Ich habe mich langsam von der herkömmlichen, allgemein gehaltenen Nutzung von KI in der Entwicklung verabschiedet und stattdessen ein maßgeschneidertes AI-Toolkit in Cursor aufgebaut, das auf spezialisierten Modellen wie GPT-5, Claude 4 und Gemini 2.5 basiert. Anstatt einen einzigen, universellen KI-Assistenten zu nutzen, der alles erledigen soll – von Architektur über Debugging bis hin zur Sicherheitsüberprüfung – habe ich eine Reihe von benutzerdefinierten Modus-Workflows erstellt, die jeweils den besten Modell-Typ, den passenden Systemprompt und die richtigen Tools für eine spezifische Aufgabe kombinieren. Der Kerngedanke: KI ist erst dann wirklich wertvoll, wenn sie als Spezialist agiert. Ein allzu allgemeiner Ansatz führt zu oberflächlichen Lösungen, Fehlinterpretationen und ineffizientem Workflow. Deshalb habe ich in Cursor eine Art „KI-Team“ konfiguriert – mit klar definierten Rollen. Ein zentraler Baustein ist der Code-Architekt, der mit GPT-5 arbeitet. Dieser Modus erhält einen präzisen Systemprompt, der den Kontext der gesamten Anwendung, die Architekturprinzipien und die technischen Vorgaben berücksichtigt. Er analysiert bestehenden Code, schlägt skalierbare Strukturen vor, bewertet Designentscheidungen und generiert detaillierte Architekturdiagramme. Dank der hohen Verständnisfähigkeit von GPT-5 kann er kontextbezogene Empfehlungen geben, die über einfache Code-Generierung hinausgehen. Für tiefgehende Debugging-Sitzungen nutze ich einen spezialisierten Modus mit Claude 4. Dieser Modelltyp überzeugt durch seine exzellente Fähigkeit, komplexen, fehlerhaften Code zu analysieren, Stacktraces zu deuten und Ursachen für unerwartetes Verhalten zu identifizieren. Der Systemprompt legt fest, dass der KI-Assistent systematisch vorgeht: Er liest den Fehler, prüft den Kontext, testet mögliche Fixes und liefert dokumentierte Erklärungen – inklusive Code-Beispiele. Für Sicherheitsüberprüfungen und Code-Slides setze ich Gemini 2.5 ein. Dieser Modus ist mit einer umfangreichen Liste von Sicherheitsrichtlinien (z. B. OWASP Top 10) und Code-Security-Tools (wie SonarQube-Regeln) gefüttert. Er durchsucht den Code auf potenzielle Schwachstellen, wie SQL-Injection, XSS oder unsichere Authentifizierung, und liefert präzise, nachvollziehbare Empfehlungen. Zusätzlich habe ich einen Code-Refactoring-Modus eingerichtet, der automatisch bestehenden Code auf Redundanz, Lesbarkeit und Performance überprüft und mit konkreten Verbesserungsvorschlägen zurückkehrt. Die Integration in Cursor ist nahtlos: Jeder Modus ist über einen eigenen Shortcut oder einen „Mode-Change“-Befehl aufrufbar. Die Systemprompts sind sorgfältig optimiert, um KI-Overload zu vermeiden und präzise, kontextbasierte Antworten zu gewährleisten. Industrieexperten loben diese Herangehensweise als „den nächsten Schritt nach der einfachen Code-Generierung“. Ein Softwarearchitekt von einem führenden Tech-Unternehmen bemerkte: „Die Spezialisierung von KI-Modellen ist der Schlüssel zur echten Produktivitätssteigerung – man muss sie wie Experten behandeln, nicht wie Generalisten.“ Cursor selbst wird zunehmend als bevorzugte Plattform für solche maßgeschneiderten KI-Workflows angesehen, insbesondere dank seiner tiefen Integration von Modellwechseln, Tool-Chain-Verknüpfungen und lokal ausgeführten LLMs. Dieses Setup ist kein „Wundermittel“, sondern ein bewusst konfigurierter, iterativ optimierter Prozess – und genau das macht es nachhaltig wirksam.