Lerne einen praxisnahen End‑to‑End‑Workflow, um mit KI‑Tools eine Mobile App zu planen, designen, bauen, testen und zu veröffentlichen – ganz ohne ein traditionelles Entwicklerteam.
Bevor du irgendeinen KI‑App‑Builder öffnest oder einen Coding‑Assistenten anfragst, kläre, was du für welche Person wirklich ändern willst. KI kann beim Bauen beschleunigen – aber sie kann nicht entscheiden, was es wert ist, gebaut zu werden.
Formuliere ein Ein‑Satz‑Versprechen:
„Für [Zielnutzer] hilft diese App ihnen, [X zu tun], damit sie [Y erreichen].“
Beispiel: „Für neue Hundebesitzer erstellt diese App eine tägliche Pflege‑Checkliste, damit sie keine wichtigen Aufgaben verpassen.“
Halte das Ergebnis singulär. Wenn du es nicht in einem Atemzug erklären kannst, ist dein Scope wahrscheinlich zu groß.
Wähle 2–3 Metriken, die zu deinem Ergebnis und Geschäftsmodell passen, z. B.:
Gib Zahlen an. „Gut“ ist vage; „20 % D7‑Retention“ ist ein Ziel, auf das du hinarbeiten kannst.
Dein MVP ist die kleinste Version, die das Ergebnis beweist. Ein nützlicher Trick: Liste alle gewünschten Features und markiere jedes als:
Wenn du unsicher bist, entscheide dich für „Nice‑to‑have“. Die meisten ersten Versionen scheitern, weil sie komplett statt klar sein wollen.
Sei ehrlich zu dir selbst bezüglich wöchentlicher Stunden und Energie. Ein realistischer MVP‑Plan könnte 2–6 Wochen konzentrierte Abende/Wochenenden sein.
Entscheide auch, wofür du zahlen wirst (z. B. Design‑Templates, No‑Code‑Plan, App‑Store‑Accounts, Analytics). Einschränkungen reduzieren später Entscheidungs‑Fatigue.
Schreibe alles auf, was deine Tool‑Auswahl ändern könnte:
Mit diesem Scope wird der nächste Schritt (PRD, Wireframes, Bauen) deutlich schneller – und weniger chaotisch.
Die erste große Entscheidung ist nicht „wie code ich das?“, sondern welcher Build‑Pfad zu Budget, Timeline und benötigter Kontrolle passt.
No‑Code (Bubble, Glide, Adalo, FlutterFlow) ist am schnellsten fürs MVP und ideal, wenn deine App hauptsächlich Formulare, Listen, Profile und einfache Workflows ist. Der Trade‑off sind Anpassungsgrenzen und potenzielles Lock‑in.
KI‑Code‑Generierung (ChatGPT + Templates, Cursor, Copilot) gibt maximale Flexibilität und Besitz am Code‑Basissystem. Langfristig kann es auch die günstigere Option sein, aber du investierst mehr Zeit ins Projekt‑Setup, Beheben von Edge‑Cases und ins Debugging.
Hybrid ist der praktische Mittelweg: Prototyp in No‑Code und dann kritische Teile in Code überführen (oder No‑Code für Admin‑Tools behalten und die Consumer‑App codieren). Das reduziert frühes Risiko und hält einen Pfad zum Skalieren offen.
Wenn du einen Workflow suchst, der sich mehr nach „Vibe‑Coding“ als nach traditioneller Entwicklung anfühlt, gibt es Plattformen wie Koder.ai, die dazwischen liegen: Du beschreibst die App im Chat, und sie helfen, reale Projekte zu generieren und weiterzuentwickeln (Web, Backend und Mobile) mit einem Agenten‑Ansatz – dabei bleibt der Fokus auf Produkt‑Scope, Screens und Daten.
Wenn dein MVP lokal‑only funktionieren kann (gespeicherte Entwürfe, Offline‑Checklisten, einfache Rechner), starte ohne Backend, um schneller voranzukommen.
Wenn du Accounts, Sync, Zahlungen oder geteilte Daten brauchst, plane ein Backend von Tag eins ein – auch wenn es ein Managed Service wie Firebase oder Supabase ist.
| Option | Geschwindigkeit | Kosten | Flexibilität | Risiko |
|---|---|---|---|---|
| No‑Code | Hoch | Niedrig–Mittel | Niedrig–Mittel | Mittel (Limits/Lock‑in) |
| KI‑Code | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel–Hoch (Qualität/Debugging) |
| Hybrid | Hoch | Mittel | Mittel–Hoch | Niedrig–Mittel |
Auch wenn du in No‑Code startest, definiere, was du später exportieren willst: Nutzerdaten, Inhalte und zentrale Logik. Halte dein Datenmodell einfach, dokumentiere Workflows und vermeide toolspezifische Features, sofern sie nicht wirklich essenziell sind. So ist Version 2 ein Upgrade – kein Neustart.
Ein Product Requirements Doc (PRD) ist die Brücke zwischen „coolem Plan“ und etwas, das du (oder ein KI‑Tool) tatsächlich bauen kann. Nutze KI als strukturierten Interviewer – und bearbeite dann für Klarheit und Realismus.
Starte mit einer einfachen Eingabe: was die App macht, für wen sie ist und welches Problem sie löst. Bitte die KI dann, ein PRD in einem konsistenten Format zu erstellen.
You are a product manager. Create a PRD for a mobile app.
Idea: [describe in 3–5 sentences]
Target users: [who]
Primary outcome: [what success looks like]
Constraints: [budget, timeline, no-code vs code]
Output sections: Overview, Goals/Non-goals, Personas, User Stories,
Requirements, Edge Cases, Analytics, Non-functional Requirements, Risks.
(Der obenstehende Codeblock sollte unverändert bleiben und kann direkt an ein KI‑Tool gesendet werden.)
Mache User‑Rollen explizit (z. B. Gast, registrierter Nutzer, Admin). Für jede Schlüssel‑User‑Story füge Akzeptanzkriterien hinzu, die eine nicht‑technische Person verifizieren kann.
Beispiel: „Als registrierter Nutzer kann ich mein Passwort zurücksetzen.“ Akzeptanzkriterien: Nutzer erhält E‑Mail innerhalb von 1 Minute, Link läuft nach 30 Minuten ab, bei unbekannter E‑Mail wird ein Fehler angezeigt.
Bitte die KI, Situationen aufzulisten: kein Internet, Nutzer lehnt Benachrichtigungen ab, Zahlung schlägt fehl, doppelte Konten, leere Zustände, langsame API, Zeitzonenunterschiede. Diese verhindern Last‑Minute‑Überraschungen.
Füge Basics hinzu: Performance‑Ziele (z. B. erster Screen lädt <2s auf durchschnittlichen Geräten), Accessibility (minimale Tipp‑Größen, Kontrast), Lokalisierung (Welche Sprachen/Währungen) und Compliance‑Erwartungen (Datenaufbewahrung, Einwilligung).
Lass die KI Anforderungen in ein priorisiertes Backlog (Must/Should/Could) verwandeln und gruppiere Aufgaben in Wochen‑Meilensteine. Konzentriere Woche 1 auf den kleinsten nutzbaren Flow—dein MVP—und schichte Verbesserungen nach echtem Feedback oben drauf.
Wenn du eine chatgetriebene Build‑Umgebung nutzt (z. B. Koder.ai), ist dieser PRD‑zu‑Backlog‑Schritt besonders wertvoll: Du kannst Anforderungen direkt in den „Planning Mode“ einfügen, Scope prüfen und Snapshots/Rollbacks beim Iterieren behalten.
User Flows und Wireframes sind der Punkt, an dem die App aus der Idee herauswächst und in Minuten bewertet werden kann. KI ist nützlich, weil sie schnell mehrere Optionen generiert – du musst aber den einfachsten Pfad wählen, der Nutzer schnell zum Wert bringt.
Beginne mit einer primären User‑Journey vom ersten Öffnen bis zum Moment, in dem der Nutzer den Nutzen spürt (der „Aha“). Schreibe sie in 6–10 Schritten in einfacher Sprache.
Ein gutes KI‑Prompt:
„Meine App hilft [Zielnutzer], [Ergebnis] zu erreichen. Schlage 3 alternative User‑Flows vom ersten Öffnen bis zum ersten erfolgreichen Ergebnis vor. Halte jeden Flow unter 8 Schritten. Nenne, wo Onboarding passiert und welche Daten in jedem Schritt benötigt werden.“
Bitte mehrere Flow‑Optionen und wähle anschließend die mit:
Für jeden Schritt erstelle ein Low‑Fidelity‑Wireframe (keine Farben, keine Typografie‑Entscheidungen). Das kannst du auf Papier, in einem Wireframing‑Tool oder indem du die KI das Layout beschreiben lässt.
Bitte die KI um ein Bildschirm‑für‑Bildschirm‑Outline:
Entscheide Navigation bevor du Visuals machst: Tab‑Bar vs. Stack‑Navigation, wo Onboarding sitzt und wie Nutzer zurück „Home“ finden. Definiere auch Empty States (noch keine Daten, keine Suchergebnisse, offline), damit die App selbst mit minimalem Inhalt vollständig wirkt.
Bevor du baust, teste den Flow mit 5–10 Personen aus deiner Zielgruppe. Zeige die Wireframes und bitte sie:
Nutze ihr Feedback, um zu vereinfachen. Ein großartiges Wireframe‑Ergebnis ist langweilig klar.
Gutes visuelles Design macht die App konsistent, vertrauenswürdig und leicht nutzbar. KI beschleunigt frühe Entscheidungen, damit du nicht tage‑/wochenlang an Pixeln feilst.
Beginne mit einem winzigen, pflegefähigen Styleguide: Farbpalette (Primary, Secondary, Background, Text, Danger/Success), Typografie (1–2 Fonts, Größen für Headings/Body), Abstands‑Skala (z. B. 4/8/12/16/24) und Icon‑Richtung (Outline vs Filled).
Ein nützliches KI‑Prompt:
Create a lightweight mobile style guide for a [app type] app aimed at [audience].
Include: 6–8 colors with hex codes, type scale (H1/H2/body/caption), spacing scale, button shapes, and icon style notes.
Keep it modern and accessible.
(Dieser Codeblock bleibt unverändert.)
Statt jeden Screen separat zu designen, definiere eine kleine Komponentensammlung:
Bitte die KI, Zustände und Edge‑Cases zu beschreiben (leere Zustände, langer Text, Fehlermeldungen), damit du sie nicht spät entdeckst.
Halte es simpel: Text muss lesbar sein, Buttons leicht antippbar und Farbe darf nicht das einzige Signal sein.
Ziele:
Design dein Icon und Screenshot‑Layout, solange das UI‑System frisch ist. Wenn du wartest, gerätst du beim Launch unter Zeitdruck. Erstelle eine Screenshot‑Vorlage (Device‑Frame + Caption‑Stil), in die du später echte Screens einfügst.
Speichere Design‑Tokens (Farben, Typo‑Größen, Abstände) und Komponentenspezifikationen an einem Ort (Doc oder Design‑File). Konsistenz ist leichter als Nacharbeit.
Ein sauberer Backend‑Plan verhindert das häufigste Problem bei KI‑generierten Apps: Schöne Screens, die reale Daten nicht zuverlässig speichern, abrufen oder sichern können. Bevor du eine KI zum Generieren von Code oder Konfigurieren eines No‑Code‑Tools aufforderst, entscheide, was deine App weiß, wer darauf zugreifen darf und wie Daten fließen.
Beginne mit Nomen in Klartext. Die meisten Apps reduzieren sich auf einige Kernobjekte:
Notiere für jedes Objekt die minimalen Felder fürs MVP. Bitte die KI um ein Starter‑Schema und streiche alles Unnötige.
Zeichne Kästchen und Pfeile oder schreibe es auf:
Entscheide auch, wo du Einzigartigkeit brauchst (z. B. E‑Mail), Sortierung (z. B. neueste zuerst) und Suche (z. B. nach Titel). Diese Entscheidungen beeinflussen später dein Tool und die Datenbank.
Meist hast du drei Optionen:
Wähle nach dem, was du jetzt ausliefern musst. Migration ist möglich, aber ein sauberes Modell erleichtert sie enorm.
Entscheide, wie sich Leute anmelden: E‑Mail Magic Link/Passwort, Phone OTP oder SSO (Google/Apple). Dann definiere Rollen:
Schreibe diese Regeln auf. Deine KI‑Prompts für Backend‑Regeln und Policies werden viel besser sein.
Denke in API‑Begriffen, selbst bei No‑Code:
Das wird deine Backend‑Checkliste und verhindert, dass dein KI‑Builder Endpunkte generiert, die du gar nicht brauchst.
Sobald Datenmodell und Wireframes stehen, wird das Frontend real. KI ist am hilfreichsten, wenn du sie wie eine Kombination aus Designer*in und Junior‑Dev behandelst: Sie kann strukturierte Build‑Schritte, UI‑Code‑Entwürfe und fehlende Zustände liefern – du behältst das letzte Wort.
Füge ein Wireframe (oder eine kurze Beschreibung) in dein KI‑Tool und bitte um:
So wird aus „Baue den Home‑Screen“ eine Checkliste, die du Schritt für Schritt abarbeitest.
Beginne mit dem kritischen Pfad: Onboarding → Hauptliste/Detail → Erstellen/Bearbeiten → Einstellungen/Account. Lass diese End‑to‑End funktionieren, bevor du Animationen, aufwändige Visuals oder sekundäre Features hinzufügst.
KI hilft, Scope eng zu halten, indem sie für jeden Screen eine MVP‑Version (minimale Felder, minimale Aktionen) und eine „später“‑Liste vorschlägt.
Bitte die KI, Texte zu schreiben für:
Bearbeite dann die Texte für deine Markenstimme und halte Copy über Screens hinweg konsistent.
Lass die KI wiederverwendbare Komponenten vorschlagen: Buttons, Input‑Zeilen, Cards und Header. Wenn du eine Komponente änderst, profitieren alle Screens ohne lästige Layout‑Bugs.
Für jeden API‑basierten Screen sorge für Spinner/Skeletons, eine Retry‑Option und eine gecachte/offline‑Meldung. Diese „langweiligen“ Zustände machen Apps professionell – und KI generiert sie zuverlässig, wenn du explizit darum bittest.
Wenn die Kernscreens funktionieren, machen Integrationen die App „echt“ – aber hier brechen frühe Apps oft. Behandle jede Integration wie ein kleines Projekt mit klaren Ein‑/Ausgaben und Fehlerplänen.
Selbst bei No‑Code: Verbinde ein Backend oder eine leichte API‑Schicht anstelle direkter Drittanbieteraufrufe vom Gerät. Das hilft:
Bitte die KI, Beispiel‑Request/Response‑Payloads für jeden Endpoint zu erstellen und Validierungsregeln (Pflichtfelder, Formate, maximale Längen) beizulegen. Nutze diese Beispiele als Testdaten im Builder.
Auth kann simpel und sicher sein. Entscheide zuerst den Flow:
Lass die KI eine einseitige „Auth‑Flow‑Spec“ schreiben, die jeden Screen/Zustand listet: abgemeldet, einloggen, E‑Mail nicht verifiziert, Session abgelaufen, Logout.
Zahlungen bringen Edge‑Cases (Refunds, Retries, Pending States). Warte, bis Nutzer die Hauptaufgabe ohne Zahlung erledigen können, und füge Monetarisierung danach hinzu.
Dokumentiere:
Erstelle ein zentrales Integrations‑Dokument (auch einfach eine geteilte Notiz) mit: API‑Key‑Besitz/Rotation, Umgebungen (Test vs Prod), Webhook‑URLs, Beispiel‑Payloads und „Was tun, wenn’s fehlschlägt“. Diese Gewohnheit verhindert die meisten Launch‑Woche‑Feuerwehreinsätze.
QA macht aus „sieht fertig aus“ ein „funktioniert zuverlässig“. Als kleines Team (oder Solo) ist der Trick, systematisch zu testen und KI die langweilige Vorbereitung übernehmen zu lassen – ohne ihr blind zu vertrauen.
Für jedes Feature schreibe eine kurze Checkliste, die abdeckt:
Wenn du User Stories hast, füge sie in dein KI‑Tool und bitte um Testfälle. Bearbeite das Ergebnis, damit es zu deinen Screens und Regeln passt – KI erfindet manchmal Buttons oder übersieht plattformspezifische Eigenheiten.
Verlass dich nicht auf einen Simulator. Ziel für eine kleine Matrix:
Fokussiere auf Layout‑Probleme (Textabschneidung, überlappende Buttons), Tastaturverhalten und Gesten. Bitte die KI um eine „Screen‑Size‑QA‑Checkliste“, damit du typische UI‑Breakpoints nicht übersiehst.
Richte einfaches Crash‑Reporting und lesbare Logs ein. Tools wie Firebase Crashlytics zeigen Crashes, betroffene Geräte und Stacktraces.
Bei einem Bug erfasse:
Bitte die KI, wahrscheinliche Ursachen und eine Fix‑Checkliste vorzuschlagen. Betrachte die Vorschläge als Hypothesen.
Rekrutiere 10–30 Tester*innen und gib klare Aufgaben (z. B. „Erstelle ein Konto“, „Schließe den Checkout ab“, „Deaktiviere Push‑Benachrichtigungen“). Nutze ein simples Feedback‑Formular, das Modell, OS‑Version, was sie versucht haben und idealerweise einen Screenshot erfasst.
Dieser Prozess findet Probleme, die automatisierte Tests nicht erkennen: verwirrende Formulierungen, fehlende Zustände und reale Reibungen.
Für ein MVP brauchst du keine Enterprise‑Security, aber ein paar Nicht‑Verhandelbare. Faustregel: Schütze Nutzerdaten, als wären sie bereits wertvoll, und halte die Angriffsfläche klein.
Erhebe nur Daten, die du fürs MVP wirklich brauchst. Wenn du kein Geburtsdatum, keine Adresse oder Kontakte brauchst, frage nicht danach.
Überlege auch, was du vermeiden kannst zu speichern (z. B. speichere statt Kartendaten nur die Kunden‑ID des Zahlungsanbieters).
Bitte die KI um einen ersten Entwurf der Datenschutzerklärung in einfacher Sprache, basierend auf deinen tatsächlichen Datenflüssen (Sign‑in‑Methode, Analytics‑Tool, Zahlungsanbieter, E‑Mail‑Service). Überprüfe sie sorgfältig und streiche alles, was nicht zutrifft oder zu breit formuliert ist.
Halte sie lesbar: was du sammelst, warum, mit wem du teilst und wie Nutzer dich kontaktieren können. Verlinke sie in der App und im Store‑Listing. (Du kannst dich auch auf deine /privacy‑Seite beziehen.)
Sichere API‑Keys, indem du sie auf dem Server hältst (nicht im App‑Bundle), Environment‑Variablen nutzt und sie rotierst, falls exponiert.
Füge einfache Kontrollen hinzu:
Auch MVPs sollten handhaben:
Schreibe eine einseitige Checkliste für „es ist etwas kaputt“: wie du Registrierungen pausierst, Keys zurückziehst, einen Status‑Update postest und den Dienst wiederherstellst. KI kann beim Entwurf helfen, aber bestätige Besitzer*innen, Tools und Zugänge vorher.
Launch ist größtenteils Papierkram und Feinschliff. Betrachte ihn als Checklisten‑Projekt, um typische „Rejected at review“‑Überraschungen zu vermeiden.
Schreibe die Store‑Beschreibung klar: was die App macht, für wen sie ist und die erste Aktion, die Nutzer ergreifen sollen. Lass die KI Varianten generieren und bearbeite sie dann.
Sammle früh alles Nötige:
Wähle ein simples Schema und bleibe dabei:
Führe ein laufendes „Was hat sich geändert?“‑Dokument während der Entwicklung, damit Release‑Notes nicht in letzter Minute entstehen.
Beide Stores achten auf Vertrauen. Fordere nur Berechtigungen an, die du wirklich brauchst, und erkläre in‑app, warum, bevor das System‑Prompt erscheint.
Nimm Offenlegungen nicht aus:
Starte mit TestFlight (iOS) und Internal/Closed Testing (Google Play). Nach Freigabe mache gestaffelte Rollouts (z. B. 5 % → 25 % → 100 %) und beobachte Crashes sowie Reviews, bevor du ausrollst.
Mindestens: veröffentliche eine Support‑E‑Mail, eine kurze FAQ (/help) und füge In‑App‑Feedback hinzu („Send feedback“ + optionaler Screenshot). Schnelle Antworten in Woche eins verhindern oft dauerhafte schlechte Bewertungen.
Shippen ist der Anfang der eigentlichen Arbeit. Schnelle „No‑Dev‑Team“‑Apps bleiben gesund, weil sie das Richtige messen, zuerst die richtigen Dinge beheben und einen leichten Rhythmus halten, der kleine Probleme nicht zu teuren Rewrites aufbläht.
Wähle 2–4 Metriken, die direkt das Versprechen deiner App widerspiegeln—und ignoriere den Rest, es sei denn, er erklärt ein Problem.
Beispiele:
Vermeide Vanity‑Zahlen wie Gesamtdownloads, außer du fährst Paid‑Kampagnen und brauchst einen Funnel‑Überblick.
Ein kleiner Team‑Cadence hält Fahrt:
Halte Scope klein. Eine sinnvolle Verbesserung pro Woche ist besser als ein großer Release alle zwei Monate.
Sammle Feedback aus App‑Store/Google Play‑Reviews, Support‑E‑Mails und In‑App‑Prompts. Lass die KI lautes Rauschen in eine umsetzbare Liste verwandeln.
Füge Feedback in die KI ein und bitte um:
Das hilft besonders, wenn du nicht die Zeit hast, jede Nachricht vollständig zu lesen.
KI beschleunigt Lieferung, aber bringe externe Hilfe, wenn Risiko hoch ist:
Betrachte Spezialist*innen als gezielte Upgrades, nicht als dauerhafte Abhängigkeit.
Führe ein kurzes Dokument, das beantwortet:
Auch ein 2–3‑seitiger Handoff macht es zukünftigen Mitwirkenden – oder dir selbst in sechs Monaten – deutlich leichter, Änderungen sicher zu liefern.
Beginne mit einem Ein-Satz-Versprechen: „Für [Zielnutzer] hilft diese App ihnen, [X zu tun], damit sie [Y erreichen].“ Halte dich auf ein Ergebnis beschränkt und lege dann 2–3 Erfolgskennzahlen fest (z. B. Aktivierungsrate, D7‑Retention, Trial‑zu‑Paid‑Conversion) mit numerischen Zielen, damit du Fortschritt schnell beurteilen kannst.
Nutze eine Must-have vs Nice-to-have-Liste. Ein Feature ist nur dann Must-have, wenn sein Wegfall das Versprechen an den Nutzer bricht. Bei Unsicherheit markiere es als Nice-to-have und veröffentliche ohne es.
Praktischer Test: Kann ein Nutzer ohne dieses Feature den ersten „Aha“-Moment erreichen? Wenn ja, gehört es nicht ins MVP.
Wähle nach Geschwindigkeit, Kontrolle und deiner Toleranz für Debugging:
Wenn dein Publikum geteilt ist oder du breite Reichweite brauchst, ist Cross‑Platform (Flutter/React Native) meist die beste Budget‑Wahl.
Wähle iOS‑first, wenn deine Nutzer hauptsächlich iPhone‑Nutzer sind oder Monetarisierung schnell erfolgen soll. Android‑first eignet sich für schnellere globale Verbreitung.
Nicht immer. Wenn das MVP lokal‑basiert funktioniert (Offline-Checklisten, Rechner, Entwürfe), kannst du ohne Backend starten und schneller veröffentlichen.
Plane jedoch ein Backend von Anfang an, wenn du Accounts, Geräte‑Sync, geteilte Daten oder Zahlungen/Abos brauchst. Managed Backends wie Firebase oder Supabase reduzieren die Setup‑Zeit.
Nutze KI als strukturierten Interviewer und bearbeite das Ergebnis. Bitte um ein PRD mit konsistenten Abschnitten wie:
Der Schlüssel sind Akzeptanzkriterien, die eine nicht‑technische Person verifizieren kann.
Skizziere eine Journey vom ersten Öffnen bis zum „Aha“-Moment in 6–10 Schritten. Wähle den Flow mit:
Erstelle dann Low‑Fidelity‑Wireframes und teste sie mit 5–10 Zielnutzern, bevor du baust.
Erstelle einen kleinen, pflegeleichten Styleguide:
Berücksichtige Accessibility: lesbarer Text, 44×44 px Tap‑Targets, und verwende nicht nur Farbe als Signal.
Behandle Integrationen wie kleine Projekte mit klaren Fehlerplänen:
Führe eine Integrations‑Checkliste mit Keys, Umgebungen, Webhook‑URLs, Beispiel‑Payloads und Troubleshooting‑Schritten.
Nutze KI, um Testfälle aus deinen User Stories zu generieren, und validiere dann, dass sie zu deinen echten Screens passen.
Decke ab:
Beim Debugging gib KI reproduzierbare Schritte + Logs und betrachte ihre Vorschläge als Hypothesen, nicht als Wahrheit.