[Vibe Coding im Unternehmenseinsatz] Teil 2: Mit Design-Dokumenten-basiertem Vibe Coding ein MVP entwickeln

1. Hintergrund
   •Ausgehend von bisherigen Entwicklungserfahrungen auf Basis von OOP und Design-Patterns wird geschildert, wie stark die Produktivität neuer Entwicklungsansätze wie MSA und Vibe Coding beeindruckt hat.
   •In jüngster Zeit verändert die Weiterentwicklung von LLMs und AI-IDEs (CLAUDE, Cursor usw.) sogar die Art und Weise, wie Code geschrieben wird.

2. Was ist DDVC?

Design-Driven Vibe Coding ist ein von CrowdWorks geprägter Ansatz und eine systematische Vibe-Coding-Methodik, bei der LLMs auf Basis von Design-Dokumenten mit der Entwicklung beauftragt werden.
•Der Kern besteht darin, zunächst PRD- und Requirements-Dokumente zu erstellen und darauf aufbauend den Code von der AI generieren zu lassen.
•Auch die Dokumente werden von der AI als Entwurf erstellt und anschließend durch menschliche Prüfung und Überarbeitung finalisiert.
•PRD: enthält Produktziel, funktionale Anforderungen, User Stories, Prioritäten usw.
•Requirements: enthält Modulübersicht, funktionale Anforderungen, Dateistruktur sowie relevanten Code und Regeln

3. Zwei Entwicklungsstrategien
   •Strategie 1: sequentielle Entwicklung pro Modul → ähnlich dem klassischen Vorgehen, stabil. Eher für Production als für PoCs geeignet.
   •Strategie 2: gleichzeitige Generierung mehrerer Module → schnell, aber mit höherem Aufwand bei Tests und Validierung. Als Gegenmaßnahme werden auch Test-Codes mitgeneriert.

4. 3-Day-MVP-Development-Experiment
   •Um die Realität knapper Ressourcen zu bewältigen, wurde ein Experiment durchgeführt, bei dem ein MVP in nur drei Tagen entwickelt wird.
   Day 1: Design-Dokumente (PRD + Requirements) + technisches Design
   Day 2: Code-Generierung + grundlegende Tests
   Day 3: Integrationstests + Frontend + Validierung

5. MVP-Beispiel: RAG-System auf Basis von Dokumentberechtigungen
   •Ein System mit Dokument-Parsing und Registrierung in einer Vector DB, Rechtemanagement und chatbasierter Suche.
   •PRD-/Requirements-Erstellung → AI generiert Code → Test-Code wird erzeugt → Debugging mit Cursor AI.
   •Für das Frontend wurde mit Next.js + TailwindCSS automatisch eine Test-UI generiert.

6. Ausführungstipps und Erkenntnisse
   •Code neu zu generieren kann wirtschaftlicher sein als ihn zu überarbeiten.
   •Die Bedeutung von Log-Ausgaben wird betont (empfohlen wird ein Format mit Zeilennummern).
   •Vertrauen in die Coding-Fähigkeiten der AI ist nötig (insbesondere auf Basis von Claude 3.7).
   •Asynchroner Code ist auch für AI schwer zu debuggen → empfohlen wird, zunächst synchron zu schreiben und später umzustellen.
   •Anfangs kann die Code-Menge überwältigend wirken, doch mit Gewöhnung steigt die Produktivität.

7. Wege zur Verbreitung in der Organisation
   •Geplantes internes Hackathon: Verbreitung von DDVC und Austausch praktischer Erfahrungen mit Vibe Coding
   •Durch getrennte Tracks für Entwickler und Nicht-Entwickler wird der Zugang zu AI Coding für alle ermöglicht

Fazit:
Vibe Coding verändert nicht nur die Art der Code-Produktion, sondern auch die Rolle von Entwicklern, die Kultur und die Formen der Zusammenarbeit. Die Kernaussage zum Schluss: Wer schnell praktische Erfahrung sammelt und sich anpasst, kann daraus einen Wettbewerbsvorteil ziehen.