Mein KI-Entwicklungs-Workflow 2025: Wie ich Claude Code, Codex, Gemini und Google AI Studio kombiniere

Mein KI-Entwicklungs-Workflow die Zukunft der Softwareentwicklung liegt nicht in einem einzigen KI-Tool – sondern in der intelligenten Kombination mehrerer spezialisierter Modelle.

Mein KI-Entwicklungs-Workflow 2025 steht im Mittelpunkt dieses Guides. In diesem Artikel zeige ich meinen persönlichen Workflow, mit dem ich täglich Projekte entwickle, plane und visualisiere.

Warum Multi-AI statt Single-Tool? — Mein KI-Entwicklungs-Workflow 2025

Jedes KI-Modell hat seine Stärken und Schwächen. Mein KI-Entwicklungs-Workflow Claude Code brilliert beim Coding, Gemini bei der Bildgenerierung, Veo bei Videos.

Anstatt auf ein "Alleskönner"-Tool zu setzen, nutze ich gezielt das beste Tool für jede Aufgabe – und lasse die Modelle sogar gegenseitig ihre Arbeit überprüfen.

Das Ergebnis: Bessere Codequalität, schnellere Iteration und kreativere Lösungen.

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Mein IDE-Setup: Antigravity

Als Basis nutze ich Antigravity als meine primäre Entwicklungsumgebung.

Was Antigravity besonders macht:

• Claude Code im Terminal – Direkt integriert für nahtloses Coding
• Claude Code VSCode Extension – Für kontextbewusstes Code-Completion
• OpenAI Codex Extension – Als zweite Meinung und Debugging-Partner

Diese Kombination gibt mir das Beste aus beiden Welten: Anthropics tiefes Code-Verständnis und OpenAIs schnelle Iteration.

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Claude Code: Das Herzstück meiner Entwicklung

Claude Code ist mein primäres Tool für alle Coding- und Entwicklungsaufgaben.

Stärken von Claude Code:

• Multi-File-Refactoring – Versteht komplexe Codebasen und kann übergreifende Änderungen vornehmen
• Kontextbewusstsein – Behält den gesamten Projektkontext im Blick
• Agentic Workflows – Kann selbstständig recherchieren, planen und implementieren
• MCP-Integration – Verbindet sich mit externen Tools und Datenquellen

Typische Anwendungsfälle:

• Neue Features implementieren
• Code-Reviews durchführen
• Komplexe Refactorings planen
• API-Integrationen entwickeln
• Tests schreiben

Claude Code ist besonders stark, wenn es um zusammenhängende, komplexe Aufgaben geht, die tiefes Verständnis der Codebasis erfordern.

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OpenAI Codex: Debugging & Plan-Validierung

OpenAI Codex setze ich gezielt für zwei Hauptzwecke ein:

1. Debugging

Wenn ich auf einen hartnäckigen Bug stoße, hole ich mir eine zweite Meinung von Codex.

Oft sieht ein anderes Modell Probleme aus einer anderen Perspektive.

2. Plan-Validierung ("Confirmation AI")

Bevor ich einen größeren Implementierungsplan umsetze, lasse ich Codex den Plan überprüfen:

"Hier ist mein Plan für Feature X. Siehst du Probleme 
oder Verbesserungsmöglichkeiten?"

Diese Zweitmeinung hat mir schon mehrfach teure Fehler erspart.

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Die "AI Model Ping Pong" Strategie

Eine meiner effektivsten Techniken ist das AI Model Ping Pong – das gezielte Hin-und-Her-Spielen zwischen verschiedenen KI-Modellen.

So funktioniert es:

1. Claude Code erstellt einen ersten Entwurf (Code, Plan, Architektur)
2. Codex überprüft den Entwurf und gibt Feedback
3. Claude Code verbessert basierend auf dem Feedback
4. Optional: Weitere Iteration bis das Ergebnis optimal ist

Warum das funktioniert:

• Jedes Modell hat unterschiedliche Trainingsdaten und Perspektiven
• Fehler eines Modells werden vom anderen oft erkannt
• Das Ergebnis ist robuster als von einem einzelnen Modell
• Ähnlich wie Code-Reviews unter Menschen

Beispiel aus der Praxis:

1. Claude Code: "Hier ist meine Implementierung für das 
   Authentication-System..."

2. Codex Review: "Der Ansatz ist gut, aber ich sehe ein 
   potenzielles Race-Condition-Problem bei..."

3. Claude Code: "Guter Punkt! Hier ist die verbesserte 
   Version mit Mutex-Lock..."

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GitHub Spec-Kit: Strukturierte Feature-Planung mit KI

Ein Game-Changer in meinem Workflow ist GitHub Spec-Kit – ein Open-Source-Toolkit für Spec-Driven Development.

Anstatt direkt drauflos zu coden ("Vibe Coding"), schreibe ich zuerst detaillierte Spezifikationen, die dann als Grundlage für die KI-gestützte Implementierung dienen.

Was ist Spec-Driven Development?

Die Philosophie: Spezifikationen werden zu ausführbaren Artefakten.

Statt vage Prompts zu schreiben wie "Baue mir ein Login-System", definiere ich präzise, was das System können muss – und die KI setzt diese Spec dann strukturiert um.

Die Spec-Kit Slash Commands

Nach der Initialisierung stehen folgende Befehle zur Verfügung:

Mein Spec-Kit Workflow

1. CONSTITUTION erstellen

• Welche Prinzipien gelten für das Projekt?
• Welche Technologien und Patterns nutzen wir?
• Was sind No-Gos?

2. SPECIFY schreiben

• Was soll das Feature können?
• Welche User Stories gibt es?
• Welche Edge Cases müssen berücksichtigt werden?

3. PLAN entwickeln

• Wie setzen wir das technisch um?
• Welche Architektur-Entscheidungen treffen wir?
• Welche Dependencies brauchen wir?

4. TASKS generieren

• Aufgaben in kleine, umsetzbare Schritte zerlegen
• Prioritäten festlegen
• Dependencies zwischen Tasks identifizieren

5. IMPLEMENT ausführen

• KI implementiert basierend auf der Spec
• Strukturierte, vorhersagbare Ergebnisse
• Weniger "Vibe Coding", mehr Präzision

Warum Spec-Kit meinen Workflow revolutioniert hat

Vorher (Vibe Coding):

Prompt: "Baue mir ein User-Authentication-System"
→ KI improvisiert
→ Unvorhersehbare Ergebnisse
→ Viel Nacharbeit nötig

Nachher (Spec-Driven):

Spec: "Authentication-System mit folgenden Anforderungen:
- OAuth2 mit Google und GitHub
- Session-basiert mit Redis
- Rate-Limiting: 5 Versuche/Minute
- 2FA optional per TOTP
- Password-Reset via Email
- Audit-Log für alle Auth-Events"

→ KI hat klare Vorgaben
→ Vorhersagbare, vollständige Implementierung
→ Weniger Iteration nötig

Spec-Kit + AI Model Ping Pong

Die Kombination aus Spec-Kit und meiner Ping-Pong-Strategie ist besonders mächtig:

1. Spec mit Claude Code schreiben – Detaillierte Anforderungen formulieren
2. Spec von Codex reviewen lassen – Lücken und Unklarheiten identifizieren
3. Spec verbessern – Basierend auf Feedback
4. Plan mit Claude Code erstellen – Technische Umsetzung planen
5. Plan von Codex validieren – Alternative Ansätze prüfen
6. Implementation starten – Mit solider Grundlage

Unterstützte KI-Assistenten

Spec-Kit funktioniert mit praktisch allen modernen KI-Coding-Tools:

• ✅ Claude Code
• ✅ GitHub Copilot
• ✅ Cursor
• ✅ Windsurf
• ✅ Google Gemini
• ✅ OpenAI Codex

Drei Szenarien für Spec-Kit

Quick Start mit Spec-Kit

# Installation
npx specify init

# Oder persistent installieren
npm install -g specify

# Projekt initialisieren
specify init my-project

# Dann die Slash Commands nutzen
/speckit.constitution
/speckit.specify
/speckit.plan
/speckit.tasks
/speckit.implement

Spec-Kit hat die Art, wie ich Features plane und implementiere, grundlegend verändert. Statt "Vibe Coding" arbeite ich jetzt mit präzisen Spezifikationen, die zu vorhersagbaren, hochwertigen Ergebnissen führen.

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Gemini: Bildgenerierung & 3D-Illustrationen

Für visuelle Assets nutze ich Google Gemini.

Anwendungsbereiche:

• Hero Images für Blog-Posts und Landing Pages
• 3D-Illustrationen für technische Konzepte
• Icons und UI-Elemente im konsistenten Stil
• Infografiken für komplexe Workflows

Workflow mit Gemini:

1. Konzept beschreiben (detaillierter Prompt)
2. Erste Varianten generieren
3. Beste Version auswählen und verfeinern
4. Export in verschiedenen Formaten

Die Stärke von Gemini liegt in der Konsistenz – einmal einen Stil etabliert, kann ich ihn über viele Assets hinweg beibehalten.

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Veo: Professionelle Videogenerierung

Für Video-Content setze ich auf Google Veo.

Einsatzgebiete:

• Produkt-Demos und Feature-Showcases
• Explainer-Videos für komplexe Konzepte
• Social Media Content (kurze Clips)
• Hintergrund-Animationen für Websites

Veo-Workflow:

1. Storyboard/Konzept erstellen
2. Szene-für-Szene prompten
3. Clips generieren und reviewen
4. Post-Processing und Zusammenschnitt

Veo ist besonders nützlich für schnelle Prototypen – bevor ich in teure Videoproduktion investiere, teste ich Konzepte erst mit KI-generierten Videos.

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Google AI Studio: Mockups & Animation-Konzepte

Google AI Studio ist mein Go-to-Tool für kreative Konzeptarbeit.

Website-Mockups

• Landing Page Designs
• UI-Konzepte
• Responsive Layouts

Animation-Konzepte

• Scrollytelling-Animationen – Wie soll Content beim Scrollen erscheinen?
• 3D-Animationen – Konzeptvisualisierung vor der Implementierung
• Micro-Interactions – Button-Hover, Loading-States, Transitions

Workflow:

1. Beschreibung der gewünschten Animation/des Mockups
2. AI Studio generiert visuelle Konzepte
3. Iteration bis zum gewünschten Ergebnis
4. Export als Referenz für die Entwicklung

Dies spart enorm Zeit in der Konzeptphase – statt stundenlang in Figma zu iterieren, generiere ich schnell mehrere Varianten und entscheide dann.

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Zusammenfassung: Mein Tool-Stack

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Fazit: Die Zukunft ist Multi-AI + Spec-Driven

Die Zeiten, in denen ein einziges Tool alle Aufgaben erledigt, sind vorbei.

Die besten Ergebnisse erziele ich durch:

1. Spezialisierung – Das beste Tool für jede Aufgabe
2. Spezifikation – Spec-Kit für strukturierte, vorhersagbare Ergebnisse
3. Validierung – KI-Modelle überprüfen sich gegenseitig
4. Integration – Nahtloser Workflow zwischen den Tools
5. Iteration – AI Model Ping Pong für optimale Ergebnisse

Dieser Workflow hat meine Produktivität verdoppelt und die Qualität meiner Arbeit deutlich verbessert. Die Investition in das Erlernen mehrerer Tools – insbesondere Spec-Kit – zahlt sich aus.

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Deine nächsten Schritte

1. Starte mit einem Tool – Claude Code oder Codex als Basis
2. Installiere Spec-Kit – npx specify init für strukturierte Planung
3. Füge Spezialisierung hinzu – Gemini für Bilder, Veo für Videos
4. Etabliere Ping Pong – Lass Modelle gegenseitig reviewen
5. Iteriere deinen Workflow – Finde heraus, was für dich funktioniert

Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant – aber die Prinzipien der Multi-AI-Nutzung und Spec-Driven Development werden bleiben.

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Nutzt du bereits Spec-Kit oder andere strukturierte Planungstools in deinem KI-Workflow? Teile deine Erfahrungen in den Kommentaren!

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der Vorteil von Multi-AI gegenüber einem einzigen KI-Tool?

Jedes KI-Modell hat spezifische Stärken: Claude Code brilliert bei komplexem Code-Verständnis, Codex bei schneller Iteration, Gemini bei Bildgenerierung. Durch die Kombination erhältst du das Beste aus allen Welten – bessere Codequalität, weniger Halluzinationen und kreativere Lösungen, als ein einzelnes Tool liefern könnte.

Wie funktioniert die "AI Model Ping Pong" Strategie konkret?

Du lässt ein KI-Modell (z.B. Claude Code) einen ersten Entwurf erstellen, dann überprüft ein zweites Modell (z.B. Codex) diesen Entwurf kritisch. Das Feedback nutzt du zur Verbesserung. Diese Technik funktioniert wie ein Code-Review zwischen zwei Entwicklern – unterschiedliche Perspektiven finden Fehler, die einem einzelnen Modell entgehen.

Ist Spec-Kit für Anfänger geeignet oder nur für erfahrene Entwickler?

Spec-Kit ist besonders für Entwickler wertvoll, die von "Vibe Coding" zu strukturierter KI-Nutzung wechseln wollen. Die Lernkurve ist moderat – du kannst mit einfachen Specifications starten und sie schrittweise verfeinern. Der Hauptvorteil: Durch klare Anforderungen erhältst du vorhersagbarere, qualitativ bessere Ergebnisse von der KI.

Welches Tool sollte ich zuerst lernen, wenn ich mit Multi-AI starte?

Beginne mit einem starken Code-Assistant wie Claude Code als Basis für deine tägliche Entwicklungsarbeit. Sobald du damit vertraut bist, füge Codex als "Zweitmeinung" für Debugging und Plan-Validierung hinzu. Visuelle Tools wie Gemini und Veo kannst du später ergänzen, wenn du Content-Erstellung in deinen Workflow integrieren möchtest.

Wie verhindere ich, dass der Workflow zu komplex und zeitaufwendig wird?

Der Schlüssel ist selektive Anwendung: Nutze Ping-Pong und Spec-Kit für komplexe Features, nicht für triviale Änderungen. Für einen einfachen Bugfix reicht ein einzelnes Tool. Der Multi-AI-Workflow lohnt sich vor allem bei neuen Features, Architektur-Entscheidungen und komplexen Refactorings – dort spart er trotz mehr Schritten letztendlich Zeit.