KI-Code: Profi oder Pfusch?

KI-getriebene Softwareentwicklung – das klingt nach der Zukunft, oder? Aber mal ehrlich: Wer von uns hat nicht schon mal versucht, mit ChatGPT oder Claude ein bisschen Code zu generieren und dann festgestellt, dass das Ergebnis... nun ja, sagen wir mal funktioniert, aber irgendwie auch nicht so richtig professionell aussieht? AI-First-Entwicklung (oder wie manche es abfällig "Vibe Coding" nennen) hat enormes Potenzial, aber ohne einen vernünftigen Prozess dahinter wird's schnell zur Katastrophe. Hier kommt ein Ansatz, der das Beste aus beiden Welten vereint: maximale Effizienz durch KI-Generierung und trotzdem ein Endprodukt, das sich nicht verstecken muss.

Der zweistufige Prozess: MVP plus agile Weiterentwicklung

Vergessen wir mal den Hype und schauen uns an, was wirklich funktioniert. Der hier vorgestellte Prozess teilt die Entwicklung in zwei klare Phasen auf:

• Phase 1: Ein solides MVP (Minimum Viable Product) als Grundgerüst

• Phase 2: Agile Weiterentwicklung in schnellen Iterationen

Aber Moment – bevor wir überhaupt anfangen zu coden, brauchen wir eine ordentliche Scoping-Phase. Denn seien wir ehrlich: Software ist nie fertig (wer kennt das nicht?), aber irgendwo muss man ja mal eine Grenze ziehen.

Phase 0: Das Scoping – oder: Was wollen wir eigentlich bauen?

Das Ziel ist eine Version 1.0 – nicht nur irgendein halbgarer Prototyp, sondern eine Software, die:

• Hochwertig und professionell ist

• Vollständig lauffähig und getestet wurde

• Tatsächlich produktiv einsetzbar ist

In einem Onboarding- und Scoping-Workshop kommen alle Stakeholder zusammen. Der Hauptstakeholder erklärt in eigenen Worten, was die Software können soll. Alle vorhandenen Anforderungsdokumente werden auf den Tisch geworfen. Das Ganze wird komplett aufgezeichnet und transkribiert – entweder online mit Tools wie Microsoft Teams oder vor Ort mit Aufzeichnungsgeräten wie dem PLAUD.

Das Ergebnis? Eine klare Abgrenzung:

• Must-have Features für Version 1.0

• Nice-to-have Features

• Was definitiv außerhalb des Scopes liegt

Phase 1: Der MVP – Das Fundament legen

Jetzt geht's ans Eingemachte. Aber halt – nicht gleich mit Login und Impressum anfangen! (Wer macht das schon gerne?) Stattdessen konzentrieren wir uns auf die Kern-Use-Cases und die Hauptentitäten. Bei einer Bibliotheksverwaltung wäre das zum Beispiel die Entität "Buch" – das Herzstück der Anwendung.

Ein fundamentaler Grundsatz dabei: Continuous Integration von Anfang an. Die Software muss immer lauffähig sein, jede Änderung sollte theoretisch sofort deployed werden können. Das ist kein nice-to-have, das ist ein must-have!

Architektur und Tech-Stack definieren

Bevor wir wild drauflos generieren, brauchen wir klare Architektur-Richtlinien. Ein erfahrener Softwarearchitekt bringt vorbereitete Guidelines mit:

• Welches Backend wird wie genutzt?

• Was sind die Dos and Don'ts?

• Security-Richtlinien

• Frontend-Framework (React? Angular? Mit oder ohne Server-Side-Rendering?)

Auch das wird in einem Workshop erarbeitet, aufgezeichnet und transkribiert. Jetzt haben wir zwei zentrale Informationspakete: Die Architekturanforderungen und die fachlichen Anforderungen.

KI-gestütztes Requirements Engineering – Der Gamechanger

Hier wird's richtig spannend. Die unstrukturierten Anforderungen durchlaufen eine KI-gestützte Pipeline für Software Requirements Engineering. Das System generiert automatisch alle erforderlichen Artefakte – aber (und das ist wichtig!) mit der Möglichkeit, an jeder Stelle manuell einzugreifen, zu korrigieren und zu optimieren.

Es gibt zwei Hauptansätze:

• Software Requirements Specification (SRS): Der klassische Ansatz mit Visionsdokument, Use Cases, funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen

• Product Requirements Document (PRD): Moderner, mit Fokus auf Stakeholder-Nutzen, strukturiert in Epics und User Stories

Das Ziel? Maximal detaillierte Spezifikationen – ja, wie aus dem guten alten Wasserfallmodell! Das Datenmodell muss fest spezifiziert sein, alle Masken mit ihren Elementen müssen definiert werden. Klingt oldschool? Ist es auch, aber es funktioniert!

Die KI-Pipeline arbeitet sich durch folgende Schritte:

• Erstellung eines Visionsdokuments

• Identifikation der Stakeholder

• Entwicklung der Use-Case-Landschaft

• Detaillierte Spezifikation jedes Use Cases

• Definition funktionaler Anforderungen

• Daten- und Domänenmodellierung

• Architekturausarbeitung (Module, APIs, CI/CD)

• Optional: UX/Design-Richtlinien und Testplanung

Ein besonders wichtiges Artefakt: Eine vollständige textuelle Beschreibung sämtlicher Masken und Screens. Das dauert, aber die KI macht das zuverlässig – wenn man die richtigen Modelle wählt.

Hier ist übrigens ein Blick in Unsere AI Process Pipeline Suite:

Implementierung – Jetzt wird's wild

Mit den fertigen Spezifikationen geht's in die Entwicklungsumgebung der Wahl (ClaudeCode, Cursor, oder sogar Lovable für den Anfang - wer's mag). Die Applikation wird durchgeneriert – aber clever:

• Architektur-Bausteine legen, technische und architektonische Guidelines definieren

• Backend und Frontend getrennt behandeln

• Sinnvolle Implementierungsreihenfolge festlegen

• Von Anfang an eine funktionierende Deployment-Pipeline aufbauen

Wichtig: Das Deployment muss von Anfang an laufen! Nicht erst am Schluss dran denken (wer hat das nicht schon mal bereut?).

Refactoring – Der unterschätzte Held

Jetzt kommt der Teil, der Vibe Coding von professioneller Entwicklung trennt: Das Refactoring. Und nein, das ist kein nice-to-have, das ist Senior-only-Territorium!

Nach der Generierung des MVP schnappt man sich eine richtige IDE und schaut sich den Code an. Was findet man?

• Redundanzen (überall!)

• Unstimmigkeiten

• Wiederkehrende Fehler

Die Lösung? Komponenten bilden! Wenn überall derselbe Button-Code mit denselben Design-Attributen auftaucht, dann sollte das eine wiederverwendbare Komponente werden. Das gilt für:

• Buttons

• Modals

• Formularfelder

• Cards

• Ganze UI-Patterns

das gleiche passiert natürlich auch im Backend oder in irgendwelchen anderen Services, die Komponenten der Gesamtarchitektur bilden.

Diese Komponenten werden sorgfältig dokumentiert und über Cursor Rules in den weiteren Entwicklungsprozess integriert. Das ist der Knackpunkt: Ohne diesen Schritt fliegt einem die Software ab einer gewissen Komplexität um die Ohren!

Phase 2: Die agile Weiterentwicklung – Vollgas mit Struktur

Nach der MVP-Präsentation beim Kunden geht's in die agile Phase. Epics und User Stories werden in einem Ticketsystem (Jira oder ähnliches) gesammelt. Der Prozess ähnelt Scrum, ist aber durch die KI-Unterstützung deutlich schneller.

Bei Vollzeitarbeit sieht ein Sprint-Zyklus so aus:

• Tag 1: Implementierung – unglaublich viele Features werden generiert

• Tag 2: Qualitätssicherung – Refactoring, Tests, neue wiederverwendbare Komponenten, Dokumentation

• Tag 3: Review und Planung – Präsentation beim Kunden, Backlog-Planung

Diese Drei-Tages-Sprints werden wiederholt, bis die Version 1.0 erreicht ist.

Fazit: Professionelles Engineering statt Codeschrauben

Dieser AI-First-Ansatz ist kein billiger Trick, um mal eben Software zusammenzuschrauben. Es ist ein hochprofessioneller Engineering-Prozess, der die Stärken von KI nutzt, aber die Kontrolle in den Händen erfahrener Entwickler lässt.

Die Vorteile?

• Maximale Effizienz durch KI-Generierung

• Strukturiertes Vorgehen verhindert Chaos

• Refactoring und Komponentenbildung sichern langfristige Wartbarkeit

• Schnelle Iterationen bei gleichbleibender Qualität

Die Nachteile? Man braucht erfahrene Entwickler und Architekten. Junioren, reine "Vibe Coder" oder Manager, die meinen, sie könnten sich ihre Software jetzt selbst zusammenbauen, werden hier scheitern.

Am Ende steht eine Software, die sich nicht vor traditionell entwickelten Produkten verstecken muss – nur dass sie in einem Bruchteil der Zeit entstanden ist. Das ist die Zukunft der Softwareentwicklung: KI als mächtiges Werkzeug in den Händen von Profis, nicht als Ersatz für sie.