Engineering with AI
Diese Seite beschäftigt sich nicht mit Trends, Frameworks oder Buzzwords, sondern mit Engineering im praktischen Sinn. Systeme werden geplant, gebaut, betrieben, debuggt und verantwortet. AI kann dabei unterstützen, übernimmt aber niemals die Führung.
Bevor EpicCodeMakers entstand und noch vor dem Studium wurden eigene Unity-Projekte umgesetzt. In dieser Phase ging es nicht um Sichtbarkeit oder Außenwirkung, sondern um funktionierende Grundlagen. Systeme mussten stabil laufen, nicht erklärt werden.
Eigene Charaktere, erste Kreaturen, einfache Gameplay-Systeme und Leveldesign bildeten die Basis. Komplexität verschwindet nicht, nur weil man sie ignoriert. Werkzeuge können beschleunigen, ersetzen aber kein technisches Verständnis.
Ein früher Fokus lag auf Horror- und Survival-Szenarien. Raumführung, Lichtsetzung und Performance in Echtzeit waren feste technische Randbedingungen. Entscheidungen mussten bewusst getroffen und getragen werden.
EpicCodeMakers entstand parallel zum Studium als Arbeitsraum, um reale Probleme zu lösen. In dieser Zeit entstand DayCare Assistant. Die Software war nicht perfekt, aber stabil, wartbar und funktional. Genau das war entscheidend.
Mit Futura Contour folgte ein Projekt mit deutlich höherer Komplexität. Mehrere Systeme, Zustände und Schnittstellen griffen ineinander. Unterstützende Automatisierung war sinnvoll, ersetzte jedoch kein Verständnis für Abhängigkeiten.
Viele Probleme ließen sich nicht automatisiert lösen. Sie mussten eingegrenzt, analysiert und systematisch behoben werden. Werkzeuge unterstützen beim Denken, Verantwortung bleibt jedoch immer beim Entwickler.
Engineering ersetzt kein Verständnis.
Werkzeuge verstärken es oder machen dessen Fehlen sichtbar.
Das größte laufende Projekt ist Dark Continent. Physik, Bewegung, Level-Logik, Gameplay-Skripte und Build-Prozesse greifen hier untrennbar ineinander. Jede Änderung wirkt sich unmittelbar auf andere Systeme aus.
Dieses Projekt existiert nicht als Showcase, sondern als langfristiger Belastungstest für tragfähige Architekturentscheidungen. Erst unter realer Last zeigt sich, ob Engineering funktioniert.
AI ist ein Werkzeug. Ein starkes Werkzeug. Aber nur dann, wenn man selbst weiß, wie man es einsetzt.
Wer mit AI lernen will und Verantwortung übernimmt, wird Fortschritte machen. Ohne eigenes Verständnis bleibt der Einsatz von AI auf kurzfristige Ergebnisse beschränkt. Langfristige Qualität entsteht durch durchdachte Entscheidungen.