Wie KI-generierter Code frühes Framework-Lock-in reduziert

Was Framework-Lock-In für frühe Produkte bedeutet

Framework-Lock-in entsteht, wenn Ihr Produkt so stark an ein bestimmtes Framework (oder eine Anbieterplattform) gebunden ist, dass ein späterer Wechsel sich wie eine Firmenneuentwicklung anfühlt. Es geht nicht nur um „wir benutzen React“ oder „wir haben Django gewählt“. Es passiert, wenn die Konventionen des Frameworks in alles einsickern—Geschäftsregeln, Datenzugriff, Background-Jobs, Authentifizierung, sogar Dateibenennungen—bis das Framework die App ist.

Wie sich Lock-in einfach ausdrücken lässt

Ein gelockter Codebase hat oft Geschäftsentscheidungen in framework-spezifischen Klassen, Decorators, Controllern, ORMs und Middleware eingebettet. Das Ergebnis: Selbst kleine Änderungen (etwa Wechsel des Web-Frameworks, Austausch der Datenbank-Schicht oder Aufspaltung eines Services) werden zu großen, riskanten Projekten.

Lock-in entsteht meist, weil der schnellste Weg früh ist, „einfach dem Framework zu folgen“. Das ist an sich nicht falsch—Frameworks existieren, um Tempo zu geben. Das Problem beginnt, wenn Framework-Muster Ihr Produktdesign werden, statt Implementierungsdetails zu bleiben.

Warum frühe Produkte am verwundbarsten sind

Frühprodukte entstehen unter Druck: Sie rasen, um eine Idee zu validieren, Anforderungen ändern sich wöchentlich, und ein kleines Team jongliert mit allem von Onboarding bis Billing. In diesem Umfeld ist es rational, Patterns zu kopieren, Defaults zu akzeptieren und das Scaffolding die Struktur diktieren zu lassen.

Diese frühen Abkürzungen kumulieren schnell. Sobald Sie „MVP-plus“ erreichen, stellen Sie vielleicht fest, dass eine zentrale Anforderung (Multi-Tenant-Daten, Audit-Trails, Offline-Modus, eine neue Integration) nicht ohne heftiges Biegen in die ursprünglichen Framework-Entscheidungen passt.

Das eigentliche Ziel: irreversible Entscheidungen verzögern

Es geht nicht darum, Frameworks für immer zu vermeiden. Ziel ist es, Ihre Optionen lange genug offen zu halten, um zu lernen, was das Produkt wirklich braucht. Frameworks sollten austauschbare Komponenten sein—nicht der Ort, an dem Ihre Kernregeln leben.

Wo KI-generierter Code reinpasst (und wo nicht)

KI-generierter Code kann Lock-in verringern, indem er Ihnen hilft, saubere Nähte zu erstellen—Schnittstellen, Adapter, Validierung und Tests—damit Sie nicht jede Framework-Entscheidung „einbacken“ müssen, nur um schnell zu liefern.

Aber KI kann nicht die Architektur für Sie wählen. Wenn Sie sie bitten, einfach „das Feature zu bauen“, spiegelt sie oft die Default-Patterns des Frameworks wider. Sie müssen die Richtung vorgeben: Geschäftslogik separieren, Abhängigkeiten isolieren und für Veränderung entwerfen—auch beim schnellen Ausliefern.

Wenn Sie eine KI-Entwicklungsumgebung verwenden (nicht nur einen Editor-Helfer), suchen Sie nach Features, die diese Einschränkungen leichter durchsetzbar machen. Zum Beispiel bietet Koder.ai einen Planungsmodus, in dem Sie Grenzen vorab festlegen können (z. B. „core hat keine Framework-Imports“) und unterstützt Source-Code-Export—so bleibt Portabilität erhalten und Sie vermeiden, von Tooling-Entscheidungen gefangen zu werden.

Wie Lock-in normalerweise passiert (meistens aus Versehen)

Framework-Lock-in beginnt selten als bewusste Entscheidung. Er wächst aus Dutzenden kleiner „einfach ausliefern“-Entscheidungen, die sich im Moment harmlos anfühlen und stillschweigend zu Annahmen werden, die in Ihrem Codebase verankert sind.

Übliche Auslöser

Einige Muster tauchen immer wieder auf:

• Enge Kopplung: Geschäftsregeln rufen direkt Framework-Hilfen auf (Requests, Sessions, ORM-Modelle) statt über dünne Abstraktionen.
• Anbieter-spezifische APIs: Man greift zur einfachsten built-in Lösung—Queues, Auth, Storage, Analytics—ohne eine Grenze darum zu ziehen.
• Haftende Quick-Hacks: Ein Prototyp-Shortcut wird zu „temporärem Produktivcode“, den später niemand anfassen will, weil er funktioniert.

KI-generierter Code kann dieses Versehen beschleunigen: Wenn Sie nach „funktionierendem Code“ fragen, liefert sie oft die idiomatischste, framework-native Implementierung—toll für Tempo, aber sie kann Abhängigkeiten schneller verfestigen, als Sie erwarten.

Wo Lock-in sich versteckt (mit Beispielen)

Lock-in formt sich oft in einigen hoch-anziehenden Bereichen:

• Routing und Controller: Route-Parameter und Middleware-Annahmen verbreiten sich (z. B. „alles hat Zugriff auf das Request-Objekt").
• Authentifizierung/Autorisierung: Rollen, Sessions und Guards, die an ein Provider-Konzept gebunden sind, machen spätere Änderungen schmerzhaft.
• Datenmodelle: Geschäftslogik im ORM-Model schafft ein Netz impliziten Verhaltens, gebunden an dieses ORM.
• UI-Komponentensysteme: Wenn jeder Bildschirm auf eine spezifische Komponentenbibliothek mit speziellen Styling- und State-Patterns setzt, wird ein Austausch zur Neuimplementierung.

Accidental vs. intentional Lock-in

Lock-in ist nicht immer schlecht. Ein Framework zu wählen und es zu nutzen kann ein kluger Trade-off sein, wenn Tempo zählt. Das wirkliche Problem ist accidental Lock-in—wenn Sie nicht beabsichtigt festgelegt haben, aber der Code keine sauberen Nähte mehr hat, an denen ein anderes Framework (oder auch nur ein anderes Modul) später andocken könnte.

Was KI-generierter Code kann (und nicht kann)

KI-generierter Code bedeutet meist Tools wie ChatGPT oder In-Editor-Assistenten zu verwenden, um Code aus einem Prompt zu erzeugen: eine Funktion, ein Dateiscaffold, Tests, einen Refactor-Vorschlag oder ein kleines Feature. Es ist schnelles Pattern-Matching plus Kontext aus Ihrer Vorgabe—hilfreich, aber kein Allheilmittel.

Was sie gut kann (frühzeitig)

Beim Übergang von Prototyp zu MVP ist KI besonders nützlich für Zeitfresser, die Ihr Produkt nicht definieren:

• Scaffolding: Ordnerstruktur, CRUD-Endpunkte, einfache UI-Komponenten, Konfigurationsdateien und Boilerplate.
• Glue-Code: Mapping zwischen Modulen, Services verdrahten, kleine Adapter schreiben und repetitive Transformationen handhaben.
• Refactors on rails: Umbenennen, Helfer extrahieren, Dateien aufteilen und Duplikation bereinigen—besonders wenn Sie die Richtung bereits kennen.

So reduziert KI den Lock-in-Druck, weil sie Sie freimacht, sich auf Grenzen (Geschäftsregeln vs. Framework-Glue) zu konzentrieren, anstatt ins erstbeste Framework-Muster zu rennen.

Was sie nicht kann (und wo Lock-in sich einschleicht)

KI wird nicht zuverlässig:

• Eine Architektur für Sie wählen oder langfristige Wartungstrade-offs verstehen.
• Subtile Kopplung erkennen (z. B. Geschäftslogik im ORM-Modell, framework-spezifische Decorators überall).
• Patterns konsistent halten über ein wachsendes Codebase ohne starke Vorgaben.

Ein häufiger Fehlermodus ist „es funktioniert“-Code, der stark auf bequeme Framework-Features setzt und so zukünftige Migrationen heimlich erschwert.

Die richtige Haltung: KI-Output ist ein Entwurf

Behandeln Sie KI-generierten Code wie den ersten Wurf eines Junior-Entwicklers: hilfreich, aber review-bedürftig. Bitten Sie um Alternativen, fordern Sie framework-agnostische Versionen an und vergewissern Sie sich vor dem Mergen, dass die Kernlogik portabel bleibt.

Geschäftslogik vom Framework trennen

Wenn Sie flexibel bleiben wollen, behandeln Sie Ihr Framework (Next.js, Rails, Django, Flutter usw.) als Delivery-Layer—den Teil, der HTTP-Anfragen, Screens, Routing, Auth-Wiring und Datenbankanschlüsse handhabt.

Ihre Kern-Geschäftslogik umfasst alles, was auch gelten sollte, wenn sich die Delivery-Methode ändert: Preisregeln, Rechnungskalkulationen, Anspruchsprüfungen, Zustandsübergänge und Policies wie „nur Admins dürfen Rechnungen stornieren“. Diese Logik sollte nicht wissen, ob sie von einem Web-Controller, einem mobilen Button oder einem Hintergrundjob getriggert wird.

Die einfachste Grenze: Framework-Code ruft Ihren Code an

Eine praktische Regel, die tiefe Kopplung verhindert, ist:

Framework-Code ruft Ihren Code an, nicht umgekehrt.

Statt eines vollgestopften Controller-Methods wird Ihr Controller dünn: Input parsen → ein Use-Case-Modul aufrufen → Response zurückgeben.

Use-Case-getriebene Module (und wie KI hilft)

Bitten Sie Ihren KI-Assistenten, Geschäftslogik als reine Module zu erzeugen, benannt nach Aktionen, die Ihr Produkt ausführt:

• CreateInvoice
• CancelSubscription
• CalculateShippingQuote

Diese Module sollten plain Data akzeptieren (DTOs) und Ergebnisse oder Domain-Errors zurückgeben—keine References zu Framework-Request-Objekten, ORM-Modellen oder UI-Widgets.

KI-generierter Code ist besonders nützlich, um Logik, die bereits in Handlern steckt, in saubere Funktionen/Services zu extrahieren. Sie können einen unordentlichen Endpoint einfügen und fordern: „Refactor in einen reinen CreateInvoice-Service mit Input-Validation und klaren Rückgabetypen; Controller dünn behalten."

Ein schneller Geruchstest

Wenn Ihre Geschäftsregeln Framework-Pakete importieren (Routing, Controller, React-Hooks, mobile UI), mischen Sie Schichten. Kehren Sie das um: Imports sollten hin zum Framework fließen, und so bleibt Ihre Core-Logik portabel, wenn Sie später die Delivery-Layer tauschen.

Adapter und Interfaces nutzen, um Optionen offen zu halten

Adapter sind kleine Übersetzer zwischen Ihrer App und einem konkreten Tool/Framework. Ihr Core spricht mit einem Interface, das Sie besitzen (ein einfacher Vertrag wie EmailSender oder PaymentsStore). Der Adapter übernimmt die Details, wie ein Framework die Aufgabe erledigt.

So bleiben Optionen offen: Einen Dienst wechseln bedeutet, den Adapter zu ersetzen, nicht das ganze Produkt umzuschreiben.

Wo Adapter am meisten zählen

Lock-in schleicht sich früh besonders hier ein:

• Datenbankzugriff: ORM oder DB-Client einhüllen, damit Ihre Geschäftslogik nicht von Query-Syntax oder Modellen abhängt.
• HTTP-Clients: Vendor-SDK oder ein bestimmtes HTTP-Layer hinter HttpClient / ApiClient verbergen.
• Queues/Background-Jobs: Verbergen, ob Sie SQS, RabbitMQ, Redis-Queues oder einen framework-spezifischen Job-Runner nutzen.
• File/Storage: Lokale Festplatte vs. S3/GCS und deren Auth, Pfade und Upload-Semantik abstrahieren.

Wenn diese Aufrufe überall verstreut sind, wird Migration zu „alles anfassen“. Mit Adaptern wird es „ein Modul tauschen“.

Wie KI hilft: Paare schnell generieren

KI ist gut darin, repetitive Scaffolding zu erzeugen: ein Interface + eine konkrete Implementierung.

Beispiel-Prompt:

• Ein Interface (Queue) mit den Methoden, die Ihre App braucht (publish(), subscribe())
• Eine Implementierung (SqsQueueAdapter) mit der gewählten Bibliothek
• Eine zweite „Fake“-Implementierung für Tests (InMemoryQueue)

Sie prüfen das Design, aber KI spart Stunden Boilerplate.

Adapter dünn und austauschbar halten

Ein guter Adapter ist langweilig: minimale Logik, klare Fehler und keine Geschäftsregeln. Wenn ein Adapter zu „intelligent“ wird, haben Sie Lock-in an eine neue Stelle verschoben. Geschäftslogik gehört ins Core; Adapter sind austauschbare Installationsleitungen.

Zuerst Verträge generieren: Schemas, Typen und Validierung

Framework-Lock-in beginnt oft mit einer simplen Abkürzung: Sie bauen die UI, verbinden sie direkt mit einer bequemen Daten- oder API-Form und merken später, dass jeder Screen dasselbe framework-spezifische Datenmodell annimmt.

Ein „contract-first“-Ansatz kehrt die Reihenfolge um. Definieren Sie zuerst die Verträge—Request/Response-Formen, Events und Kerndatenstrukturen. Fragen Sie: „Wie sieht CreateInvoice aus?“ und „Welche Garantien hat ein Invoice?“ statt „Wie serialisiert mein Framework das?“

Mit einem Schema starten, nicht mit einem Controller

Nutzen Sie ein portables Schema-Format (OpenAPI, JSON Schema oder GraphQL). Das wird der stabile Schwerpunkt Ihres Produkts—auch wenn die UI von Next.js zu Rails wechselt oder Ihre API von REST zu etwas anderem später wandert.

Lassen Sie die KI den langweiligen, aber kritischen Kleber erzeugen

Ist das Schema vorhanden, ist KI besonders nützlich, weil sie konsistente Artefakte über Stacks hinweg erzeugen kann:

• Typen/Interfaces (TypeScript-Typen, Kotlin-Datenklassen) aus dem Schema
• Runtime-Validatoren (z. B. Zod/Ajv), damit die App ungültige Daten früh ablehnt
• Test-Fixtures: gültige und ungültige Payload-Beispiele sowie Edge-Cases

Das reduziert Framework-Kopplung, weil Ihre Geschäftslogik sich auf interne Typen und validierte Inputs stützt, nicht auf Framework-Request-Objekte.

Verträge versionieren, um schrittweise Änderungen zu ermöglichen

Behandeln Sie Verträge wie Produktfeatures: versionieren Sie sie. Selbst leichtgewichtige Versionierung (z. B. /v1 vs /v2 oder invoice.schema.v1.json) erlaubt es, Felder evolutionär zu ändern. Sie können beide Versionen parallel unterstützen, Konsumenten schrittweise migrieren und Optionen offenhalten, wenn Frameworks wechseln.

KI nutzen, um ein Sicherheitsnetz mit Tests zu bauen

Tests sind eines der besten Anti-Lock-in-Tools früh—denn gute Tests beschreiben Verhalten, nicht Implementierung. Wenn Ihre Tests klar formulieren „bei diesen Inputs müssen diese Outputs entstehen“, können Sie Frameworks später mit deutlich weniger Angst austauschen. Code kann sich ändern; das Verhalten nicht.

Warum Tests Lock-in reduzieren

Lock-in entsteht oft, wenn Geschäftsregeln mit Framework-Konventionen verheddert sind. Ein starkes Unit-Test-Set rückt diese Regeln ins Rampenlicht und macht sie portabel. Bei Migrationen oder Refactors beweisen Ihre Tests, dass Sie das Produkt nicht gebrochen haben.

Wie KI hilft, die richtigen Tests zu schreiben

KI ist besonders nützlich, um zu generieren:

• Unit-Tests für Geschäftsregeln (Preise, Eligibility, Berechtigungen, Zustandsübergänge)
• Edge-Cases, die man beim schnellen Arbeiten vergisst (leere Inputs, Zeitzonen, Rundung, doppelte Submits)
• Regressions-Tests aus Fehlerberichten („das ist früher fehlgeschlagen; das darf nie wieder passieren“)

Praktischer Workflow: Fügen Sie eine Funktion plus kurze Regelbeschreibung ein und bitten Sie die KI, Testfälle vorzuschlagen, inklusive Grenzwerte und merkwürdigen Inputs. Sie prüfen die Fälle, aber KI hilft, mehr Abdeckung schnell zu erreichen.

Für eine Test-Pyramide (nicht einen Test-Turm) plädieren

Um flexibel zu bleiben, setzen Sie auf viele Unit-Tests, weniger Integrationstests und sehr wenige End-to-End-Tests. Unit-Tests sind schneller, günstiger und weniger an ein einzelnes Framework gebunden.

Vermeiden Sie framework-schwere Test-Helpers, wenn möglich

Wenn Ihre Tests einen vollständigen Framework-Boot, Custom-Decorators oder schwere Mocking-Utilities benötigen, die nur in einem Ökosystem existieren, verriegeln Sie sich still. Bevorzugen Sie einfache Assertions gegen pure Funktionen und Domain-Services; halten Sie framework-spezifische Wiring-Tests minimal und isoliert.

Schneller prototypen, ohne den Stack zu zementieren

Frühe Produkte sollten wie Experimente funktionieren: baue etwas Kleines, messe, was passiert, und ändere die Richtung nach den Erkenntnissen. Das Risiko ist, dass der erste Prototyp heimlich „das Produkt“ wird und die damals getroffenen Framework-Entscheidungen teuer zu korrigieren sind.

Prototypen als disposable Experimente behandeln

KI-generierter Code ist ideal, um Variationen schnell zu erkunden: ein einfaches Onboarding in React vs. eine servergerenderte Variante, zwei Payment-Provider oder ein anderes Datenmodell für dieselbe Funktion. Weil KI in Minuten brauchbares Scaffolding liefern kann, vergleichen Sie Optionen, ohne die Firma auf den ersten Stack zu setzen.

Der Schlüssel ist Absicht: Kennzeichnen Sie Prototypen als temporär und legen Sie vorab fest, was sie beantworten sollen (z. B. „Schließen Nutzer Schritt 3 ab?“ oder „Ist der Workflow verständlich?“). Wenn Sie die Antwort haben, hat der Prototyp seine Aufgabe erfüllt.

Zeitbox setzen, dann bewusst verwerfen

Geben Sie eine kurze Zeitspanne—oft 1–3 Tage—um einen Prototyp zu bauen und zu testen. Am Ende der Zeitbox wählen Sie:

• Verwerfen des Codes und nur die Erkenntnisse behalten.
• Neuaufbau des gewählten Ansatzes sauber, den Prototyp als Referenz nutzend.

So verhindern Sie, dass „Prototype-Glue“ (Quick-Fixes, Copy-Paste-Snippets, framework-spezifische Shortcuts) in langfristige Kopplung übergeht.

Entscheidungen dokumentieren, während Sie iterieren

Während Sie Code generieren und anpassen, führen Sie ein leichtes Entscheidungslog: was Sie ausprobiert haben, was Sie gemessen haben und warum Sie eine Richtung gewählt oder verworfen haben. Notieren Sie auch Einschränkungen (z. B. „muss auf existierendem Hosting laufen“, „benötigt später SOC2“). Eine einfache Seite in /docs oder im Projekt-README reicht—und macht spätere Änderungen planbar statt schmerzhaft.

Früh und häufig refactoren, um tiefe Kopplung zu verhindern

Frühe Produkte ändern sich wöchentlich: Benennungen, Datenformen, sogar was „ein Nutzer“ bedeutet. Warten Sie mit Refactors bis nach dem Wachstum, verhärten sich Framework-Entscheidungen zu Ihrer Geschäftslogik.

KI-generierter Code kann helfen, früher zu refactoren, weil sie gut ist bei repetitiven, risikoarmen Änderungen: konsistente Umbenennungen, Helfer extrahieren, Dateien umorganisieren und Code hinter klarere Grenzen verschieben. Richtig eingesetzt reduziert das Kopplung, bevor sie strukturell wird.

High-Value-Refactor-Ziele (wo Lock-in sich versteckt)

Beginnen Sie mit Änderungen, die das Kernverhalten später leichter verschiebbar machen:

• Service-Grenzen: „Was das Business tut“ in Services extrahieren (z. B. BillingService, InventoryService) ohne Controller/ORM/Request-Imports.
• DTOs / View-Modelle: Reine Datenformen für Input/Output einführen statt Framework-Modelle überall durchzureichen; Mapping an den Rändern.
• Error-Handling: Framework-spezifische Exceptions durch eigene Fehlertypen ersetzen (z. B. NotFound, ValidationError) und diese an der Grenze übersetzen.

Kleine, reversible Schritte (mit Tests nach jedem)

Refactorieren Sie in inkrementellen, undo-fähigen Schritten:

1. Tests um das betroffene Verhalten hinzufügen/aktualisieren.
2. Bitten Sie KI um eine einzelne Änderung (umbenennen, extrahieren, verschieben) und lassen Sie sich den Diff erklären.
3. Tests sofort laufen lassen; erst bei grün den nächsten Schritt.

Dieser „eine Änderung + grüne Tests“-Rhythmus hält KI nützlich, ohne dass sie sich verirrt.

Big-Bang-Rewrites vermeiden

Bitten Sie KI nicht um großflächige „modernize the architecture“-Änderungen über das ganze Repo. Große generierte Refactors mischen oft Stil- mit Verhaltensänderungen, was Bugs schwer auffindbar macht. Ist der Diff zu groß zum Reviewen, ist er zu groß zum Vertrauen.

Für Migration planen, auch wenn Sie nie migrieren

Für Migration zu planen ist keine Pessimismus-Übung—es ist Versicherung. Frühe Produkte ändern schnell die Richtung: Framework-Wechsel, Monolith aufspalten oder Compliance-Anforderungen können nötig werden. Wenn Sie mit einem Exit im Hinterkopf designen, haben Sie meist sauberere Grenzen, selbst wenn Sie bleiben.

Die Teile, die später am schwersten zu verschieben sind

Migration scheitert oder wird teuer, wenn die am stärksten verwobenen Teile überall sind:

• State-Management: UI-State, der in Geschäftsregeln hineinblutet, oder framework-spezifische Stores als Quelle der Wahrheit.
• Daten-Layer: ORM-Modelle als API-Verträge, Queries über Screens verstreut, Migrationen an Framework-Konventionen gekoppelt.
• Auth und Permissions: Session-Handling, Middleware und Autorisierungsprüfungen überall in Controllern/Components verstreut.

Diese Bereiche sind klebrig, weil sie viele Dateien berühren und kleine Inkonsistenzen multiplizieren.

KI nutzen, um einen realistischen Migrationsplan zu skizzieren

KI ist hier nützlich—nicht um die Migration zu erledigen, sondern um Struktur zu liefern:

• Entwurf einer Migrations-Checklist passend zu Ihrem Stack (Routes, State, Datenzugriff, Auth-Flows). Starten Sie mit einer Vorlage wie /blog/migration-checklist.
• Vorschlag einer inkrementellen Reihenfolge („erst Auth, dann Data Access, dann UI“), inklusive was stabil bleiben muss (Contracts, IDs, Event-Namen).
• Generieren einer Risikotabelle (was kaputtgehen könnte, wie man es erkennt, Rollback-Schritte), die Sie in Issues umwandeln.

Wichtig: Fragen Sie nach Schritten und Invarianten, nicht nur nach Code.

Einen „Strangler“-Pfad bauen

Statt alles neu zu schreiben, lassen Sie ein neues Modul neben dem alten laufen:

• Erstellen Sie einen neuen Service/Modul mit denselben externen Verträgen (Schemas, Endpunkte, Events).
• Routen Sie einen kleinen Traffic-Anteil—oder ein einzelnes Feature—durch den neuen Pfad.
• Erhöhen Sie die Abdeckung, bis das alte Modul zur dünnen Hülle wird, die gelöscht werden kann.

Dieser Ansatz funktioniert am besten, wenn Sie bereits klare Grenzen haben. Beispiele und Patterns siehe /blog/strangler-pattern und /blog/framework-agnostic-architecture.

Selbst wenn Sie nie migrieren, profitieren Sie: weniger versteckte Abhängigkeiten, klarere Verträge und weniger überraschende technische Schulden.

Praktische Leitplanken für KI-generierten Code

KI kann viel Code schnell liefern—und sie kann Framework-Annahmen überall verstreuen, wenn Sie keine Grenzen setzen. Ziel ist nicht, weniger zu vertrauen, sondern das Review zu erleichtern und versehentliche Kopplung schwer zu machen.

Review-Checks, die versteckten Lock-in verhindern

Nutzen Sie eine kurze, wiederholbare Checkliste in jeder PR, die KI-Code enthält:

• Keine Framework-Typen in Core-Modulen (kein Request, DbContext, ActiveRecord, Widget etc.). Core-Code spricht in Ihren Begriffen: Order, Invoice, UserId.
• Minimale Globals und Singletons. Wenn etwas nicht per Parameter konstruierbar ist, ist es schwerer zu testen und zu verschieben.
• Abhängigkeiten zeigen nach innen. UI/API-Layer dürfen Core importieren; Core darf keine UI/API/Framework-Pakete importieren.
• Serialisierung bleibt an den Rändern. JSON/HTTP/Form-Konvertierung sollte in Adaptern passieren, nicht in der Geschäftslogik.

Leichtgewichtige Standards, denen KI folgen kann

Halten Sie Standards einfach genug, um sie durchzusetzen:

• Definieren Sie Ordnergrenzen wie core/, adapters/, app/ und die Regel: „core hat null Framework-Imports.“
• Benennung, die Absicht signalisiert: *Service (Geschäftslogik), *Repository (Interface), *Adapter (Framework-Kleber).
• Fügen Sie ein kleines Dependency-Rule-Tool (oder ein Script) hinzu, das Builds fehlschlagen lässt, wenn verbotene Imports auftauchen.

Prompt-Hygiene: Einschränkungen explizit machen

Beim Anfragen an KI geben Sie mit:

• den Zielordner (z. B. „generate code for /core with no framework imports“),
• erlaubte Abhängigkeiten,
• ein kleines Beispiel Ihres bevorzugten Interface-Stils.

Das ist auch der Punkt, wo KI-Plattformen mit einem expliziten „plan then build“-Workflow helfen. In Koder.ai können Sie diese Einschränkungen im Planungsmodus beschreiben und dann Code generieren, Snapshots nutzen und Rollbacks durchführen, damit große diffs überprüfbar bleiben.

Early Enforcement automatisieren

Richten Sie Formatter/Linter und eine einfache CI-Check-Pipeline am ersten Tag ein (auch nur „lint + test“). Fangen Sie Kopplung sofort ab, bevor sie zur Projektkonvention wird.

Checkliste: In den ersten 90 Tagen flexibel bleiben

Flexibel gegenüber Frameworks zu bleiben heißt nicht, Frameworks zu vermeiden—es heißt, sie für Tempo nutzen und gleichzeitig die Exit-Kosten vorhersehbar halten. KI kann Ihnen helfen, schnell zu arbeiten; die Flexibilität kommt davon, wo Sie die Nähte platzieren.

Die Kern-Taktiken, die Lock-in verzögern

Behalten Sie diese vier Taktiken von Tag eins an im Blick:

• Geschäftslogik vom Framework trennen: Preisregeln, Onboarding-Regeln und Berechtigungen in plain Modulen/Services ohne Framework-Imports.
• Adapter und Interfaces nutzen: Framework, DB, Queues, Auth und Email als austauschbare „Plugs“ behandeln. Ihre App ruft ein Interface, ein Adapter implementiert es.
• Verträge zuerst generieren: Schemas/Typen/Validierung definieren, bevor Endpunkte verdrahtet werden. KI ist großartig beim Scaffolden konsistenter Typen und Validatoren.
• KI nutzen, um ein Sicherheitsnetz mit Tests zu bauen: Signalsstarke Unit-Tests um Geschäftsregeln und einige Integrationstests machen Refactors und Migrationen realistisch.

Woche 1 Checkliste (praktisch, schnell)

Zielen Sie darauf ab, diese Punkte zu erledigen, bevor Ihre Codebasis wächst:

1. Erstellen Sie ein /core (oder ähnlich) Verzeichnis, das Geschäftslogik enthält und keine Framework-Imports hat.
2. Definieren Sie API- und Domain-Verträge (Schemas/Typen) und generieren Sie Validatoren.
3. Fügen Sie Interfaces für Storage, Auth, Email, Payments hinzu und implementieren Sie erste Adapter.
4. Bitten Sie KI, Unit-Tests für die Top-5-Regeln zu generieren (Billing, Berechtigungen, Eligibility etc.) und führen Sie diese in CI aus.
5. Etablieren Sie die Regel: Framework-Code lebt an den Rändern (Controller/Routes/Views), nicht in der Core-Logik.

Bis Tag 90 (Exits erschwinglich halten)

Überprüfen Sie die Nähte alle 1–2 Wochen:

• Refactoren Sie duplizierte Logik zurück in Core-Services.
• Halten Sie Adapter dünn; widerstehen Sie „nur ein Shortcut“, der Framework-Objekte ins Core lecken lässt.
• Wenn KI Code generiert, fordern Sie die Einhaltung Ihrer Contracts und Interfaces und lehnen Sie direkte Kopplung ab.

Wenn Sie Optionen prüfen, vom Prototyp zum MVP zu wechseln und portabel zu bleiben, können Sie Pläne und Einschränkungen unter /pricing überprüfen.