Ich hatte eine WordPress-Website auf Italienisch und Englisch. Ich wollte Spanisch, Französisch und Deutsch hinzufügen. Zweiundsiebzig Artikel in drei Sprachen zu übersetzen, dazu Navigationsseiten, Kategorien, Shortcodes, Weiterleitungen, SEO. Angesichts des Arbeitsaufwands lautete die ehrliche Antwort: das geht nicht. Nicht mit der Zeit und den Ressourcen eines persönlichen Projekts. Dann nutzte ich Claude Code, und in acht Arbeitssitzungen, die sich über einige Wochen verteilten, habe ich alles abgeschlossen.
Dieser Artikel erzählt, wie es wirklich gelaufen ist: die Entscheidungen, die Fehler, die Lösungen und vor allem, was es bedeutet, mit einem KI-Agenten an einem realen Projekt in größerem Maßstab zusammenzuarbeiten. Es ist keine technische Schritt-für-Schritt-Anleitung — es ist der Bericht einer Erfahrung, mit genug praktischen Details, um sie nachzuahmen.
Die Anfangliche Frustration
Das Problem bei der Internationalisierung einer WordPress-Website ist nicht die Übersetzung. Es ist die systemische Komplexität, die die Übersetzung umgibt.
Mit Polylang — dem Plugin, das ich zur Verwaltung der Sprachen verwende — ist jede Sprache nicht nur eine Beschriftung auf dem Text. Es handelt sich um einen separaten Satz von Beiträgen, Seiten, Kategorien mit unterschiedlichen IDs, URLs mit verschiedenen Präfixen, zu aktualisierenden Shortcodes und zu konfigurierenden Weiterleitungen. Einen Artikel manuell zu übersetzen bedeutet: den Beitrag in der neuen Sprache erstellen, ihn mit dem Original verknüpfen, ihm die Kategorien in der Version der neuen Sprache zuweisen (nicht die italienischen — die deutschen, mit anderen IDs), das Beitragsbild kopieren, das richtige Datum setzen, die SEO-Felder ausfüllen. Für jeden Artikel. Für zweiundsiebzig Artikel. Für drei Sprachen.
Ich habe die Alternativen geprüft. Automatische Übersetzungs-Plugins (WPML + DeepL, TranslatePress) übersetzen den Text, verstehen aber nicht die Struktur — Gutenberg-Blöcke mit fest codierten Kategorie-IDs bleiben falsch, benutzerdefinierte Shortcodes werden nicht angefasst, die technische Konfiguration liegt weiterhin in Ihrer Verantwortung. Eine Lokalisierungsagentur hätte die Übersetzung übernommen, aber nicht den technischen WordPress-Teil. Ein freiberuflicher Entwickler hätte den technischen Teil übernommen, aber nicht die Übersetzung. Die Kombination aus beidem, für zweiundsiebzig Artikel in drei Sprachen, war ein Projekt von Monaten und Tausenden von Euro.
Das Projekt lag also auf Eis. Wie die meisten ehrgeizigen Projekte auf persönlichen Websites auf Eis liegen: nicht aus mangelndem Willen, sondern aus mangelnder Zeit und fehlenden Ressourcen.
Die Erste Sitzung: Verstehen, Was Claude Code Leisten Konnte
Claude Code ist kein Chatbot, den man Fragen stellt. Es ist ein Agent mit Zugang zu den Werkzeugen des Systems: Es kann Dateien lesen und schreiben, Terminalbefehle ausführen, Datenbanken abfragen, Code ändern. Als ich das Problem beschrieb — WordPress-Website, Polylang-Plugin, zweiundsiebzig Artikel, drei hinzuzufügende Sprachen — antwortete es nicht mit einer Liste von Anweisungen. Es begann zu arbeiten.
Es hat den Code des benutzerdefinierten mu-Plugins gelesen, das die Navigation der Website verwaltet. Es hat die Datenbank abgefragt, um zu verstehen, wie Polylang Übersetzungen intern organisiert. Es hat die sieben Punkte des Plugins identifiziert, die aktualisiert werden mussten, um eine neue Sprache zu unterstützen. All das, ohne dass ich erklärt hatte, wie Polylang funktioniert — es hat es durch Lesen des Quellcodes und der Datenbankstrukturen herausgefunden.
Meine Rolle in dieser ersten Sitzung war anders als erwartet. Ich gab keine technischen Anweisungen. Ich traf Entscheidungen: Fügen wir Deutsch oder Chinesisch hinzu? Fangen wir mit Spanisch oder Französisch an? Priorität auf die Navigationsstruktur oder die Artikel? Die strategischen Entscheidungen lagen bei mir. Die technische Ausführung war Sache von Claude Code.
Wie Sich die Zusammenarbeit Entwickelte
Nach der ersten Sitzung verstand ich, welches Kollaborationsmuster am besten funktionierte:
- Ich brachte den Kontext und die Prioritäten ein: “diese Woche möchte ich Französisch abschließen”, “zuerst die Navigationsseiten, dann die Artikel”, “Deutsch ist wichtiger als Portugiesisch, weil der DACH-Markt relevant ist”
- Claude Code brachte den Plan und die Ausführung: schlug den Ansatz vor, führte ihn aus, zeigte die Ausgabe, wies auf Probleme hin, korrigierte eigenständig, wenn etwas nicht funktionierte
- Ich validierte das Ergebnis: die Website in der neuen Sprache öffnen, überprüfen, ob ein Artikel das richtige Bild, die richtigen Kategorien und das ursprüngliche Datum hatte
Kein technisches Hintergrundwissen zu Polylang, WP-CLI oder PHP war erforderlich. Was gebraucht wurde, war zu wissen, was ich erreichen wollte, und erkennen zu können, ob das Ergebnis korrekt war.
Das Problem Mehrerer Sitzungen und das Gedächtnis
Ein Projekt in diesem Ausmaß — zweiundsiebzig Artikel pro Sprache — wird nicht in einer einzigen Sitzung abgeschlossen. Claude Code hat ein Kontextlimit: Irgendwann wird das Gespräch zu lang und man muss von vorne anfangen. Das Risiko besteht darin, dass jede neue Sitzung von vorne beginnt, bereits entdeckte Dinge erneut erforscht und bereits behobene Fehler wiederholt.
Die Lösung ist das in Claude Code integrierte persistente Gedächtnissystem: Textdateien, die in einem bestimmten Verzeichnis gespeichert und zu Beginn jeder neuen Sitzung automatisch geladen werden. Wir haben dieses System genutzt, um Folgendes zu speichern:
- Die vollständige Checkliste der Schritte zum Hinzufügen einer Sprache (in der richtigen Reihenfolge, mit den Tücken jedes Schritts)
- Die Zuordnung aller Kategorien Italienisch → Zielsprache
- Bereits aufgetretene Fehler und angewendete Korrekturen
- Projektstatus: Welche Stapel wurden abgeschlossen, wie viele Artikel fehlten noch
Mit diesen Gedächtnisdateien nahm jede neue Sitzung genau dort wieder auf, wo sie aufgehört hatte. Die “Anlaufkosten” einer Sitzung reduzierten sich auf wenige Minuten statt auf Stunden erneuter Erkundung.
Dies ist einer der am wenigsten offensichtlichen Aspekte von Claude Code: Es ist nicht nur ein Werkzeug, um Dinge zu erledigen, sondern auch, um über die Zeit dauerhaftes Wissen über ein Projekt aufzubauen.
Die Technische Pipeline, Die Funktioniert Hat
Für diejenigen, die die technische Seite verstehen möchten: Das Herzstück des Prozesses war eine dreiphasige Pipeline.
Claude Code schrieb die Artikelübersetzungen und Metadaten in eine Standard-JSON-Datei. Diese Datei wurde dann von einem PHP-Skript gelesen, das direkt im WordPress-Kontext über WP-CLI ausgeführt wurde. Das PHP-Skript erstellte jeden Artikel in der neuen Sprache, verknüpfte ihn mit dem italienischen Original, wies ihm die Kategorien in der Version der neuen Sprache zu, kopierte das Bild, setzte das Datum und füllte die SEO-Felder aus.
Jeder Stapel verarbeitete zehn Artikel. Für zweiundsiebzig Artikel: sieben oder acht Stapel. Jeder Stapel erzeugte eine lesbare Ausgabe — “OK IT:123 → DE:456 | Artikeltitel” — die eine sofortige Überprüfung ermöglichte, was erfolgreich war und was nicht.
Die Wahl des JSON-Formats als Brücke zwischen KI-Generierung und WordPress-Ausführung war anfangs nicht offensichtlich — der erste Ansatz verwendete ein anderes Format, das zu Parsing-Fehlern führte. Aber sobald die richtige Pipeline etabliert war, funktionierte sie zuverlässig für alle nachfolgenden Stapel.
Die Fehler: Was Schiefgelaufen ist und Wie es Behoben Wurde
Nur von Erfolgen zu berichten wäre unehrlich. Hier sind die tatsächlichen Fehler, auf die wir gestoßen sind.
Der Erste Ansatz zur Datenübertragung Funktionierte Nicht
Der anfängliche Versuch bestand darin, PHP-Code direkt aus dem Python-Code zu generieren, der zur Datenvorbereitung verwendet wurde. Das Ergebnis waren sofortige Parsing-Fehler: Die beiden Sprachen haben unterschiedliche Konventionen zur Darstellung von Datenstrukturen, und ihre Vermischung produzierte ungültigen Code. Lösung: die Formate trennen. Python schreibt Standard-JSON, PHP liest mit seinen nativen Funktionen. JSON ist ein explizites Datenaustauschformat — es funktioniert immer zwischen verschiedenen Systemen.
Die Kategorien der Artikel Waren in der Falschen Sprache
Polylang erstellt für jede Sprache einen separaten Satz numerischer Bezeichner. Die Kategorie “Technologie” auf Italienisch hat eine Nummer. Auf Deutsch hat sie eine andere Nummer. Wenn Sie einem deutschen Artikel die italienische Nummer zuweisen, weisen Sie ihm die italienische Kategorie zu — und die Artikel-Grids zeigen gemischten oder leeren Inhalt an. Dieser Fehler war in der Skriptausgabe nicht sichtbar, sondern erst beim Öffnen der Website in der neuen Sprache. Daher die Regel: immer nach dem ersten Stapel validieren, nicht erst am Ende von allen.
Eine Deutsche Kategorie Verwies auf “Uncategorized”
Als wir Deutsch hinzufügten, war eine der Kategorien in der Polylang-Datenbank bereits mit einem automatisch erstellten generischen Begriff verknüpft und nicht mit der echten Kategorie. Claude Code fand die Anomalie durch eine Datenbankabfrage, erstellte die korrekte Kategorie und aktualisierte die Verknüpfung. Ohne die Möglichkeit, die Datenbank direkt abzufragen, wäre diese Art von Problem erst viel später sichtbar geworden.
Beiträge Wurden Ohne Bild und mit Falschem Datum Erstellt
Die Polylang-Funktion, die Beiträge in einer neuen Sprache erstellt, kopiert weder das Beitragsbild noch das ursprüngliche Veröffentlichungsdatum automatisch. Die Artikel erschienen ohne Bild und mit dem Erstellungsdatum statt dem Originaldatum. Lösung: explizit im PHP-Skript das Kopieren des Bildes und des Datums für jeden erstellten Artikel hinzufügen.
Die Qualität der Übersetzungen
Die häufigste Frage: Wie gut ist die von der KI generierte Übersetzung?
Für technische Inhalte — Artikel über Linux, Datenbanken, Entwicklungswerkzeuge, Raspberry Pi — ist die Qualität sehr gut. Die Terminologie ist korrekt, Befehle bleiben unverändert, Erklärungen sind konsistent. Ein deutschsprachiger Leser, der einen Artikel über Ansible oder SQL Server liest, wird nicht bemerken, dass er von einer KI generiert wurde.
Bei redaktionelleren Inhalten — Videospiel-Rezensionen, persönlichen Reflexionen, Meinungsartikeln — ist die Qualität gut, aber mit einem etwas förmlicheren Ton, als es ein nativ geschriebener Text hätte. Es ist keine wörtliche Übersetzung: Claude Code passt den Inhalt an den Kontext der Zielsprache an. Ein Artikel über Cyberpunk 2077, der auf Italienisch in einem umgangssprachlichen Register geschrieben wurde, wird auf Deutsch zu etwas, das stilistisch für das deutsche Publikum geeignet ist, und nicht zu einer Wort-für-Wort-Übertragung.
Die hilfreiche Grenze, die man im Hinterkopf behalten sollte: Die Qualität ist mehr als ausreichend, um Lesern in verschiedenen Sprachen wertvollen Inhalt zu liefern. Sie ist nicht identisch mit einer professionellen menschlichen Übersetzung. Aber sie ist ungleich besser als nichts zu haben — was genau die Ausgangssituation war.
Warum Dieser Ansatz Anders ist als ein Automatischer Übersetzer
Ein automatischer Übersetzer (DeepL, Google Translate) macht nur eine Sache: Er konvertiert Text von einer Sprache in eine andere. Er berührt nicht die Seitenstruktur, aktualisiert nicht das Navigations-Plugin, erstellt keine Kategorien in der neuen Sprache, konfiguriert keine Weiterleitungen und füllt keine SEO-Felder aus.
Claude Code als Agent erledigt all das zusammen. Nicht weil es in einem abstrakten Sinne “intelligenter” ist, sondern weil es Zugang zu den Werkzeugen des Systems hat und auf diese einwirken kann. Der praktische Unterschied ist enorm: Ein automatischer Übersetzer gibt Ihnen übersetzten Text zum Einfügen. Claude Code gibt Ihnen eine funktionierende Website in einer neuen Sprache.
Es gibt auch einen qualitativen Unterschied in der Übersetzung selbst. Ein automatischer Übersetzer wendet linguistische Regeln an. Claude Code versteht den Kontext: Es weiß, dass ein Artikel eine Videospiel-Rezension ist, dass das Publikum Technik-Enthusiasten sind, dass der Ton informell aber präzise sein sollte. Die resultierende Übersetzung ist kohärenter mit der ursprünglichen Absicht des Artikels.
Die Abschließende Bilanz
Zweiundsiebzig Artikel für fünf Sprachen. Fünfundvierzig Navigationsseiten. Fünfhundertvierzig SEO-Felder. Dutzende von Aktualisierungen des Plugin-Codes. Alles in Arbeitssitzungen abgeschlossen, die sich über einige Wochen verteilten, ohne ein Team, ohne ein bedeutendes Budget, ohne spezialisiertes technisches Hintergrundwissen in Polylang oder WP-CLI.
Aber die Zahl, die am meisten zählt, ist nur eine: null. Null Artikel auf Spanisch, Französisch und Deutsch, die ohne diesen Ansatz existiert hätten. Das Projekt wäre auf der To-do-Liste geblieben, wie es monatelang dort geblieben war.
Das ist der wirkliche Vorteil der Zusammenarbeit mit einem KI-Agenten bei umfangreichen Projekten: nicht dass es schneller ist (das ist es), nicht dass es weniger kostet (das tut es), sondern dass es Projekte realisierbar macht, die sonst nie umgesetzt werden würden. Es senkt die Zugangsschwelle auf ein Niveau, bei dem ein einzelner Website-Betreiber Dinge tun kann, die früher ein Team erforderten.
Was Sie Brauchen, Um Anzufangen
Wenn Sie diesen Ansatz auf Ihrer mehrsprachigen WordPress-Website replizieren möchten, ist der praktische Ausgangspunkt:
- Claude Code — Anthropics CLI, verfügbar unter claude.ai/code. Erfordert Terminal-Zugang zu dem Server, auf dem Ihr WordPress läuft
- WP-CLI — auf dem Server installiert, ermöglicht Claude Code die Interaktion mit WordPress über die Befehlszeile
- Polylang — das kostenlose Plugin funktioniert. Pro fügt einige Annehmlichkeiten hinzu, ist aber nicht notwendig
- Ein initiales Kontextdokument — schreiben Sie vor dem Start (oder lassen Sie Claude Code schreiben) ein Dokument, das die Struktur Ihrer Website, die verwendeten Plugins und die Funktionsweise der Navigation beschreibt. Dies reduziert die “Aufwärmzeit” jeder Sitzung erheblich
Das Unoffensichtlichste: Ihre Rolle besteht nicht darin, technische Anweisungen zu geben. Es geht darum zu wissen, was Sie erreichen wollen, die vorgeschlagenen Pläne zu genehmigen und die Ergebnisse zu validieren. Die technischen Fähigkeiten bringt Claude Code mit.
