Finanz-Helfer.app: Unsere Erfahrung mit KI-gestützter Entwicklung

Die Idee: Ein Projekt ohne Kundenauftrag

Finanz-Helfer.app ist anders entstanden als unsere üblichen Projekte. Es gab keinen Kundenauftrag, kein Pflichtenheft, keine Deadline. Stattdessen hatten wir ein Ziel: Erfahrung mit KI-Tools bei der Softwareentwicklung sammeln. Was kann man damit wirklich bauen? Wo liegen die Grenzen? Und macht das überhaupt Spaß?

Finanz-Helfer Rechner-Übersicht — Das Ergebnis: Eine Sammlung kostenloser Finanzrechner

Das Ergebnis ist eine Sammlung kostenloser Finanzrechner – von Zinseszinsberechnung über Portfolio-Rebalancing bis zum Kreditrechner. Aber der eigentliche Wert liegt in dem, was wir auf dem Weg gelernt haben.

Phase 1: ChatGPT – Der holprige Start

Wir starteten mit ChatGPT. Die ersten Features und die Grundstruktur der App entstanden im Dialog mit dem Chatbot. Das funktionierte erstaunlich gut – für einzelne Komponenten und isolierte Probleme.

Dann wechselten wir zu Gemini, das ohnehin Teil unseres Google Workspace ist. Hier zeigten sich die ersten Grenzen:

Kein Kontext zwischen Sessions – jedes Gespräch startete bei null
UI-Konzepte wurden bei jedem Prompt neu interpretiert
Die Designs sahen jedes Mal anders aus, obwohl die Prompts identisch waren
Logiken mussten immer wieder erklärt werden

💡Chat-basierte KI-Tools sind hervorragend für einzelne Fragen. Aber für ein konsistentes Projekt fehlt ihnen das Gedächtnis.

Nach einigen Wochen war klar: So kommen wir nicht weiter. Das Projekt wurde gelöscht.

Phase 2: v0 – Endlich Konsistenz

Der Neustart erfolgte mit v0 von Vercel. Da wir ohnehin gerne deren Tools nutzen, lag das nahe. Und hier änderte sich einiges:

Die generierte UX war deutlich besser und konsistenter
v0 konnte unser Git-Repository lesen und bestehenden Code berücksichtigen
Wir konnten parallel selbst Änderungen pushen, die v0 dann aufgriff
Die Zusammenarbeit mit der KI fühlte sich zum ersten Mal wie echte Kollaboration an

Nach und nach entstanden die ersten Rechner und wiederverwendbare Bausteine. Das Projekt wuchs. Aber mit dem Wachstum kamen neue Probleme.

Die technischen Schulden

Irgendwann wurde die Wartbarkeit schwierig. Wir merkten: Die KI hatte viel Copy-Paste gemacht. Ähnliche Komponenten existierten in verschiedenen Varianten. Die Modularität fehlte.

⚠️KI-generierter Code funktioniert oft auf Anhieb – aber nicht immer nachhaltig. Refactoring bleibt Entwicklerarbeit.

Also hieß es: Aufräumen. Erst manuell, dann mit einem neuen Tool.

Phase 3: Claude Code – Der Game-Changer

Mit Claude Code kam der Durchbruch. Zum ersten Mal hatten wir das Gefühl, mit einer KI zu arbeiten, die wirklich versteht, was wir wollen. Die Unterschiede zu den vorherigen Tools:

Echter Kontext – Claude Code versteht das gesamte Projekt
Planning Mode – Größere Refactorings werden erst durchdacht, dann umgesetzt
Ausführliche Beschreibungen möglich – Features in .md-Dateien statt in kurzen Prompts
Konsistente Ergebnisse, die zum bestehenden Code passen

Das Refactoring, das uns Wochen manueller Arbeit gekostet hätte, war in Tagen erledigt. Neue Features konnten wir in Ruhe beschreiben und dann sauber implementieren lassen.

Die Schattenseiten

Bei aller Begeisterung – auch Claude Code ist nicht perfekt. Einige Erfahrungen:

Halluzinationen kommen vor – manchmal werden APIs erfunden, die nicht existieren
Alte Implementierungen werden plötzlich umgeworfen, obwohl sie funktionierten
Offensichtliche Dinge werden vergessen – bei einem Refactoring wurde ein kompletter Rechner einfach übersehen
Man muss aufpassen, dass die KI nicht zu viel auf einmal ändert

💡KI macht Fehler, die ein Entwickler nie machen würde. Aber sie macht auch Dinge, die ein Entwickler in der Zeit nie schaffen würde.

Das Gefühl, irgendwann überflüssig zu werden? Ja, das kommt auf. Aber gleichzeitig merkt man: Ohne Entwickler-Know-how geht es nicht. Die KI braucht Führung, Review und manchmal einen Reset.

Unser Fazit

Finanz-Helfer ist jetzt live – mit über einem Dutzend Finanzrechnern, die komplett kostenlos und ohne Registrierung nutzbar sind. Das Projekt hat uns gezeigt:

KI-gestützte Entwicklung funktioniert – aber nicht mit jedem Tool gleich gut
Kontext ist entscheidend – Chat-basierte Tools stoßen bei größeren Projekten an Grenzen
Claude Code ist aktuell das beste Tool für echte Entwicklungsarbeit
Technische Schulden entstehen auch mit KI – vielleicht sogar schneller
Der Entwickler bleibt unverzichtbar – als Architekt, Reviewer und Korrektiv

Alles in allem: Eine coole Erfahrung. Wir werden definitiv weitermachen – und gespannt beobachten, wohin sich diese Tools entwickeln.

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