Code-zentrierte Entwicklung führt zu Wartungsproblemen, behindert die Modernisierung und verursacht Geschäftsfehlausrichtung.
Traditionelle Entwicklung ist code-zentriert. Anforderungen veralten, Dokumentation driftet ab, und wenn Fehler auftreten, graben wir uns durch den Code, um zu verstehen, was das System tun sollte.
KI-Coding-Tools verschlimmern dies indem sie Code schneller generieren, ohne die zugrunde liegenden Prozessprobleme zu lösen. Selbst Spec-Driven-Tools nutzen die Spezifikation meist, um den Code zu beschreiben, den ein Entwickler gleich schreibt — der Code bleibt das eigentliche Artefakt, die Spezifikation ist nur ein Mittel, ihn zu erzeugen.
AI Unified Process dreht das um. Anforderungen bleiben im Zentrum, und alles andere wird daraus generiert, wobei KI als Konsistenz-Engine fungiert.
Iterative Verbesserung: Durch kurze Iterationen verbessern sich Spezifikationen, Code und Tests gemeinsam. Dokumentation ermöglicht nachhaltige Entwicklung und Modernisierung.
Test-getriebene Konsistenz: Tests stellen sicher, dass sich das System unabhängig von Code-Generierungsänderungen gleich verhält und ermöglichen sicheres Refactoring und Evolution.
In den meisten Spec-Driven-Tools schreiben Entwickler Spezifikationen, die den Code beschreiben. Die Spezifikationen des AI Unified Process beschreiben das Verhalten des Systems — der Code ist nur die aktuelle Implementierung. Spezifikationsgetriebene Entwicklung, bei der die Spezifikation eine Anforderung ist — kein Code-Plan.
Entwicklerzentriert per Design. Spezifikationen werden von Entwicklern geschrieben, um den Code zu beschreiben: ein ausgefeilter Prompt für die Implementierung eines einzelnen Features — und faktisch verworfen, sobald der Code ausgeliefert ist.
Die Spezifikation dient dem Code: der Code bleibt die Quelle der Wahrheit, die Spezifikation verfällt mit der Auslieferung, und Anforderungswissen verlässt das Entwicklungsteam nie.
Anforderungszentriert von Anfang an. Use Cases spezifizieren das Verhalten des Systems — was es tun muss, nicht wie der Code es tut. Sie sind vollwertige, lebende Artefakte, gepflegt von Requirements Engineers — oder von Entwicklern, die bewusst Requirements Engineering betreiben.
Der Code dient der Spezifikation: das Verhalten ist die Quelle der Wahrheit; Code, Tests und Dokumentation werden drumherum generiert — und regeneriert. Use Cases überleben jede Implementierung.
Der AI Unified Process ist für uns bei der WBS GRUPPE die ideale Methode, um bestehende Produkte strukturiert zu analysieren und weiterzuentwickeln. Indem Anforderungen und Use Cases konsequent im Mittelpunkt stehen, behalten wir auch in einer etablierten Codebasis die volle Kontrolle. Besonders bemerkenswert: Durch die präzisen Spezifikationen verlief die anschließende Implementierung überraschend schnell. Ein hocheffizienter Rahmen für die agile Softwareentwicklung im KI-Zeitalter.
Mit AIUP haben wir unsere interne B2B-Verkaufsapplikation in einem Bruchteil der Zeit umgesetzt, die ich erwartet hatte — inklusive der Schnittstellen zu unserem in die Jahre gekommenen System für die Verwaltung der Produktlizenzen. Wir haben unsere alten, manuell gepflegten Word-Angebote und Verkaufsabrechnungen analysieren und in Markdown spezifizieren lassen, und es war verblüffend zu sehen, wie perfekt die generierten PDFs aussahen und wie alle Berechnungen automatisch stimmten. Die Spezifikationen haben das Ganze getragen. Jetzt können wir Funktionalität Schritt für Schritt aus diesem schwer wartbaren Legacy-System herauslösen.
Ich habe AIUP sowohl für ein Greenfield- als auch für ein bestehendes Brownfield-Projekt eingesetzt. Beides hat funktioniert, und beide Ansätze waren ebenso effizient wie unterhaltsam. Vor allem hatte ich beim Agentic Engineering zum ersten Mal das Gefühl, dass die Kontrolle an mich als Entwickler zurückgegeben wurde — ein Gefühl, das ich vermisst hatte, seit ich die AI-Prompting-Phase hinter mir gelassen und mich ins 'Vibe-Coding' gewagt hatte. Da der Tech-Stack aiup-vaadin-jooq für mein bestehendes Brownfield-Projekt nicht in Frage kam, trage ich mit dem Plugin aiup-angular-jpa zu AIUP bei.
Mit AIUP und Claude Code Software zu bauen macht richtig Spass. So sind zwei Projekte in Rust entstanden: AudioSnip, eine Cross-Platform-Desktop-App mit Tauri 2, um Audio aus Videodateien zu extrahieren, und Konzertmeister CLI, ein Tool für die Konzertmeister-API. Beides liess sich dank Claude Code auch gleich als Homebrew Tap verpacken, sodass ich die Tools direkt mit brew install auf dem Mac installieren kann. Zusammen mit Claude Code Specs schreiben, implementieren, testen — coole Sache. Und man versteht hinterher sogar noch, was der Code tut.
Mit AIUP und Spec-Driven Development habe ich innerhalb von drei Kalendertagen — bei rund vier bis fünf Stunden reiner Arbeitszeit — ein fertiges Produkt entwickelt: deckweaver. Aus einer zweisätzigen README hat Claude Code Anforderungen und Use Cases erzeugt, die exakt dem entsprachen, was ich wollte. Den Rest — OAuth-Anbindung, Google Slides API, Thymeleaf-Frontend — hat Claude Code ohne Probleme übernommen. Ich bin wirklich begeistert.
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Vier agile Phasen, zwei Workflows (Greenfield und Brownfield), sechs Grundprinzipien und der iterative Ansatz, der den Determinismus-Trugschluss ersetzt.
Governance und Nachverfolgbarkeit, Brownfield-Modernisierung, parallele Team-Skalierung, risikogesteuerte KI-Evolution und Wissen, das Teams überdauert.
Konferenzvorträge, Walkthroughs und Methodik-Übersichten, die den AI Unified Process und spezifikationsgetriebene Entwicklung in der Praxis zeigen.
Open-Source Claude Code Plugins für den AI-Unified-Process-Workflow, plus ein IntelliJ-Plugin, das Use-Case-Spezifikationen mit ihren Tests verknüpft.
Kuratierte Beiträge zu spezifikationsgetriebener Entwicklung, Requirements Engineering, KI-tauglichen Architekturen und der Methodik des AI Unified Process.
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