Ich habe die 6 besten KI-Tools für Salesforce-Programmierung im Jahr 2025 getestet: Hier ist mein Urteil

Das kennst du. Du bittest einen Chatbot um einen einfachen Apex-Trigger und er liefert dir selbstbewusst einen Codeblock, der verdächtig nach Java aussieht. Oder er schlägt eine SOQL-Abfrage in einer "for"-Schleife vor und ignoriert dabei Governor Limits, als wären sie nur eine freundliche Empfehlung. Schlimmer noch, er erfindet einfach "sObjects", die es in deiner Org oder sonst wo nicht gibt.

Nach ein paar solcher Momente ist es leicht, das ganze Thema "KI für Entwickler" abzuschreiben. Ein Großteil des anfänglichen Hypes schien völlig losgelöst von dem zu sein, was wir als Salesforce-Entwickler tagtäglich tun.

Deshalb habe ich beschlossen, den Lärm zu durchdringen. Ich habe mir wirklich Zeit für die Top-KI-Tools genommen, die behaupten, die beste KI für die Salesforce-Programmierung zu sein. Ich wollte herausfinden, welche wirklich nützlich sind und welche nur eine glorifizierte Autovervollständigung, die einen in Schwierigkeiten bringt. Mein Ziel war es, die Tools zu finden, die die Salesforce-Plattform wirklich verstehen und unser Leben leichter machen können, nicht schwerer.

Es ist offensichtlich, dass KI die Arbeitsweise von Entwicklern verändert, aber sie verändert auch die Dinge für Admins, Berater und Support-Agenten im gesamten Salesforce-Ökosystem. Es geht nicht mehr nur darum, Code schneller zu schreiben; es geht darum, die gesamte Plattform für alle intelligenter zu machen.

KI für die Salesforce-Programmierung verstehen

Zunächst einmal sind dies keine durchschnittlichen Chatbots. Die besten KI-Tools für die Salesforce-Programmierung sind eher wie spezialisierte Assistenten, die sich direkt in deine IDE wie VS Code einklinken. Sie sind darauf ausgelegt, Salesforce fließend zu sprechen.

Das bedeutet, dass sie das Gesamtbild verstehen müssen: Apex, Lightning Web Components (LWC), Aura, SOQL und sogar gelegentlich eine verstaubte Visualforce-Seite. Aber noch wichtiger ist, ein gutes Werkzeug braucht Kontext. Es muss über deine bestehende Codebasis, die Metadaten deiner Org und die festen Regeln wie Governor Limits und API-Versionen Bescheid wissen. Ohne diesen Kontext rät es nur.

Wie ich die Tools ausgewählt und getestet habe

Um diese Liste zusammenzustellen, habe ich nicht nur Marketingseiten gelesen. Ich habe mir bei jedem Tool die Hände schmutzig gemacht und sie nach den Dingen beurteilt, die wirklich wichtig sind, wenn man unter Zeitdruck steht.

Ich habe mich auf ein paar Schlüsselfaktoren konzentriert. Wie gut ist der Code, den es ausspuckt? Ist er gültig, effizient und etwas, das man tatsächlich in die Produktion mergen würde? Wie gut passt es in VS Code oder den Code Builder? Hilft es dir oder steht es dir nur im Weg? Ich habe auch darauf geachtet, ob es den Rest des Projekts verstehen kann, um intelligente Vorschläge zu machen, oder ob es nur in einer Blase arbeitet. Schließlich wollte ich einfach wissen, ob es für gängige Aufgaben wie das Schreiben von Unit-Tests, das Erklären von altem Code oder das Debuggen einer kniffligen Funktion einfach zu bedienen ist.

Ein schneller Vergleich der KI-Tools

Hier ist ein kurzer Überblick über die Tools, die ich getestet habe. Auf die Details gehen wir weiter unten ein, aber das sollte dir einen guten Ausgangspunkt geben.

Die 6 besten KI-Tools für die Salesforce-Programmierung im Jahr 2025

Nachdem ich mit jedem dieser Tools viel Zeit verbracht habe, hier meine detaillierte Aufschlüsselung dessen, was funktioniert, was nicht und für wen ich jedes Tool wirklich halte.

1. Einstein for Developers

Ein Screenshot der Einstein for Developers Landing Page, ein Top-Anwärter für die beste KI für Salesforce-Programmierung.

Dies ist Salesforces eigener KI-Assistent, der direkt in eine VS-Code-Erweiterung und ihren webbasierten Code Builder integriert ist. Er läuft auf Salesforces eigenem Modell, CodeGen, und ist durch den Einstein Trust Layer geschützt, was eine schicke Art zu sagen ist, dass dein Code und deine Daten niemals das Salesforce-Ökosystem verlassen.

Was mir daran gefiel, war sein unglaubliches Wissen über die spezifischen Metadaten, benutzerdefinierten Objekte und Felder meiner Org. Kein anderes Tool kam da auch nur annähernd heran. Das Generieren genauer Testklassen für eine bestehende Apex-Klasse war ebenfalls beeindruckend einfach. Und wenn Datensicherheit für dein Unternehmen oberste Priorität hat, ist dies mit Abstand die sicherste Option.

Der Nachteil ist jedoch, dass es sich im Vergleich zu den anderen Tools etwas träge anfühlen kann. Seine Fähigkeiten sind auch ausschließlich auf die Salesforce-Entwicklung konzentriert, sodass es dir bei nichts anderem helfen wird.

Was die Preisgestaltung betrifft, wird es etwas unklar. Du kannst Einstein for Developers nicht einfach einzeln kaufen. Es ist normalerweise in bestimmten Salesforce-Editionen wie Enterprise und Unlimited enthalten oder über ein Einstein 1 Platform Add-On verfügbar. Ehrlich gesagt, musst du wahrscheinlich mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen, um herauszufinden, ob du es hast oder wie du es bekommen kannst.

Mein Fazit: Wenn deine Arbeit zu 100 % innerhalb von Salesforce stattfindet und dein Unternehmen eine strikte Datensicherheitsrichtlinie hat, ist Einstein for Developers die vernünftigste Wahl. Sein tiefes Verständnis für die einzigartige Konfiguration deiner Org ist ein echter Vorteil, den Drittanbieter-Tools einfach nicht nachbilden können.

2. GitHub Copilot

Ein Screenshot der GitHub Copilot Landing Page, ein weiteres der besten verfügbaren KI-Tools für die Salesforce-Programmierung.

Von diesem hast du mit ziemlicher Sicherheit schon gehört. Unterstützt von GitHub und OpenAI ist Copilot der beliebteste KI-Paarprogrammierer überhaupt. Er lässt sich in so ziemlich jede IDE integrieren und bietet Echtzeit-Codevorschläge für Dutzende von Sprachen, mit einem überraschend guten Verständnis für Apex und JavaScript für LWCs.

Die Autovervollständigung ist unglaublich schnell und spart eine Menge Tipparbeit, besonders bei Boilerplate-Code. Es ist auch eine große Hilfe beim Erstellen von Lightning Web Components aufgrund seiner starken Unterstützung für JavaScript, HTML und CSS. Der integrierte Chat ist auch praktisch, um allgemeine Programmierfragen zu stellen, ohne deinen Editor verlassen zu müssen.

Allerdings weiß es von Haus aus nichts über die Salesforce Governor Limits. Du musst es gezielt daran erinnern, darauf zu achten. Es kann auch manchmal Code aus öffentlichen Repositories vorschlagen, der veraltet sein oder nicht den Best Practices entsprechen könnte, also musst du ein Auge darauf haben.

Mein Fazit: Für reine Programmiergeschwindigkeit, insbesondere im Frontend, ist Copilot eine enorme Hilfe. Es macht dich einfach schneller. Denk nur daran, seine Apex-Vorschläge so zu behandeln, als kämen sie von einem Junior-Entwickler; sie benötigen normalerweise eine schnelle Überprüfung, um sicherzustellen, dass sie für die Produktion bereit sind.

3. Claude

Ein Screenshot der Claude Landing Page, ein leistungsstarkes Werkzeug und ein Kandidat für die beste KI für Salesforce-Programmierung.

Entwickelt von Anthropic, ist Claude dafür bekannt, hochwertigen, gut strukturierten Code zu generieren. Sein großes Verkaufsargument ist ein riesiges Kontextfenster, was bedeutet, dass es ganze Apex-Klassen oder LWC-Bundles auf einmal betrachten kann, um relevantere Vorschläge für das Refactoring oder das Hinzufügen neuer Funktionen zu geben.

Ich fand, es ist fantastisch darin, eine übergeordnete Anforderung zu nehmen und sie in sauberen, kommentierten Code umzuwandeln, der leicht zu verstehen ist. Da es mehr von deinem Code auf einmal sehen kann, eignet es sich hervorragend für größere Refactoring-Aufgaben. Der erzeugte Code fühlt sich einfach etwas sicherer und durchdachter an als das, was man von anderen allgemeinen Modellen bekommt.

Auf der anderen Seite benötigst du für eine effektive Nutzung in deiner IDE ein Drittanbieter-Tool wie Cursor oder eine spezielle Erweiterung, die es unterstützt. Die kostenlose Version hat auch tägliche Nutzungslimits, die du ziemlich schnell erreichen kannst, wenn du dich stark darauf verlässt.

Mein Fazit: Wenn ich eine unordentliche, alte Apex-Klasse habe, die komplett neu geschrieben werden muss, oder wenn ich ein komplexes LWC von Grund auf neu erstelle, ist Claude das erste Werkzeug, zu dem ich greife. Die Qualität des Outputs ist durchweg hoch und erfordert normalerweise weniger Nacharbeit.

4. Gemini

Gemini ist Googles Flaggschiff-KI-Modell, und es ist besonders gut im logischen Denken und der Bearbeitung komplexer Probleme. Du verwendest es nicht als eigenständige App; stattdessen greifst du über Tools wie Google AI Studio oder eine API-Integration in deiner IDE darauf zu. Seine wahre Stärke liegt darin, vage Geschäftsanforderungen in eine logische Codestruktur zu zerlegen.

Es zeichnet sich wirklich dadurch aus, Lösungen für komplizierte Logik zu entwerfen, wie z. B. einen mehrstufigen Aufruf an einen externen Dienst. In meinen Tests war es auch überraschend gut darin, subtile Fehler in meinem bestehenden Apex-Code zu erkennen und Korrekturen vorzuschlagen.

Der Hauptnachteil ist, dass es, wie andere allgemeine Modelle, Salesforce-spezifische Syntaxfehler machen kann, wenn du ihm nicht viel Kontext gibst. Seine Antworten können manchmal auch etwas langatmig sein. Die Preisgestaltung ist ein weiteres Problem. Es gibt kein einfaches monatliches Abonnement. Die Kosten für Gemini basieren auf der API-Nutzung über die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, was es schwierig macht, deine monatliche Rechnung vorherzusagen.

Mein Fazit: Für die Momente, in denen du auf eine leere Datei starrst und denkst: "Wie fange ich das überhaupt an?", ist Gemini ein großartiger Brainstorming-Partner. Es ist perfekt für die Architekturplanung und um eine solide Grundlage zu schaffen, bevor du die erste Zeile Code schreibst.

5. Codeium (WindSurf)

Ein Screenshot der WindSurf (ehemals Codeium) Landing Page, eine schnelle Wahl für die beste KI für Salesforce-Programmierung.

Früher bekannt als Codeium, ist WindSurf ein KI-Programmierassistent, der sich dank seiner Geschwindigkeit und eines sehr großzügigen kostenlosen Plans eine treue Anhängerschaft aufgebaut hat. Es funktioniert ähnlich wie GitHub Copilot und bietet dir schnelle Autovervollständigungen und eine Chat-Schnittstelle direkt in deiner IDE.

Der kostenlose Plan ist solide und perfekt für Einzelentwickler oder kleine Teams. Die Code-Vervollständigung fühlt sich fast augenblicklich an, was großartig ist. Sie bieten auch Self-Hosting-Optionen für Unternehmen mit sehr strengen Datenschutzanforderungen.

Der Kompromiss ist, dass das zugrunde liegende Modell nicht ganz so leistungsfähig ist wie das, was Claude oder Gemini bieten, insbesondere bei der Generierung komplexer, dateiübergreifender Lösungen aus einem einzigen Prompt. Es hat auch eine kleinere Community, sodass es etwas schwieriger sein kann, Salesforce-spezifische Tipps zu finden.

Mein Fazit: Wenn du eine kostenlose, schnelle Alternative zu GitHub Copilot suchst, ist WindSurf eine ausgezeichnete Wahl. Es liefert wirklich das Kern-Autovervollständigungserlebnis, ohne dich etwas zu kosten.

6. ChatGPT

Ein Screenshot der ChatGPT Landing Page, eine vielseitige Option unter den besten KI-Tools für die Salesforce-Programmierung.

Natürlich müssen wir die KI erwähnen, die diesen ganzen Hype ausgelöst hat. Obwohl ich nicht empfehlen würde, ChatGPT zum Schreiben einer ganzen Apex-Klasse zu verwenden, ist es für bestimmte Salesforce-Aufgaben immer noch unglaublich nützlich, insbesondere für solche, die man in einfacher Sprache beschreiben kann.

Es ist erstaunlich gut darin, komplexe Salesforce-Formelfelder und Validierungsregeln aus einem einfachen Satz zu generieren. Es ist auch sehr hilfreich, um die logischen Schritte eines Salesforce-Flows zu skizzieren, bevor man in den Builder einsteigt. Ich habe es auch als nützlich empfunden, um schnell zu erklären, was ein verworrener Teil von Legacy-Code eigentlich tun soll.

Allerdings ist es von all diesen Tools am wahrscheinlichsten, dass es Apex- oder LWC-Code halluziniert, der komplett und grundlegend falsch ist. Die Verwendung erfordert auch eine mühsame Kopier- und Einfügeroutine zwischen deinem Browser und deiner IDE, und es hat keinerlei Wissen über dein spezifisches Projekt oder deine Org.

Es erfindet so viel Mist, der vielleicht funktionieren sollte, es aber nicht tut.

Reddit

Mein Fazit: Bitte es nicht, deine Trigger zu schreiben. Aber um in 30 Sekunden eine knifflige Validierungsregel zu erstellen oder einen groben Plan für einen neuen Flow zu bekommen, ist es immer noch ein fantastisches Werkzeug, das man als Lesezeichen speichern sollte.

Dieses Video bietet einen direkten Vergleich verschiedener LLM-Modelle, um die beste KI für die Salesforce-Programmierung zu finden.

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Wie du den richtigen KI-Assistenten für dein Team auswählst

Es gibt hier nicht das eine "beste" Werkzeug. Es kommt wirklich darauf an, was dein Team am meisten braucht.

• Wenn Sicherheit alles ist: Wenn die Sicherung deines Codes und deiner Daten oberste Priorität hat, solltest du deine Suche mit Einstein for Developers beginnen und beenden.

• Wenn du einfach schneller sein willst: Für den größten allgemeinen Geschwindigkeitszuwachs für das ganze Team ist eine Lizenz für GitHub Copilot wahrscheinlich der richtige Schritt.

• Wenn du ein großes neues Projekt startest: Wenn du etwas Komplexes von Grund auf neu baust, kann die Verwendung einer IDE wie Cursor in Verbindung mit Claude oder Gemini dir helfen, von Anfang an eine sauberere Lösung zu entwerfen.

Aber was ist mit KI für deine Nicht-Entwickler-Salesforce-Benutzer?

Es ist leicht, sich in diesen Entwickler-Tools zu verlieren, aber wir sind nur ein Teil der Salesforce-Gleichung. Was ist mit deinem Kundensupport-Team in der Service Cloud? Oder deinem internen IT-Helpdesk, der Jira Service Management verwendet? Ein KI-Programmierassistent ist für sie völlig nutzlos.

Diese Teams schreiben kein Apex; sie sprechen mit Kunden, beantworten Fragen und versuchen, Probleme zu lösen. Sie brauchen eine KI, die Gesprächsverläufe, Help-Center-Artikel aus Confluence oder Google Docs und die spezifischen Support-Prozesse deines Unternehmens versteht.

Hier kommt eine andere Art von KI ins Spiel. Ein Tool wie eesel AI wurde speziell für den Kundenservice und interne Support-Teams entwickelt. Anstatt sich mit deinem Code zu verbinden, verbindet es sich direkt mit deinem Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk) und all deinen Wissensquellen.

Der wahre Unterschied liegt darin, wie es lernt. eesel AI ist Self-Service und kann in nur wenigen Minuten einsatzbereit sein. Es lernt automatisch aus den vergangenen Tickets deines Teams, um dein Geschäft zu verstehen und mit dem richtigen Ton zu antworten. Das Beste daran ist, dass du seine Leistung sicher an Tausenden deiner historischen Tickets simulieren kannst, um genau zu sehen, wie es funktionieren wird, bevor du es für einen einzigen Kunden aktivierst. Es gibt dir vom ersten Tag an volles Vertrauen.

Das Urteil über KI für die Salesforce-Programmierung

Wir sind endlich an einem Punkt angelangt, an dem KI für die Salesforce-Entwicklung wirklich nützlich ist. Wir haben die Phase der effekthascherischen Chatbots hinter uns gelassen und sind zu spezialisierten Werkzeugen übergegangen, die uns tatsächlich helfen können, unsere Arbeit schneller und besser zu erledigen.

Aber während du deinen Entwicklern diese neuen Fähigkeiten gibst, vergiss nicht deine Support- und Service-Teams. Die richtige KI kann jeder Abteilung, die Salesforce nutzt, einen echten Schub geben, nicht nur denen, die den Code schreiben.

Gib deinen Entwicklern die Programmierwerkzeuge, die sie benötigen, und deinen Support-Teams die Automatisierung, die sie verdienen mit eesel AI. Du kannst eine kostenlose Testversion starten und sehen, wie viel du heute automatisieren kannst.