst, maximal produktiv zu sein. Genau dieses Gefühl ist das, was der Verstärkungs-Loop erzeugen soll, egal ob es heute zufällig stimmt oder nicht.

Was ich tatsächlich angefangen habe zu tun

Ich würde dir gern sagen, dass ich das im Griff habe. Habe ich nicht. Das Gefühl, schneller vorwärtskommen, mehr lernen, mehr erreichen zu müssen: Ich rechne damit, dass das noch lange bleibt. Die Arbitrage ist wirklich generationenübergreifend, und so zu tun, als wäre das nicht so, nur um sich ruhiger zu fühlen, wäre seine eigene Art von Unehrlichkeit.

Was ich stattdessen habe, sind dieselben Anker, die ich während meines ersten Startups gelernt habe, angewendet auf eine neue Form desselben Problems. Plus ein paar neue, die mir die letzten vier Monate aufgezwungen haben.

Kleine Vorwarnung: Das ist die Stelle, an der ein KI-Guide zu Ratschlägen wird, die dir auch deine Mutter hätte geben können. Geh raus. Beweg dich. Ruf deine Freunde an. Ich weiss. Ich würde das auch überfliegen. Aber ich habe vorher jeden cleveren Umweg ausprobiert, und die langweilige Liste ist das, was tatsächlich funktioniert.

Echte Zeit mit den Menschen, die mir wichtig sind. Nicht unterbrochen, nicht halb beachtet, während im Nebenzimmer eine Session läuft. Ein Essen mit meiner Frau, bei dem der Laptop in einem anderen Raum liegt und das Handy mit dem Display nach unten. Ein Anruf mit einem Freund, der so lange dauert, wie er dauert. Die Arbeit darf nicht das Einzige sein.

Draussen sein, oft genug, dass es zählt. Ein Spaziergang zwischen Sessions, nicht erst nach Feierabend. Sonne an einem Wochentagnachmittag. Ein Wochenende ohne Agenda. Deine Agenten brauchen kein Tageslicht. Du schon, und das Gehirn, das die nächste Runde Entscheidungen trifft, ist dasselbe, das Bewegung und Licht braucht.

Harter körperlicher Sport. Der sauberste verfügbare Reset. Zwanzig Minuten, bei denen man schwer atmet, bringen mehr gegen das rasende Gehirn als eine Stunde Versuch, herunterzukommen. Ich behandle Workouts inzwischen wie Meetings: geplant, wahrgenommen, nicht optional. Es ist auch das einzige Meeting meines Tages, bei dem kein Agent Protokoll führt.

Die Session planen, bevor du startest, inklusive was «fertig» heisst. Ohne Plan an den Bildschirm zu gehen und einfach zu «schauen, was ich heute noch shippen kann», ist die effizienteste Art, vier Stunden zu verlieren und müde zu enden. Ich schreibe jetzt auf, und sei es nur in einem Satz, wofür die Session da ist und wie fertig aussieht, bevor ich irgendetwas starte. Bei den langen Läufen ist diese Planung der grösste Teil meiner Arbeit, wie die Website-Migration gezeigt hat. (Wenn du Claude Code nutzt, macht der Befehl /goal aus dieser Ziellinie etwas, worauf der Agent selbständig hinarbeitet. Ich habe darüber in Nicht bei jedem Schritt prompten. Gib Claude eine Ziellinie. geschrieben.)

Abschliessen, bevor du anfängst. Ich habe ein hartes Limit, wie viele Threads gleichzeitig offen sind. Am Limit wartet die nächste Idee, bis etwas abgeschlossen ist. In der Kanban-Welt gibt es dafür einen Satz: «Stop starting, start finishing» (hör auf, Neues anzufangen, und fang an, Dinge fertig zu machen). Alles, was länger als ein paar Tage offen ist, wird abgeschlossen oder ausdrücklich beerdigt, denn ein Thread, den ich nicht abschliessen werde, zehrt trotzdem an der Aufmerksamkeit, solange er herumliegt.

Dem Agenten sagen, wie er berichten soll. Ich gebe das Format jetzt im Briefing vor: zuerst, was eine Entscheidung von mir braucht, dann, was sich geändert hat, dann, was riskant oder ungeprüft ist. Kurz, mit den Details in einer Datei statt im Chat. Und am Ende jeder Session, zu der ich vielleicht zurückkomme, schreibt der Agent eine Abschlussnotiz: was wir gemacht haben, warum, was offen ist. Die Auffrischung, die ich früher gebraucht habe, ist geschrieben, bevor ich sie brauche.

Einen Teil davon zum Spass machen. Nicht alles muss ernst sein. Etwas Kreatives oder Albernes zu bauen, einfach weil es Freude macht, lädt mich auf eine Art auf, wie es eine weitere Runde Arbeits-Sessions nicht tut. Dieselben Tools, derselbe Loop, und es laugt mich nicht aus.

Es Menschen zeigen. Etwas einer echten Person vorzuführen und ihre Reaktion zu sehen, gehört zu dem, was mir in diesem ganzen Workflow am meisten Energie gibt, und es schliesst einen Loop. Bleib nicht zu lange ohne Feedback von aussen. Agenten sagen dir, dass die Arbeit vorankommt. Menschen sagen dir, ob sie zählt. (Such dir Leute aus, die dir auch sagen, wenn sie es nicht tut. Ein Raum, der nur applaudiert, ist bloss ein weiterer Spielautomat.)

Mit meinem Rhythmus arbeiten, nicht dagegen. Ich bin ein Nachtmensch. Nachdem ich meine Tochter ins Bett gebracht habe, habe ich eine Phase ruhiger Stunden, die wirklich produktiv sind, und die will ich nicht kürzen. Was ich geändert habe, ist die erste Tageshälfte. Morgens ist jetzt meistens ohne KI: eigenes Lesen, eigenes Schreiben, eigenes Denken, und eine geschriebene Liste, wofür der Rest des Tages da ist. Wenn ich abends den Laptop öffne, weiss ich schon, was ich erledigt haben will, und die Orchestrator-Stunden fühlen sich anders an: gerichtet, nicht verzweifelt. Für mich lautet die Regel «erst entscheiden, dann starten» statt «früher aufhören».

Nichts davon ist dramatisch. Es ist das langweilige Zeug, das jeder kennt, der eine Weile in einem kreativen oder unternehmerischen Leben unterwegs war. Der Punkt ist nur, dass das langweilige Zeug trotzdem gilt und die neuen Tools dich nicht irgendwie von der Gleichung befreien, die schon in jeder früheren Bubble Menschen kaputtgemacht hat.

Wenn du gerade dabei bist, hier einzusteigen

Ein paar Dinge, die es wert sind zu wissen, falls du zum ersten Mal Claude Code oder einen ähnlichen Agenten in die Hand nimmst und den Sog schon spüren kannst.

Die frühe Phase ist die gefährlichste. Nicht, weil die Arbeit schlecht wäre; die Arbeit ist grossartig. Sondern weil jedes neue Release, jedes neue MCP, jeder «schau, was ich übers Wochenende gebaut habe»-Post auf ein Gehirn trifft, das schon Hits aus dem Loop bekommt. Geh es früh langsam an. Nimm dir in den ersten Wochen gezielt freie Tage. Du musst nicht am dritten Tag an der Front stehen.

Ein untätiger Agent ist kein verschwendetes Geld. Du brauchst keinen zweiten Account, kein drittes Tool und kein Nebenprojekt, nur weil deine Haupt-Agenten beschäftigt sind. Ungenutzte Kapazität kostet dich ein Abo. Unfertige Threads kosten dich Aufmerksamkeit, und Aufmerksamkeit ist das knappere der beiden.

Vertrau den langweiligen Massnahmen. Wenn du dich eine Stunde in etwas verlierst und dich nicht mehr erinnerst, warum du angefangen hast, ist das das Signal. Steh auf, trink Wasser, geh zehn Minuten raus. Die Session wartet. Sie wartet immer.

Beobachte die Menschen um dich als Realitätscheck. Ich vertraue meiner Frau, dass sie mir sagt, wenn ich abgedreht bin, bevor ich es selbst merke. Die Blase um die Arbeit ist voller Menschen, die dasselbe tun wie du, und die nicht diejenigen sein werden, die dir sagen, dass du die ganze Woche komisch beim Abendessen warst. Die Leute, die es dir sagen, stehen ausserhalb der Blase. Hör auf sie.

Trau dem «ich bin gerade so produktiv»-Gefühl im Moment nicht. Es könnte stimmen. Es könnte der Spielautomat sein. Der Weg, es herauszufinden, ist, ob du zwei Wochen später noch stolz auf die Arbeit bist, die du geliefert hast, und nicht, ob du den Tag mit rasendem Puls beendet hast.

Die Arbitrage wird nächste Woche noch da sein. Das sage ich mir selbst immer wieder. Das Fenster ist weit offen. Es wird nicht am Donnerstag zuschlagen. Die Leute, die mit dieser Technologie über die nächsten fünf Jahre am weitesten kommen, werden nicht die sein, die im ersten Quartal am heissesten gebrannt haben. Es werden die sein, die im dritten Jahr immer noch klar denken können. Das ist ein eigenes Handwerk.

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Für die Mechanik, wie ich Claude Code im Alltag tatsächlich nutze, siehe Claude Code: Wenn KI aufhört zu reden und anfängt zu handeln. Wie du einem Agenten eine Ziellinie gibst, statt jeden Schritt zu begleiten, steht in Nicht bei jedem Schritt prompten. Gib Claude eine Ziellinie. Für das System rund um das Modell, das es zu einem Partner statt nur einem Werkzeug macht, deckt Mit KI arbeiten, nicht durch sie hindurch den Teil mit den Spielregeln ab. Und falls du dich noch in der Phase «lohnt sich das überhaupt» befindest, ist Wie du wirklich gut in KI wirst der bessere Einstieg.