Strukturierter KI-Arbeitsablauf mit phasenbasierten Befehlen zur Reduzierung von Nacharbeit

Ein Entwickler auf r/ClaudeAI beschreibt einen wiederholbaren, programmierbaren Workflow, der entwickelt wurde, um anhaltende Probleme bei der täglichen Entwicklung mit KI zu lösen. Das Kernproblem war nicht ein schlaueres Modell, sondern ein wiederholbarer Prozess, um dieselben Fehler nicht ständig zu beheben. Hauptschmerzpunkte waren: KI verliert den Kontext zwischen Sitzungen, bricht Projektstandards bei Grundlagen wie Namensgebung und Stil, vermischt Planung mit Ausführung und behandelt Dokumentation als nachträglichen Gedanken.

Phasenbasierter Befehls-Workflow

Die Lösung ersetzt die Abhängigkeit von einem einzigen riesigen Prompt durch eine Reihe klarer, phasenspezifischer Befehle:

• /pwf-brainstorm – Definiert Umfang, Architektur und Entscheidungen.
• /pwf-plan – Wandelt die Brainstorming-Phase in ausführbare Phasen und Aufgaben um.
• Optionale Qualitätskontrollen: /pwf-checklist, /pwf-clarify, /pwf-analyze.
• /pwf-work-plan – Führt den Plan Phase für Phase aus.
• /pwf-review – Führt eine tiefergehende Überprüfung durch.
• /pwf-commit-changes – Schließt die Aufgabe mit strukturierten Commits ab.

Für kleine Aufgaben verwendet der Entwickler /pwf-work, behält aber die Disziplin bei Überprüfung und Dokumentation bei.

Die kritische Regel

Die Regel mit der größten Auswirkung auf die Qualität: /pwf-work und /pwf-work-plan müssen die Dokumentation vor der Implementierung lesen und sie danach aktualisieren. Dies stellt sicher, dass die KI mit "Projekterinnerung" arbeitet statt "halb blind", was die Konsistenz dramatisch verbessert und Nacharbeit reduziert.

Unterstützende Projektstruktur

Der Workflow wird durch eine spezifische Projektstruktur unterstützt, um den KI-Kontext zu verbessern:

• Ein Ordner für Code-Repositories.
• Ein Ordner für Arbeitsbereichs-Assets (Dokumente, Steuerungen, Konfigurationen).

Beide Ordner werden als Multi-Root in einem Editor (wie VS Code oder Cursor) geöffnet, was eine monorepo-ähnliche Erfahrung schafft, die der KI hilft, das gesamte System ohne Chaos zu sehen.

Ergebnisse und Referenzen

Der Entwickler berichtet von direkten Auswirkungen: weniger wiederholte Fehler, weniger Nacharbeit, bessere Konsistenz über Sitzungen hinweg und mehr Output mit weniger Fehlern. Er erwähnte, 25 Aufgaben (klein, mittel, groß) an einem Tag abgeschlossen zu haben, indem er dieselben Fehlerschleifen vermied. Der Ansatz wurde durch das Studium von Konzepten wie Compound Engineering, Superpowers, Spec Kit und Spec-Driven Development inspiriert, aber durch persönliche Nutzung angepasst und verfeinert, anstatt ein Framework zu kopieren.