In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz zunehmend die Art und Weise verändert, wie Software entwickelt wird, zeigt ein konkretes Beispiel, wie ChatGPT die Produktentwicklung radikal beschleunigen kann. François Mommens, ein Entwickler mit über 20 Jahren Erfahrung, hat sich einer neuen Herausforderung gestellt: die Entwicklung seiner ersten Chrome-Erweiterung, trotz mangelnder Kenntnisse im Bereich JavaScript und Browsererweiterungen. Mit der Unterstützung von ChatGPT gelang es ihm, seine Idee in nur drei Tagen zu realisieren. Diese Erfolgsgeschichte offenbart nicht nur die Potenziale moderner KI-gestützter Tools, sondern auch die Grenzen und wichtigen Lernfelder, die bei einer solchen Entwicklung beachtet werden müssen. Der Ausgangspunkt war eine Vision, die eigene SEO-Software durch einen Mehrwert für Nutzer zu ergänzen.
Die Idee bestand darin, eine Chrome-Erweiterung zu bauen, die online Inhalte scannt und interne Verlinkungen basierend auf empfohlenen Keywords vorschlägt. Durch das Anklicken eines Vorschlags wird die jeweilige Textstelle auf der Seite hervorgehoben und in einer Seitenleiste eingeblendet – eine Funktion, die sowohl intuitiv als auch hilfreich für Content-Optimierung ist. Der Weg begann mit einem Prototyp in PHP, einer Sprache, mit der sich Mommens vertraut fühlte. In diesem Schritt wurde mithilfe von ChatGPT ein erster funktionaler Prototyp erstellt, der eine Sitemap parsen, Seiten crawlen und relevante Keywords erkennen konnte. Die komplette Programmierung erfolgte allein durch das Verfeinern der Eingabeaufforderungen an die KI ohne eigenes manuelles Coding.
Innerhalb von ungefähr vier Stunden entstand ein brauchbares Ergebnis, das die Machbarkeit der Idee bestätigte und wertvolle Erkenntnisse zum Vorgehen lieferte. Dieses Vorgehen zeigte eindrucksvoll, wie wichtig ein validierter Prototyp ist, bevor Zeit in komplexe Implementierungen investiert wird. Im Anschluss daran erfolgte die Übersetzung der Logik von PHP zu JavaScript, da Chrome-Erweiterungen ihre Funktionalität im Browser über diese Sprache bereitstellen. Auch hier spielte ChatGPT eine wichtige Rolle, indem es die benötigten Hilfsfunktionen generierte und eine solide Basis schuf. Dieses Vorgehen vermittelte die Effizienz der KI, Lösungen schnell bereitzustellen und den Entwicklungsprozess zu verkürzen.
Dennoch war klar, dass die erfolgreiche Pilotphase lediglich der Anfang war. Das erste MVP der Extension bestand aus einem einfachen Popup-Fenster, das Linkvorschläge anzeigte. Die Technik funktionierte zwar, aber die Benutzererfahrung ließ zu wünschen übrig. Popups waren zu klein, das Scrollen zu umständlich, und die Bedienung wirkte nicht intuitiv. Hier zeigte sich, dass schnelles Funktionieren allein nicht genügt, um eine Anwendung angenehm und praktisch nutzbar zu machen.
Daher entschied sich Mommens, das Konzept zu überarbeiten und eine vollständig neue Nutzeroberfläche zu entwickeln: eine Seitenleiste, die parallel zur aktuell geöffneten Webseite angezeigt wird. Dieses Design erweiterte den Funktionsumfang und veränderte die Bedienbarkeit grundlegend. Besonders ein innovativer Gedanke veränderte die Erweiterung nachhaltig: Statt lediglich Textauszüge anzuzeigen, wurde die Möglichkeit geschaffen, die Zielseite in einem iframe anzuzeigen, direkt zur relevanten Textstelle zu scrollen und diese visuell hervorzuheben. Dadurch entstand eine interaktive und visuell ansprechende Lösung, die weit über eine simple Vorschlagsliste hinausging. Die technische Umsetzung war jedoch nicht frei von Hürden.
ChatGPT schlug zunächst vor, das iframe in die bestehende Webseite einzubetten. Diese Strategie brachte unerwartete Probleme: mehrere Scrollleisten konkurrierten miteinander, und das Interface flackerte unangenehm. Nach vielen Versuchen und Anpassungen stellte Mommens fest, dass eine neue Herangehensweise nötig war. Schlussendlich wurde das Problem gelöst, indem die Erweiterung selbst eine saubere Seite lädt und dort die Zielseite im iframe einbettet. Dieses Refactoring beseitigte visuelle Störungen und verbesserte die Nutzererfahrung drastisch.
Eine weitere Herausforderung betraf die Zusammenarbeit mit ChatGPT über längere Zeiträume. Trotz der hilfreichen Vorschläge des KI-Generators kam es vor, dass er sich im Verlauf des Programmierprozesses an Architekturentscheidungen nicht dauerhaft erinnerte und inkonsistente Lösungsvorschläge unterbreitete. Das machte es notwendig, Kontexte immer wieder neu zu erklären und den Überblick über das Projekt eigenständig zu bewahren. Dies unterstreicht, dass der Entwickler auch bei Einsatz von KI-Tools eine zentrale Rolle bei der Gesamtkoordination und Qualitätssicherung einnimmt. Darüber hinaus zeigte die Erfahrung, dass KI-generierter Code subtil fehlerhaft sein kann.
So verursachte eine von ChatGPT vorgeschlagene DOM-Manipulation, die während der Iteration des Dokumentenbaums durchgeführt wurde, das Überspringen bestimmter Elemente. Dieses Problem war schwer zu erkennen, da keine offensichtlichen Fehler oder Fehlermeldungen auftraten und das Ergebnis auf den ersten Blick fast korrekt schien. Ohne das Fachwissen und die kritische Prüfung durch einen erfahrenen Entwickler wäre es kaum auffällig geworden. Ein weiterer, oft unterschätzter Aspekt ist die Realwelt-Kompatibilität. Während der Tests mit verschiedenen Webseiten wurde festgestellt, dass manche Seiten aufgrund von Content Security Policy (CSP) und X-Frame-Options keine Darstellung in iframes erlaubten.
Diese Sicherheitsbeschränkungen sorgten dafür, dass die Vorschau auf einigen Seiten scheiterte, obwohl sie auf anderen funktionierte. ChatGPT wies bei der Entwicklung nicht auf diese Grenzen hin, was wiederholt verdeutlichte, dass trotz KI-Unterstützung ausreichend umfassendes Testen und Fehlerbehebung auf realen Szenarien unerlässlich ist. Die Erkenntnisse aus diesem Projekt sind vielseitig. ChatGPT bietet eine enorme Beschleunigung bei der Lösungserarbeitung und Umsetzung, entlastet beim Erstellen von Codeschnipseln und unterstützt beim Lernen neuer Technologien. Dennoch ersetzt es nicht die wesentliche Rolle der Erfahrung, der sorgfältigen Planung und des kritischen Hinterfragens.
Geschwindigkeit sollte nie auf Kosten der Qualität gehen, und deshalb hilft ein iteratives Arbeiten, bei dem kontinuierlich getestet, bewertet und angepasst wird. Das Projekt von François Mommens zeigt beispielhaft, wie eine Kombination aus langjähriger Entwicklerexpertise und modernen KI-Tools innovative Produkte hervorbringen kann und wie wichtig das Experimentieren sowie das Aufbrechen traditioneller Abläufe sind. Mit seinem Projekt „Internal Link Builder“ entstand ein SEO-Tool, das in seiner ersten Version innerhalb von drei Tagen einsatzbereit war und das weiterhin auf Verbesserungspotential basiert. Die Reise illustriert eine wichtige Lektion für Entwickler jeder Erfahrungsstufe: Mit den richtigen Werkzeugen, einem schnellen Prototyping sowie kontinuierlichem Feedback lassen sich selbst komplexe Vorhaben agil und effizient realisieren. Dieser Erfahrungsbericht inspiriert nicht nur technisch versierte Entwickler, sondern ermutigt auch solche, die sich an neue Gebiete wagen wollen.
KI ist schon jetzt ein wertvoller Partner im Entwicklungsprozess, mit dem sich viele repetitive oder komplexe Aufgaben schneller lösen lassen. Die Herausforderungen in puncto Architekturverständnis, Bugfixing und Nutzererfahrung lassen sich durch gezielte Planung und Tests meistern und stellen keinen Hindernisgrund dar. Vielmehr zeigen sie, wie wichtig es ist, den Code nicht blind zu übernehmen und immer auch mit gesundem Menschenverstand und dem Blick fürs Detail vorzugehen. Wie diese Geschichte sagt, kommt es nicht nur auf den Code an, sondern auf das Gesamtbild: von der Idee über die prototypische Umsetzung bis hin zur finalen Ausgestaltung und ständigen Weiterentwicklung. In Kombination mit innovativen Technologien wie ChatGPT lässt sich Softwareentwicklung schneller, agiler und kreativer gestalten als je zuvor.
Die Zukunft der Programmierung wird daher von solch hybriden Arbeitsweisen geprägt sein, in denen künstliche Intelligenz den Menschen unterstützt, aber niemals komplett ersetzt. Interessierte Entwickler können von diesem Praxisbeispiel lernen, dass es sich lohnt, zuerst die Machbarkeit eines Projekts zu verifizieren – etwa durch einen schnellen Prototyp in einer vertrauten Sprache – und anschließend die resultierenden Learnings in neue Technologien zu übertragen. Ebenso ist zu empfehlen, nicht an erstem Code zu verharren, sondern den Nutzerfokus zu priorisieren und bei UX-Defiziten innovative Lösungen zu suchen. All dies macht François Mommens’ Projekt zu einer wertvollen Inspirationsquelle für alle, die mit moderner Softwareentwicklung experimentieren möchten. Die Kombination aus Mensch und Maschine resultiert in einem Produkt, das nützlich, schnell verfügbar und ausbaufähig ist.
So zeigt sich, wie Technologie und Erfahrung Hand in Hand gehen, um neue Maßstäbe zu setzen – und das in Rekordzeit.
