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Startseite›Blog›One-Page-App-Spezifikation: Vorlage für konsistente AI-gebaute Apps
06. Jan. 2026·7 Min

One-Page-App-Spezifikation: Vorlage für konsistente AI-gebaute Apps

Nutze eine One-Page-App-Spezifikation, um eine vage Idee in klare Prompts für Planning Mode zu verwandeln: Nutzer, Jobs-to-be-done, Entities und Edge-Cases.

Warum Planning Mode wichtig ist, wenn deine Idee noch vage ist

Eine vage Idee ist zum Träumen ok. Zum Bauen ist sie problematisch.

Wenn du einem AI-Builder einfach „eine App zum Tracken von Gewohnheiten“ gibst, muss er raten, was du meinst. Diese Annahmen ändern sich von Prompt zu Prompt, also ändert sich auch die App. Am Ende hast du Bildschirme, die nicht zusammenpassen, Daten, die mitten im Build umbenannt werden, und Features, die auftauchen, verschwinden und in anderer Form wiederkommen.

Diese Inkonsistenz zeigt sich meist an ein paar Stellen:

  • Unterschiedliche Annahmen, wer der Nutzer ist (Einzelperson vs. Team)
  • Konfliktierende Workflows (erst loggen, dann erstellen vs. erst erstellen, dann loggen)
  • Wechselnde Datenbegriffe (habit vs routine vs goal)
  • Fehlende Edge-Cases (was passiert, wenn ein Nutzer etwas löscht)

„Planning Mode“ ist eine einfache Pause vor dem Bauen. Du notierst die Entscheidungen, die der AI-Builder sonst erfinden würde. Es geht um Konsistenz: eine feste Reihe von Entscheidungen, der UI, Backend und Datenbank folgen.

Das Ziel ist nicht Perfektion. Es ist ein Build, den du iterativ anpassen kannst, ohne dauernd Patches auf Basis von Vermutungen zu kleben. Wenn du dich später umentscheidest, aktualisierst du eine kleine Spezifikation und baust mit derselben Logik neu.

Deshalb ist eine einseitige App-Spezifikation wichtig. Sie ist kein langes PRD und keine wochenlangen Diagramme. Sie ist eine Seite, die vier Dinge beantwortet: wer die Nutzer sind, was sie erreichen wollen, welche Daten existieren (in klarer Sprache) und welche Edge-Cases oder Non-Goals verhindern, dass die erste Version aus dem Ruder läuft.

Beispiel: „Eine Booking-App“ wird viel klarer, sobald du entscheidest, ob sie für einen einzelnen Salonbesitzer oder einen Marktplatz gedacht ist und ob Kunden umbuchen, stornieren oder nicht erscheinen dürfen.

Die One-Page-Spec in einer Minute erklärt

Eine One-Page-Spec ist eine kurze Notiz, die eine vage Idee in klare Anweisungen verwandelt. Du „desingst“ nicht das ganze Produkt. Du gibst dem AI-Builder genügend Struktur, damit er bei jeder Ausführung dieselben Entscheidungen trifft.

Die Seite hat vier Blöcke. Wenn es nicht auf eine Seite passt, hast du wahrscheinlich zu viele Features für die erste Version.

  • Users: wer sie nutzt (2–3 Typen) und wodurch sie sich unterscheiden.
  • Jobs-to-be-done: was jeder Nutzer erreichen will, als Ergebnis formuliert.
  • Entities: die Schlüssel-Dinge, die du speicherst und verfolgst (die Daten-Nomen).
  • Edge cases + Non-goals: was schiefgehen kann und was du in Version 1 nicht baust.

Eine Seite erzwingt nützliche Einschränkungen. Du wählst einen primären Nutzer, definierst den kleinsten erfolgreichen Flow und vermeidest vage Versprechen wie „alles unterstützen“. Genau diese Einschränkungen verhindern, dass eine AI-gebaute App ihre Meinung zwischen Screens ändert.

„Gut genug“ Detail sind einfache, testbare Aussagen. Wenn jemand es lesen und fragen kann: „Woran merken wir, dass es funktioniert?“, bist du auf dem richtigen Level.

Eine kurze Messlatte:

  • Ein neuer Nutzer kann die Hauptaufgabe in unter 2 Minuten erledigen.
  • Jede Aufgabe hat einen klaren Anfang und ein klares Ende (kein offenes „manage stuff").
  • Jede Entity hat 3–7 Felder, die du jetzt wirklich brauchst.
  • Nenne die Top-5-Edge-Cases (Duplikate, Berechtigungen, leere Zustände, Fehler, schlechte Eingaben).

Halte die Sprache einfach. Schreibe Sätze, die du direkt in Prompts einfügen könntest, wie „A manager can approve or reject a request, and the requester gets a status update.".

Schritt-für-Schritt: fülle die Vorlage in 20 Minuten aus

Stell einen 20-Minuten-Timer und ziele auf „klar genug zum Bauen“, nicht auf „perfekt“. Es geht darum, die Raterei zu entfernen, damit der AI-Builder dieselben Entscheidungen trifft.

Beginne mit einem einzigen Satz, der beantwortet: Für wen ist es und welches Ergebnis bekommen sie?

Beispiel: „Eine mobile App für Hundebesitzer, um Spaziergänge und Tierarztbesuche an einem Ort zu erfassen."

Wenn du es nicht in einem Satz sagen kannst, handelt es sich wahrscheinlich um zwei Apps.

Nenne dann 1–3 Nutzertypen wie reale Personen, nicht abstrakte Rollen. „Owner“, „Vet“ und „Family member“ sind besser als „User A“. Füge für jeden eine kurze Zeile hinzu, worauf es ihnen am meisten ankommt.

Schreibe anschließend 3–7 Jobs-to-be-done im Format: „When [Situation], I want to [Action], so I can [Result].“ Halte sie testbar. „When I finish a walk, I want to log distance and notes, so I can spot patterns" ist klarer als „track health."

Definiere nun deine Entities und Schlüssel-Felder ohne Datenbank-Jargon. Denke an „Dinge, an die sich die App erinnert“. Für die Hunde-App: Dog (Name, Alter), Walk (Datum, Dauer, Notizen), Visit (Datum, Klinik, Kosten). Wenn ein Feld in keinem Screen oder Job verwendet wird, lass es weg.

Beende mit zwei kurzen Blöcken: Edge-Cases und Non-Goals. Edge-Cases sind lästig, aber üblich (z. B. „kein Internet“, „zwei Hunde mit demselben Namen"). Non-Goals sind Dinge, die du noch nicht baust („keine Zahlungen“, „kein Social Feed").

Konvertiere schließlich jeden Block in Prompts, denen dein Builder folgen kann. Eine konsistente Struktur (Zweck, Nutzer, Jobs, Entities, Edge-Cases) hilft dem System, Screens, Daten und Flows zu erzeugen, die zusammenpassen.

Nutzer und JTBD, denen eine KI tatsächlich folgen kann

Wenn deine Spec „für alle“ sagt, muss ein AI-Builder raten, was zuerst gebaut wird. In einer One-Page-Spec definierst du Nutzer nach Absicht (was sie erreichen wollen), nicht nach Demografie. Absicht führt zu klaren Entscheidungen über Screens, Daten und Berechtigungen.

Nenne 2–4 Nutzertypen, jeweils mit einem Hauptziel. Gute Beispiele: „Customer placing an order“, „Team member fulfilling orders“, „Manager reviewing performance“. Vage Beispiele sind „18–35“, „busy professionals“ oder „admins“ (es sei denn, du beschreibst, was sie adminen).

Schreibe JTBD im strikten Format

Verwende jedes Mal denselben Satzbau: „When..., I want to..., so I can...“. Das hält die App ergebnisorientiert und gibt deinem AI-Builder stabile, testbare Anforderungen.

Hier realistische JTBD-Beispiele mit eindeutigem „done":

  • When I finish a client call, I want to log next steps in one place, so I can follow up on time. Done means: saved note, due date set, reminder scheduled.
  • When a new request arrives, I want to approve or reject it quickly, so I can keep work moving. Done means: decision recorded, requester notified, status updated.
  • When I am on mobile, I want to see only today’s tasks, so I can act without searching. Done means: tasks filtered to today, one-tap mark complete.
  • When I make a mistake, I want to undo the last change, so I can recover without support. Done means: previous state restored, audit note created.

Akzeptanzkriterien sind wichtig, weil sie „sieht gut aus“ Ambiguität entfernen. Sie sagen dem Builder, was die UI erlauben muss und was das Backend speichern soll.

Berechtigungen auf hohem Niveau hinzufügen

Schreibe keinen vollständigen Sicherheitsplan. Sag einfach, wer was darf, in klarer Sprache.

Beispiel: „Members can create and edit their own items. Managers can edit any item and change status. Owners can manage users and billing."

Wenn du einen Planning-Step in einem Tool wie Koder.ai (koder.ai) nutzt, werden diese Nutzer-Typen, JTBD-Zeilen und Berechtigungen zu verlässlichen Eingaben. Sie verhindern auch, dass die KI zusätzliche Rollen erfindet oder Verantwortungen zwischen Screens vermischt.

Entities: Daten definieren, ohne technisch zu werden

Bauen und Credits verdienen
Erhalte Credits, indem du Inhalte über dein gebautes Projekt und deine Planung erstellst.
Credits verdienen

Entities sind die „Dinge“, die deine App nachverfolgt. Wenn du sie klar benennst, kann dein AI-Builder passende Screens, Formulare und eine Datenstruktur generieren. Das verhindert inkonsistente Felder und zufällige Extras.

Beginne mit einer Liste deiner Kern-Nomen. Für „Projektmanagement“ wären das Project, Task, Comment. Für „Haarschnitt-Buchung“ könnten es Booking, Service, Customer und Staff sein.

Wähle 5 bis 10 Felder, über die Menschen tatsächlich sprechen

Für jede Entity schreibe Felder in Alltagssprache, nicht in DB-Begriffen. Stell dir vor, was jemand in ein Formular eingeben würde.

  • Task: title, description, status, due date, priority, assigned to, created by
  • Project: name, goal, start date, end date, owner, archived (yes/no)
  • Invoice: invoice number, client name, amount, currency, due date, paid (yes/no)

Wenn du ein Feld nicht in einem Satz erklären kannst, ist es wahrscheinlich zu detailliert für v1.

Beziehungen und Regeln in einfacher Sprache

Beschreibe, wie Entities verbunden sind, in einfachen Sätzen:

„Ein Nutzer kann viele Projekte haben.“ „Jede Aufgabe gehört zu einem Projekt.“ „Ein Kommentar gehört zu einer Aufgabe und hat einen Autor.“

Das gibt dem Builder genug Struktur, um konsistente Listen, Detailseiten und Filter zu erzeugen.

Füge ein paar Datenregeln hinzu, die schlechtes Verhalten verhindern:

  • Pflicht: „Task title is required."
  • Eindeutig: „Invoice number must be unique."
  • Limits: „Description max 500 characters."
  • Defaults: „New tasks start as status = Open."

Schränke den Umfang weiter ein, indem du nennst, was du noch nicht speichern wirst. Beispiel: „No file attachments in v1" oder „Don’t track staff schedules yet, only bookings." Diese Ausschlüsse verhindern, dass die App in die falsche Richtung wächst.

Screens und Flows: einfach und vorhersehbar halten

Eine One-Page-Spec funktioniert am besten, wenn die erste Version wenige, stabile Screens hat. Wenn du versuchst, jeden möglichen Screen für später zu designen, wird dein AI-Builder raten und die UI wird zwischen Builds abdriften.

Beginne damit, die minimalen Screens zu benennen, die jemanden die Hauptaufgabe abschließen lassen. Für die meisten MVPs reichen 3 bis 6 Screens:

  • Sign in
  • List (deine Hauptitems)
  • Detail (eine Entität ansehen)
  • Create/Edit (ein Formular)
  • Settings (optional)

Schreibe den Happy Path als kurze Geschichte von Anfang bis Ende.

Beispiel: „User signs in, lands on the list, searches, opens an item, edits one field, saves, and returns to the list."

Notiere für jeden Screen die wichtigsten Aktionen in einfachen Worten. Vermeide „alles tun“-Screens. Wähle 2–4 Aktionen, die am meisten zählen: create, edit, search, export, archive.

Entscheide außerdem, was schnell sein muss und was „gut genug“ ist. „Schnell“ heißt meist: die Liste öffnet schnell, die Suche reagiert schnell, Speichern fühlt sich instant an. „Gut genug“ könnte Export in wenigen Sekunden, einfache Analytics oder spärliche Einstellungen sein.

Halte Rollen und Zugriff in einer Zeile pro Rolle fest:

  • Viewer: kann ansehen und suchen
  • Editor: kann erstellen und bearbeiten
  • Admin (nur falls nötig): kann Nutzer verwalten und löschen

Das macht Screens vorhersehbar, verhindert Berechtigungs-Überraschungen und reduziert spätere Nacharbeiten.

Edge-Cases und Non-Goals, die Neubauten verhindern

Die meisten Neubauten passieren aus einem Grund: die App funktioniert im Happy Path, bricht aber, wenn das echte Leben auftaucht.

Eine gute One-Page-Spec macht Platz für Edge-Cases und Non-Goals — dieser kleine Raum spart Stunden.

Beginne bei jedem Job-to-be-done und frage: Was könnte schiefgehen? Formuliere es einfach, nicht technisch. Du entfernst Ambiguität, damit der Builder bei jeder Ausführung dieselbe Entscheidung trifft.

Gängige Edge-Cases, die es wert sind aufzuschreiben:

  • Fehlende oder unvollständige Infos (leere Felder, unbekannte Adresse, kein Profilfoto)
  • Duplikate (derselbe Nutzer meldet sich zweimal an, derselbe Eintrag wird zweimal angelegt)
  • Konflikte (zwei Personen bearbeiten dasselbe Datensatz, Status ändert sich während des Betrachtens)
  • Limits und Timeouts (langsame Verbindung, Upload schlägt fehl, Anfrage dauert zu lange)
  • Berechtigungsprobleme (Nutzer versucht etwas zu sehen oder zu bearbeiten, das er nicht darf)

Bestimme dann die Reaktion. Sei spezifisch: „Blockiere die Aktion und zeige eine klare Meldung“, „Speichere als Entwurf“, oder „Versuche einmal neu, dann zeige einen Button zum erneuten Versuch“. Diese Regeln übersetzen sich direkt in konsistente Prompts.

Füge Datenschutz- und Sicherheits-Erwartungen in ein oder zwei Zeilen hinzu. Beispiel: „Sammle nur die minimal nötigen Daten“, „Nutzer können ihr Konto und alle persönlichen Daten löschen“, „Private Elemente standardmäßig verbergen“. Wenn die App nutzergenerierte Inhalte hat, notiere, wie mit Meldungen und Spam umgegangen wird, auch wenn es in v1 einfach bleibt.

Schreibe schließlich Non-Goals, um Scope Creep zu stoppen. Wähle die größten verlockenden Features, die du noch nicht machen willst.

Beispiele für klare Non-Goals:

  • No payments or subscriptions in v1
  • No social login (email-only for now)
  • No admin dashboard beyond basic list and delete
  • No offline mode

Ein kurzes Beispiel: Wenn der Job „Create an event“ ist, definiere, was passiert, wenn das Datum in der Vergangenheit liegt, der Titel leer ist oder dasselbe Event zweimal erstellt wird. Diese Klarheit verhindert den nächsten Neubau.

Wandle die One-Page-Spec in Prompts, die dein AI-Builder ausführen kann

Ein kleines v1 schneller liefern
Erzeuge aus deinen JTBD und der Entity-Liste in einem Schritt eine fokussierte React-Webapp.
MVP bauen

Der schnellste Weg zu konsistenten Ergebnissen ist, jeden Block deiner One-Page-Spec in einen kleinen, direkten Prompt zu verwandeln. Denk daran wie Karten, denen der Builder nacheinander folgen kann, statt einer großen, vagen Aufforderung.

Konvertiere jeden Block (Users, Jobs, Entities, Screens, Edge-Cases, Non-Goals) in eine Anweisung mit klaren Substantiven und Verben. Vermeide Meinungen wie „make it clean“, außer du sagst, was „clean" konkret bedeutet.

Ein simples Prompt-Muster, das funktioniert

Verwende einen Zwei-Schritt-Zyklus: zuerst bauen, dann gegen die Spec prüfen.

  1. Build: „Create the data model and API for these Entities: [paste Entities]. Support these roles: [paste Users]."
  2. Build: „Create screens and flows exactly for: [paste Screens/Flows]."
  3. Validate: „Now check your work against this spec. List any mismatches and fix them: [paste full one-page spec]."

Füge eine kurze Definition von done hinzu, damit der Builder weiß, wann er aufhören soll. Halte es messbar:

  • Alle aufgelisteten Rollen können jede Job-to-be-done end-to-end ausführen
  • Jede Entity hat create, view, edit und archive (falls die Spec es sagt)
  • Screens stimmen mit den benannten Flows überein, mit konsistenten Feldbezeichnungen
  • Edge-Cases werden mit klaren Meldungen behandelt (keine stillen Fehler)

Füge nur Einschränkungen hinzu, wenn sie wirklich zählen: benötigte Geräte (mobile-first), erforderliche Auth (nur Admin-Aktionen) oder benötigte Technologie (z. B. React-Frontend, Go-Backend, PostgreSQL), falls deine Plattform das erwartet.

Änderungen anfordern, ohne den Plan zu brechen

Wenn du Änderungen willst, beziehe dich auf den Spec-Block, nicht auf den Code.

Beispiel: „Update the Entities block: add ‘Subscription’ with fields X and Y. Then regenerate only the affected APIs and screens, and re-run the validation step."

Dieser Ansatz hält den Plan stabil und erlaubt sichere Iteration.

Ein realistisches Beispiel: von der Idee zu Planning Mode Prompts

Stell dir vor, du willst einen einfachen Termin-Erinnerungs-Tracker für einen kleinen Salon. Ziel ist kein vollständiges Buchungssystem. Es ist ein leichtgewichtiger Ort, um Termine zu speichern und Erinnerungen zu senden.

So sieht eine ausgefüllte One-Page-Spec aus.

APP: Appointment Reminder Tracker
GOAL: Track appointments and send reminders. No payments, no online booking.

USERS
1) Owner/Staff: creates and manages appointments, wants fewer no-shows.
2) Client: receives reminders, wants an easy way to confirm.

JOBS TO BE DONE (JTBD)
1) As staff, I add an appointment in under 30 seconds.
2) As staff, I see today's schedule in time order.
3) As staff, I mark a client as confirmed or no-show.
4) As staff, I resend a reminder when asked.
5) As a client, I confirm from a message without creating an account.

ENTITIES (DATA)
- Client: id, name, phone, email (optional), notes
- Appointment: id, client_id, service, start_time, duration_min, status (scheduled/confirmed/canceled/no_show)
- Reminder: id, appointment_id, channel (sms/email), send_at, sent_at, result (ok/failed)
- StaffUser: id, name, role (owner/staff)
Relationships: Client 1-to-many Appointment. Appointment 1-to-many Reminder.

EDGE CASES (WHAT BREAKS NAIVE BUILDS)
1) Duplicate client (same phone, different name)
2) Overlapping appointments for the same staff
3) Time zone changes (travel, daylight saving)
4) Client has no email, SMS only
5) Reminder send fails, needs retry and visible status
6) Appointment edited after reminder scheduled
7) Client cancels after confirmation
8) Same-day appointment created 10 minutes before start
9) Phone number format varies (+1, spaces, dashes)
10) Deleting a client with future appointments

Wandle das nun in ein Prompt-Bundle für Planning Mode um. Halte es strikt, damit der Builder immer dieselben Entscheidungen trifft.

PLANNING MODE PROMPT BUNDLE
1) Build an MVP web app with these entities and relationships exactly as written.
2) Required screens: Login (StaffUser), Today Schedule, Client List, Client Detail, Appointment Create/Edit.
3) Required flows: create client, create appointment for a client, confirm/cancel/no-show, schedule reminders, resend reminder.
4) Constraints: no payments, no public booking page, no client accounts.
5) Edge-case handling: implement validation and UI feedback for all 10 edge cases listed.
6) Output: database schema, API endpoints, and UI behavior notes per screen.

Häufige Fallen, die AI-gebaute Apps inkonsistent machen

Spezifikation in eine App verwandeln
Füge deine One-Page-Spezifikation in Planning Mode und baue deine erste konsistente Version.
Starten (kostenlos)

Unordentliche Ergebnisse beginnen meist mit einer vagen Spezifikation und Feature-Wunschlisten. Eine KI macht, was du sagst, aber sie kann deine Gedanken nicht lesen. Kleine Lücken werden zu großen Unterschieden zwischen Screens und Flows.

Fallen, die Konsistenz am häufigsten brechen, und wie die One-Page-Spec sie behebt:

  • Features statt Jobs: „Add favorites“ ist ein Feature. Ein Job wäre „save items to review later“. Jobs enthalten Absicht und Erfolgskriterium, sodass die KI sinnvolle Entscheidungen trifft (wo der Button hinkommt, was nach dem Speichern passiert, was leere Zustände sagen).
  • Zu viele Entities zu früh: Wenn du von Anfang an 12 Tabellen definierst, verteilt sich die Logik. Beginne mit dem kleinsten Modell, das verschiffbar ist. Wenn „Project, Task, Comment, Tag, Attachment" groß wirkt, starte nur mit „Project" und „Task".
  • Fehlende Berechtigungen: Wenn du nie sagst, wer löschen oder bearbeiten darf, rät der Builder. Schreibe einfache Regeln wie „Only the owner can delete", „Members can create and edit" und „Viewers can only read." Das reduziert auch versehentliche Datenfreigaben.
  • Kein klares Erfolgskriterium: Ohne Definition von done bekommst du endlose Iterationen. Füge 2–4 Akzeptanzchecks hinzu, z. B. „User can create a task in under 30 seconds" oder „Tasks show correctly after refresh."
  • Edge-Cases ohne erwartetes Verhalten: „Offline", „duplizierte Emails" oder „leere Liste" aufzuzählen reicht nicht. Für jeden Fall sage, wie die App reagieren soll. Beispiel: „If email already exists, show a friendly error and suggest sign-in."

Wenn du Planning Mode in Koder.ai (koder.ai) nutzt, sind diese Basics noch wichtiger, weil der Plan zur Grundlage wiederholter Prompts wird. Klare Jobs, ein kleines Datenmodell, explizite Berechtigungen und testbare Erfolgskriterien halten jeden neuen Screen mit dem Rest in Einklang.

Schnelle Checkliste und nächste Schritte

Vor dem Bauen mach einen schnellen Durchgang deiner One-Page-Spec. Ziel ist, die Lücken zu schließen, die eine KI zwingen zu raten. Diese Raterei führt zu Neubauten.

Kurze Vollständigkeitsprüfung:

  • Users: Jeder Nutzertyp hat ein klares Ziel und eine "who can do what"-Notiz (create, view, edit, delete).
  • Jobs-to-be-done: Jede Aufgabe beginnt mit einem Auslöser und endet mit einem klaren Erfolgsergebnis, das du verifizieren kannst.
  • Entities: Jedes Nomen in den Jobs hat ein datenbasiertes Gegenstück (auch wenn es nur Name, Status und Timestamps sind).
  • Screens und Flows: Jeder Job ist einem einfachen Pfad zugeordnet (Startscreen, Schlüsselaktion, Bestätigung).
  • Edge-Cases: Du hast mindestens 5 Dinge notiert, die schiefgehen können (leerer Zustand, ungültige Eingabe, Duplikate, Berechtigungen, offline oder langsames Netzwerk).

Wenn du ein einfaches Scoring willst, bewerte jeden Bereich von 0 bis 2:

  • 0: fehlt oder sehr vage
  • 1: vorhanden, aber unklar
  • 2: klar genug zum Bauen

Ziel: mindestens 7 von 10. Wenn Entities oder Edge-Cases unter 2 liegen, repariere die zuerst. Sie verursachen den meisten Aufwand.

Nach dem ersten Build prüfe die App gegen jede Job-to-be-done und markiere Abweichungen. Mach einen Snapshot vor jeder Änderung. Wenn eine Iteration Dinge schlechter macht, rolle zurück und versuche eine kleinere Änderung.

Wenn du Koder.ai (koder.ai) nutzt, ist Planning Mode ein praktischer Ort, um diese One-Page-Spec als „Quelle der Wahrheit“ zu behalten und nur das neu zu generieren, was sich geändert hat, statt alles manuell neu zu schreiben.

Halte die Spec aktuell: Wenn du eine Änderung akzeptierst, aktualisiere die Spec noch am selben Tag. Wenn du eine Änderung ablehnst, schreibe auf, warum, damit der nächste Prompt konsistent bleibt.

FAQ

Was ist „Planning Mode“ und warum sollte ich ihn vor dem Bauen nutzen?

Planning Mode ist eine kurze Pause, in der du wichtige Entscheidungen bevor der Bildschirm- und Code-Generierung notierst. Ziel ist Konsistenz: dieselben Nutzer, Abläufe und Datenbezeichnungen in UI, Backend und Datenbank, damit du nicht ständig wegen neuer Annahmen neu bauen musst.

Was sollte in eine One-Page-App-Spezifikation?

Beginne mit einem Ein-Satz-Ziel und fülle dann vier Blöcke aus:

  • Users (2–3 Typen)
  • Jobs-to-be-done (3–7 ergebnisorientierte Zeilen)
  • Entities (Kernnomen + ein paar Felder)
  • Edge cases + Non-goals (was bricht und was nicht gebaut wird)

Wenn es nicht auf eine Seite passt, kürze Features für v1.

Wie wähle ich die richtigen Nutzerrollen, ohne zu verkomplizieren?

Praktisch und intents-basiert. Nenne wenige Nutzerarten und was sie erreichen wollen.

Beispiel: „Owner/Staff, der Termine anlegt“ ist klarer als „Admin“. Wenn du eine Rolle nicht in einem Satz erklären kannst, ist sie wahrscheinlich zu vage.

Wie schreibe ich Jobs-to-be-done, denen ein AI-Builder tatsächlich folgen kann?

Nutze ein striktes Muster, damit jede Aufgabe testbar ist:

  • „When [Situation], I want to [Action], so I can [Result].“

Füge eine kurze Definition von "done" hinzu (was gespeichert/aktualisiert/sichtbar sein muss). So verhindert man, dass der Builder zusätzliche Schritte oder zufällige Screens erfindet.

Wie detailliert sollte der Entities-Abschnitt für ein MVP sein?

Liste die Dinge, die die App sich merken soll, in Alltagssprache und gib jedem 3–7 Felder, die du wirklich auf Screens brauchst.

Beispiel: Appointment: Startzeit, Dauer, Status, Service, Client. Felder, die nicht in einem Job oder Screen genutzt werden, lass für v1 weg.

Muss ich Beziehungen und Datenregeln beschreiben, oder reicht das Auflisten der Entities?

Formuliere Beziehungen als einfache Sätze:

  • „Ein Client kann viele Termine haben.“
  • „Jede Erinnerung gehört zu einem Termin.“

Füge ein paar Basisregeln hinzu (Pflichtfelder, eindeutige Felder, Defaults). Das reicht meist, damit Listen, Formulare und Filter konsistent sind.

Wie viele Screens und Flows sollte ich in der ersten Version definieren?

Als Standard 3–6 Screens, die den Haupt-Job end-to-end erlauben:

  • Anmeldung (falls nötig)
  • Hauptliste
  • Detailseite
  • Erstellen/Bearbeiten
  • Optional: Einstellungen

Schreibe zudem einen kurzen Happy-Path (Start → Aktion → Speichern → Bestätigung), damit der Ablauf nicht driftet.

Welche Edge-Cases sollte man in einer One-Page-Spec auflisten?

Edge-Cases zeigen, wo der Happy-Path bricht. Notiere die Top 5–10, die wahrscheinlich sind:

  • Duplikate
  • Fehlende Info / leere Zustände
  • Permission-Fehler
  • Konflikte (zwei Bearbeiter)
  • Ausfälle / Timeouts

Für jeden Fall sag, wie die App reagieren soll (Blockieren + Meldung, Entwurf erlauben, einmal neu versuchen, etc.).

Wie wandle ich die One-Page-Spec in konsistente Prompts für den Builder um?

Wandle jeden Block in eine kurze Anweisung, die der Builder ausführen und prüfen kann.

Ein einfacher Ablauf:

  1. Modell + API aus Entities bauen.
  2. Screens aus Screens/Flows bauen.
  3. Gegen die ganze Spec validieren und Abweichungen auflisten.

So vermeidest du eine einzige, leicht missverständliche Riesen-Anweisung.

Wenn ich meine Meinung ändere, wie aktualisiere ich die App, ohne alles zu zerstören?

Ändere zuerst die Spezifikation, dann regeneriere nur das, was betroffen ist.

Beispiel: „Füge die Entity Subscription mit Feldern X/Y hinzu; aktualisiere die betroffenen APIs und Screens; führe die Validierung erneut aus.“ Die Spec bleibt damit die Quelle der Wahrheit und verhindert verstreute, inkonsistente Änderungen.

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