Spotify-Entwickler schreiben kaum noch Code

Im ver­gan­ge­nen Dezem­ber geschah etwas Bemer­kens­wer­tes bei Spo­ti­fy. Inge­nieu­re began­nen, sich auf künst­li­che Intel­li­genz zu ver­las­sen, um die meis­ten ihrer Pro­gram­mier­auf­ga­ben zu bewäl­ti­gen. Der Musik-Strea­ming-Rie­se führ­te KI-Agen­ten ein, die Soft­ware schrei­ben, Feh­ler behe­ben und sogar fer­tig­ge­stell­te Arbeit zur Über­prü­fung ein­rei­chen kön­nen. Die­se Ver­än­de­rung bedeu­tet, dass Ent­wick­ler weni­ger Zeit mit dem Tip­pen von Code ver­brin­gen und mehr Zeit damit, dar­über nach­zu­den­ken, wel­che Funk­tio­nen Benut­zer tat­säch­lich benö­ti­gen. Es ist eine dra­ma­ti­sche Ver­än­de­rung in der Art, wie eine der größ­ten Mar­ken der Tech­no­lo­gie­bran­che ihre Pro­duk­te entwickelt—und es wirft eini­ge inter­es­san­te Fra­gen über die Zukunft auf.

Wie Spotifys KI-Agenten Code über Slack und GitHub schreiben

Bei Spo­ti­fy ist das Schrei­ben von Code so ein­fach gewor­den wie das Ver­sen­den einer Nach­richt. Der Musik-Strea­ming-Rie­se hat die Arbeits­wei­se von Ent­wick­lern durch KI-Code­schrei­bungs­tech­ni­ken ver­än­dert, die direkt in all­täg­li­che Tools inte­griert sind. Inge­nieu­re kön­nen jetzt Feh­ler­be­he­bun­gen wäh­rend ihres mor­gend­li­chen Arbeits­wegs über Slack anfor­dern. Pro­dukt­ma­na­ger beschrei­ben Funk­tio­nen in nor­ma­lem Gespräch. Der KI-Agent über­nimmt den Rest.

Die­ses Sys­tem lie­fert bemer­kens­wer­te Slack-Coding-Effi­zi­enz. Hin­ter­grund-Agen­ten erhal­ten Auf­ga­ben über Slack oder Git­Hub Enter­pri­se. Sie bear­bei­ten Code, füh­ren Tests durch und öff­nen auto­ma­tisch Pull Requests. Wenn sie fer­tig sind, kom­men voll­stän­di­ge Ver­sio­nen zurück in Slack zur mobi­len Über­prü­fung. Inge­nieu­re kön­nen Ände­run­gen zusam­men­füh­ren, bevor sie das Büro errei­chen. Der Bot kann Wie­der­ga­be-Aktio­nen an dedi­zier­te Kanä­le über­tra­gen und Teams über Sta­tus­än­de­run­gen infor­miert halten.

Drei spe­zia­li­sier­te Agen­ten arbei­ten zusam­men : einer sam­melt Details, ein ande­rer schreibt Code, und ein drit­ter über­prüft Pull Requests. Jeder erfüllt eine spe­zi­fi­sche Rol­le und schafft naht­lo­se Auto­ma­ti­sie­rung über Tau­sen­de von Repo­si­to­ries hinweg.

Die drei KI-Agenten, die Spotifys Entwicklungsarbeit automatisieren

Hin­ter Spo­ti­fys naht­lo­ser Code-Auto­ma­ti­sie­rung steht ein Trio spe­zia­li­sier­ter Agen­ten, die jeweils für einen ande­ren Teil des Ent­wick­lungs­puz­zles gebaut sind.

Der Back­ground Coding Agent über­nimmt repe­ti­ti­ve Routinearbeit—Aktualisierung von Abhän­gig­kei­ten, Anpas­sung von Kon­fi­gu­ra­ti­ons­da­tei­en und Ent­fer­nung ver­al­te­ten Codes über Tau­sen­de von Repo­si­to­ries. Er ver­steht ein­fa­che Anwei­sun­gen und öff­net auto­ma­tisch Pull Requests.

Design Agents über­brü­cken die Kluft zwi­schen Mock­ups und Rea­li­tät. Sie kon­ver­tie­ren sta­ti­sche Lay­outs in funk­tio­nie­ren­de Code-Gerüs­te und befrei­en Inge­nieu­re von müh­sa­mer manu­el­ler Übersetzung.

QA Agents fun­gie­ren als auto­ma­ti­sier­te Review­er und prü­fen Code-Qua­li­tät und Sicher­heit, bevor etwas live geht. Sie füh­ren Tests durch und bewer­ten Ände­run­gen mit intel­li­gen­ter Ana­ly­se. Die­se Agen­ten arbei­ten mit ein­fa­cher Spra­che für die Code-Output-Verifizierung.

Zusam­men lie­fern die­se KI-Ent­wick­lungs­tools mas­si­ve Auto­ma­ti­sie­rungs­vor­tei­le. Über die Hälf­te von Spo­ti­fys Code-Mer­ges pas­sie­ren jetzt ohne mensch­li­chen Ein­griff und spa­ren Teams 60–90% ihrer Zeit.

Was Spotify-Ingenieure jetzt tun, da KI den ganzen Code schreibt

Wie ver­bringt ein Soft­ware-Inge­nieur sei­nen Tag, wenn künst­li­che Intel­li­genz den Groß­teil der eigent­li­chen Pro­gram­mie­rung übernimmt ?

Die Inge­nieurs­po­si­tio­nen bei Spo­ti­fy haben sich dra­ma­tisch ver­än­dert. Anstatt Code zu schrei­ben Zei­le für Zei­le, defi­nie­ren Ent­wick­ler jetzt das, was sie wol­len, in ein­fa­cher Spra­che. Sie sen­den Nach­rich­ten mit Beschrei­bun­gen von Fea­tures oder Feh­ler­be­he­bun­gen, oft wäh­rend ihres mor­gend­li­chen Arbeits­wegs. Die KI-Agen­ten neh­men die­se Anwei­sun­gen und erstel­len die eigent­li­che Software.

Die­se Arbeits­ab­lauf­op­ti­mie­rung ver­la­gert den Fokus auf grö­ße­re Ent­schei­dun­gen. Inge­nieu­re über­prü­fen was die KI erstellt und kon­trol­lie­ren die Qua­li­tät über ihre Tele­fo­ne. Sie geneh­mi­gen Ände­run­gen, bevor sie im Büro ankom­men. Die meis­te Zeit wird für die Pla­nung der Sys­tem­ar­chi­tek­tur und Pro­dukt­ent­schei­dun­gen aufgewendet.

Der Job wird mehr zu Füh­rung als zu Imple­men­tie­rung. Ent­wick­ler orches­trie­ren, wie Tei­le zusam­men­pas­sen, wäh­rend KI repe­ti­ti­ve Auf­ga­ben über­nimmt und sie befreit, stra­te­gisch über Spo­ti­fys Rich­tung nach­zu­den­ken. Die­se Trans­for­ma­ti­on stellt einen Wan­del von KI-unter­stütz­ter zu KI-geführ­ter Soft­ware­ent­wick­lung dar, wo mensch­li­che Inge­nieu­re haupt­säch­lich KI-Agen­ten len­ken, anstatt selbst Code zu schreiben.

Wie Spotifys KI-Infrastruktur über 50 Features in einem Jahr ausgeliefert hat

Spo­ti­fys Honk-Sys­tem stell­te die übli­che Art der Soft­ware­ent­wick­lung völ­lig auf den Kopf, indem es Inge­nieu­ren ermög­lich­te, kur­ze Nach­rich­ten über Slack zu sen­den, anstatt selbst lan­ge Code­zei­len zu tip­pen. Wenn jemand einen Feh­ler ent­deckt oder sich ein neu­es Fea­ture aus­denkt, tei­len sie Honk ein­fach mit, was pas­sie­ren muss, und der KI-Agent macht sich an die Arbeit, den Code zu schrei­ben und ihn für den Start vor­zu­be­rei­ten. Die­ser rei­bungs­lo­se, auto­ma­ti­sier­te Pro­zess half dem Strea­ming-Dienst dabei, 2025 mehr als 50 neue Fea­tures ein­zu­füh­ren und bewies, dass intel­li­gen­te Auf­ga­ben­de­le­ga­ti­on die Din­ge erheb­lich beschleu­ni­gen kann. Das Unter­neh­mens­leit­bild kon­zen­triert sich dar­auf, mensch­li­che Krea­ti­vi­tät frei­zu­set­zen und Künst­ler zu unter­stüt­zen, was über das Strea­ming hin­aus auf Pro­duk­ti­ons­tools und Ent­wick­lungs­in­fra­struk­tur aus­ge­dehnt wird.

Echtzeitbereitstellung über Slack

Inge­nieu­re des Strea­ming-Rie­sen debug­gen jetzt Apps von ihren Han­dys aus, wäh­rend sie mit dem Zug zur Arbeit fah­ren. Über Slack sen­den Ent­wick­ler ein­fa­che Text­an­fra­gen an KI-Assis­ten­ten, die die schwe­re Arbeit über­neh­men. Eine kur­ze Nach­richt über das Behe­ben eines Bugs löst Echt­zeit­pro­gram­mie­rung im Hin­ter­grund aus.

Die KI-Zusam­men­ar­beit erfolgt voll­stän­dig durch Unter­hal­tung. Inge­nieu­re beschrei­ben in ein­fa­chem Deutsch, was sie benö­ti­gen, und for­dern sogar neue Funk­tio­nen für iOS-Apps an. Minu­ten spä­ter kommt aktua­li­sier­ter Code über Slack zurück, bereit zur Über­prü­fung. Ent­wick­ler geneh­mi­gen Ände­run­gen mit einem Tip­pen und füh­ren Updates in die Pro­duk­ti­on zusam­men, bevor sie das Büro erreichen.

Die­ser mobi­le-first Ansatz besei­tigt tra­di­tio­nel­le Bar­rie­ren. Kei­ne Lap­tops erfor­der­lich. Kein Sit­zen am Schreib­tisch und Schrei­ben von Code­zei­len. Nur natür­li­cher Dia­log mit KI-Agen­ten, die auto­ma­tisch erstel­len, tes­ten und bereit­stel­len. Das Sys­tem namens Honk dient als Spo­ti­fys inter­ne Platt­form zur Opti­mie­rung des gesam­ten Pro­gram­mier- und Bereitstellungsprozesses.

Automatisierter Code-Zusammenführungsprozess

Hin­ter die­sen schnel­len Slack-Gesprä­chen ver­birgt sich eine mäch­ti­ge Maschi­ne, die jeden Monat Tau­sen­de von Code-Ände­run­gen ver­ar­bei­tet. Spo­ti­fys Sys­tem führt seit Mit­te 2024 auto­ma­tisch über 1.500 Pull Requests zusammen—etwa die Hälf­te aller Code-Updates, die durch die Platt­form flie­ßen. Der Pro­zess läuft rei­bungs­los, ohne Ent­wick­ler zu ver­lang­sa­men, die schnell Fea­tures aus­lie­fern möchten.

Bevor Code die Pro­duk­ti­on erreicht, star­tet auto­ma­ti­sier­tes Tes­ten, um Pro­ble­me früh zu erken­nen. Ein LLM-Rich­ter über­prüft jede Ände­rung und prüft die Code-Qua­li­tät gegen Spo­ti­fys Stan­dards. Inge­nieu­re schrei­ben nicht mehr selbst Code ; statt­des­sen über­prü­fen sie, was KI-Agen­ten pro­du­zie­ren. Die­se Ver­la­ge­rung ermög­licht es talen­tier­ten Ent­wick­lern, sich auf grö­ße­re Ent­schei­dun­gen zu kon­zen­trie­ren, anstatt jede Zei­le zu tip­pen. Inge­nieu­re kön­nen jetzt Bug­fi­xes über Slack wäh­rend ihrer Pen­del­fahr­ten anfor­dern und aktua­li­sier­te App-Ver­sio­nen auf ihren Gerä­ten erhal­ten, um sie in die Pro­duk­ti­on zu inte­grie­ren. Das Ergeb­nis ? Fünf­zig neue Fea­tures wur­den 2025 gestar­tet, mit belieb­ten Ergän­zun­gen wie Prompt­ed Play­lists, die inner­halb von Wochen Mil­lio­nen von Nut­zern erreichten.

KI-Agent-Aufgabendelegation

Die Beschrei­bung einer Auf­ga­be in ein­fa­chem Eng­lisch löst eine Ket­ten­re­ak­ti­on in einem maß­ge­schnei­der­ten Sys­tem aus, das Wör­ter in funk­tio­nie­ren­den Code umwan­delt. Inge­nieu­re tip­pen ein­fach, was sie brau­chen, in Slack ein, und die KI über­nimmt von dort aus. Die­ser Ansatz zur Auf­ga­ben­au­to­ma­ti­sie­rung hat ver­än­dert, wie Spo­ti­fys Ent­wick­lungs­teams täg­lich arbeiten.

Die Agen­ten glän­zen bei der Bewäl­ti­gung rou­ti­ne­mä­ßi­ger War­tungs­ar­bei­ten. Sie aktua­li­sie­ren Abhän­gig­kei­ten, erneu­ern Kon­fi­gu­ra­ti­ons­da­tei­en und füh­ren ein­fa­che Refac­to­ring-Auf­ga­ben durch. Ein maß­ge­schnei­der­tes Kom­man­do­zei­len-Tool ver­wal­tet den gesam­ten Pro­zess und führt For­ma­tie­rungs- und Lin­ting-Über­prü­fun­gen auto­ma­tisch durch. Jede Ände­rung wird von KI-Rich­tern bewer­tet, die die Code­qua­li­tät über­prü­fen, bevor mensch­li­che Augen sie sehen.

Die­ser Fokus auf Code-Effi­zi­enz zeigt ech­te Ergeb­nis­se. Seit Mit­te 2024 wur­den über 1.500 KI-gene­rier­te Pull-Requests zusam­men­ge­führt, wobei die Hälf­te null mensch­li­che Ein­grif­fe erfor­der­te. Die inter­ne Platt­form Honk ver­bin­det KI-Tools mit Inge­nieurs­pro­zes­sen und ermög­licht naht­lo­se Inte­gra­ti­on über Ent­wick­lungs­work­flows hinweg.

Die proprietären Musikdaten, die Spotifys KI einen Vorteil verschaffen

Musik­lieb­ha­ber auf der gan­zen Welt drü­cken jeden Tag mil­li­ar­den­fach auf Play, und jeder ein­zel­ne Klick erzählt eine Geschich­te. Spo­ti­fys Musik­da­ten­satz erfasst die­se Momen­te und schafft etwas, was Kon­kur­ren­ten nicht ein­fach kopie­ren kön­nen. Die­se Infor­ma­tio­nen ent­hül­len kul­tu­rel­len Kon­text in 184 Märk­ten und zei­gen, wie sich Hör­ge­wohn­hei­ten je nach Stand­ort, Jah­res­zeit und Akti­vi­tät verändern.

Ame­ri­ka­ner wäh­len oft Hip-Hop für das Trai­ning, wäh­rend Skan­di­na­vi­er zu Hea­vy Metal ten­die­ren. Euro­pä­er ent­schei­den sich häu­fig für EDM. Die­se Mus­ter hel­fen Spo­ti­fys KI zu ver­ste­hen, was Ein­zel­per­so­nen wol­len, bevor sie fragen.

Anders als bei sach­li­chen Fra­gen mit ein­zel­nen Ant­wor­ten leben Musik­prä­fe­ren­zen in Grau­zo­nen. Was für den mor­gend­li­chen Lauf einer Per­son per­fekt klingt, könn­te eine ande­re lang­wei­len. Die­se Kom­ple­xi­tät macht Spo­ti­fys Ver­hal­tens­da­ten unglaub­lich wert­voll und baut eine Ver­tei­di­gungs­mau­er um ihre KI-Fähig­kei­ten, die mit jeder Benut­zer­inter­ak­ti­on stär­ker wird. Das Unter­neh­men trai­niert sei­ne KI-Model­le kon­ti­nu­ier­lich mit die­sem pro­prie­tä­ren Daten­satz und ver­bes­sert die Leis­tung mit jedem Zyklus.

Was Spotifys 1.500 automatisierte Code-Zusammenführungen für Software-Teams bedeuten

Jeden Mor­gen wachen eini­ge Spo­ti­fy-Inge­nieu­re auf und stel­len fest, dass ihre Arbeit bereits erle­digt ist. Ihr KI-Agent, Honk, hat bereits über Nacht Feh­ler beho­ben und neue Funk­tio­nen ent­wi­ckelt. Seit Sep­tem­ber 2025 hat die Musik­platt­form über 1.500 KI-gene­rier­te Pull Requests in den Pro­duk­ti­ons­code eingepflegt.

Die­se Ver­än­de­rung ver­än­dert die Arbeits­wei­se von Soft­ware­teams. Inge­nieu­re kon­zen­trie­ren sich nun dar­auf zu beschrei­ben, was sie benö­ti­gen, anstatt jede Zei­le selbst zu schrei­ben. Sie sind zu Auf­se­hern und Edi­to­ren gewor­den, die KI-gene­rier­ten Code auf Qua­li­tät und Genau­ig­keit überprüfen.

Das Sys­tem stützt sich stark auf auto­ma­ti­sier­te Tests, um Pro­ble­me zu erken­nen, bevor Code die Nut­zer erreicht. Die Code­qua­li­tät bleibt hoch, weil erfah­re­ne Ent­wick­ler immer noch jeden Mer­ge über­wa­chen. Sie tref­fen die end­gül­ti­gen Ent­schei­dun­gen dar­über, was aus­ge­lie­fert wird. Inge­nieu­re kön­nen die KI sogar anwei­sen, Ände­run­gen über mobi­le Gerä­te zu deploy­en und erhal­ten neue App-Ver­sio­nen auf Slack, bevor sie im Büro ankommen.

Die­ser Ansatz ermög­licht es klei­nen Teams, schnel­ler vor­an­zu­kom­men, ohne Stan­dards zu opfern. Funk­tio­nen, die frü­her Wochen dau­er­ten, wer­den nun in Tagen gelauncht.

Quellenangabe

• https://departmentofproduct.substack.com/p/deep-how-spotify-is-using-ai-agents
• https://ppc.land/spotify-engineers-havent-coded-since-december-as-ai-transforms-development/
• https://nationalcioreview.com/articles-insights/extra-bytes/spotify-claims-ai-now-powers-its-fastest-developers/
• https://gigazine.net/gsc_news/en/20260213-spotify-best-developers-not-written-code-ai/
• https://techcrunch.com/2026/02/12/spotify-says-its-best-developers-havent-written-a-line-of-code-since-december-thanks-to-ai/
• https://www.youtube.com/watch?v=gHjLnhYNdi8
• https://engineering.atspotify.com/2025/12/feedback-loops-background-coding-agents-part‑3
• https://open.spotify.com/episode/49SyHIsCIiyXJCil9xrYgN
• https://open.spotify.com/episode/5IIsySuWGEbLpvy6c0vyUW
• https://github.com/Cisneiros/spotify-slack-bot