Die neue Übergabe: So teilen Sie den Code Ihres KI-Agenten mit Ihrem Team6 min read

Ihr KI-Agent hat gerade etwas Nützliches erstellt. Vielleicht handelt es sich um ein Dashboard, einen neuen Onboarding-Flow oder eine kleine interne App.

Sie können sehen, dass es funktioniert. Der Code sieht gut aus. Jetzt stellt Ihr Teamkollege eine völlig berechtigte Frage:

„Kannst du es mir schicken?“

Hier wird ein KI-Codierungsworkflow häufig zu einer manuellen Übergabe. Sie senden einen Screenshot, kopieren einen Codeausschnitt, pushen einen Zweig oder erklären, wie Sie das Projekt lokal zum Laufen bringen.

Aber die fragende Person möchte möglicherweise nicht den Quellcode. Sie möchten das Ding öffnen, es ausprobieren und Ihnen sagen, was sich ändern muss.

Der richtige Weg, KI-generierten Code zu teilen, hängt davon ab, was als nächstes passiert.

Erstens: Was teilen Sie eigentlich mit?

Wenn jemand nach dem Code fragt, den Ihr KI-Agent generiert hat, kann dies drei verschiedene Bedeutungen haben.

1. Der Quellcode

Ein Entwickler muss die Implementierung überprüfen, Tests durchführen oder sie in eine vorhandene Codebasis einbinden.

Ein Git-Repository und eine Pull-Anfrage sind normalerweise die richtige Antwort. Sie bieten einen vertrauten Arbeitsablauf für die Überprüfung von Änderungen, die Überprüfung von Tests und die Integration des Codes in die Produktion.

2. Eine funktionierende Version

Ein Produktmanager möchte sich durch den Onboarding-Ablauf klicken. Ein Designer möchte das responsive Layout sehen. Ein Stakeholder möchte das Dashboard ausprobieren.

Das Senden von Quelldateien ist hier nicht besonders sinnvoll. Sie benötigen eine App oder ein Artefakt, das sie in einem Browser öffnen können.

3. Arbeiten Sie daran, dass jemand anderes weitermacht

Ihr Teamkollege möchte die App überprüfen, eine Änderung vorschlagen und das Feedback von einem KI-Agenten umsetzen lassen.

Dies ist eine andere Art der Übergabe. Das Ziel muss mehr als einen Snapshot enthalten. Es muss das Werk, seine Geschichte und den Zugang für jeden, der es weiterführt, bewahren.

Diese Arbeitsabläufe überschneiden sich, sind jedoch nicht austauschbar.

Der Unterschied zwischen dem Teilen von Code und der Übergabe von Arbeit

Stellen Sie sich vor, ein Agent erstellt ein Kundenanalyse-Dashboard.

Es umfasst drei KPI-Karten, ein Nutzungsdiagramm und einen Datumsfilter.

Sie könnten Ihrem Teamkollegen die React-Dateien senden. Sie benötigen eine Entwicklungsumgebung, um das Ergebnis zu sehen.

Sie könnten einen Screenshot senden. Sie würden das Layout verstehen, aber den Filter nicht testen können.

Sie könnten es irgendwo bereitstellen. Sie könnten damit interagieren, aber Sie benötigen dennoch einen Prozess zum Sammeln von Feedback und zum Aktualisieren des Projekts.

Stellen Sie sich nun einen etwas anderen Arbeitsablauf vor.

Der Agent erstellt das Dashboard in einem Arbeitsbereich für gemeinsam genutzte Artefakte und gibt Ihnen dessen URL.

Ihr Teamkollege öffnet das Artefakt, testet den Filter und hinterlässt Feedback zum Diagramm. Sie bitten den Agenten, die Änderung am selben Artefakt vorzunehmen.

Die URL bleibt gleich. Das Werk hat eine Geschichte. Es ist nicht nötig, ein weiteres Gespräch zu beginnen und zu erklären, was der vorherige Agent aufgebaut hat.

Das ist die Übergabe, für die es sich zu entwerfen lohnt.

So teilen Sie KI-generierten Code mit Ihrem Team

Hier ist ein praktischer Workflow mit AgentGrid.io, ein gemeinsamer Artefakt-Arbeitsbereich für Menschen und KI-Agenten, erstellt von Anima.

Schritt 1: Erstellen Sie mit Ihrem bevorzugten KI-Codierungstool

Arbeiten Sie weiter mit Claude Code, Codex, Cursor oder einem anderen Tool, mit dem Sie vertraut sind.

Zum Beispiel:

Erstellen Sie ein reaktionsfähiges Produktanalyse-Dashboard mit einem Nutzungsdiagramm, einem Datumsfilter und drei KPI-Karten. Verwenden Sie React.

Sie müssen das Tool, mit dem Sie den Code generieren, nicht ändern.

Schritt 2: Legen Sie das Ergebnis an einem Ort ab, auf den Ihr Team zugreifen kann

Verbinden Sie Ihren Agenten mit AgentGrid und fragen Sie:

Stellen Sie dieses Dashboard als App auf AgentGrid. Geben Sie mir den Link zum Artefakt und halten Sie ihn geheim.

AgentGrid speichert die App als Artefakt mit eigener URL und Versionsverlauf.

Wenn Sie einen Codierungsagenten verwenden, der eine unabhängige Verbindung herstellen kann, befolgen Sie die Anweisungen Anschlussanleitung AgentGrid. Browserbasierte Assistenten wie Claude oder ChatGPT nutzen ihre unterstützten Integrationen.

Der wichtige Teil besteht darin, dass Ihr Agent das Artefakt in einem Arbeitsbereich erstellt, auf den er zugreifen darf.

Schritt 3: Geben Sie Ihrem Teamkollegen Zugriff

Öffnen Sie das Artefakt und kopieren Sie seinen Link.

Stellen Sie vor dem Senden sicher, dass Ihr Teamkollege Zugriff auf den Arbeitsbereich hat. Eine private Artefakt-URL identifiziert das Werk; Es erteilt selbst keine Erlaubnis.

Für die interne Zusammenarbeit ist das normalerweise das, was Sie wollen. Ein Teamkollege kann die Arbeit überprüfen, ohne sie öffentlich zugänglich zu machen.

Siehe wie das Teilen von Artefakten funktioniert.

Schritt 4: Sammeln Sie Feedback zum tatsächlichen Ergebnis

Ihr Teamkollege öffnet das Dashboard und stellt fest, dass sich der Datumsfilter nicht wie erwartet verhält.

Anstatt eine separate Slack-Nachricht zu schreiben, in der erläutert wird, welche Komponente defekt ist, können sie dem relevanten Teil des Artefakts eine Rückmeldung beifügen.

AgentGrid unterstützt Review-Kommentare zu App-Elementen und Dokumentpassagen. Autorisierte Personen und Agenten können diese Kommentare gemeinsam bearbeiten.

Dadurch bleibt die Diskussion nah am behandelten Thema.

Schritt 5: Lassen Sie den Agenten die Arbeit fortsetzen

Jetzt können Sie einem verbundenen Agenten Folgendes mitteilen:

Öffnen Sie dieses AgentGrid-Artefakt und korrigieren Sie den Datumsfilter. Behalten Sie das vorhandene Layout bei und aktualisieren Sie dasselbe Artefakt.

Geben Sie die tatsächliche Artefakt-URL an.

Der Agent kann das Artefakt prüfen und aktualisieren, wenn es über den erforderlichen Zugriff und die erforderlichen Fähigkeiten verfügt.

Änderungen werden im selben Versionsverlauf angezeigt und dem Agenten zugeordnet, der sie vorgenommen hat. Ihr Teamkollege kann zum selben Artefakt zurückkehren, um das Ergebnis zu überprüfen.

Siehe Versionsgeschichte in AgentGrid.

Was ist mit Claude, ChatGPT, Cursor und Codex?

Einige KI-Tools verfügen bereits über nützliche native Freigabefunktionen.

Claude kann unterstützte Artefakte innerhalb seines Ökosystems teilen. GitHub eignet sich hervorragend zum Überprüfen von Code. Entwicklungsplattformen können Vorschaubereitstellungen bereitstellen.

Sie müssen diese Arbeitsabläufe nicht ersetzen, nur um etwas zu teilen.

AgentGrid ist nützlich, wenn der nächste Schritt erforderlich ist Personen und Agenten, die am selben Artefakt arbeiten, insbesondere über verschiedene KI-Tools hinweg.

Beispielsweise könnte Ihr Team Claude verwenden, um eine Schnittstelle zu entwerfen, Codex, um ihr Verhalten zu verfeinern, und einen menschlichen Prüfer, um Feedback zu hinterlassen.

Das gemeinsam genutzte Artefakt bietet ein gemeinsames Ziel für diese Arbeit.

Wann sollten Sie stattdessen veröffentlichen?

Wenn das Werk für Personen außerhalb Ihres Arbeitsbereichs gedacht ist – beispielsweise für einen Kunden, der eine öffentliche Demo benötigt – möchten Sie es möglicherweise veröffentlichen.

AgentGrid kann unterstützte App- und Markdown-Artefakte auf öffentlichen URLs veröffentlichen.

Aber Teilen und Veröffentlichen sind nicht dasselbe.

Für einen privaten Artefaktlink ist ein autorisierter Zugriff auf den Arbeitsbereich erforderlich. Eine veröffentlichte Bereitstellung ist öffentlich zugänglich. Spätere Änderungen am Artefakt müssen erneut veröffentlicht werden, bevor sie auf dieser öffentlichen Seite erscheinen.

Veröffentlichen Sie nur, wenn Sie dies beabsichtigen.

Eine bessere Frage sollte man stellen, wenn der Agent fertig ist

Anstatt jede Programmiersitzung mit „Dateien exportieren“ zu beenden, fragen Sie:

Wer braucht das als nächstes und was müssen sie damit machen?

Wenn ein Entwickler den Code zusammenführen muss, erstellen Sie eine Pull-Anfrage.

Wenn jemand die App testen muss, geben Sie ihm eine funktionierende Vorschau.

Wenn Menschen und Agenten die Arbeit gemeinsam überprüfen und fortsetzen müssen, geben Sie ihr ein gemeinsames Zuhause.

Die Ausgabe einer KI-Codierungssitzung muss nicht das Ende des Workflows sein. Es kann der Ausgangspunkt für alle anderen sein.

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