Nach einigen Monaten zwischen Warp.dev, Zed und diversen CLI-KI-Tools hat sich bei mir ein klares Setup herauskristallisiert. Warp war anfangs spannend – modern, schnell, hübsch. Aber irgendwann will man nicht mehr nur hübsch tippen, sondern effizient entwickeln. Und genau da ist Zed in Kombination mit Claude Code und ChatGPT einfach weiter.

Stellen Sie sich vor: Sie arbeiten an einem komplexen Refactoring in einem Monorepo mit 50.000 Zeilen Code. Früher hätten Sie VS Code geöffnet, GitHub Copilot aktiviert, parallel das Terminal mit Claude CLI laufen lassen, und zwischen drei Tools hin- und hergewechselt. Heute öffne ich Zed, und alle diese Workflows laufen in einer einzigen Oberfläche – mit nativer KI-Integration, Echtzeit-Kollaboration und Performance, die selbst bei großen Projekten nicht einbricht.

“Die beste Entwicklungsumgebung ist die, die nicht im Weg steht – und genau das schafft Zed mit KI-Integration.”

Zed als zentrale Entwicklungsumgebung

Zed ist längst kein „neuer Editor mit KI-Spielerei” mehr, sondern eine ernstzunehmende Plattform für Performance, Kollaboration und KI-gestützte Entwicklung.

Native KI-Integration statt Tool-Chaos

Die Integration von Claude, Gemini oder Zeta ist direkt eingebaut und funktioniert inzwischen so reibungslos, dass ich kein externes Tool mehr brauche, um KI sinnvoll in meinen Codeprozess einzubinden.

Besonders praktisch:

• Code-Vorschläge in Echtzeit – intelligenter als Copilot, kontextbewusster als Tabnine
• Refactoring-Hinweise im Kontext – nicht nur “was”, sondern “warum”
• Agentisches Editing – Claude oder ChatGPT direkt im Editor, mit Zugriff auf das gesamte Projekt
• Multiplayer-Modus – echtes Live-Pair-Programming, auch mit anderen Menschen

Performance, die den Unterschied macht

Der Clou: Zed läuft blitzschnell, selbst bei großen Projekten, und bleibt dank LSP- und Tree-Sitter-Unterstützung sprachübergreifend flexibel.

Konkrete Zahlen aus meinem Alltag:

• Projektöffnung (Next.js Monorepo, 50k LOC): < 2 Sekunden
• Code-Suche über gesamtes Projekt: < 500ms
• LSP-Antwortzeit (TypeScript): < 100ms
• Speicherverbrauch: ~300 MB (vs. 1-2 GB bei VS Code mit Extensions)

Diese Performance ist nicht nur eine Spielerei – bei großen Projekten macht sie den Unterschied zwischen “ich warte auf die IDE” und “ich arbeite produktiv”.

Von VS Code zu Zed: Was sich geändert hat

Was früher eine Kombination aus VS Code + GitHub Copilot + Slack + Terminal war, ist jetzt eine einzige, fokussierte Oberfläche.

Mein alter Workflow:

1. VS Code mit 20+ Extensions
2. Copilot für Code-Vorschläge
3. Claude CLI im separaten Terminal
4. Slack für Team-Kommunikation
5. Separate Git-GUI

Mein neuer Workflow:

1. Zed (alles integriert)

Das klingt plakativ, ist aber tatsächlich so einfach geworden.

Claude & ChatGPT: CLI vs. Editor-Integration

Ich nutze die CLI-Tools von Claude Code und ChatGPT/Codex nur noch gelegentlich – vor allem für Automatisierungen oder tiefergehende Codeanalysen außerhalb des Editors.

CLI-Tools im Vergleich

Beide CLIs haben ihre Eigenheiten:

Claude: Tiefe statt Geschwindigkeit

Gerade bei Claude merkt man, dass das Modell „denkt” – weniger Halluzinationen, mehr Kontextverständnis.

Typische Anwendungsfälle:

• Architektur-Reviews – “Analysiere die Modul-Struktur und finde Abhängigkeits-Probleme”
• Komplexe Refactorings – “Migriere das Projekt von Redux zu Zustand, behalte aber die gleiche State-Struktur”
• Code-Audits – “Finde Security-Probleme und Performance-Bottlenecks in diesem Service”

Claude nimmt sich Zeit, versteht den Kontext und liefert durchdachte Antworten. Wenn ich einen Kommentar bekomme wie “Das könnte zu Race Conditions führen, wenn…”, dann ist das meist richtig.

ChatGPT: Agilität und Pragmatismus

ChatGPT ist dafür agiler, wenn es um kleine Code-Snippets oder Shell-Automatisierungen geht.

Typische Anwendungsfälle:

• Quick Fixes – “Schreib mir ein Regex für E-Mail-Validierung mit TLD-Check”
• Shell-Skripte – “Erstelle ein Bash-Script, das alle .log-Dateien älter als 7 Tage löscht”
• Boilerplate-Code – “Generiere einen Express-Router mit CRUD-Endpoints für Users”

Die Antworten kommen schneller, sind aber manchmal weniger durchdacht. Perfekt für “ich brauche schnell was Funktionierendes”.

Zed als Vereinheitlichung

Zed integriert beide über das Agent Client Protocol (ACP) direkt – das heißt: Ich kann beide Modelle als Editor-Agenten einsetzen, ohne zwischen Tools wechseln zu müssen.

Das CLI wird dann eher zur Ergänzung für:

• Batch-Operationen über viele Repositories
• CI/CD-Integration (automatische Code-Reviews)
• Custom Workflows außerhalb des Editors

Aber 90% meiner KI-Interaktionen laufen jetzt in Zed.

Warum Warp.dev rausgeflogen ist

Ich mochte Warp. Wirklich. Aber irgendwann wurde es mehr Modeaccessoire als Werkzeug.

Die konkreten Probleme

Authentifizierungs-Probleme:

• Warp änderte das Login-System – plötzlich war meine E-Mail-Authentifizierung nicht mehr gültig
• Bestehende Sessions brachen ab, neu einloggen funktionierte nicht konsistent
• Keine klare Kommunikation über diese Breaking Changes

Support-Erfahrung:

• Auf mein konkretes Authentifizierungs-Problem kam kein verwertbares Feedback

Feature-Overkill:

• Wenn Zed alles kann – inklusive KI-Automatismen – brauche ich kein zweites Tool, das „cool” sein will
• Warp versuchte zu viel gleichzeitig: Terminal, KI, Kollaboration, Workflows
• Am Ende war es in allen Bereichen “gut”, aber nirgendwo “exzellent”

Die Abhängigkeitsfalle

Die KIs, die ich nutze, laufen inzwischen direkt über die Abomodelle der Anbieter (Anthropic, OpenAI). Das ist:

• Flexibler – ich bin nicht an Warp-Features gebunden
• Unabhängiger – keine Drittplattform zwischen mir und der KI
• Transparenter – ich sehe genau, welche Kosten anfallen

Warp wollte eine Plattform sein, aber ich brauche Werkzeuge, keine Plattformen.

Kollaboration und Team-Workflows

Zed hat hier einen riesigen Vorteil gegenüber klassischen IDEs – und das war für mich der finale Grund, komplett zu wechseln.

Live-Multiplayer-Editing

Features, die tatsächlich funktionieren:

• Cursor-Farben – jeder Teilnehmer hat seine eigene Farbe, man sieht genau, wer wo arbeitet
• Integrierter Chat – keine separate Slack-Konversation nötig
• Optionale Voice – direkt im Editor, kein Zoom/Meet erforderlich
• Granulare Rechtevergabe – ich kann bestimmen, wer schreiben, nur lesen oder nur kommentieren darf

Praxis-Beispiel:

Neulich hatten wir ein kritisches Performance-Problem in Production. Normalerweise hätte das bedeutet:

1. Zoom-Call starten
2. Bildschirm teilen
3. Code in VS Code zeigen (andere können nicht mitarbeiten)
4. Über Slack Code-Snippets austauschen
5. Jeder testet lokal

Mit Zed:

1. Projekt-Link geteilt
2. Alle drei Entwickler live im Code
3. Gleichzeitiges Debugging an verschiedenen Stellen
4. Voice-Chat im Editor
5. Fix gemeinsam committed

Zeit gespart: ~45 Minuten. Und deutlich weniger Frust.

Bildschirmteilung im Editor

Anders als bei klassischer Bildschirmteilung:

• Jeder kann seinen eigenen Viewport haben – unterschiedliche Dateien gleichzeitig bearbeiten
• Keine Auflösungs-Probleme – jeder sieht in seiner nativen Auflösung
• Kein zusätzlicher Dienst nötig (kein Meet, kein Zoom, kein Discord)

Echtzeit-KI-Unterstützung beim Pair Programming

Das Killer-Feature: Claude als dritter Partner im Pair-Programming.

Typischer Workflow:

1. Developer A schreibt Code
2. Developer B reviewt live
3. Claude wird gefragt: “Gibt es hier Edge Cases, die wir übersehen?”
4. Claude analysiert den Code im Kontext des gesamten Projekts
5. Vorschläge werden live diskutiert und umgesetzt

Claude Code CLI bleibt dagegen ein virtueller Pair-Partner – extrem hilfreich, aber eben ein KI-Partner, kein Team. Zed liefert die Umgebung, Claude das Gehirn, ChatGPT den Pragmatismus.

Best Practices im Alltag

Nach Monaten mit diesem Setup haben sich einige Best Practices herauskristallisiert:

1. Prompts dokumentieren

Ich pflege eine kleine CLAUDE.md im Projektordner mit getesteten Anweisungen und Beispielkontexten.

Beispiel aus meiner CLAUDE.md:

# Claude Prompts für dieses Projekt

## Architektur-Review
"Analysiere die Service-Layer-Architektur in `/src/services` und prüfe:
- Circular Dependencies
- Fehlende Error Boundaries
- Nicht-getestete Edge Cases"

## Refactoring-Templates
"Migriere Komponente X nach dem Schema:
1. Props-Interface definieren
2. Zod-Schema für Validierung
3. Tests aktualisieren
4. Story in Storybook erweitern"

## Code-Review-Checkliste
- Performance: O(n²) vermeiden
- Security: Input-Validierung überall
- Types: Keine `any` ohne Kommentar

Das spart enorm Zeit bei wiederkehrenden Aufgaben.

2. Datenschutz ernst nehmen

Vor KI-Läufen:

• Daten anonymisieren oder lokale Kopien verwenden
• API-Keys aus Code entfernen
• Produktionsdaten niemals direkt verwenden
• .env-Dateien aus Kontext ausschließen

Zed-Config für sensible Projekte:

{
  "assistant": {
    "excluded_paths": [
      ".env*",
      "*.key",
      "secrets/",
      "credentials/"
    ]
  }
}

3. Automatisierung mit manuellem Review

Automatisiert mit KI:

• Dokumentation generieren
• Commit-Messages vorschlagen
• Tests für neue Funktionen erstellen
• Changelog-Einträge

Manuelles Review bleibt Pflicht:

• Security-relevanter Code
• Finanzielle Berechnungen
• Datenbank-Migrationen
• Production-Deployments

Workflow:

1. KI erstellt ersten Entwurf
2. Ich reviewe Zeile für Zeile
3. Tests laufen (automatisch)
4. Erst dann Merge

4. Die richtige KI für den richtigen Job

Claude verwenden für:

• Architektur-Entscheidungen
• Komplexe Refactorings
• Code-Audits
• Langfristige Planung

ChatGPT verwenden für:

• Schnelle Snippets
• Boilerplate-Code
• Shell-Skripte
• Regex-Patterns

Beide kombinieren:

• ChatGPT generiert schnell Boilerplate
• Claude reviewt und optimiert
• Ich integriere und teste

5. Shortcuts und Workflow-Optimierung

Meine wichtigsten Zed-Shortcuts:

• Cmd+K → KI-Assistant öffnen
• Cmd+Shift+A → Claude im Kontext fragen
• Cmd+Shift+P → ChatGPT für Quick-Fix
• Cmd+J → Terminal-Panel
• Cmd+Shift+M → Multiplayer-Session starten

Custom Commands in .zed/commands:

# Quick AI Review
ai-review() {
  zed assistant ask "Reviewe die aktuell geöffnete Datei"
}

# Generate Tests
ai-test() {
  zed assistant ask "Erstelle Unit-Tests für die aktuelle Funktion"
}

Performance-Vergleich: Zed vs. VS Code vs. Warp

Aus meinem Alltag mit einem Next.js Monorepo (50.000 LOC, 200+ Dateien):

Kosten & Wirtschaftlichkeit

Ein oft unterschätzter Aspekt: Was kostet dieses Setup eigentlich?

Monatliche Kosten (Stand 2025)

• Zed: 0€ (Open Source)
• Claude Pro (mit Max-Plan): ~200€/Monat
• ChatGPT Plus: 20€/Monat (für GPT-4o, Limits meist ausreichend)
• OpenAI API Credits: ~10€/Monat (optional, für erweiterte CLI-Nutzung)

Gesamt: ~220-230€/Monat für komplettes KI-Setup

ROI-Rechnung

Zeitersparnis pro Tag (aus meiner Praxis):

• Boilerplate-Code & Templates: 1 Stunde
• Code-Reviews & Refactoring: 1,5 Stunden
• Debugging & Fehleranalyse: 1 Stunde
• Dokumentation & Commit-Messages: 45 Minuten
• Recherche, API-Docs & Problemlösung: 1,5 Stunden
• Context-Switching reduziert: 30 Minuten

Gesamt: ~6 Stunden/Tag = 30 Stunden/Woche

Bei einem Stundensatz von 80€ entspricht das 2.400€/Woche bzw. ~9.600€/Monat an eingesparter Zeit. Die 230€/Monat Investition amortisieren sich in wenigen Arbeitsstunden.

Mein aktueller Stand

Zed ist für mich inzwischen das Zentrum meiner Entwicklungsumgebung. Die Integration von Claude und ChatGPT direkt im Editor hat meinen Workflow grundlegend verändert.

Aber: KI ist in der Entwicklung. Vieles wird besser und noch effektiver, einiges konsolidiert sich gerade erst. Ich sehe KI als Unterstützung, nicht als Ersatz. Sie übernimmt repetitive Aufgaben, beschleunigt Recherche und hilft beim Debugging – aber die Architektur-Entscheidungen, das kreative Problemlösen und die finale Verantwortung bleiben beim Menschen.

Was funktioniert:

• Performance – Zed läuft auch bei großen Projekten flüssig
• Native KI-Integration – kein Tool-Switching mehr
• Multiplayer – echte Kollaboration, nicht nur Screen-Sharing

Was noch fehlt:

• Bild-/Screenshot-Analyse – Cursor AI und Warp hatten hier bessere Lösungen, in Zed braucht es noch Workarounds. Aber das wird bestimmt noch kommen.

Was ich gelernt habe:

• Weniger Tools, mehr Fokus
• KI als Werkzeug, nicht als Lösung
• Performance und Integration machen den Unterschied

Die Technologie entwickelt sich schnell weiter. Was heute State-of-the-Art ist, kann morgen anders aussehen. Aber der Grundgedanke bleibt: Werkzeuge sollen unterstützen, nicht ablenken.

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Weiterführende Informationen

Zed Editor:

• Zed Official Website – Download und Dokumentation
• Zed Documentation – Setup und Features
• Zed GitHub – Open Source Repository

KI-Tools:

• Claude Code CLI – Anthropic’s Developer Tools
• OpenAI Platform – ChatGPT API und Tools
• Agent Client Protocol (ACP) – Integration Standard

Vergleiche & Reviews:

• Zed vs VS Code Performance – Technischer Deep-Dive
• Modern Editor Comparison 2025 – ThoughtWorks Technology Radar

Community:

• Zed Discord – Community Support
• Zed Subreddit – Diskussionen und Tips

Zed + KI = Die Zukunft moderner Entwicklungsumgebungen ist bereits da!