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Die Softwareentwicklung steht an einem Wendepunkt. Während viele Teams noch mit traditionellen Methoden arbeiten, zeigt der Java-Champion Simon Martinelli einen vielversprechenden neuen Weg: Spec-Driven Development mit KI-Unterstützung. Seine praktischen Erfahrungen aus über einem Jahr intensiver Arbeit mit diesem Ansatz belegen, dass strukturierte Spezifikationen der Schlüssel zu effizienter KI-gestützter Softwareentwicklung sind.
Der Wendepunkt: Von vagen Anforderungen zu detaillierten Use Cases
Martinellis Erkenntnis kam überraschend. Sein erstes Experiment mit KI-basiertem “Vibe-Coding” scheiterte nicht wegen technischer Probleme, sondern weil ihm der Überblick fehlte. Nach drei Monaten beschloss er einen radikalen Schritt: Er verwarf alles und begann von vorne – mit einer bewährten Methode aus der Vergangenheit: detaillierten Use Cases.
Im Gegensatz zu User Stories, die nur grob beschreiben, was ein System tun soll, definieren Use Cases präzise wie etwas funktioniert. Sie enthalten Vorbedingungen, Ablaufschritte, alternative Szenarien, Fehlerfälle und Nachbedingungen. Diese Struktur ist für KI-Agenten ideal – sie bietet klare Handlungsanweisungen.
Die perfekte Architektur für KI: Self-Contained Systems und Vaadin
Martinelli entdeckte schnell, dass nicht nur die Spezifikation, sondern auch die Architektur entscheidend ist. Self-Contained Systems – autonome, in sich geschlossene Teilanwendungen – reduzieren den Kontext, den die KI verarbeiten muss. Dies führt zu besseren Ergebnissen und schnellerer Entwicklung.
Kombiniert mit Vaadin, einem Full-Stack-Java-Framework, ergibt sich eine kraftvolle Synergieeffekt: Weil das gesamte Frontend und Backend in Java implementiert werden, kann die KI mit einheitlichen Regeln und Conventions arbeiten. “Ein Ökosystem, eine Sprache, eine Regel”, so Martinelli – perfekt für KI-Agenten.
Agile Modernisierung: Die wirkliche Stärke
Besonders beeindruckend ist die Anwendung auf Modernisierungsprojekte. Bei einem ERP-System mit fast 1.000 Datenbanktabellen nutzt Martinelli KI zum Reverse-Engineering: Die KI analysiert den bestehenden Code, generiert Sequenzdiagramme und extrahiert Business-Regeln. Diese extrahierte Spezifikation wird dann die Grundlage für neue, moderne Self-Contained Systems – anhand des Strangler-Fig-Patterns.
Dies löst ein Kernproblem der Softwarewartung: Fachbereiche verstehen nicht mehr, was ihre Anwendungen genau tun, weil diese Information nur im Code existiert. Mit expliziten Use Cases in Markdown entsteht endlich die fehlende Dokumentation.
Die agile Wahrheit
Entgegen dem Vorwurf des “Wasserfall-Denkens” arbeitet Martinelli vollständig agil – nur anders. Der Prozess ist iterativ und inkrementell: Use Cases werden progressiv spezifiziert, Self-Contained Systems werden einzeln gebaut und deployed, Feedback fließt direkt zurück. Die Spezifikation ist nicht statisch, sondern wird kontinuierlich angepasst.
Fazit
Spec-Driven Development mit KI ist kein zurückweisendes Relikt alter Methodiken, sondern ein moderner, zukunftsweisender Ansatz. Durch strukturierte Spezifikationen in Use Cases, geeignete Architektur und passende Technologie-Stacks wird KI zum vollwertigen Entwicklungsmitglied – nicht als Ersatz für menschliche Kreativität, sondern als produktiver Partner. Martinellis Erkenntnis ist klar: Lasst euch nicht von ersten Fehlversuchen entmutigen. KI-gesteuerte Softwareentwicklung ist eine neue Fähigkeit, die gelernt und verfeinert werden muss. Wer bereit ist, darin zu investieren, wird mit deutlich schnellerem Entwicklungstempo und besserer Wartbarkeit belohnt.