Ich bin ein großer Fan davon, KI in meinen Arbeitsalltag einzubauen. Beim Coden, beim Strukturieren von Gedanken, beim Recherchieren: da spielt sie ihre Stärken voll aus. Aber sobald sie mit einem fremden System interagieren soll, das sie nicht selbst kontrolliert, wird es interessant. Und mit „interessant“ meine ich: zäh.

Mein aktuelles Beispiel ist WordPress.

Warum überhaupt WordPress?

Ich betreibe auf meiner Website einen Blog. Ich hätte mir die ganze Blog-Funktionalität selbst nachprogrammieren können (Kategorien, Tags, Kommentare, RSS, Medienverwaltung), aber warum das Rad neu erfinden, wenn es WordPress gibt? Die Entscheidung war pragmatisch und ich stehe weiter dazu.

Was ich allerdings unterschätzt habe: WordPress soll optisch nahtlos zu meiner bestehenden Website passen. Gleiche Typografie, gleiche Farben, gleiches Gefühl. Und genau hier beginnt die eigentliche Arbeit.

Wo die KI an ihre Grenzen stößt

Auf den ersten Blick scheint das ein Paradebeispiel für KI-Unterstützung zu sein. „Pass mir mal das Theme an“, fertig, oder? In der Realität nicht. Das Theme, das ich verwende, ist eine ganz spezifische Konstruktion mit eigenen Optionen, eigener Ordnerstruktur und eigenen Konventionen. Die KI kennt WordPress generisch sehr gut, aber sie hat keine tiefen Kenntnisse über genau dieses Theme in genau dieser Version.

Das Ergebnis sind Step-by-Step-Anleitungen, die plausibel klingen, in der Customizer-Oberfläche aber an einer entscheidenden Stelle nicht stimmen. Ein Menüpunkt heißt anders. Eine Option liegt zwei Klicks tiefer. Eine Einstellung existiert in dieser Theme-Variante schlicht nicht. Man iteriert, korrigiert, beschreibt zurück, was man tatsächlich sieht, und nach der dritten Runde fragt man sich, ob man es nicht einfach selbst gegoogelt hätte.

Der Durchbruch: weg vom Visuellen, rein in den Code

Mein Wendepunkt kam, als ich aufgehört habe, visuell zu arbeiten. WordPress bietet auf praktisch jeder Ebene die Möglichkeit, eigenen Code einzubauen, sei es im Theme-Editor, in Custom-Code-Bereichen oder über die Funktion für eigenes CSS. Sobald ich der KI konkreten Code zeige und konkreten Code zurückbekomme, wird das Gespräch produktiv. Kein Rätselraten über Menüpunkte, kein „klicke auf das Zahnrad oben rechts“, sondern Selektor, Eigenschaft, Wert.

Das hat eine andere Qualität. Code ist eindeutig. Code ist überprüfbar. Code lässt sich kopieren, einsetzen, rückgängig machen.

Aber auch dieser Ansatz hat Grenzen. Manche Bereiche eines Themes sind so tief verschachtelt oder werden so dynamisch generiert, dass man von außen nur schwer hineinkommt, ohne Theme-Dateien direkt zu verändern, was bei Updates problematisch wird.

Der Lebensretter: ein CSS-Plugin

Was mir am Ende den Hintern gerettet hat, war die Installation des Plugins Simple Custom CSS and JS (silkypress.com), mit dem sich CSS und JavaScript an beliebigen Stellen gezielt einbinden und überschreiben lassen. Damit konnten wir, die KI und ich, auch die hartnäckigen Probleme lösen: Elemente, die das Theme partout nicht freiwillig hergeben wollte, ließen sich plötzlich präzise umstylen. Ohne Theme-Dateien anzufassen. Ohne Update-Risiko.

Was ich daraus mitnehme

Für mich kristallisieren sich drei Lehren heraus:

Erstens: KI ist im generischen Wissen stark, im spezifischen Kontext eines fremden Systems schwach. Je standardisierter die Schnittstelle, desto besser funktioniert die Zusammenarbeit.

Zweitens: Code ist die bessere gemeinsame Sprache als eine grafische Oberfläche. Wo immer ein System eine Code-Schnittstelle anbietet, lohnt es sich, dort einzusteigen, nicht über den visuellen Editor.

Drittens: Manchmal ist die richtige Lösung nicht, der KI mehr Kontext zu geben, sondern dem System eine bessere Schnittstelle zu verpassen. Ein gutes CSS-Plugin hat in meinem Fall mehr gebracht als der zehnte Prompt-Versuch.

Die KI ersetzt nicht das Verständnis für das System, in dem man arbeitet. Aber wenn man ihr eine Bühne baut, auf der sie gut performen kann, nämlich Code statt Klickwege, wird sie zu einem ziemlich verlässlichen Partner. Auch im WordPress-Dschungel.