Anthropic sagt, es habe mit seiner eigenen KI in zwei Wochen eine Million Codezeilen umgeschrieben
Anthropic zeigt, wie seine Ingenieure Claude Code nutzten, um riesige Codebasen in Wochen statt Jahren zwischen Programmiersprachen zu übertragen. Beeindruckend, wirklich nützlich und ein guter Einblick darin, wofür KI beim Programmieren tatsächlich taugt.
Anthropic hat veröffentlicht, wie die eigenen Ingenieure Claude Code, das KI-Programmierwerkzeug des Unternehmens, für eine der gefürchtetsten Aufgaben der Softwareentwicklung einsetzen: Migrationen. Eine „Migration“ bedeutet hier, ein bestehendes Programm von einer Programmiersprache in eine andere oder auf neue Grundlagen umzuschreiben. Historisch waren solche Projekte mehrjährige Plackerei. Im vergangenen Monat, so Anthropic, haben einzelne Entwickler zehn getrennte Codepakete mit jeweils Zehn- bis Hunderttausenden Zeilen in einem Bruchteil dieser Zeit übertragen.
Das Vorzeigebeispiel fällt ins Auge. Jarred Sumner, Schöpfer des beliebten JavaScript-Tools Bun, nutzte Claude Code, um es von der Sprache Zig nach Rust umzuschreiben. Dabei entstanden in weniger als zwei Wochen etwa eine Million Codezeilen, und alle bestehenden Tests von Bun bestanden, bevor die Änderungen zusammengeführt wurden. Separat soll Mike Krieger von Anthropic, Mitgründer von Instagram, an einem einzigen Wochenende eine Python-Codebasis in 165.000 Zeilen TypeScript übertragen haben.
Der wichtige Teil erklärt, warum das funktioniert, während „KI schreibt meine ganze App“ oft nicht funktioniert. Anthropic sagte dem Modell nicht einfach: „Schreib das um.“ Die Methode ist ein disziplinierter Kreislauf: Zuerst werden ein „Regelwerk“ und eine Karte der Abhängigkeiten zwischen den Teilen aufgebaut, dann wird in kleinen Stücken übersetzt, und schließlich stützt man sich stark auf die vorhandene Testsuite, um Fehler aufzudecken. Eine Testsuite ist eine Sammlung automatischer Prüfungen, die bestätigen, dass der Code noch tut, was er soll. Diese letzte Zutat ist das Geheimnis. Migrationen sind gerade deshalb eine nahezu ideale KI-Aufgabe, weil es schon eine richtige Antwort zum Vergleich gibt: das Verhalten des alten Programms. Die KI schlägt vor, die Tests urteilen, und alles Fehlerhafte wird abgefangen, bevor es veröffentlicht wird.
Was das für dich bedeutet: Wenn du programmierst, ist die praktische Lehre wertvoller als die Schlagzeile. KI glänzt bei großen, mühsamen, klar definierten Arbeiten, deren Erfolg überprüfbar ist, und Migrationen sind das Musterbeispiel. Was du nutzen kannst: Gib dem Modell Struktur und eine Möglichkeit zur Selbstprüfung, klare Regeln, kleine Schritte, starke Tests, statt einer riesigen vagen Anweisung. Wenn du nicht programmierst, bleibt das Signal wichtig. Alte Software umzuschreiben ist in jeder Branche ein großer, teurer Engpass; Jahre auf Wochen zu verkürzen verändert, was Unternehmen modernisieren können. Eine faire Einschränkung: Hier demonstriert Anthropic das eigene Produkt, und die Erfolge kamen von erfahrenen Ingenieuren, die es steuern und die Ergebnisse prüfen konnten. Vertrauenswürdig machte es das Bestehen der Tests, nicht das Selbstvertrauen des Modells.
Quellen
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Rupert Murdochs News Corp verklagt den Browser Brave zurück und wirft ihm vor, Artikel des Wall Street Journal und der New York Post abzuschöpfen und Zusammenfassungen an KI-Firmen weiterzuverkaufen. Ein unübersichtlicher Fall zu einer Frage, an der jeder KI-Nutzer beteiligt ist.
