00:00:00Die Wahrheit ist, dass KI den Prozess der Softwareentwicklung niemals revolutionieren wird, zumindest nicht so, wie Sie denken.
00:00:05Sie macht zwar alles schneller und erleichtert die Wiederherstellung, wenn etwas schiefgeht.
00:00:10Aber die Prozesse, die über 60 Jahre Produktentwicklung hinweg etabliert wurden, sind heute noch genauso wichtig,
00:00:16früher wurden sie implementiert, um sicherzustellen, dass Menschen eine strukturierte Methode zur Entwicklung hatten.
00:00:21Doch nun hat sich das darauf verlagert, KI-Agenten zu ermöglichen, so zu arbeiten wie Menschen.
00:00:25Damit KI-Agenten richtig funktionieren, müssen Sie ihre Umgebung so einrichten, dass sie dem Prozess tatsächlich folgen.
00:00:32Und wir werden alle Schritte durchgehen, die Sie unternehmen müssen, bevor Sie überhaupt mit dem Bauen beginnen.
00:00:36Die richtige Planung Ihrer Anforderungen ist das Wichtigste, was Sie tun, bevor Sie einen einzigen Prompt schreiben.
00:00:41Dies ist der Teil, für den Sie Zeit aufwenden müssen, egal wie gut die Modelle werden.
00:00:45Es gibt nun verschiedene Arten der Planung.
00:00:46Sie können Ihre App mit Claude Code im Planungsmodus planen, aber dessen Planung ist sehr technisch orientiert, nicht produktfokussiert.
00:00:52Wie wir im vorherigen Video erwähnt haben, muss der Planungsmodus bei der aktuellen Entwicklung der Agenten
00:00:56nicht mehr so detailliert oder technisch sein und sollte sich stattdessen stark auf den Produktaspekt konzentrieren,
00:01:01da die neuen Modelle leistungsstark sind und die Planung anders sein muss als bei den weniger fähigen frühen Modellen.
00:01:07Anstelle des Planungsmodus von Claude können Sie also einen anderen Agenten erstellen, der Ihnen bei der Planung hilft.
00:01:11Er enthält Anweisungen zur Erstellung eines ordentlichen PRD mit einer Vorlage, um Claude zu zeigen, was genau die Anforderungen sind.
00:01:18Sobald Sie den Agenten eingerichtet haben, können Sie Claude einen Prompt geben, um ihn zu nutzen und die gewünschte App zu planen.
00:01:23Er lädt tatsächlich den Planer-Agenten und stellt so lange Fragen, bis er alle Anforderungen verstanden hat.
00:01:28Er stellt so lange Fragen, bis Sie mit der Planung zufrieden sind.
00:01:32Um das MVP zu verstehen, ist der Agent darauf ausgelegt, viele Fragen zu stellen.
00:01:36Am Ende wird er Sie fragen, ob Sie sonst noch etwas in Ihrer App benötigen.
00:01:40Falls ja, können Sie die Dinge hinzufügen, die der Agent implementieren soll.
00:01:43Wenn Sie mit allen Fragen zufrieden sind und glauben, dass der Agent den Plan verstanden hat, sagen Sie ihm einfach: "Das ist alles".
00:01:49Nach der Frage-Antwort-Runde erstellt er ein PRD-Dokument und speichert es im Projektordner.
00:01:54Dieses Dokument enthält Details zu allen besprochenen Anforderungen.
00:01:57Die Implementierung ist in Phasen unterteilt und enthält alle wichtigen Designentscheidungen und alles, was für die App nötig ist.
00:02:04Nachdem Sie nun präzisiert haben, welche App Sie bauen wollen, ist der nächste Schritt die Definition einer Claude.md-Datei.
00:02:10Diese Datei ist wichtig, da sie alle Anweisungen enthält, denen Ihr Agent folgen soll.
00:02:15Sie verlinken das PRD-Dokument, damit er direkt auf alle Anforderungen zugreifen kann und Sie hier nichts wiederholen müssen.
00:02:21Diese Datei sollte nur Dinge enthalten, die der Agent noch nicht weiß, anstatt zu erwähnen, was er bereits weiß.
00:02:27Sie verweist auf die Regeln, denen das Projekt folgen soll.
00:02:30Sie können Ihre Projektkonventionen und alle Anweisungen hinzufügen, die Claude bei der Implementierung speziell beachten soll.
00:02:37Der ideale Ansatz ist, die Claude.md-Datei nicht über den init-Befehl zu erstellen, sondern sie selbst anzulegen,
00:02:43da dieser Befehl die Datei nur basierend auf der vorhandenen Codebasis generiert, nicht darauf, was er tatsächlich wissen muss.
00:02:49Aber diese Datei ist keine einmalige Sache, die man einstellt und dann vergisst.
00:02:53Sie müssen ständig Dinge hinzufügen, um den Prozess der App-Erstellung während der Arbeit schrittweise zu verbessern.
00:02:58Wie im letzten Video erwähnt, wird diese Datei einmal geladen, bleibt im Kontext und dient als dauerhafte Richtlinie.
00:03:05Achten Sie darauf, dass diese Datei keine unnötigen Dinge oder Details enthält, die nur für einen spezifischen Bereich gelten.
00:03:12In diese Datei gehören Best Practices, Coding-Konventionen, Ihr Schreibstil und ähnliche Vorgaben,
00:03:19aber nicht Dinge, die er selbst herausfinden kann, wie etwa die Struktur des Projekts.
00:03:24Dafür kann er die Dateistruktur lesen und sie von selbst verstehen.
00:03:28Nehmen Sie sich also Zeit für diese Datei und stellen Sie sicher, dass sie auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist, bevor Sie starten.
00:03:36Als Nächstes richten Sie Ihre Skills, Agenten und alle MCPs ein, die Sie nutzen wollen – alles vor dem eigentlichen Bauen.
00:03:42MCPs lassen sich leicht verbinden.
00:03:44Sie können einfach jeden externen Dienst verbinden, auf den der Agent zugreifen soll, und ihn per Installationsbefehl installieren.
00:03:50Zum Beispiel wollten wir unser Backend auf Supabase aufbauen, also haben wir das Supabase-MCP mit unserem Agenten verbunden.
00:03:57Wenn Sie Shad CN UI für Komponenten und Playwright für Browser-Tests nutzen,
00:04:01mühen Sie diese vor dem Bauen verbunden haben, damit die Agenten währenddessen auf diese Tools zugreifen können.
00:04:07Das war nur die Verbindung zu externen Diensten; Sie müssen auch Agenten konfigurieren.
00:04:12Sie können so viele Agenten konfigurieren wie nötig.
00:04:14Sie haben bereits einen dedizierten Planer-Agenten für die Planung.
00:04:16Sie können auch einen Commit-Agenten erstellen, der für Commits, Pre-Checks und konventionelle Commit-Nachrichten zuständig ist.
00:04:23Sie können einen Refactoring-Agenten haben, der den Code überarbeitet und die Gesamtleistung verbessert.
00:04:28Und Sie können einen Verifizierungs-Agenten haben, der die Tools des Playwright-MCP nutzt, um UI und User Flow zu prüfen.
00:04:39Neben den Agenten müssen Sie auch Skills konfigurieren.
00:04:42Erstellen Sie beliebig viele Skills mit dem Skill Creator, der im Open-Source-GitHub-Repo verfügbar ist.
00:04:49Sie können Referenzen und Skripte hinzufügen, damit er das Skript direkt ausführen und dessen Ausgabe nutzen kann.
00:04:55Zur Unterscheidung: Implementieren Sie wiederholbare Workflows, die Anleitung und Referenzen benötigen, als Skills.
00:05:04Erstellen Sie zum Beispiel einen Frontend-Skill, da dies ein wiederholbarer Workflow ist, der festen Richtlinien folgen muss.
00:05:11Nutzen Sie Agenten für Aufgaben, die ein dediziertes Kontextfenster erfordern.
00:05:14Sie können auch den Frontend-Skill nutzen, der Open Source ist und vom Schöpfer von Claude Code selbst verwendet wird.
00:05:20Sie müssen auch pfadspezifische Regeln für bestimmte Aspekte Ihrer App hinzufügen.
00:05:23Diese Regeln definieren den Pfad, für den sie gelten, und enthalten alle Anweisungen für diesen speziellen Teil.
00:05:29Davon können Sie beliebig viele konfigurieren und in Ihrer Claude.md verlinken, damit der Agent sie kennt.
00:05:36Claude.md ist für allgemeine Prinzipien; pfadspezifische Regeln sind auf konkrete Implementierungen zugeschnitten.
00:05:46Wir behandeln all diese Setups und mehr auf diesem Kanal. Wenn Sie mehr sehen wollen, abonnieren Sie uns.
00:05:54Doch trotz all dieser positiven Anweisungen gibt es immer noch eine Lücke.
00:05:58Agenten neigen zum Handeln und könnten Dinge implementieren, die über Ihre positiven Vorgaben hinausgehen.
00:06:03Daher müssen Sie dem Agenten explizit sagen, was er nicht tun soll.
00:06:06Erstellen Sie diese Datei im Docs-Ordner und verlinken Sie sie in Claude.md, damit der Agent diese Einschränkungen kennt.
00:06:12Sie sollte alle auf das Projekt zugeschnittenen Anweisungen enthalten und genau festlegen, was nicht erstellt werden soll.
00:06:19Negative Einschränkungen sind wichtig, da positive Specs Lücken lassen, die negative Vorgaben schließen, um Mehrdeutigkeit zu vermeiden.
00:06:29Sie geben ein klareres Ziel vor, wie das Ergebnis nicht aussehen sollte.
00:06:32Wenn die KI etwa nicht die übliche lila-blaue Farbkombi nutzen soll, sagen Sie das explizit, statt es nur anzudeuten.
00:06:41Aber bevor wir weitermachen, ein Wort von unserem Sponsor: Way in Video.
00:06:44Wer mit langen Videos arbeitet, kennt das: Stundenlanges Sichten, nur um einen guten Moment zu finden und ihn dann mühsam zu schneiden.
00:06:52Way in Video löst das. Es ist eine KI-Videoplattform, die Ihr Video tatsächlich versteht.
00:06:56Ihr KI-Clipping-Skill auf OpenClaw nimmt jedes lange Video, findet virale Momente, formatiert sie vertikal und fügt Untertitel hinzu.
00:07:04Kein Coding, kein Setup. Einfach den Skill ausführen und Ihre Clips sind bereit zum Posten. Ganz einfach.
00:07:08Wenn Sie etwas Spezielles suchen, können Sie Videos auf Englisch durchsuchen, etwa nach "lustige Reaktion" oder "bestes Zitat".
00:07:16Es übernimmt auch Video-Zusammenfassungen und Transkriptionen mit Sprecherlabels. Perfekt für Podcasts und Streams.
00:07:22Ob Sie Inhalte zweitverwerten oder Ihren Workflow automatisieren – Way in Video spart Ihnen jede Woche Stunden.
00:07:27Hören Sie auf mit manuellem Editieren. Klicken Sie auf den Link im angepinnten Kommentar, um loszulegen.
00:07:32Die meisten KI-Frameworks nutzen verschiedene Dokumente für unterschiedliche Zwecke.
00:07:38Der Kern all dieser Dokumente ist jedoch das Fortschritts- und Lerndokument.
00:07:42Die Fortschrittsdatei ist entscheidend, da der Agent bei großen Apps den Überblick verlieren kann, was bereits implementiert wurde.
00:07:52Ohne diese Datei müsste der Agent die Implementierung ständig mit der Doku vergleichen, um den Status zu prüfen.
00:07:58Das erzeugt Overhead und verschwendet sowohl Zeit als auch Tokens.
00:08:01Erstellen Sie also eine Fortschrittsdatei, damit der Agent an einem Ort genau sieht, wie es steht.
00:08:07Den Fortschritt zu verfolgen reicht aber nicht; der Agent muss auch wissen, was schiefgelaufen ist.
00:08:11Daher brauchen Sie eine Lerndatei, in der der Agent Fehler, deren Ursachen und die Lösungen festhält.
00:08:17So macht er in einer ähnlichen Situation denselben Fehler nicht noch einmal.
00:08:22Da beide Dateien während der Implementierung aktiv aktualisiert werden sollen,
00:08:26müssen Sie den Agenten in der Claude.md explizit anweisen, diese Dateien ständig zu ergänzen.
00:08:34Diese zwei Dateien sind die wichtigsten, die jedes Setup benötigt.
00:08:38Sie können diese nutzen, wenn Sie Ihr eigenes Coding-Setup aufbauen.
00:08:41Wir haben bereits ein Video darüber gemacht, wie man Frameworks selbst baut; das können Sie auf unserem Kanal sehen.
00:08:46Wenn Sie sich den Aufwand sparen wollen,
00:08:49können Sie auf Coding-Frameworks vertrauen, die genau dafür bereits Mechanismen zur direkten Implementierung nutzen.
00:08:56Ein weiterer häufiger Fehler ist, Tests erst am Ende der Entwicklung zu implementieren.
00:09:00Das ist problematisch, da Tests nach Abschluss der Features weniger effektiv sind, als wenn sie vorher geschrieben worden wären.
00:09:05Beim Schreiben von Tests sollte der Agent das erstellte PRD nutzen und daraus ableiten, wie die Funktion arbeiten sollte.
00:09:09Der Agent sollte die Tests basierend auf diesen abgeleiteten Anforderungen schreiben,
00:09:16quasi die Funktionalität und mögliche Fehlerquellen aus dem PRD per Reverse Engineering ermitteln.
00:09:19Sobald die Tests bereit sind, können Sie sie am Ende ausführen, um die Implementierung mit den Anforderungen abzugleichen.
00:09:24Der Grund für "Tests zuerst" ist: Hinterher kennt der Agent nur das, was tatsächlich implementiert wurde.
00:09:29Er wird die Tests für die existierenden Features optimieren, nicht für die in den Spezifikationen geforderte Funktionalität.
00:09:35Dadurch könnten Sie Features übersehen, die zwar spezifiziert, aber nicht korrekt implementiert wurden.
00:09:41Weil der Agent den implementierten Ansatz optimiert, vernachlässigt er eventuell gründliche Tests,
00:09:46wodurch Grenzfälle unentdeckt bleiben könnten, die direkt aus den Specs hervorgegangen wären.
00:09:50Geben Sie keine offenen Anweisungen wie "Teste die Anwendung", da Claude dann nur für die Implementierung optimiert.
00:09:55Implementieren Sie stattdessen ordentliche, durch die Specs geführte Tests, damit der Agent weiß, was er optimieren soll.
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00:10:07Ein weiteres Problem bei der App-Entwicklung ist die fehlende frühzeitige Fehlerverfolgung.
00:10:14Ohne sie häufen sich Probleme an, ohne dass klar ist, wann und warum sie entstanden sind – das wird bei Skalierung immer schwerer.
00:10:19Daher ist das Führen ordentlicher Logs während des Testens entscheidend.
00:10:26Viele nutzen dafür GitHub, was eine exzellente Plattform für das Issue-Management ist.
00:10:29In Kombination mit gut strukturierten Git-Commits hilft das Claude, den Fortschritt und die Änderungen zu verfolgen.
00:10:34Ein großer Vorteil von Git ist, dass man Commits rückgängig machen kann, wenn eine Änderung die Codebasis beschädigt.
00:10:42Und für Experimente können Sie den Worktree nutzen, um Dinge isoliert zu testen.
00:10:47Konfigurieren Sie Ihr Setup so, dass der Agent nach jeder Implementierung mit detaillierten Nachrichten committet.
00:10:51GitHub funktioniert gut für Techniker, aber nicht-technische Teammitglieder könnten Schwierigkeiten mit Issues haben.
00:10:58Für sie ist die Anbindung an Projektmanagement-Tools wie Trello oder Notion ideal.
00:11:03Das ermöglicht das Protokollieren von Fehlern, das Verfolgen des Fortschritts und die Zusammenarbeit an Lösungen.
00:11:08Verbinden Sie das MCP des jeweiligen Tools, damit der Agent auf Issues zugreifen und Boards effizient verwalten kann.
00:11:12Fügen Sie in Claude.md eine Anweisung hinzu, dass der Agent das Notion-MCP zur Fehlerverfolgung nutzen soll.
00:11:20Dieses Setup zu Beginn ist unbezahlbar, wenn das Projekt wächst und mehrere Personen gemeinsam entwickeln.
00:11:28Aber selbst wenn Ihre App im Test perfekt läuft: KI-generierter Code ist nicht von Haus aus für viele Nutzer gleichzeitig ausgelegt.
00:11:36Deshalb sind KI-Implementierungen in der Produktion oft leistungsschwach.
00:11:43Darauf müssen Sie sich ebenfalls vorbereiten.
00:11:47Wenn Sie eine Schätzung haben, nennen Sie Ihrem Agenten die erwartete Nutzerzahl und dass viele gleichzeitig zugreifen werden.
00:11:49Der Agent sollte dann basierend auf diesen Infos Testfälle für Belastungstests schreiben.
00:11:56Es gibt viele Tools dafür; wählen Sie das aus, das am besten zu Ihren Anforderungen passt.
00:12:01Wir haben K6 für eine Next.js-App genutzt, weil es einfach zu implementieren war und genau passte.
00:12:05Hier können Sie auch Claudes Plan-Modus nutzen, um verschiedene Ansätze zu entwerfen, da wir hier einen technischen Detailplan brauchen.
00:12:10Claude plant basierend auf dem PRD und der ungefähren Anzahl der erwarteten gleichzeitigen Nutzer.
00:12:17Claude stellt Fragen aus verschiedenen Perspektiven und klärt potenzielle Probleme, die im Betrieb auftreten könnten.
00:12:23Das hilft der App, bei Problemen kontrolliert abzufangen, und optimiert die Nutzererfahrung.
00:12:29Mit diesem Modus klären Sie Ihre Absichten und lassen den Agenten auch die Skalierbarkeit planen.
00:12:34Dieser Plan ist das letzte Puzzleteil, um Ihre App von der Idee zur Produktionsreife zu führen.
00:12:39Alle hier erwähnten Agenten und Skills sind in AI Labs Pro verfügbar, wo Sie sie für Ihre eigenen Projekte herunterladen können.
00:12:43Wenn Ihnen unsere Arbeit gefällt und Sie den Kanal unterstützen möchten, ist dies der beste Weg.
00:12:53Der Link befindet sich in der Beschreibung.
00:12:57Damit sind wir am Ende dieses Videos angelangt.
00:12:59Wenn Sie uns unterstützen möchten, können Sie das über den Super-Thanks-Button unten tun.
00:13:00Wie immer vielen Dank fürs Zuschauen, wir sehen uns im nächsten Video.