KI-gestütztes Arbeiten als TYPO3-Integrator: Was sich mit neuen KI-Modellen ändert

Gestern, am 05.02.2026, wurde Claude Opus 4.6 veröffentlicht. Ich habe es noch nicht ausführlich getestet, aber das Release hat mich zum Nachdenken gebracht: Was haben KI-Tools in den letzten Monaten in meinem TYPO3-Alltag eigentlich verändert?

Die letzten Wochen haben mir gezeigt, dass Opus tatsächlich gefühlt bessere Ergebnisse liefert. Ich nutze zum Beispiel in Notion AI fast immer Opus als Modell und bin extrem zufrieden. Wenn die neue Version jetzt noch besser ist, gerade in Bezug auf Programmierung, wird das spannend.

Aber darum geht es in diesem Artikel nicht. Es geht um die größere Frage: Was bedeuten KI-Tools für uns TYPO3-Integratoren? Was funktioniert? Was nicht? Und solltest du dich jetzt damit beschäftigen?

Wie ich KI im TYPO3-Alltag nutze

Ich nutze KI-Tools inzwischen immer mehr für TYPO3-spezifische Aufgaben. Zum Beispiel neue Content Blocks erstellen.

Da Claude Code Einblick in mein Projekt hat, weiß das Tool genau, wie ich Content Blocks erstelle, wie die Struktur ist. Dann muss ich nur noch sagen: Ich brauche einen Content Block, der dies und jenes können soll. Innerhalb kürzester Zeit bekomme ich eine schon sehr weit funktionsfähige Grundstruktur, die ich oft nur noch geringfügig anpassen muss.

Oder TCA-Erweiterungen. Manuell manchmal kompliziert. Mit Claude Code eine Sache von Sekunden.

Bei TYPO3-Upgrades nutze ich KI vor allem für Frontend-Sachen: jQuery in modernes Vanilla JavaScript umschreiben lassen, CSS modernisieren und solche Dinge. Den eigentlichen Upgrade-Vorgang mache ich ohne KI. Da habe ich so viel Erfahrung, dass mir eine KI nicht wirklich viel helfen kann. Und durch Tools wie Rector und Fractor braucht man da nicht zwingend KI.

Kontext ist alles

Gerade wenn du Extensions oder Core-Funktionen erweitern willst, ist es extrem hilfreich, wenn das Tool Einblick in den Original-Code hat. Oder natürlich in den Code eigener Extensions oder Sitepackages. Wenn der Gesamtkontext verstanden wird, wird das Ergebnis besser. Davon bin ich überzeugt.

Das ist ein großer Unterschied zu früher, als man nur mit isolierten Code-Snippets gearbeitet hat.

Wo ich KI selbstständig arbeiten lasse

Bei TYPO3-Code prüfe ich lieber Schritt für Schritt, was erzeugt werden soll, und bestätige jede Änderung. Oder ich greife korrigierend ein, wenn ich sehe, dass es in eine falsche Richtung geht. Hier kommt wieder das Thema rein, dass man schon wissen muss, was man tut. Zumindest einigermaßen, vielleicht nicht zu 100%, aber zu 90%.

In anderen Anwendungsfällen habe ich allerdings tatsächlich schon Claude-Agenten erzeugt, die im Hintergrund selbstständig arbeiten. Zum Beispiel für SEO-Analysen von Screaming-Frog-Exporten. Das wird mir analysiert, zusammengefasst, so formuliert, dass es Laien verstehen. Diese Berichte gehen in der Regel an Endkunden. Am Schluss werden die Daten in einer schönen HTML-Seite aufbereitet, immer mit dem Fokus: Was hat der Kunde davon?

Das läuft tatsächlich automatisch ab. Screaming Frog starten, Analyse abwarten, CSV-Dateien exportieren, Agent starten, fertig. Mein aktiver Part beschränkt sich auf ein paar Klicks. Das hat früher Stunden gedauert. Jetzt dauert es Minuten.

Dokumentation und Changelogs

Ich lasse mir auch Readme-Dateien erstellen. Ich habe mir sogar einen Claude Code-Agenten gebaut, dessen einzige Aufgabe es ist, relevante Änderungen in der Dokumentation festzuhalten. Zum Beispiel in Readme-Dateien oder Changelog-Dateien.

Schulungsunterlagen lasse ich mir teilweise auch mit Hilfe von KI erstellen, zum Beispiel basierend auf Videotranskripten oder anderen Quellen.

Content-Produktion und Zeitersparnis

Das ganze Thema Content-Produktion ist sehr viel schneller geworden. Wenn ich Ideen für ein Live-Event oder ein Webinar habe, ist alles sehr schnell umgesetzt. Landing-Pages, E-Mail-Sequenzen, Social-Media-Posts und so weiter.

Ich kann keine konkreten Zahlen nennen, aber es ist irre, wie viel mehr möglich ist.

Bessere Qualität durch kritisches Hinterfragen

Ich habe das Gefühl, dass meine Arbeit durch KI besser geworden ist. Gerade bei Texten, egal ob Blogartikel oder anderes, lasse ich das Ganze nochmal kritisch hinterfragen. Habe ich was übersehen? Habe ich was vergessen?

Ich arbeite meistens sehr interaktiv für die Erstellung von Blogartikeln, so wie auch dieser hier entstanden ist. Das hilft mir oft, Dinge zu sehen oder zu bemerken, die ich sonst vielleicht übersehen hätte.

Und wenn Leute sagen: Ja, aber deine Texte klingen jetzt alle nach KI. Das sehe ich nicht so. Die Texte klingen jetzt so, wie ich will, dass sie klingen. So wie ich vielleicht früher schon schreiben wollte, aber nicht hinbekommen habe. Vielleicht auch aus Zeitgründen.

Ich habe mich in den letzten Jahren intensiv mit Themen wie Marketing, Werbepsychologie und Copywriting beschäftigt. Meine Texte haben sich natürlich verändert. Ich bin nicht mehr der gleiche Typ, der vor 10 oder 15 Jahren angefangen hat, sich ein kleines Business aufzubauen. Ich habe mich weiterentwickelt. Und ich sehe KI nur als Unterstützung.

Die Grenzen: TYPO3 als Nischenprodukt

Jetzt kommt der wichtige Teil: Was funktioniert nicht?

Wir sind wieder beim Thema TYPO3 als Nischenprodukt und möglicherweise zu wenig Trainingsdaten. Wenn du dir konkret Code für TYPO3 erstellen lassen willst, egal ob Fluid, TypoScript oder PHP, wird das oft nicht funktionieren. Die KI-Tools erfinden Dinge, die es noch nicht gab.

Da wird mit einer Überzeugung ein FluidViewHelper vorgeschlagen, um ein Problem zu lösen. Und du weißt genau: Diesen ViewHelper gab es noch nie.

Das ist immer noch ein Problem. Aber ich denke, es wird besser, vor allem wenn man Kontext mitgibt. Wenn ich jetzt eine spezielle Anforderung habe, würde ich zuerst den Link zur Dokumentation mitschicken oder mehrere Links und sagen: Hier, lies dir mal die Dokumentation durch. Anschließend brauche ich dies und jenes.

Die Gefahr für Unerfahrene

Ich halte es für gefährlich, und das bekomme ich immer wieder mit: Leute schmeißen ihre TYPO3-Probleme oder Anforderungen einfach bei ChatGPT rein. Da kommt in der Regel nur Scheiß raus. Vielleicht auch, weil zu wenig Kontext mitgeliefert wurde.

Generell wäre ChatGPT nicht meine erste Wahl, wenn es um Programmierung geht.

Wie du falschen Output erkennst

Ich erkenne es durch meine Erfahrung und dadurch, dass ich bedingt durch die Arbeit im Education Committee immer sehr nah an den Entwicklungen dran bin. Ich verfolge aktiv die Change Logs, lese mir alle für Integratoren relevanten Dinge durch, teste die teilweise auch selbst aus. Das Ganze ist nicht nur ein Beruf, sondern auch Hobby für mich.

Für Leute mit weniger Erfahrung ist es tatsächlich schwierig. Da würde ich echt empfehlen: Wenn so etwas wie ein ViewHelper vorgeschlagen wird, das nicht einfach zu copy-pasten, sondern direkt in die Dokumentation zu schauen. In die ViewHelper-Referenz.

Gibt es diesen ViewHelper? Und wenn ja, stimmen die Parameter, die die KI vorschlägt? Auch das kann sein: Den ViewHelper an sich gibt es vielleicht, aber es werden ganz falsche, nicht existierende Parameter vorgeschlagen.

Du musst selbst aktiv in die Dokumentation schauen und versuchen herauszufinden: Ist das überhaupt richtig, was mir da empfohlen wird?

Datenschutz und API-Keys

In der Regel landen in meinen Projekten keine persönlichen oder privaten Daten in den KI-Tools. Das ist in normalen TYPO3-Projekten auch gar nicht notwendig, weil du im Code arbeitest. Da sind keine persönlichen Daten zu finden.

Die Tools müssen auch nicht auf die Datenbank eines Projekts zugreifen, wo vielleicht persönliche Daten sein könnten. Da muss man aufpassen, dass man nicht einfach blind Zugriff auf alles gibt.

Das Dilemma mit API-Keys: Wenn du KI-Tools Zugriff auf deine Codebasis gibst, können sie auch deine .env-Dateien mit API-Keys lesen. Und wenn du API-Anbindungen testen willst, müssen da oft die echten Credentials stehen.

Was ich mache: Ich bin mir des Risikos bewusst und wäge ab. Bei sensiblen Kundenprojekten mit kritischen API-Zugängen bin ich vorsichtiger. Bei eigenen Projekten oder unkritischen Entwicklungsumgebungen gehe ich das Risiko ein.

Eine mögliche Alternative: Lokal installierte LLMs auf dem eigenen Rechner oder einem eigenen Server. Damit habe ich persönlich keine aktuellen Erfahrungen. Meine frühen Versuche vor einiger Zeit waren nicht überzeugend, weil die Rechnerleistung und Modellqualität noch nicht ausreichend waren. Inzwischen könnte das anders sein. Wenn dir Datenschutz besonders wichtig ist, könnte das eine Option sein, die du dir anschauen solltest.

Mein Rat: Überleg dir bei jedem Projekt, wie sensibel die Daten sind, die die KI sehen könnte. Du musst selbst entscheiden, wo deine Grenze liegt und welche Lösung für dich passt.

Prompten muss man lernen

Natürlich muss man das Prompten auch lernen, obwohl es inzwischen immer einfacher wird. Ganz am Anfang, als ChatGPT und Co. relativ neu waren, war es sehr wichtig, richtig zu prompten. Thema Rollenzuweisung, Kontext, Aufgabe und so weiter.

Ich habe das Gefühl, das ist heutzutage nicht mehr ganz so notwendig, weil die Sprachmodelle immer besser werden. Trotzdem denke ich: Lieber zu viele Informationen geben als zu wenige.

Shit in, shit out. Gibst du wenige Informationen, wirst du auch wenig guten Output bekommen.

Meine klare Meinung: KI-Kompetenz ist jetzt schon ein Muss

Das Thema ist nicht erst in ein bis zwei Jahren wichtig, sondern jetzt. Ich bin überzeugt: Diejenigen, die sich der Nutzung von KI verweigern, werden irgendwann auf der Strecke bleiben. Die werden überholt von denen, die das nutzen.

Das Problem ist, dass es vielleicht dann auch Leute sind, die weniger Erfahrung haben, die schlechtere Qualität liefern. Erfahrene Entwickler, die KI nutzen, werden immer im Vorteil sein gegenüber weniger erfahrenen Leuten. Da bin ich überzeugt.

Denn du als Entwickler, als Integrator, kannst immer noch besser beurteilen, ob der Code wirklich gut ist, als vielleicht eine KI. Und Codequalität wird wichtig bleiben, gerade langfristig.

Klar kann man jetzt mit KI irgendwas zusammencoden. Aber ob das nachhaltig ist und in ein bis zwei Jahren noch funktioniert, vor allem wenn Funktionen erweitert werden sollen, ist nochmal ein anderes Thema.

KI-Kompetenz ist heutzutage schon ein Muss, finde ich. Egal ob es um Coding geht, Content-Produktion, was auch immer. Gerade für Freelancer, die alleine arbeiten. 

Wo du starten solltest

Der Einstieg ist nicht schwer, aber es kommt ein bisschen darauf an, womit du dich wohlfühlst.

Ich persönlich nutze inzwischen Claude Code auf der Kommandozeile. Da fühle ich mich wohl. Das funktioniert. Das sollte für Entwickler kein Problem sein.

Ich weiß, es gibt Leute, die arbeiten nicht gern auf der Kommandozeile. Du kannst Claude Code zum Beispiel auch in der Desktop-App nutzen, zumindest auf macOS. Bei Windows weiß ich es nicht.

Es gibt natürlich auch andere Agenten oder Programme wie Cursor oder die in PHPStorm integrierte KI, den AI Assistant, oder Junie als Agent. Man muss es austesten. Ich habe auch einiges getestet und bisher bin ich mit Claude Code am zufriedensten, weil die Ergebnisse für mich am besten sind.

Use Cases: Fang simpel an.

Fang damit an, dass du bei einem Upgrade vielleicht jQuery in Vanilla JavaScript umschreiben lässt. Das funktioniert super. Oder fang damit an, dir modernes CSS schreiben zu lassen für irgendwelche Effekte. Kleinigkeiten. So habe ich auch angefangen.

Irgendwann dann vielleicht mal TCA oder vielleicht mal einen Content Block.

Man muss sich überlegen: Könnte die Nutzung von KI bessere Ergebnisse liefern? Könnte sie mich produktiver machen? Könnte es schneller gehen?

Das muss nicht immer sein. Wenn ich zwei Stunden ins Prompting investiere für eine Aufgabe, die ich sonst in 30 Minuten erledigt hätte, geht das auch wieder am Ziel vorbei.

Man muss experimentieren und einfach mal Sachen testen. Dann merkt man schon: Funktioniert für mich oder nee, das war jetzt irgendwie doof. Man muss sich mit der Sache auseinandersetzen.

Mein Fazit

KI-Tools verändern die Arbeit von TYPO3-Integratoren jetzt schon. Nicht in ferner Zukunft. Jetzt.

Sie machen dich schneller. Sie helfen dir, bessere Qualität zu liefern. Sie geben dir die Möglichkeit, mehr zu schaffen, auch wenn du alleine arbeitest.

Aber sie ersetzen kein Know-how. Ohne TYPO3-Erfahrung erkennst du nicht, ob der Output stimmt. Gerade bei einem Nischenprodukt wie TYPO3 mit wenig Trainingsdaten musst du wissen, was du tust.

Wer sich jetzt damit beschäftigt, hat einen Vorsprung. Wer es ignoriert, wird irgendwann überholt. So einfach ist das.

Fang klein an. Teste. Experimentiere. Und lerne, die Tools für deine Anwendungsfälle zu nutzen.

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