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Fragt man einen AI-Agenten nach einem Tech-Stack, empfehlen neun von zehn Vercel oder Supabase. Das ist zwar sofort einsatzbereit, aber sobald die Nutzerzahlen auch nur leicht steigen, schießen die Zahlen auf der Rechnung in unbezahlbare Höhen. Für Einzelunternehmer sind unvorhersehbare variable Kosten pures Gift. Man muss nicht den von der KI vorgeschlagenen „bequemen Weg“ gehen, sondern einen Stack erzwingen, der zum eigenen Geldbeutel passt.
Das von vielen KIs vorgeschlagene nutzungsbasierte Abrechnungsmodell lässt sich den Komfort mit hohen Margen bezahlen. Vercel zum Beispiel verlangt eine „Seat-Tax“ von $20 pro Nutzer, und auch die Bandbreitenkosten sind teuer. Wenn man hingegen einen VPS (Virtual Private Server) wie von Hetzner nutzt, sieht die Sache ganz anders aus. Schon das Modell CX23 für 4,08 € im Monat reicht völlig aus, um zehntausende Nutzer zu bedienen.
Die Methode ist einfach: Kaufen Sie zuerst einen VPS. Dann geben Sie der KI folgende Anweisung: „Schreibe ein Skript, um das Open-Source-PaaS Coolify auf einem Hetzner-VPS zu installieren und Next.js basierend auf Docker bereitzustellen.“ Auf diese Weise behalten Sie den Komfort von Vercel bei, während die Kosten auf den Preis von ein paar Tassen Kaffee fixiert bleiben. Man muss verhindern, dass man aus Angst vor Infrastrukturkosten beim Marketing zögert.
KIs empfehlen oft NoSQL wegen der flexiblen Struktur. In Zahlungs- oder Bestandsverwaltungssystemen, in denen Beziehungen zwischen Daten entscheidend sind, ist NoSQL jedoch eine Katastrophe. Wenn später die Datenkonsistenz bricht und man versucht, dies mühsam per Code zu flicken, explodiert der Wartungsaufwand. Eine falsche DB-Wahl führt letztlich zu Unfällen in Millionenhöhe, bei denen der gesamte Service neu aufgebaut werden muss.
Bevor Sie sich für eine DB entscheiden, fragen Sie die KI folgendes:
Falls auch nur einer dieser Punkte zutrifft, befehlen Sie der KI: „Verwende PostgreSQL und schreibe ein SQL DDL mit expliziten Foreign-Key-Constraints.“ Folgen Sie nicht blind den Anweisungen der KI, sondern legen Sie die Engine selbst fest, um Datenchaos zu vermeiden.
Wenn man allein entwickelt und der Service wächst, sodass man Leute einstellen muss, steigen die Rekrutierungskosten ins Unermessliche, wenn der Stack aus völlig unbekannten Technologien besteht. Der Stack Overflow Developer Survey 2025 zeigt, dass JavaScript und PostgreSQL nach wie vor die vertrauenswürdigsten Technologien sind. Auch wenn eine von der KI empfohlene Technologie noch so modern und trendy ist: Wenn sie sich am Arbeitsmarkt nicht bewährt hat, lassen Sie die Finger davon.
Prüfen Sie zuerst auf Portalen wie Wanted oder Jumpit die Anzahl der Stellenausschreibungen für die jeweilige Technologie. Wenn es weniger als 20 % der Ausschreibungen im Vergleich zu React sind, ist diese Technologie riskant. Lassen Sie die KI anschließend die Entwicklung der GitHub-Sterne und die Anzahl der ungelösten Sicherheitsprobleme des Frameworks untersuchen. Eine Technologie zu wählen, deren Community stirbt, ist wie das Besteigen eines sinkenden Schiffes.
Sobald Sie anfangen, spezifische Cloud-SDKs zu nutzen, müssen Sie später den gesamten Code umschreiben, wenn Sie umziehen möchten. Um von der Infrastruktur unabhängig zu bleiben, sollte der gesamte Code containerbasiert geschrieben werden.
Weisen Sie die KI an: „Erstelle ein Dockerfile mit Multi-Stage-Builds und verwalte Umgebungsvariablen über eine .env-Datei.“ Nutzen Sie zudem ein ORM wie Prisma oder Drizzle, um Schichten zu trennen, damit die DB-Engine leicht ausgetauscht werden kann. Erstellen Sie schließlich ein Skript, das „jeden Morgen um 3 Uhr ein DB-Dump erstellt, es in einen externen Speicher hochlädt und Dateien löscht, die älter als 30 Tage sind“, und registrieren Sie es auf dem Server. Erst wenn Sie Ihren Service bei Problemen mit der Plattform innerhalb einer Stunde auf einem anderen Server wiederbeleben können, gehört der Service wirklich Ihnen.