Methode 2026

Spec-Driven AI Coding

Schreib die Spec einmal. Der Agent führt sie aus, liefert dir ein Diff, schließt das Ticket. One-Shot-Prompts sind von gestern.

AgentsRoom verbindet jedes Ticket auf deinem Kanban-Backlog mit einem Claude Code, Codex oder Gemini Agenten. Die Spec wird zur Arbeitseinheit.

Was ist spec-driven AI coding?

Eine Spec ist ein gut geschriebenes Ticket: ein Ziel, Einschränkungen, Akzeptanzkriterien. Spec-driven AI coding übergibt dieses Ticket an einen KI-Agenten, der codet, testet und einen PR liefert. Du hörst auf, Prompts spontan zu schreiben. Du schreibst eine Spec, die ein Mensch oder ein Agent ausführen kann, dann gibst du sie einem Agenten.

Der Kontrast zum Vibe-Coding: Vibe-Coding ist konversationell, du steuerst den Agenten in Echtzeit. Spec-driven coding ist disziplinierte Async-Arbeit. Du schreibst, du startest, du kommst zurück, wenn es fertig ist. Mit einem Agenten ist es saubere Disziplin. Mit zehn Agenten parallel ist es der einzige Weg, den Kopf über Wasser zu halten.

Eine gute Spec spart zehn Prompts.

Faustregel

Die 4 Säulen einer spec-driven Loop

Ohne diese vier Schritte machst du verkapptes Prompt-driven Coding. Mit ihnen industrialisierst du.

1

Lesbare Spec

Ein kurzes Ticket mit Kontext, Ziel, Einschränkungen, Akzeptanzkriterien. Kein Roman. Kein vages Memo. Das Format, das ein neuer menschlicher Dev ohne Rückfragen liest.

2

Isolierte Aufgabe

Eine Spec, ein Branch, ein Agent. Nicht zwei Specs auf demselben Agenten. Nicht ein Agent, der drei Bereiche des Codes gleichzeitig anfasst. Sauberes Scoping kommt aus dem Backlog, nicht aus dem Chat.

3

Autonomer Agent

Der Agent liest die Spec, plant, codet, führt Tests aus, öffnet den PR. Du greifst nur ein, wenn etwas blockiert. Kein Babysitting. Push-Benachrichtigungen, wenn er fertig ist oder dich braucht.

4

Menschliches Review

Du liest das auf den Agenten gefilterte Diff, kein verworrener Klumpen. Du akzeptierst, du fixst, du mergst. Die Spec schließt das Ticket. Die Loop startet neu.

Warum AgentsRoom zu spec-driven coding passt

Backlog, Ticket und Agent leben in derselben App. Das ist selten.

Natives Kanban-Backlog

Zieh ein Ticket per Drag-and-Drop in eine Spalte, ein Agent übernimmt es. Kein Bedarf für Jira oder Linear, um zu starten: das AgentsRoom-Backlog reicht und ist in deinem Repo versioniert.

Optionales öffentliches Backlog

Du kannst dein Backlog Kunden über eine URL zugänglich machen. Sie reichen Specs über die Chrome-Erweiterung ein. Du triagierst, du startest den Agenten. Kundengetriebene Entwicklung ohne Custom-Pipeline.

Multi-Provider pro Ticket

Ein Ticket auf Claude Code, das nächste auf Codex, ein anderes auf Gemini CLI. Du wählst das Modell, das zur Spec passt. Sie koexistieren alle im selben Dashboard.

Review pro Agent

Das Diff jedes Agenten ist isoliert. Du liest, was ein Agent gemacht hat, keine Mischung aus fünf Sessions. Die Spec schließt das Ticket nur, wenn das Review besteht.

FAQ zu spec-driven AI coding

Wie unterscheidet sich das von Prompt Engineering?+
Prompt Engineering optimiert eine Nachricht, die an ein LLM gesendet wird. Eine Spec lebt außerhalb des Chats: sie ist ein Ticket mit Ziel, Einschränkungen und Akzeptanzkriterien. Du kannst sie speichern, versionieren, einem Menschen oder Agenten geben. Prompts sind flüchtig. Specs sind Assets.
Brauche ich ein externes Ticket-Tool wie Jira oder Linear?+
Nein. Das AgentsRoom Kanban-Backlog ist eingebaut und in deinem Repo gespeichert. Wenn du bereits Jira oder Linear nutzt, kannst du einen MCP verbinden und den Agenten Tickets von dort lesen lassen. Zum Starten reicht das native Backlog.
Wie viele Specs kann ein Agent parallel bearbeiten?+
Ein Agent bearbeitet eine Spec auf einmal. Du parallelisierst, indem du mehrere Agenten auf mehreren Specs startest. Mit AgentsRoom betreiben Nutzer regelmäßig 5 bis 10 gleichzeitige Agenten, jeder auf seinem Ticket, jeder auf seinem Branch.
Wie sieht eine gute Spec für einen KI-Agenten aus?+
Drei Abschnitte: Kontext (wo es lebt, warum es zählt), Ziel (was wir wollen), Akzeptanzkriterien (woran wir wissen, dass es fertig ist). Bonus: ein Link zur Datei oder Funktion. Vermeide vage Specs: wenn ein Mensch zögert, gerät der Agent aus der Spur.
Funktioniert spec-driven coding auf Legacy-Code?+
Ja, und genau dort glänzt es. Legacy heißt tausend kleine Cleanup-Tickets. Schreib sie einmal, fächere einen Agenten pro Batch über Nacht aus, review die PRs am Morgen. Produktiver als ein Mensch, der zwei Wochen am gleichen Refactor schuftet.

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