Erfahre, wie KI Anweisungen in Alltagssprache interpretiert, UX-Flows plant, UI und Code generiert und mit Feedback iterativ arbeitet, um funktionsfähige Features und Bildschirme zu liefern.
„Geschriebene Anweisungen“ sind die Worte, die du bereits benutzt, um zu erklären, was gebaut werden soll — in einer Form, die eine KI (und ein Team) umsetzen kann.
In der Praxis geht es nicht um perfekten Stil. Es geht um klare Absicht (welches Ergebnis du willst) plus klare Grenzen (was erlaubt ist, was nicht), damit das System nicht raten muss.
Das kann formell oder informell sein:
Wichtig ist, dass der Text Ergebnisse und Einschränkungen beschreibt. Sind beide vorhanden, kann die KI zuverlässig Bildschirme, Flows und Implementierungsdetails vorschlagen, ohne Geschäftsregeln zu erfinden.
Ein funktionierendes Feature ist mehr als ein Mockup. Typischerweise umfasst es:
Beispielsweise ist „gespeicherte Adressen“ nicht nur eine Seite — es ist eine Reihe von Bildschirmen (Liste, Hinzufügen/Bearbeiten), Regeln (Pflichtfelder, Standardadresse) und Verkabelung (API-Aufrufe, State-Updates).
Die meisten Teams landen in einem einfachen Zyklus:
Beschreiben → Generieren → Überprüfen → Verfeinern
Du gibst die Spezifikation, die KI schlägt UI/UX und Implementierung vor, du überprüfst auf Genauigkeit und Produktfit, dann verfeinerst du die Anforderungen, bis das Ergebnis dem entspricht, was du meintest.
Wenn du eine vibe-coding Plattform wie Koder.ai nutzt, wird dieser Loop oft noch enger, weil du an einem Ort bleiben kannst: Feature im Chat beschreiben, App-Änderungen generieren, dann schnell mit gezielten Nachfragen iterieren (und bei Bedarf zurücksetzen).
KI kann das Entwerfen von Bildschirmen beschleunigen, Flows vorschlagen und Code produzieren, aber Menschen müssen weiterhin:
Betrachte KI als Beschleuniger, der Text in einen ersten (und zweiten) Entwurf verwandelt — Menschen bleiben verantwortlich für das Endergebnis.
KI ist flexibel in Bezug auf Formate, aber wählerisch bei Klarheit. Sie kann mit einem Absatz, einer Bullet-Liste, einem PRD-Ausschnitt oder einer Sammlung von User Stories arbeiten — solange Absicht und Einschränkungen explizit sind.
Die nützlichsten Ausgangspunkte umfassen in der Regel:
Diese Elemente sagen der KI, was du baust und wie „gut“ das sein muss, was Rückfragen reduziert.
Fehlen Anforderungen, füllt die KI Lücken mit Defaults, die nicht zu deinen Geschäftsregeln passen. Gib an:
Vage: „Füge einen Checkout-Bildschirm hinzu und halte ihn einfach.“
Konkret: „Füge einen Checkout-Flow für eingeloggte Nutzer hinzu. Schritte: Adresse → Versand → Zahlung → Überprüfung. Unterstütze Karte + Apple Pay. Speichere bis zu 3 Adressen pro Nutzer. Zeige Steuern und Versand vor der Zahlung an. Wenn die Zahlung fehlschlägt, behalte den Warenkorb und zeige eine Retry-Option. Erfolg = Bestellung erstellt, Quittung per E‑Mail, Bestand reduziert.“
Klare Inputs helfen der KI, Bildschirme, Texte, Validierung und Logik zu erzeugen, die mit echten Einschränkungen übereinstimmen. Du bekommst weniger falsche Annahmen, weniger Redesign-Zyklen und einen schnelleren Weg von einem ersten Entwurf zu etwas, das dein Team tatsächlich prüfen, testen und ausliefern kann.
Bevor KI Bildschirme generiert oder Code schreibt, muss sie herausfinden, was du meinst, nicht nur, was du geschrieben hast. Dieser Schritt ist im Grunde „Lesen“ deiner Spezifikation wie ein Produktmanager: Ziele, beteiligte Personen und Regeln extrahieren, die das Feature korrekt machen.
Die meisten Specs enthalten einige wiederkehrende Bausteine:
Sind diese klar, kann die KI Text in ein strukturiertes Verständnis übersetzen, das spätere Schritte in Flows, Bildschirme, Daten und Logik verwandeln können.
KI erkennt auch gängige Produktmuster und übersetzt Alltagssprache in Implementierungskonzepte. Beispiele:
Diese Zuordnung ist nützlich, weil sie vage Substantive in konkrete Bausteine verwandelt, die Designer und Entwickler nutzen.
Selbst gute Specs lassen Lücken. KI kann markieren, was fehlt, und Klärungsfragen vorschlagen wie:
Manchmal willst du Fortschritt ohne alle Antworten. KI kann vernünftige Defaults wählen (z. B. Standard-Passwortregeln) und dabei Annahmen zur Überprüfung auflisten.
Wichtig ist Sichtbarkeit: Annahmen sollten klar aufgelistet werden, damit ein Mensch sie bestätigen oder korrigieren kann, bevor etwas ausgeliefert wird.
Ist die Absicht klar, geht es darum, die geschriebene Spezifikation in etwas umzuwandeln, das du bauen kannst: einen Feature-Plan. Du suchst noch nicht nach Code — du suchst Struktur.
Ein guter Plan beginnt damit, Sätze in Bildschirme, Navigation und Nutzerreisen zu übersetzen.
Beispiel: „Nutzer können Artikel auf eine Wunschliste speichern und später ansehen“ impliziert normalerweise (1) Interaktion auf der Produktdetailseite, (2) einen Wunschlisten-Bildschirm und (3) einen Zugriffspunkt in der Hauptnavigation.
Bitte die KI, die Bildschirme aufzulisten und dann den „Happy Path“ zu beschreiben sowie ein paar übliche Umwege (nicht eingeloggt, Artikel entfernt, leere Liste).
Lass die KI das Feature in Aufgaben splitten, die Teams verstehen:
Hier werden auch vage Anforderungen sichtbar. Wenn die Spezifikation nicht sagt, was passiert, wenn ein Nutzer denselben Artikel zweimal speichert, sollte der Plan diese Frage stellen.
Halte Akzeptanzkriterien in einfacher Sprache. Beispiel:
Lass die KI Elemente als Muss-Haben vs Nice-to-Have kennzeichnen (z. B. „Wunschliste teilen“ = nice-to-have). So verabschiedet sich der Plan nicht stillschweigend von der ursprünglichen Spezifikation.
Mit einem Feature-Plan kann die KI helfen, Text in eine konkrete „Screen-Map“ und einen frühen UI-Entwurf zu verwandeln. Ziel ist kein pixelperfektes Design, sondern ein gemeinsames, überprüfbares Modell dessen, was Nutzer sehen und tun.
Beginne damit, den Happy Path als kurze Geschichte zu beschreiben: was der Nutzer will, wo er startet, was er tippt und wie Erfolg aussieht. Daraus kann die KI die minimale Anzahl an Bildschirmen vorschlagen (und was auf jedem stehen sollte).
Bitte dann um übliche Alternativen: „Was, wenn sie nicht eingeloggt sind?“, „Was, wenn keine Ergebnisse vorliegen?“, „Was, wenn sie unterwegs abbrechen?" So vermeidest du UIs, die nur in Demos funktionieren.
Wenn deine Spezifikation Layout-Hinweise enthält (z. B. „Header mit Suche, Ergebnisliste mit Filtern, primärer CTA unten“), kann die KI einen strukturierten Entwurf liefern wie:
Die besten Prompts enthalten Content-Prioritäten („Preis und Verfügbarkeit über der Beschreibung anzeigen“), Interaktionsregeln („Filter bleiben erhalten“) und Einschränkungen („mobile-first; mit einer Hand bedienbar").
Ein funktionierendes Produkt braucht mehr als den „normalen“ Bildschirm. Bitte die KI, die Zustände zu aufzählen und zu definieren, die du implementieren wirst:
Diese Zustandsentscheidungen beeinflussen direkt den Entwicklungsaufwand und das Vertrauen der Nutzer.
KI kann Konsistenz unterstützen, indem sie wiederverwendbare Komponenten und Regeln vorschlägt: Type Scale, Abstände, Button-Stile und Formularmuster.
Hast du bereits Komponenten, verlinke dein internes Guideline-Dokument (z. B. /design-system) und bitte die KI, diese zu verwenden, statt neue Patterns zu erfinden.
Als Nächstes wird aus „was die App tun soll“ konkret, was die App speichern soll und was sie erlauben soll. Das ist der Punkt, an dem Specs zu einem konkreten Datenmodell und einer Menge Geschäftsregeln werden.
KI pullt die „Nomen“ aus deinem Text und behandelt sie als Entitäten. Z. B. suggeriert „Nutzer können Projekte erstellen und Tasks hinzufügen, und Manager genehmigen Zeiteinträge" Entitäten wie User, Project, Task und TimeEntry.
Für jede Entität schlägt die KI Felder vor (und markiert fehlende Angaben):
Sie sollte auch implizite Randfälle hervorheben, wie „Nur ein aktives Abo pro Account“ (Einzigartigkeits-Constraint) oder „Bestellwert muss der Summe der Positionen entsprechen" (berechnete Validierung).
Gute Ergebnisse halten Regeln lesbar, nicht im Code vergraben. Beispiele:
Mappe, wie Datensätze sich über die Zeit ändern: create, update, delete und was statt Löschen passiert (soft delete). KI kann auch Audit-Trails vorschlagen (wer hat was wann geändert) und History/Versioning, wenn Nachverfolgbarkeit verlangt wird.
Nun kannst du den „ersten funktionsfähigen Entwurf“ des Codes erzeugen: die UI, auf die Nutzer klicken, und die Logik, die das Verhalten steuert.
Mit Koder.ai bedeutet das typischerweise, dass die Plattform eine kohärente Full-Stack-Implementierung (Web, Backend, DB) aus deinem Chat-gesteuerten Spec generiert, mit der Option, Source-Code zu exportieren, wenn du in einen traditionellen Workflow wechseln willst.
Aus einer Spezifikation wie „Füge einen ‚Projekt erstellen‘-Screen mit Name, Owner und Sichtbarkeit hinzu" kann die KI scaffolden:
Sie kann auch wiederverwendbare Bausteine generieren (z. B. ein \u003cProjectForm /\u003e für Create und Edit), damit der Code konsistent bleibt.
Auf der Serverseite kann die KI den grundlegenden „Vertrag“ für das Feature entwerfen:
Wichtig ist, die Backend-Logik an die Regeln der Spezifikation zu binden („Nur Admins dürfen Sichtbarkeit auf privat setzen") statt einfach alles zu speichern, was die UI sendet.
KI kann die UI mit deinem API-Client (fetch/Axios/React Query etc.) verbinden, inklusive Caching und Retries, wo sinnvoll. Sie sollte auch nutzerfreundliche Fehlerbehandlung erzeugen: Feldbasierte Meldungen für Validierungsfehler und klare Fallbacks bei Netzwerkfehlern.
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: true, error: null });
try {
await api.post('/api/projects', values);
router.push('/projects');
} catch (e) {
setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
}
}
(Beachte: Codeblöcke wie dieser bleiben unverändert.)
Generierter Code ist am nützlichsten, wenn er deinen Konventionen folgt: klare Namensgebung, vorhersehbare Ordnerstruktur, kleine Funktionen und gemeinsame Utilities (Validatoren, API-Clients, Berechtigungshilfen).
Hast du Styleguides oder bevorzugte Patterns, verweise explizit darauf und verlinke interne Docs wie /engineering/frontend oder /engineering/api-guidelines.
Jetzt hast du Bildschirme, UI-Komponenten, Datenformen und Geschäftsregeln. "Verkabeln" bedeutet, dass diese Teile tatsächlich miteinander sprechen: Buttons triggern Aktionen, Aktionen rufen Backend-Endpunkte auf, Antworten aktualisieren die UI und Berechtigungen bestimmen, was Nutzer sehen dürfen.
KI kann Bildschirme laut Spezifikation verknüpfen, indem sie Routen (URLs oder App-Pfade) erstellt, festlegt, was nach wichtigen Aktionen passiert, und den richtigen Kontext zwischen Seiten weiterreicht.
Beispiel: „Nach dem Speichern zurück zur Liste und das neue Element hervorheben“ wird zu einem konkreten Flow — Formular absenden → auf Erfolg warten → zur Liste navigieren → Toast anzeigen und neue Zeile fokussieren.
Specs erwähnen oft Rollen („Admin kann editieren, Viewer nur lesen"). Verkabeln heißt, das an mehreren Stellen durchzusetzen:
KI ist hilfreich, weil sie konsistente Prüfungen über die gesamte App hinweg generieren kann (nicht nur für einen Screen), wodurch das Risiko sinkt, dass etwas im UI gesperrt aussieht, der Endpoint aber trotzdem funktioniert.
Die meisten Features hängen von Konfigurationen ab: API-Base-URLs, Analytics-Keys, Feature-Flags, Storage-Buckets usw. KI kann separate Einstellungen für dev/staging/prod aufsetzen und dabei Secrets aus dem Code heraushalten.
Typische Outputs beinhalten:
.env-Vorlagen (sichere Platzhalter)Ziel ist eine vollständige Schleife: „klicken → Anfrage → Antwort → UI-Update." KI kann den fehlenden Kleber (Loading States, Fehlerbehandlung, Retries) hinzufügen und einfache Prüfungen generieren wie:
An diesem Punkt ist ein Feature kein Mock mehr, sondern verhält sich wie ein echtes Produkt.
Ist ein Feature „working", teste es so, wie ein echter Nutzer (und die chaotische reale Welt) es tun würde. KI hilft, Akzeptanzkriterien in konkrete Tests zu übersetzen und beschleunigt das mühselige Debugging.
Wenn deine Spezifikation sagt „Ein Nutzer kann sein Passwort zurücksetzen und sieht eine Bestätigungsmeldung", kann KI Testfälle vorschlagen, die dieser Aussage auf mehreren Ebenen entsprechen:
Der Trick ist, der KI die exakten Akzeptanzkriterien plus minimalen Kontext zu geben: Feature-Name, Schlüsselscreens und vorhandene Testkonventionen.
Specs beschreiben meist den Happy Path. KI ist nützlich, um „Was-wenn"-Szenarien zu brainstormen, die Supporttickets erzeugen:
Du musst nicht jeden Fall sofort implementieren, aber entscheide, welche für dein Risiko-Level wichtig sind.
Bei einem Testfehler gib der KI, was ein Entwickler auch fragen würde: die fehlschlagende Assertion, relevante Logs, Stacktraces und genaue Reproduktionsschritte.
KI kann dann:
Behandle Vorschläge als Hypothesen. Bestätige sie, indem du den Test wieder ausführst und das Verhalten in der UI prüfst.
Für schnelle Review-Zyklen eine kurze Liste behalten:
Der erste KI-generierte Entwurf ist meist „gut genug, um darauf zu reagieren“, nicht „bereit zum Ausliefern". Iteration ist der Prozess, in dem du aus einem plausiblen Feature ein zuverlässiges machst — indem du Anforderungen schärfst, Randfälle korrigierst und Änderungen in kleinen, überprüfbaren Schritten vornimmst.
Ein gesunder Loop sieht so aus: generieren → überprüfen → eine spezifische Änderung anfordern → vergleichen, was sich geändert hat → wiederholen.
Statt die ganze App neu zu prompten, ziele auf gezielte Updates. Bitte die KI, nur ein Teilstück zu ändern (ein Screen, eine Komponente, eine Validierungsregel, eine Query) und einen Diff oder klar markiertes „Vorher/Nachher“ zurückzugeben. So lässt sich einfacher bestätigen, dass die Änderung das Problem löst, ohne etwas anderes kaputt zu machen.
Wenn dein Workflow es unterstützt, halte Änderungen in kleinen Commits und überprüfe sie wie einen Pull Request: Diff scannen, App laufen lassen und Verhalten verifizieren.
Plattformen wie Koder.ai profitieren ebenfalls: nutze einen Planungsmodus, um Umfang und Flows zu vereinbaren, dann generiere, iteriere in engen Schritten und verlasse dich auf Snapshots/Rollbacks bei Experimenten.
Vage Wünsche („mach es schöner“, „fix den Flow") liefern vage Ergebnisse. Starke Änderungsvorlagen referenzieren:
Füge Akzeptanzkriterien hinzu, wenn möglich: „Der ‚Pay‘-Button ist deaktiviert, bis Pflichtfelder gültig sind" oder „Wenn das Versandland ändert, neu berechne Steuer sofort."
Behandle KI-Output als Code, den du besitzt. Require kurze Änderungsnotizen zu Updates: was sich geändert hat, warum und was zu testen ist.
Wenn die KI Refactors vorschlägt, bitte um eine Erklärung der Absicht und eine Liste potenzieller Risiken (z. B. „ändert Validierungs-Timing" oder „ändert API-Response-Handling").
Iteration endet, wenn du klare Release-Kriterien erreichst. Definiere Grenzen:
Dann friere die Spezifikation ein, release und plane die nächste Iteration als neue, klar abgegrenzte Änderung.
KI kann geschriebene Specs in erstaunlich komplette Features verwandeln, ist aber kein Ersatz für Urteilsvermögen. Behandle KI-Output als Entwurf, der überprüft werden muss — besonders bei Nutzerdaten, Zahlungen oder Berechtigungen.
Geh davon aus, dass alles, was du in einen Prompt einfügst, gespeichert oder geprüft werden könnte. Füge nicht ein:
Für realistische Tests anonymisiere: ersetze Namen durch Platzhalter, verwische IDs und beschreibe Muster („10k Nutzer, 3 Rollen") statt Roh-Exports.
KI ist nützlich, um Basis-Sicherheitsprüfungen zu generieren, aber du musst sie verifizieren:
Bevor du Code oder Screens anforderst, schließe ein:
Hast du einen Prototyp, plane eine kurze Review: vergleiche ihn mit der Roadmap, entscheide, was jetzt shippt vs später, und dokumentiere Änderungen.
Möchtest du Hilfe dabei, Entwürfe in einen Plan zu überführen, sieh dir /pricing an oder stöbere in verwandten Guides in /blog. Wenn du chatgesteuerte Entwicklung erkundest, ist Koder.ai für diesen Workflow ausgelegt: verwandle geschriebene Specs in funktionierende Web-, Backend- und Mobile-Features, iteriere schnell und exportiere den Source-Code, wenn du bereit bist.
"Geschriebene Anweisungen" sind jeder Text, der klar Absicht (das gewünschte Ergebnis) und Grenzen (Einschränkungen, Regeln, was nicht erlaubt ist) angibt. Das kann eine kurze Slack-Nachricht, ein PRD-Ausschnitt, User Stories, Akzeptanzkriterien oder eine Liste von Randfällen sein — wichtig ist Klarheit, nicht Formalität.
Ein „funktionierendes“ Feature umfasst in der Regel mehr als visuelle Entwürfe:
Ein Mockup zeigt das Aussehen; ein funktionierendes Feature verhält sich End-to-End korrekt.
Die meisten Teams arbeiten in einem einfachen Iterationszyklus:
Die Geschwindigkeit kommt durch schnelle Entwürfe; die Qualität durch disziplinierte Überprüfung und Iteration.
KI kann schnell arbeiten, aber sie wird Annahmen treffen, wenn du nicht spezifizierst:
Diese Angaben reduzieren Nacharbeit und verhindern, dass KI Standardannahmen trifft, die nicht zu deinem Geschäft passen.
Beginne mit vier Elementen:
Das gibt der KI Richtung und eine Qualitätsdefinition, nicht nur eine Feature-Idee.
Konkrete Specs definieren:
Diese Details übersetzen sich direkt in Bildschirme, Regeln und API-Verhalten.
Fordere vor dem Code eine Feature-Plan-Ausgabe an:
Das bringt fehlende Anforderungen früh zutage, wenn Änderungen noch günstig sind.
Bitte die KI, explizite Definitionen für jeden wichtigen UI-Zustand zu liefern:
Die meisten Produktionsfehler und UX-Probleme entstehen durch fehlende Zustandsbehandlung, nicht durch den Happy Path.
Die KI extrahiert meist die „Nomen“ und schlägt dann vor:
Lass dir außerdem den Datenlebenszyklus beschreiben: Erstellen/Ändern/Soft-Delete und ob Audit-Trails oder Versionierung nötig sind.
Behandle KI-Ausgaben als Entwurf und setze Schutzmechanismen:
Nutze KI zur Beschleunigung der Iteration, aber behalte die Verantwortung für Korrektheit, Sicherheit und Qualität.