Google-Ingenieurin: Claude Code erzeugte in einer Stunde, woran Google ein Jahr baute

Upate vom 4. Januar 2026:

Nachdem ihre Aussagen viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen hatten, relativiert Dogan ihre ursprüngliche Einschätzung: Google habe im vergangenen Jahr mehrere Versionen des Systems gebaut, jede mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen, ohne klaren Gewinner. Wenn man Coding-Agenten mit den besten überlebenden Ideen füttere, könnten sie in etwa einer Stunde eine brauchbare Spielzeug-Version generieren.

Was sie am Wochenende gebaut habe, sei keine produktionsreife Software, sondern eine Spielzeug-Version – aber ein nützlicher Ausgangspunkt. Sie sei überrascht von der Qualität, da sie keine detaillierten Vorgaben zu Design-Entscheidungen gemacht habe, Claude Code aber dennoch gute Empfehlungen lieferte.

Dogan betont: Es benötige Jahre, um Wissen aufzubauen und Muster zu entwickeln, die langfristig funktionieren. Sobald man dieses Wissen habe, sei das Bauen nicht mehr so schwer. Heute sei es trivial, das eigene Wissen zu nehmen und etwas neu zu bauen – das sei früher nicht möglich gewesen. Weil man von Grund auf neu bauen könne, sei das Ergebnis frei von Altlasten.

Ursprünglicher Artikel vom 3. Januar 2026:

Eine leitende Ingenieurin bei Google hat Anthropics Claude Code gelobt: Das Tool generierte in einer Stunde ein System, an dem Google seit letztem Jahr arbeitet.

Jaana Dogan, Principal Engineer bei Google und zuständig für die Gemini-API, schrieb auf X, dass sie Claude Code mit einer Problembeschreibung fütterte und in einer Stunde ein Ergebnis erhielt, das dem entspricht, was ihr Team im vergangenen Jahr gebaut hat. Konkret geht es um verteilte Agenten-Orchestratoren, also Systeme zur Koordination mehrerer KI-Agenten. Laut Dogan gab es bei Google verschiedene Ansätze für dieses Problem, ohne dass sich alle einig waren.

Das Ergebnis sei nicht perfekt und erfordere Nacharbeit, räumt Dogan ein. Sie empfiehlt Skeptikern von Coding-Agenten, diese in einem Bereich zu testen, in dem sie selbst Experten sind. Die Tech-Branche sei kein Nullsummenspiel, daher könne man auch Konkurrenten Anerkennung zollen.

Der Prompt sei nicht sehr detailliert gewesen, nur drei Absätze lang, erklärte Dogan auf Nachfrage. Sie habe eine vereinfachte Version auf Basis bestehender Ideen gebaut, um Claude Code zu testen. Firmeninterne Details konnte sie nicht verwenden.

Auf die Frage, ob Google Claude Code nutze, antwortete Dogan, dass es nur für Open-Source-Projekte erlaubt sei, nicht intern. Wann Gemini dieses Niveau erreiche, wollte ein Nutzer wissen. Dogan: "Wir arbeiten gerade hart daran. An den Modellen und der Infrastruktur."

Rasante Entwicklung beim KI-Coding

Dogan beschreibt auch die rasante Entwicklung von KI-gestütztem Programmieren: 2022 konnten Systeme einzelne Zeilen vervollständigen, 2023 ganze Abschnitte, 2024 mehrere Dateien bearbeiten und einfache Apps bauen. 2025 können sie komplette Code-Sammlungen erstellen und umstrukturieren.

Noch 2022 habe sie nicht geglaubt, dass der Stand von 2024 als globales Entwicklerprodukt skalierbar wäre. 2023 schien der heutige Stand noch fünf Jahre entfernt. Die Qualitäts- und Effizienzgewinne überträfen alles, was man sich hätte vorstellen können.

Claude-Code-Erfinder teilt Tipps

Parallel dazu veröffentlichte Boris Cherny, der Erfinder von Claude Code, seine Tipps im Umgang mit dem Tool. Sein wichtigster Ratschlag: Man solle Claude eine Möglichkeit geben, seine Arbeit selbst zu überprüfen. Diese Feedback-Schleife verdopple bis verdreifache die Qualität des Endergebnisses.

Cherny empfiehlt, die meisten Sitzungen im Plan-Modus zu starten und mit Claude hin und her zu arbeiten, bis der Plan stimmt. Danach könne Claude die Aufgabe meist in einem Durchgang erledigen. Für häufig wiederkehrende Arbeitsabläufe nutzt er Slash-Befehle und sogenannte Subagenten, die bestimmte Aufgaben automatisieren, etwa Code vereinfachen oder die App testen.

Für sehr lange Aufgaben nutzt Cherny Hintergrund-Agenten, die Claudes Arbeit überprüfen, wenn sie fertig ist. Er lässt auch mehrere Claude-Instanzen parallel laufen, um verschiedene Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten. Standardmäßig arbeitet er mit Opus 4.5.

Beim Code-Review markiert Chernys Team Claude direkt in den Pull-Requests von Kollegen, um Dokumentation zu ergänzen. Claude Code nutzt laut Cherny auch externe Tools wie Slack, BigQuery für Datenanalysen und Sentry für Fehlerprotokolle.