Claude Code Architektur: Wie ich eine ganze Agentur durch ein Repo ersetzte

Vom Coder zur Ein-Mann-Armee

Der Mythos des 10x-Entwicklers

Jeder spricht davon, dass KI Entwickler "10x schneller" macht. Das ist zu kurz gedacht. Der wirkliche Wandel liegt nicht in der Geschwindigkeit, sondern im Scope (Wirkungskreis).

Mit dem richtigen System kann ein einziger Entwickler Rollen abdecken, für die man früher ein ganzes Team brauchte:

• Lead Developer
• Technical Architect
• Project Manager
• Account Manager
• Documentation Lead

Ich schreibe Code nicht schneller als früher. Aber ich bin jetzt fähig, fünf Jobs gleichzeitig zu erledigen.

Das Problem: KI als "Teures Autocomplete"

Die meisten Entwickler nutzen Tools wie Claude Code falsch: "Schreib eine Funktion für X" -> Code kopieren -> Einfügen -> Weiter.

Jede Session beginnt bei Null. Kein Gedächtnis. Kein Kontext. Kein Lerneffekt. Das ist, als würde man jeden Morgen einen Freelancer neu einstellen, der über Nacht alles vergessen hat. Um echte Hebelwirkung zu erzielen, müssen wir aufhören, Prompts zu schreiben, und anfangen, Systeme zu bauen.

Das System: Persistente Wissens-Architektur

Ich habe eine Wissensdatenbank gebaut, die direkt in meinem Repository lebt. Keine externen Wikis, kein Jira, kein Confluence. Alles ist Code oder Markdown.

Das Herzstück ist der .claude/knowledge Ordner. Hier speichere ich nicht nur Code, sondern den Kontext, den ein menschliches Team normalerweise in Meetings austauscht.

Was das ermöglicht:

1. Wissen verzinst sich: Jede Entscheidung und jeder Kundenanruf wird protokolliert. Das System wird mit der Zeit schlauer.
2. Intelligenter Kontext: Ich muss der KI nicht erklären, wie wir arbeiten. Sie liest es nach.
3. Sofortige Übergabe: Wenn ich das Projekt übergeben müsste, ist alles da. Nicht in meinem Kopf, sondern im Repo.

Fünf Rollen, Kein Overhead

Die 5 Rollen, die ich Solo abdecke

Durch diese Struktur habe ich mein "Team" virtualisiert. Hier ist, wie es funktioniert:

Rolle 1: Der Entwickler

Das Offensichtliche: Code schreiben. Aber mit persistenter Dokumentation muss ich meinen eigenen Codebase nicht jede Woche neu lernen. Die KI weiß, wo alles liegt, wie die Komponenten verbunden sind und welche Patterns ich bevorzuge (z.B. "Logik gehört in die Middleware").

Rolle 2: Der Technical Architect

Jede Architekturentscheidung wird protokolliert. Wenn mich jemand fragt: "Warum nutzen wir REST statt GraphQL?", existiert die Antwort bereits im DECISION_LOG.md.

• Kontext: Kunde braucht Echtzeit-Sync.
• Entscheidung: Supabase Realtime (Websockets).
• Begründung: Weniger Overhead als ein eigener WebSocket-Server.

Die KI kennt diese Entscheidungen und schlägt keine Lösungen vor, die gegen unsere Architektur verstoßen.

Rolle 3: Der Project Manager

Ich hasse Jira. Stattdessen nutze ich PROJECT_MANAGEMENT.md.

• Aktueller Sprint
• Blocker
• Bug Backlog mit Priorität

Ich aktualisiere die Datei, während ich arbeite. Die KI liest sie vor jedem Task. "Marco, du wolltest heute Feature X fertigstellen, sollen wir damit anfangen?" – Das ist besser als jeder Scrum Master.

Rolle 4: Der Account Manager

Das ist der unerwartete Teil. Kundenkommunikation folgt Mustern. Mein Kunde schickt eine dramatische "SOS"-Nachricht? Ein anderer braucht eine technische Erklärung für Laien?

Ich habe Reaktions-Strategien codiert:

• IF Bug Report -> Erst untersuchen, nie sofort Schuld zugeben.
• IF Timeline Question -> Sprint-Plan laden, realistische Schätzung geben.

Die KI entwirft die Antwort. Ich prüfe sie. Dauer: 2 Minuten statt 20.

Rolle 5: Documentation Lead

Doku schreibt sich von selbst. Jedes neue Feature erzeugt ein Artefakt. Jede Entscheidung aktualisiert das Log. Ich mache keine "Dokumentation" – das System fängt Wissen als Nebenprodukt meiner Arbeit ein.

Skalierung durch Systematik

Der Context Cascade

Nicht alles ist für jede Aufgabe relevant. Alles blind in den Kontext zu laden, verschwendet Tokens und erzeugt Rauschen (Noise).

Ich nutze eine Kaskaden-Logik (siehe Grafik oben). Die KI entscheidet basierend auf dem Task, welches "Wissen" sie aus dem .claude/knowledge Ordner braucht. Das hält den Kontext sauber und die Antworten präzise.

Das Urteil

Hör auf zu denken: "Wie kann KI schneller Code schreiben?" Fang an zu denken: "Welche Rollen kann ich mit dem richtigen System absorbieren?"

Die Entwickler, die gewinnen, sind nicht die, die schneller tippen. Es sind die, die Systeme bauen, die ihnen erlauben, auf einer anderen Skala zu operieren.

Ein Entwickler. Fünf Rollen. Keine Meetings. Das ist der wahre 10x-Hebel.