Senior-Level AI Code Review: Von Generierung zur strategischen Partnerschaft

Wie erfahrene Entwickler AI kollaborativ nutzen – mit Architektururteil und ohne Over‑Engineering

Einführung

Der frühere Ablauf – Problem beschreiben, Code erhalten, anpassen – skaliert bei komplexen Systemen schlecht. Beim Aufbau eines Multi‑Output‑LSTM für Netzprognosen war generierter Code formal korrekt, aber architektonisch fehleranfällig. Die Lehre: AI als Partner nutzen – stark in der Umsetzung, jedoch mit menschlicher Steuerung bei Architektur, Komplexität und Domänenvalidierung.

Prinzipien seniorer AI‑Nutzung

Spezifikation vor Implementierung: Anforderungen präzisieren (Cohorts, Lookback/Forecast, Integration, Persistenz, SLOs).
Komplexitäts‑Begründung: Jede Architekturentscheidung gegen Nutzen, Performance, Wartung, Integration prüfen.
Domänenvalidierung: Zeitreihen brauchen temporale Splits; Gebäudekohorten unterscheiden Muster; Workflows der Netzbetreiber berücksichtigen.
Produktionsreife: Input‑Validierung, Ressourcenbudget, Integrations‑Adapter, Monitoring/Logging, Fehlertoleranz.
Architektur‑Kohärenz: Komponenten müssen nahtlos zusammenpassen (Brückenfunktionen bereitstellen).

Systematischer Review‑Rahmen

Requirements Alignment: Erfüllt, keine Scope‑Creeps, Interfaces korrekt?
Over‑Engineering: Schein‑Attention, überflüssige Encodings vermeiden.
Production Readiness: Validation, Ressourcen, Integration, Observability, Doku.
Domain Consistency: Temporale Splits, relevante Metriken, Domänen‑Constraints.

Praxisbeispiel LSTM

Initiale Issues: ✅ Multi‑Output, ❌ Schein‑Attention/Encoding, ❌ fehlende Validierung/Adapter, ❌ Random‑Splits. Nach strukturiertem Review: vereinfachte Architektur, Produktionsfeatures, temporale Splits, klare Interfaces.

Schlussfolgerungen

AI ist am effektivsten als architektonischer Kollaborateur: schnelle Umsetzung anhand klarer Spezifikationen, danach strukturierte Reviews für Kohärenz und Domänenpassung. Qualitätsprüfung erweitert sich um Komplexitätsbegründung, Domänenabgleich und Integrationsfit. So entsteht robuste, wartbare Systemarchitektur – mit AI als Beschleuniger, nicht als Ersatz.

Checklisten und Beispiele finden sich im Energie‑Empfehlungssystem‑Repository. Die Multi‑Output‑LSTM‑Implementierung folgt dem hier beschriebenen Kollaborationsrahmen.