Die Pflege von Spezifikationen mit getrennten Werkzeugen — Word für die Vision, Excel für Anforderungen, separate UML-Tools für Diagramme — führt zu Medienbrüchen, schlechter Versionierung und inkonsistenten Artefakten. Das Studio ersetzt sie durch einen Arbeitsplatz auf Ihrem Git Repository.
Business Analysts erfassen Vision und Anforderungen, Requirements Engineers spezifizieren Use Cases und Entity Model, Software und Test Engineers lesen die Spezifikationen und ergänzen technische Details — alle im gleichen Werkzeug, auf denselben Git-versionierten Dateien.
Die Projektleitung sieht Status und Fortschritt auf einen Blick, ohne eine einzige Markdown-Datei zu öffnen.
Jeder Artefakttyp erhält einen eigenen Editor mit Validierung statt einer leeren Textdatei. ER-Diagramme werden aus dem Entity Model generiert, Aktivitätsdiagramme aus den Use-Case-Szenarien — automatisch, live im Browser.
Niemand muss PlantUML oder Mermaid von Hand schreiben; die Diagramme können nie von der Spezifikation abweichen.
Von der Projektübersicht bis zur einzelnen Use-Case-Spezifikation — die Screenshots folgen dem Beispielprojekt Spring PetClinic.
Die Home-Ansicht zeigt alle Use Cases des Projekts, gruppiert nach Fachbereich, mit ihrem Status und dem Gesamtfortschritt. Jeder Stakeholder sieht auf einen Blick, wo das Projekt steht — ohne Repository-Checkout, ohne Markdown zu lesen.
Die Dateien-Ansicht navigiert direkt im Repository: durch den docs-Ordner blättern, Dateien und Verzeichnisse anlegen, umbenennen, verschieben oder löschen. Jede Operation wird als Git-Commit mit nachvollziehbarer Message und Autor zurückgeschrieben — das Repository bleibt die einzige Quelle der Wahrheit.
Entitäten, Attribute und Beziehungen werden in einem strukturierten Editor gepflegt — kein Diagramm zeichnen, keine Syntax lernen. Das Mermaid-ER-Diagramm wird aus den strukturierten Daten generiert und live gerendert; gespeichert wird eine gewöhnliche Markdown-Datei (docs/entity_model.md) im Repository.
Das Use-Case-Diagramm (docs/use_cases.puml) wird als PlantUML-Quelltext mit Syntax-Highlighting und Live-Vorschau daneben bearbeitet. Ein erster Entwurf der Aktoren und Use Cases kann KI-gestützt aus dem Requirements Catalog generiert und anschliessend manuell verfeinert werden.
Jeder Use Case wird in einem strukturierten Formular nach dem AIUP-Format gepflegt: Overview, Preconditions, Main Success Scenario, Alternative Flows, Postconditions und Business Rules. Das Aktivitätsdiagramm wird automatisch aus den Szenarien generiert — hier UC-009 «Book Visit for Pet» mit seinen alternativen Abläufen.
Die Traceability-Ansicht zeigt pro Use Case, ob implementierender Code und Tests im Repository vorhanden sind — und ob das zum gepflegten Status passt. Sie liest dieselbe @UseCase-Konvention wie das IDE-Plugin AIUP Navigator, so bleiben Spezifikation, Implementierung und Tests nachweisbar verbunden.
Benutzer melden sich mit ihrem Git-Account an — ohne separate Zugangsdaten. Administratoren verbinden die Organisation, konfigurieren Repositories und verwalten die Rollen im Team.
Verbinden Sie Ihre GitHub-Organisation oder Ihren Account über die Installation der AIUP-Studio-App. Das Studio greift mit kurzlebigen Installations-Tokens auf die freigegebenen Repositories zu — unabhängig von einzelnen Benutzerkonten.
Konfigurieren Sie ein oder mehrere Repositories pro Mandant: Git-Anbieter, Branch und Schreibstrategie — direkt auf den Branch committen oder für geschützte Branches über Pull Requests arbeiten.
Verwalten Sie die Benutzer Ihres Mandanten: Rollen Administrator, Bearbeiter oder Leser zuweisen, neue Teammitglieder einladen und die Standard-Rolle für die erste Anmeldung festlegen. Eingeladene Benutzer treten mit ihrem Git-Account bei — ohne separate Registrierung.
Das Studio liest und schreibt exakt die Artefakt-Formate der aiup-core-Skills — dieselben Dateien, die auch die Claude Code Plugins erzeugen und konsumieren.
Ein mit /reverse-engineer erzeugtes Repository lässt sich im Studio ohne Konvertierung öffnen — und im Studio geschriebene Use-Case-Spezifikationen fliessen direkt in /implement und die Test-Kommandos der Stack-Plugins.
Die Generierung von Code und Tests bleibt, wo sie hingehört: in Ihrem KI-Coding-Werkzeug, auf demselben Git Repository.
Die Claude-Code-Marketplace-Plugins treiben den AIUP-Workflow von den Anforderungen bis zu den Tests, und das IDE-Plugin AIUP Navigator verknüpft Testmethoden mit ihren Use-Case-Spezifikationen.
AIUP Studio ist zurzeit in privater Beta und noch nicht öffentlich verfügbar. Hinterlassen Sie Ihre E-Mail-Adresse, und wir senden Ihnen eine Einladung, sobald Ihr Zugang bereitsteht — mit der Einladung startet Ihre kostenlose Trial.
Wir nehmen neue Teams in kleinen Gruppen und persönlich auf — keine endlose Warteliste, kein Spam.
AIUP Studio ist in privater Beta — fordern Sie oben eine Einladung an, oder buchen Sie ein Gespräch darüber, wie AIUP Studio zu Ihrem Team passt.
