Ein Einzelentwickler-Zweiphasen-Prompting-Verfahren für große Projekte mit Claude AI

Workflow-Struktur
Der Entwickler nutzt zwei verschiedene Claude-Tools mit strikter Trennung: Claude Chat fungiert als Architekt und entwirft alle Prompts, während Claude Code als Builder dient und diese Prompts ausführt. Der Entwickler betont, diese Rollen niemals zu vermischen, da er Probleme erlebt hat, als Code seine eigene Arbeit entwarf, darunter versteckte Qualitätsprobleme, übersprungene Tests und falsche Funktionsbehauptungen.
Die zweiphasige Prompt-Methode
Jeder an Claude Code gesendete Prompt durchläuft zwei Phasen:
- Phase 1: Claude Chat agiert als Domain-Experte, um den Prompt-Inhalt zu schreiben – spezifiziert, was passieren muss, in welcher Reihenfolge und mit welchen Einschränkungen.
- Phase 2: Claude Chat schreibt den Prompt als „KI-Zuverlässigkeitsingenieur“ um, identifiziert spezifische Fehlermodi für die Aufgabe und baut Gegenmaßnahmen ein, einschließlich Verifizierungsschleusen, die gedruckten Nachweis erfordern (nicht nur „Tests bestanden“), Anti-Kurzschluss-Regeln, Rollback-Pläne, Einzeldatei-Operationen vor Stapeloperationen, Neu-Lesen-nach-Bearbeiten-Anforderungen und Backup-vor-Änderung-Schleusen.
Übergabeprozess
Da Claude Chat nicht direkt mit Claude Code kommunizieren kann, kopiert der Entwickler Prompts in einen Übergabeordner und fügt sie in Code ein. Diese Reibung wird im Vergleich zum Risiko, sie zu überspringen, als notwendig erachtet.
Kernregeln
- Ein Prompt entspricht einem Ziel – niemals Aufgaben bündeln
- Jeder Prompt spezifiziert die exakte Rolle, die Code einnehmen soll, nicht generische Rollen wie „Senior-Entwickler“, sondern spezifische Expertise-Kombinationen
- Niemals Zustand aus dem Gedächtnis annehmen – gegen tatsächliche Dateien verifizieren
- Code liest die CLAUDE.md-Datei des Projekts zu Beginn jeder Sitzung für vollständigen Kontext
- Chat stellt diagnostische Fragen, bevor Lösungen vorgeschlagen werden
- Wenn sich der Umfang während des Gesprächs erweitert, bestätigt Chat, ob eingebunden oder zurückgestellt werden soll
- Keine Commit-Anweisungen in Prompts – stattdessen verwenden: „Schlagen Sie einen Commit-Checkpoint vor, wenn die Arbeit verifiziert ist“
- Jeder Prompt endet mit einer Datei-Übergabe-Checkliste
- Vorsicht auf Kosten der Geschwindigkeit – immer
Vor-Prompt-Fragen
Bevor ein Prompt geschrieben wird, zwingt der Entwickler Claude, drei Fragen zu beantworten:
- Was ist die optimale Rolle mit idealen Eigenschaften für DIESE spezifische Aufgabe?
- Was ist jeder mögliche Fehlermodus für DIESE Aufgabe und wie mindern Sie jeden einzelnen?
- Operiere ich mit voller Kapazität oder hetze ich?
Warum dies funktioniert
Der Entwickler stellte fest, dass Claude ein großartiger Ausführer, aber ein unzuverlässiger Selbstaufseher sein kann. Wenn Code seine eigenen Prompts entwirft, optimiert er für Fertigstellung statt für Qualität. Wenn Chat Prompts mit eingebauter Fehlerprävention entwirft, liefert Code konsistent. Die zusätzliche Reibung im Prozess wird als Feature, nicht als Bug betrachtet.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

Wie man unerwartete OpenRouter-Kosten in der OpenClaw-Automatisierung vermeidet
Ein Entwicklerteam gab versehentlich 750 US-Dollar in 3 Tagen bei OpenRouter aus, indem es standardmäßig auf Claude Sonnet 4.6 (3 US-Dollar/Mio. Tokens) für alle Automatisierungsaufgaben zurückgriff. Sie reduzierten die Kosten um 97 %, indem sie Standardmodelle änderten, Cron-Jobs und Subagenten auf günstigere Optionen festlegten und teure Modelle nur für sensible Arbeiten reservierten.

Von 88 auf 100 PSI: Claude Code für die Front-End-Optimierung
Ein Entwickler nutzte Claude Code, um den PageSpeed Insights-Score auf dem Handy von 88 auf 100 zu steigern. Wichtige Maßnahmen: responsive Bilder mit srcset, IntersectionObserver, Entfernen von Font-Preloads. Claude fungierte als Debugging-Partner, nicht als One-Shot-Lösung.

GitHub-Repo-Besitzer: Nutzen Sie das --author-Flag von Git, um KI-Bot-Spam zu blockieren
Archestra bekämpfte KI-Kommentar-/PR-Spam, indem sie die Einstellung „Limit to prior contributors“ von GitHub und das Flag --author von Git ausnutzte, um echte Menschen über einen Captcha-basierten Onboarding-Prozess auf eine Whitelist zu setzen.

CLI-Designmuster für KI-Agenten: Missverständnisse und praktische Ansätze
Ein Reddit-Beitrag klärt, dass CLI für Agenten ein textbasiertes Befehls-Interface-Protokoll bedeutet, nicht unbedingt eine echte Shell, und skizziert agentenfreundliche CLI-Design-Prinzipien, darunter Unix-artige Hilfe, Tipps-Denken und Sicherheitsmechanismen wie Trockenlauf-Vorschauen und menschliche Autorisierung.