Zwei Monate mit GitHub Spec-Kit und Claude Code: Was funktioniert, was nicht

Nach zwei Monaten Nutzung von GitHubs Spec-Kit für Spec-Driven Development (SDD) mit Claude Code als primärem Agenten berichtet ein Entwickler auf r/LocalLLaMA, was funktioniert und was nicht. Das Toolkit, verfügbar unter github.com/github/spec-kit, erzwingt einen Fünf-Phasen-Workflow: Constitution, Specify, Plan, Tasks, Implement. Die Kernidee: Die Spezifikation, nicht der Prompt, ist die Quelle der Wahrheit.

Was wirklich gut ist

• Agenten-unabhängig: Dieselbe Spezifikation funktioniert mit Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Copilot. Der Autor generierte Code mit Claude Code und übergab die Spezifikation dann nahtlos an Cursor zum Test-Refactoring.
• Harte Checkpoints zwischen Phasen: Die Plan-Phase zeigt die vollständige vorgeschlagene Architektur, bevor Code geschrieben wird, und fängt schlechte Entscheidungen zu Kosten einer 5-Minuten-Korrektur statt 5 Stunden.
• Constitution-Datei als Qualitätskontrolle: Sie legen unveränderliche Regeln vorab fest – Testabdeckungs-Mindestwerte, Abhängigkeits-Whitelists, Performance-Budgets, Typsicherheit. Der Agent scheitert an seiner eigenen Validierung, wenn er versucht, diese zu verletzen.
• Verbesserte Determiniertheit: Das erneute Ausführen der Implementierungsphase liefert konsistentere Ergebnisse als rohes Prompting, da der Agent nicht 30 implizite Entscheidungen selbst treffen muss.

Was nervt

• Drift ist real: Manuelle Code-Änderungen ohne Aktualisierung der Spezifikation führen schnell zu Desynchronisation. spec-kit hat Werkzeuge, aber sie sind früh.
• Aufwand für kleine Änderungen: Bugfixes <50 LOC oder triviale Funktionen wirken zeremoniell. Die Regel des Autors: Nur volles SDD für neue Module oder Funktionen, die 200+ LOC betreffen.
• Legacy-Migration schmerzhaft: Nachträgliches Einführen von SDD in eine Codebasis mit 30k LOC dauert Monate.
• Qualität hängt vom Agenten ab: Claude Code (Sonnet/Opus 4.6+) handhabt es gut; kleinere Modelle generieren Pläne, die kompilieren, aber denen architektonisches Denken fehlt.

Praktische Einrichtung

• Installation: uv tool install --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify-cli. Nur das offizielle Repository ist sicher – PyPI hat Typosquatter.
• Primärer Agent: Claude Code, mit Kreuzvalidierung auf Cursor und Gemini CLI.
• Lokale Persistenz: SQLite (einfach zu spezifizieren/validieren, keine Cloud-Abhängigkeit).
• Wiederverwendbare Constitution-Vorlage: strenge Typisierung, pytest-Abdeckung >80%, explizite Abhängigkeits-Whitelist, keine Cloud-Dienste außer erforderlich.

Offene Fragen

• Können lokale Modelle (Qwen, DeepSeek-Coder, GLM, Llama) Plan und Implement kompetent bewältigen? Der Autor fand, dass kleine Modelle das Format einhalten, aber das architektonische Denken versagt.
• Funktioniert Multi-Agent-SDD? Spezifikation durch ein Modell, Implementierung durch ein anderes, Prüfung durch ein drittes – theoretisch besser, aber in der Praxis nicht messbar besser als Einzel-Agent.