Nicht alle Programmiersprachen und Frameworks sind gleich gut für den Einsatz von KI-Coding-Agents geeignet. Wer schon mit Tools wie Claude Code gearbeitet hat, merkt schnell: Bei manchen Projekten läuft es wie von selbst, bei anderen muss der Agent ständig nachfragen. Ein entscheidender Faktor dabei ist, wie strukturiert und vorhersagbar ein Framework aufgebaut ist.

Während Ruby und Ruby on Rails etwas in Vergessenheit geraten sind und primär bei kleinen bis mittelgroßen Anwendungen zum Einsatz kommen, bietet das Framework weiterhin zahlreiche Vorteile. Einer davon kristallisiert sich gerade durch Agentic AI heraus: Die starke Konventionsorientierung von Rails macht es zu einem idealen Kandidaten für KI-gestützte Entwicklung.

LLMs lieben Convention Over Configuration

Und Ruby on Rails ist ein Paradebeispiel dafür. Als Framework ist Rails sehr opinionated und für (fast) alles gibt es einen standardisierten Weg, wie man es machen sollte:

  • Codeorganisation ist vorgegeben: Models liegen in app/models/, Controller in app/controllers/ etc.
  • has_many, belongs_to und andere Patterns sind standardisiert
  • Service Objects folgen vorhersagbaren Mustern
  • Datenbank-Migrations haben eine spezifische DSL
  • Tests liegen in test/ mit einheitlicher Benennung
  • Konfigurationsfiles haben festgelegte Namen

Das Skelett einer Rails-Anwendung, die Konfigurationsoptionen und die zu verwendenden Patterns sind somit fast immer gleich.

Das bedeutet: Coding Agents wie Claude Code „wissen” bereits, wie eine Rails-Codebase auszusehen hat, und verbrauchen nahezu keine Tokens, um herauszufinden, wo Dinge hingehören oder wie sie strukturiert sein sollen. Somit können Agents direkt damit beginnen, richtigen und sinnvoll strukturierten Code zu schreiben.

Der Vergleich mit ausgewählten anderen Sprachen

Für Ruby ist Rails das mit Abstand populärste Framework für Application Development. Alternativen wie Sinatra und Hanami sind vorhanden, haben aber weit weniger Verbreitung. Wie sieht es bei anderen populären Sprachen aus?

JavaScript

Ein großer Vorteil von JavaScript ist die weiterhin große Beliebtheit. Damit haben die Coding-Modelle während ihres Trainings viel JavaScript-Code „gesehen” und beherrschen die Sprache an sich sehr gut.

Allerdings ist JavaScript, gerade aufgrund seiner Beliebtheit, sehr breit aufgestellt. TypeScript oder doch “Vanilla” JavaScript. Frontend- oder Backend-Framework oder beides? React, Vue.js oder Angular? Next.js, Express, Nest, Bun, Deno? Die Optionen sind hier mehr als nur zahlreich.

Dazu kommt, dass die meisten dieser Frameworks auch viel weniger Vorgaben für die Entwickler haben. Jedes Projekt hat andere Ordnerstrukturen, State-Management-Patterns und Build-Konfigurationen. Das kann natürlich auch ein Vorteil sein, aber für Claude heißt das: Es müssen erst Tokens aufgewendet werden, um das spezifische Setup zu verstehen, bevor überhaupt etwas Sinnvolles geschrieben werden kann.

Python

Auch Python erfreut sich großer und weiterhin wachsender Beliebtheit, somit sind die meisten Modelle auch bestens mit dieser Sprache vertraut.

Die Landschaft ist auch hier immer noch wesentlich fragmentierter als im Ruby-Umfeld: Django vs. FastAPI vs. Flask, unterschiedliche ORM-Optionen, keine einheitliche Projektstruktur.

Dazu kommt: Pythons Kombination aus dynamischer Typisierung und Whitespace-Sensitivität führt doch zu ein paar mehr Runtime- und Syntax-Fehlern. Diese kann Claude in einem zweiten Anlauf meist problemlos korrigieren, dennoch müssen auch hier wieder extra Tokens aufgewendet werden.

Java

Java gilt zum Teil als etwas „altbacken”, aber besonders für große Systeme ist es weiterhin stark verbreitet. Viele proprietäre Systeme, die schon über viele Jahre gewachsen sind, haben ihren Anwendungskern in Java.

Und hier liegt auch eine der Herausforderungen für Coding Agents: Während moderne Frameworks wie Spring Boot recht “Rails-like” sind, sind noch eine Vielzahl anderer Frameworks, mit zum Teil sehr unterschiedlichen Ansätzen, wie man Software baut, im Einsatz. Einige von diesen sind noch viel stärker in Vergessenheit geraten als Rails selbst (wer erinnert sich noch an Spring Roo?).

Während im Rails-Umfeld so weit wie möglich auf Standard-Gems gesetzt wird, kommen im Java-Umfeld proprietäre Frameworks und Libraries häufiger zum Einsatz, über diese wissen die Coding-Modelle natürlich auch meist gar nichts.

Fazit

Rails’ „Convention over Configuration”-Philosophie erweist sich als unerwarteter Vorteil im Zeitalter von Agentic AI. Während bei JavaScript und Python erst das jeweilige Projekt-Setup verstanden werden muss und bei Java oft proprietäre Frameworks im Weg stehen, können Coding Agents bei Rails sofort produktiv arbeiten. Das spart Tokens, reduziert Fehler und beschleunigt die Entwicklung. Wer also ein bestehendes Rails-Projekt hat oder ein neues startet, findet in KI-Assistenten wie Claude Code einen besonders effektiven Partner.

Sie setzen Rails ein und möchten KI-gestütztes Coding in Ihrem Entwicklungsprozess nutzen? Wir beraten Sie gerne zur optimalen Integration von Agentic Coding in Ihre Projekte. Kontaktieren Sie uns — wir freuen uns auf den Austausch!

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