Tools der Künstlichen Intelligenz (KI) wie ChatGPT, Claude und Cursor gehören für WordPress-Entwicklerinnen und -Entwickler immer mehr zum täglichen Handwerkszeug. Ganz gleich, ob du benutzerdefinierte Plugins erstellst, mit Gutenberg-Blöcken arbeitest oder Aufgaben mit WP-CLI automatisierst, KI kann dir dabei helfen, Code schneller zu schreiben, zu debuggen und zu refaktorisieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Dieser Leitfaden zeigt dir sieben praktische Möglichkeiten, wie Entwickler KI nutzen können, um echte WordPress-Workflows zu optimieren.

Los geht’s.

1. Schreiben und Debuggen von benutzerdefiniertem Plugin-Code

Eine der offensichtlichsten (und leistungsfähigsten) Möglichkeiten, KI als WordPress-Entwickler zu nutzen, ist das Schreiben und die Fehlersuche bei benutzerdefiniertem Plugin-Code.

Egal, ob du etwas von Grund auf neu erstellst oder dich mit einem alten Plugin eines Kunden beschäftigst, das fatale Fehler produziert, Tools wie ChatGPT und Claude können deinen Arbeitsablauf erheblich beschleunigen.

Eine Plugin-Boilerplate von Grund auf erstellen

Du kannst AI nutzen, um die gesamte Struktur eines Plugins zu erstellen, einschließlich des Headers, der Hooks und der Dateiorganisation. Anstatt zu dem alten Plugin zu greifen, das du immer kopierst, beschreibst du einfach, was du willst.

Hier ist eine Beispielaufforderung:

Create a WordPress plugin that registers a custom post type called "Event. "It should support title, editor, and thumbnail and have custom meta fields for date and location. Include code to register these meta fields using the REST API.

Claude gibt nicht nur rohen Code aus. Sondern:

  • Ein vollständiges Plugin-Gerüst, objektorientiert und gut strukturiert.
  • Inline-Kommentare im gesamten Code, die jeden Teil erklären.
  • Ordnungsgemäße Einrückung und Abstände (man sollte meinen, dass das selbstverständlich ist, aber das ist es nicht bei allen Tools).
  • REST-fähige Metafelder, die über register_post_meta() registriert werden.
  • Eine Admin-UI mit einem Metafeld zur Erfassung von Datum und Ort der Veranstaltung.
  • Und vieles mehr.
Beispiel für eine von Claude in einer Konversationsschnittstelle generierte Ausgabe.
Von Claude erzeugte Ausgaben

Debugging von Plugin-Fehlern

Wenn du einen weißen Bildschirm oder einen fatalen Fehler eines anderen Plugins erlebst, kann KI dir helfen, das Problem schnell zu identifizieren. ChatGPT (insbesondere GPT-4) ist gut darin, Stack Traces zu erklären und fehlende Funktionsaufrufe, Tippfehler oder veraltete Funktionen zu erkennen.

Hier ist ein Beispiel für eine Eingabeaufforderung an ChatGPT:

Here's an error I'm getting in a custom plugin: 
"Uncaught Error: Call to undefined function get_field() in /wp-content/plugins/my-plugin/plugin.php on line 42"
What's wrong and how can I fix it?

Und ChatGPT hat das Problem gelöst:

  • Es hat richtig erkannt, dass get_field() eine Advanced Custom Fields (ACF) Funktion ist.
  • Es hat alle üblichen Gründe für diesen Fehler aufgelistet.
  • Es schlug sogar Best Practices vor, wie z.B. die Funktion in einen Hook zu verpacken, wie init oder wp, und function_exists() vor dem Aufruf zu überprüfen.
Von ChatGPT generierte Ausgabe
Beispiel für eine von ChatGPT erzeugte Ausgabe in einer Konversationsschnittstelle

Du kannst sogar ganze Plugin-Dateien in Tools wie Cursor einfügen und es bitten, „den Code auf WordPress-Best-Practices zu prüfen“ oder „den Code so umzuschreiben, dass er modernen PHP- und WP-Codierungsstandards entspricht“

Ändern bestehender Plugin-Funktionen

Nehmen wir an, du hast ein Plugin, das 80 % von dem erfüllt, was du brauchst, aber die letzten 20 % sind wichtig. Vielleicht musst du die Ausgabe optimieren, ein Formular einbinden oder es Multisite-fähig machen.

Anstatt dich manuell durch die Codebasis zu wühlen, kannst du KI-Tools wie Cursor oder GitHub Copilot direkt in deinem Editor verwenden, um Änderungen schneller und sicherer vorzunehmen. Diese Art von Eingabeaufforderung könnte zum Beispiel helfen:

This plugin creates a custom post type for “Testimonials” and displays them using a shortcode. Modify it to also output the testimonial author’s name in bold below the content. Here’s the shortcode output function:
[...paste function...]

Oder so etwas wie:

Update this plugin so that it doesn’t run on multisite installations. If it is a multisite, show an admin notice and deactivate the plugin.

Die KI tut dann folgendes:

  • Findet die genaue Funktion oder den Hook in der Datei (auch wenn du dir nicht sicher bist).
  • Schlägt die minimalste Änderung vor, die nötig ist, anstatt das Ganze neu zu schreiben.
  • Die Logik bleibt auf die Struktur des Plugins beschränkt (vor allem, wenn du Cursor verwendest und er die gesamte Codebase liest).
  • Bei Bedarf fügt es Sicherheitsprüfungen hinzu, wie is_multisite() oder function_exists().

Sie könnte sogar fragen: „Soll der Autorenname optional sein? Soll er aus der Beitragsmetrik oder einem Shortcode-Attribut stammen?“ – ein Zeichen dafür, dass es wie ein Entwickler „mitdenkt“.

2. Eigene Gutenberg-Blöcke erstellen

Die Entwicklung von Gutenberg-Blöcken kann mühsam sein, vor allem, wenn du dich mit React nicht auskennst. Es ist leicht, sich zwischen der Webpack-Einrichtung, der Blockregistrierung und der Rendering-Logik zu verzetteln. An dieser Stelle können KI-Tools den Prozess vereinfachen.

Erstelle einen benutzerdefinierten Block von Grund auf

Ich habe Claude gebeten, einen benutzerdefinierten Gutenberg-Block mit dem Namen Testimonial Block zu erstellen, der ein Zitat, einen Autorennamen und ein Autorenbild unterstützt:

Create a Gutenberg block called "Testimonial Block". It should have fields for a quote, author name, and author image. Show a preview in the editor and render it on the frontend using PHP. Output the block with basic markup and class names so I can style it later.

Claude hat die Struktur perfekt hinbekommen. Anstatt alles in einen einzigen Blob zu packen, hat er das Plugin in klare Teile aufgeteilt:

  • PHP-Plugin-Datei (testimonial-block.php) – registriert den Block mit register_block_type().
  • JS-Datei (block.js) – richtet die Benutzeroberfläche des Blocks mit TextControl, MediaUpload, useBlockProps, usw. ein.
  • CSS-Dateien (editor.css und style.css) – Stile, die sowohl für den Editor als auch für das Frontend gelten.

Es wurde auch erklärt, wo die einzelnen Dateien zu speichern sind und wie der Ordner in /wp-content/plugins/ strukturiert wird.

Claude-Oberfläche, die die Trennung zwischen Code- und Dateiabschnitten zeigt.
Die Claude-Oberfläche zeigt die Trennung zwischen Code- und Dateiabschnitten

Wenn du mit nativen Blöcken arbeitest und keine Lust hast, @wordpress/scripts jedes Mal von Grund auf neu einzurichten, kannst du mit dieser Art von KI-Assistenz 80 % der Arbeit erledigen. Du kannst das Markup oder die Feldstruktur später immer noch anpassen.

Wenn du das Layout ändern möchtest, kannst du Claude einfach sagen: „Das Bild des Autors soll über dem Zitat erscheinen statt daneben“ oder „Ersetze den MediaUpload durch eine externe Bild-URL-Eingabe“.

Vorhandene Blöcke ändern

Wie bei der Erstellung eines neuen Blocks kannst du auch mit Claude oder ChatGPT bestehende Gutenberg-Blöcke ändern. Das ist besonders nützlich, wenn du an einem Projekt arbeitest, das jemand anderes begonnen hat, oder wenn du einen Block überarbeitest, den du vor Monaten geschrieben hast.

Angenommen, du hast einen Block mit einer einfachen Texteingabe und möchtest einen Schalter hinzufügen, mit dem du festlegen kannst, ob die Ausgabe hervorgehoben werden soll oder nicht. Anstatt manuell in edit() und save() oder in PHP render_callback zu stöbern, kannst du AI einfach den entsprechenden Teil des Blocks geben und fragen:

Here’s the edit() function for my Gutenberg block. Add a ToggleControl labeled "Highlight" that adds a CSS class "highlighted" to the block wrapper if it's turned on:
[...paste function...]

Es ist auch schlau genug, um deinem bestehenden Codestil zu folgen. Wenn dein Block also useBlockProps() verwendet, behält er das bei; wenn er div auszeichnet, macht er damit weiter, anstatt zu versuchen, dein Layout umzuschreiben.

3. WP-CLI-Befehle für die Automatisierung erstellen

Als WordPress-Entwickler ist WP-CLI eines der wichtigsten Tools. Damit kannst du WordPress wie eine richtige Anwendung programmieren, anstatt im Admin-Panel herumzuklicken oder temporäre Admin-Seiten zu schreiben, nur um eine Massenaktion auszuführen.

KI beseitigt den ganzen Overhead, sodass du dich nicht mehr durch die WP-CLI-Dokumente wühlen, das Klassenformat erraten, alten Code aus einem anderen Projekt kopieren und 30 Minuten lang daran herumfeilen musst.

Angenommen, du möchtest alle Beiträge mit einem bestimmten Meta-Key veröffentlichen. Du kannst die folgende Eingabeaufforderung verwenden:

Write a custom WP-CLI command called `publish_scheduled_events` that loops through all posts of type "event" where the custom meta key "event_date" is in the past and publishes them.

AI gibt dir eine Klasse zurück, in der WP_CLI::add_command() richtig registriert ist, sowie eine Methode, die WP_Query mit einem meta_query Filter verwendet, und vieles mehr. In den meisten Fällen ist der Code produktionsreif, bis auf den Vergleich der Metaschlüsselwerte, um den du in einem Folgeauftrag bitten kannst.

Du kannst auch nach WP-CLI-Befehlen fragen, um Aufgaben wie diese zu erledigen:

  • Löschen von Transienten
  • Permalinks neu speichern
  • Bildgrößen neu generieren
  • Synchronisieren von Optionen zwischen Umgebungen
  • Benutzerdefinierte Importaufträge nach Zeitplan ausführen

Zum Beispiel siehst du die folgende Aufforderung:

Write a WP-CLI command that deletes all expired transients in the wp_options table and logs how many were deleted.

Wenn du bereits WP-CLI-Befehle schreibst, aber etwas nicht stimmt (vielleicht werden keine Argumente erkannt oder du bekommst seltsame Ausgaben), füge einfach den Code ein und frage nach:

This WP-CLI command isn’t parsing the --user_id argument correctly. What’s wrong?

4. Optimieren von SQL-Abfragen in WP-Abfragen oder benutzerdefiniertem Datenbankcode

WordPress-Entwickler haben oft mit Abfragen zu tun, die gut aussehen, bis sie auf einer echten Website mit Tausenden von Beiträgen und einer aufgeblähten wp_postmeta Tabelle ausgeführt werden. Dann sinkt die Leistung, und die Dinge werden schnell unangenehm.

Die gute Nachricht ist, dass Tools wie ChatGPT, Claude und sogar Cursor (wenn du mit einer vollständigen Codebasis arbeitest) deine SQL- oder WP_Query-Konfiguration überprüfen und dich auf ineffiziente Muster hinweisen oder dir dabei helfen können, deine Abfragen komplett zu überarbeiten.

Engpässe in der WP_Query-Konfiguration aufspüren

Angenommen, du hast eine komplexe WP_Query geschrieben, um anstehende Ereignisse mit benutzerdefinierten Meta-Feldern anzuzeigen, und sie wird langsam geladen. Du kannst fragen:

Here’s a WP_Query for events sorted by a custom meta field "event_date". It’s slow when there are lots of events. How can I optimize it?
[...paste the WP_Query args...]

Und die KI antwortet vielleicht mit:

  • Einer Erinnerung daran, dass meta_query nicht indiziert ist, so dass die Abfrage großer Datensätze immer teuer sein wird.
  • Dem Vorschlag, orderby => 'meta_value' nach Möglichkeit nicht zu verwenden.
  • Dem Rat, ein normalisiertes Datum in einer benutzerdefinierten DB-Spalte oder einer Taxonomie zu speichern, um die Leistung zu verbessern.
  • Eventuell wird sogar vorgeschlagen, die Logik umzuschreiben und pre_query Hooks zu verwenden, um SQL direkt zu ändern.

Analysiere und überarbeite Roh-SQL

Manchmal umgehst du WP_Query ganz – vielleicht für Berichte, Analysen oder Plugin-Logik. Du hast eine rohe SELECT Abfrage geschrieben, die wp_posts und wp_postmeta miteinander verbindet, aber sie ist langsam oder liefert doppelte Ergebnisse.

Du kannst eine Eingabeaufforderung wie die folgende verwenden:

This SQL query is slow. Can you help me optimize it?
SELECT p.ID, p.post_title, m.meta_value 
FROM wp_posts p 
JOIN wp_postmeta m ON p.ID = m.post_id 
WHERE m.meta_key = 'event_date' 
AND m.meta_value >= CURDATE() 
AND p.post_type = 'event' 
AND p.post_status = 'publish'

Erklären lassen, was eine Abfrage eigentlich macht

Wenn du einen uralten Plugin- oder Theme-Code erhältst, der eine große SQL-Abfrage ausführt (und niemand weiß, was er tut), kannst du ihn in ChatGPT oder Claude eingeben und fragen:

Explain what this WordPress SQL query is doing and tell me if it could be made more efficient:
[...query...]

Die KI wird dich an der Hand nehmen:

  • Welche Tabellen sind verbunden werden und warum?
  • Was filtert jede WHERE Klausel?
  • Ist ein Teil der Abfrage redundant?
  • StellenLIMIT, ORDER BY oder GROUP BY ein Problem dar?

Es weißt auch auf potentiell problematische Dinge wie SELECT *, kartesische Joins oder ineffiziente Regex in LIKE Klauseln.

5. Generierung von Unit-/Integrationstests (PHPUnit) für Plugins

Das Schreiben von Tests für WordPress-Code ist nicht immer ganz einfach. Das Bootstrapping der WP-Testumgebung, das Mocking von Kernfunktionen und das Herausfinden, was getestet werden muss, kann eine Menge Arbeit bedeuten.

KI-Tools sind gut darin, Testfälle zu schreiben, vor allem, wenn du ihnen eine Funktion oder Klasse gibst und um ein bestimmtes Verhalten bittest, das getestet werden soll.

Nehmen wir an, du hast eine Funktion geschrieben, die einen benutzerdefinierten Beitrag erstellt und die dazugehörigen Metadaten speichert. Du möchtest testen, ob folgendes funktioniert:

  • Der Beitrag erfolgreich erstellt wird.
  • Der richtige Beitragstyp zugewiesen wird.
  • Die Metadatenfelder richtig gespeichert werden.

Die folgende Aufforderung dient als Beispiel:

Write PHPUnit tests for this function. It creates a custom post type "Event" and saves meta fields "event_date" and "event_location":
[...paste function...]

Wenn du ein Plugin hast, das Einstellungen über admin-post.php speichert, kannst du auch das testen. Füttere einfach die Form-Handler-Funktion an AI und frage:

Write PHPUnit tests for this function that handles plugin settings form submissions. It saves an option based on POST data and checks a nonce.

Wenn dein Plugin benutzerdefinierte REST-API-Routen registriert, ist das manuelle Testen dieser Routen langsam und fehleranfällig. AI-Tools können dir auch dabei helfen, Tests zu erstellen, die wp_remote_get() oder rest_do_request() direkt verwenden:

Write a PHPUnit test that sends a GET request to my custom REST route `/wp-json/my-plugin/v1/data` and checks for a 200 response and valid JSON output.

Selbst einfache Tests zeigen Probleme frühzeitig auf. Wenn KI sich um die Textbausteine kümmert, kannst du dich auf das Testen der Logik konzentrieren und musst dich nicht mit den Einstellungen herumschlagen. Du musst kein TDD-Purist werden – frag einfach: „Was soll ich in dieser Funktion testen?“ … und du wirst Ideen bekommen, die du wahrscheinlich übersehen hast. So wird das Testen weniger zu einer lästigen Pflicht und mehr zu einer Baustein der Entwicklung.

6. Refactoring oder Übersetzen von altem Code

Wenn du länger als ein paar Jahre mit WordPress arbeitest, hast du wahrscheinlich schon mit jQuery-lastigem Code zu tun gehabt – Inline-Skripte, globale Variablen überall, seltsame Timing-Probleme, vielleicht sogar $(document).ready(), das in PHP-Dateien versteckt ist.

Das Problem ist, dass WordPress sich weiterentwickelt hat. Gutenberg nutzt React, Themes werden blockbasiert und sogar die Admin-UIs profitieren von modernem JS. Das Refactoring von jQuery in sauberes, modulares JavaScript (oder sogar React, wo es Sinn macht) kann mühsam sein – es sei denn, du nutzt KI, um es zu beschleunigen.

Nehmen wir an, du hast einen Code der alten Schule wie diesen:

jQuery(document).ready(function($) {
  $('#open-modal').on('click', function() {
    $('#my-modal').fadeIn();
  });

  $('.close-modal').on('click', function() {
    $('#my-modal').fadeOut();
  });
});

Du willst ihn in modernes, abhängigkeitsfreies JS umwandeln:

Convert this jQuery code to modern vanilla JavaScript using addEventListener and class toggling instead of fadeIn/fadeOut:
[...paste code...]

Antworten von Claude oder ChatGPT:

document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
  document.getElementById('open-modal').addEventListener('click', function() {
    document.getElementById('my-modal').classList.add('visible');
  });

  document.querySelectorAll('.close-modal').forEach(function(btn) {
    btn.addEventListener('click', function() {
      document.getElementById('my-modal').classList.remove('visible');
    });
  });
});

Normalerweise wird empfohlen, Stile hinzuzufügen wie:

#my-modal {
  display: none;
}
#my-modal.visible {
  display: block;
}

So ist der Code leichter zu pflegen, wird schneller geladen und benötigt kein jQuery auf dem Frontend.

Angenommen, du baust oder aktualisierst einen Gutenberg-Block und dein altes JS verwendet jQuery, um Markup dynamisch einzufügen. Du möchtest, dass diese Logik nach React verlagert wird, damit sie innerhalb von edit() richtig funktionieren kann.

Die folgende Aufforderung würde funktionieren:

Translate this jQuery code that appends a div with post data into a React component for a Gutenberg block:
[...paste jQuery code...]

Wenn dein Code WordPress-APIs wie wp.apiFetch verwendet, weiß AI, wie man auch diese integriert – und schlägt oft bessere asynchrone Muster vor oder behandelt Fehler eleganter als Legacy-Code.

Nehmen wir an, du hast es mit einem Plugin zu tun, das 300 Zeilen prozedurales JavaScript in einen <script> Tag packt. AI kann dir dabei helfen, es in logische Teile aufzuteilen, indem du eine Aufforderung wie diese verwendest:

Break this JavaScript into reusable functions and separate concerns. Put DOM setup, event handlers, and data logic into their own functions:
[...paste code...]

7. Hosting und DevOps einfacher machen

WordPress-Entwicklung hört nicht beim Schreiben von Code auf – sie umfasst alles von der Bereitstellung über Updates und Performance bis hin zur Hosting-Konfiguration. Wenn du deine Websites auf einer Plattform wie Kinsta verwaltest, können dir KI-Tools dabei helfen, schneller zu werden und weniger Fehler in dieser Betriebsschicht zu machen.

Wenn du zum Beispiel einen kryptischen Fehler in den PHP-Fehlerprotokollen oder im APM-Tool von Kinsta findest, kannst du ihn in ChatGPT einfügen und fragen:

This error came from Kinsta’s PHP logs. Can you explain what it means and how to fix it?

So kannst du fatale Fehler, Speicherprobleme oder Plugin-Konflikte schneller entschlüsseln, als wenn du die Dokumentation oder Stack Overflow durchforstest.

Wenn ein Teil der Kinsta-Doku, eine Plugin-README oder eine Regel von .htaccess keinen Sinn ergibt, füge sie einfach in Claude ein und frage danach:

Explain this part to me like I’m a developer but unfamiliar with server config.

KI-Tools können dir auch dabei helfen, Git-basierte CI/CD-Workflows wie GitHub Actions, GitLab CI oder Bitbucket Pipelines zu erstellen oder zu überprüfen, die Themes bereitstellen, Dateien synchronisieren oder Datenbankmigrationen über SSH auf Kinsta durchführen. Einfach abfragen:

Write a GitHub Actions workflow that deploys my WordPress theme to a Kinsta server over SSH after pushing to the main branch.

Kurz gesagt, KI wird zu einer Ebene zwischen dir und den zeitaufwändigen oder unklaren Teilen des Hostings oder der DevOps – sei es das Lesen von Logs, das Skripting von Bereitstellungen oder das Verstehen der Dokumentation.

Dennoch erfordert der Umgang mit Hosting-Problemen wie Leistungsproblemen, Fehlern und der Serverkonfiguration immer noch echtes Fachwissen. Wenn etwas nicht funktioniert, kann das für dein Unternehmen frustrierend, zeitaufwändig und kostspielig sein. Deshalb unterstützt Kinsta seine Plattform mit einem 24/7/365-Support in 10 Sprachen, bei dem dir erfahrene Techniker/innen freundlich und menschlich bei der Fehlersuche, Erklärung und Lösung von WordPress-Serverproblemen helfen.

Zusammenfassung

KI ist nicht dazu da, WordPress-Entwickler zu ersetzen – sie soll uns schneller machen, unseren Code sauberer und weniger anfällig für langweilige Fehler.

Wichtig ist, dass du KI wie einen Junior-Entwickler behandelst – nicht wie einen Zauberstab. Erwarte nicht, dass sie alles in einer einzigen, riesigen Eingabeaufforderung festnagelt. Unterteile die Arbeit in Schritte, prüfe, was sie dir gibt, und baue Schicht für Schicht auf. So behältst du die Kontrolle und profitierst gleichzeitig von den Geschwindigkeitsvorteilen, die KI zu bieten hat.

Egal, ob du benutzerdefinierte Plugins schreibst, die Leistung optimierst oder Websites in großem Umfang bereitstellst, Kinsta bietet dir die Geschwindigkeit, die Werkzeuge und den Experten-Support, den du brauchst.

Joel Olawanle Kinsta

Joel ist Frontend-Entwickler und arbeitet bei Kinsta als Technical Editor. Er ist ein leidenschaftlicher Lehrer mit einer Vorliebe für Open Source und hat über 200 technische Artikel geschrieben, die sich hauptsächlich um JavaScript und seine Frameworks drehen.