Jacob Langvad Nilsson & Diana Meda

From AI Experiments to Daily Workflow —  Three patterns learned from the global Claude Code community

Alle har prøvet AI-kodning. Få har fået det til at blive en del af hverdagen. De fleste udviklere eksperimenterer i en uge, får imponerende resultater – og går stille tilbage til deres gamle arbejdsgang. Problemet er ikke værktøjerne. Det er, at få har lært de mønstre, der gør AI-kodning holdbar. Som ledere af Claude Code Community i København – forbundet med 90+ communities i 47+ byer – har vi set, hvad der virker, og hvad der bliver droppet igen. I dette indlæg deler vi de mønstre, der adskiller dem, der leger med AI, fra dem, der faktisk har ændret måden de arbejder på. 

Jacob Langvad Nilsson er Digital Project Lead hos Mediq, hvor han driver AI og digital transformation på tværs af Norden, og Claude Code Community Lead i København. Han er grundlægger af Applied Futures og har en MA i Digital Management fra Hyper Island.

Diana Meda er Data Engineer hos Servier Symphogen og Claude Code Community Lead i København, med en MSc i Computer Science, Machine Learning og Data Science fra Københavns Universitet.