Fremde Codebases verstehen

Du hast ein Projekt gefunden, das Repository geklont — und starrst auf Hunderte von Dateien. Wo fängst du an? Ohne System verlierst du dich in Details und gibst nach Stunden frustriert auf.

🔄 Quick Recall: In der letzten Lektion hast du gelernt, gesunde Projekte zu identifizieren — mit Indikatoren wie letzter Commit, Issue-Antwortzeit und CONTRIBUTING.md. Jetzt tauchst du in den Code ein.

Stell dir eine Codebase wie eine Stadt vor. Du würdest ja auch nicht sofort in eine Seitengasse laufen, sondern dir erst die Karte anschauen.

Ebene	Was du lernst	KI-Prompt
1. Projekt	Architektur, Stack, Zweck	„Erkläre die Architektur dieses Projekts"
2. Verzeichnis	Modulstruktur, Abhängigkeiten	„Was macht jedes Verzeichnis in diesem Projekt?"
3. Datei	Patterns, Konventionen, Klassen	„Erkläre die Hauptklassen in dieser Datei"
4. Zeile	Konkreter Code, Logik	„Was macht diese Funktion und warum?"

Immer von oben nach unten. Kontext first, Details second.

Ebene 1: Die Vogelperspektive

Dein erster KI-Prompt nach dem Klonen:

„Analysiere dieses Repository. Erkläre mir: 1) Hauptzweck des Projekts, 2) Technologie-Stack, 3) Verzeichnisstruktur und was jeder Ordner macht, 4) Einstiegspunkt(e) der Anwendung, 5) Wie die Hauptkomponenten zusammenspielen."

Diesen Prompt gibst du einer KI zusammen mit der README, der Verzeichnisstruktur und den Konfigurationsdateien. In Sekunden hast du eine Übersicht, für die du früher Stunden gebraucht hättest.

Was du außerdem sofort lesen solltest:

README.md — Zweck, Installation, Quick Start
CONTRIBUTING.md — Beitragsregeln, Code-Style, Test-Anforderungen
package.json / requirements.txt / Cargo.toml — Abhängigkeiten
.github/workflows/ — CI/CD-Pipeline (zeigt, welche Checks dein Code bestehen muss)

✅ Quick Check: Warum solltest du die CI/CD-Konfiguration eines Projekts lesen, bevor du Code änderst? (Antwort: Die Pipeline zeigt dir, welche Tests, Linter und Checks dein Beitrag bestehen muss. Wenn du das vorher weißt, sparst du dir peinliche PR-Failures.)

Ebene 2: Modulstruktur verstehen

Nachdem du die Vogelperspektive hast, zoomst du in die Module:

„Zeige mir die Abhängigkeiten zwischen den Hauptmodulen. Welches Modul ruft welches auf? Wo sind die Schnittstellen?"

Bei größeren Projekten hilft auch:

„Zeichne ein vereinfachtes Diagramm der Datenflüsse: Wo kommen Daten rein, wie werden sie verarbeitet, wo gehen sie raus?"

Ebene 3: Patterns und Konventionen

Jedes Projekt hat seine eigenen Konventionen — und die musst du einhalten:

Konvention	Wo findest du sie	Warum wichtig
Code-Style	`.eslintrc`, `.prettierrc`, `setup.cfg`	Dein PR wird abgelehnt, wenn der Style nicht passt
Namenskonventionen	Bestehender Code	camelCase vs snake_case, Präfixe, Suffixe
Commit-Format	CONTRIBUTING.md, Git-History	Conventional Commits? Prefix? Referenz auf Issues?
Test-Patterns	Bestehende Tests	Welches Framework? Welche Struktur? Mock-Patterns?

KI-Prompt:

„Analysiere die Code-Konventionen dieses Projekts: Namensgebung, Fehlerbehandlung, Test-Patterns, Commit-Format. Gib mir Beispiele aus dem bestehenden Code."

Ebene 4: Konkreten Code verstehen

Jetzt erst gehst du in den Code, den du ändern willst:

„Erkläre mir diese Funktion Zeile für Zeile. Was ist der Zweck? Welche Edge Cases werden behandelt? Was könnte schiefgehen?"

Wichtig: KI kann halluzinieren — besonders bei veralteten oder unkonventionellen Projekten. Verifiziere KI-Erklärungen gegen den tatsächlichen Code. Laufe den Code mental durch. Setze Breakpoints. Lasse Tests laufen.

✅ Quick Check: Du fragst die KI nach einer Funktion und sie sagt: „Diese Funktion nutzt das Observer-Pattern." Aber im Code siehst du keine Subscriber oder Events. Was machst du? (Antwort: Der KI nicht blind vertrauen. Sie hat vermutlich halluziniert. Lies den Code selbst, laufe ihn mental durch und stelle eine spezifischere Frage.)

Praxis: Codebase-Exploration in 15 Minuten

Hier ist dein Workflow für jedes neue Projekt:

Minuten 1-3: Repository klonen, README lesen, KI-Architekturübersicht generieren
Minuten 4-7: Verzeichnisstruktur durchgehen, Abhängigkeiten prüfen, CI/CD-Konfiguration lesen
Minuten 8-12: CONTRIBUTING.md lesen, Code-Konventionen mit KI analysieren
Minuten 13-15: Das spezifische Issue lesen und den relevanten Code mit KI-Unterstützung verstehen

In 15 Minuten hast du mehr Kontext als früher in einem halben Tag.

Key Takeaways

4-Ebenen-Navigation: Projekt → Verzeichnis → Datei → Zeile — immer von oben nach unten
Der Architektur-Prompt ist dein erster Schritt nach dem Klonen
Lies README, CONTRIBUTING.md und CI/CD-Konfiguration vor dem Code
KI kann halluzinieren — verifiziere jede Erklärung gegen den tatsächlichen Code
15 Minuten mit System schlagen Stunden ohne Plan

Up Next

In der nächsten Lektion machst du deinen ersten echten Beitrag — Fork, Branch, Commit und den Git-Workflow mit KI-Unterstützung.