5 Minuten reden, ein Proof of Concept - unser KI-Experiment mit AI-Assisted Coding und Spec Driven Development

TL;DR:

Wie viel lässt sich aus einem fünfminütigen Gespräch herausholen? Wir haben es ausprobiert: Mit einem kurzen Interview, einem Transkript und AI-unterstützten Coding nach der BMAD-Methode entstand in kürzester Zeit ein nutzbarer Proof of Concept (PoC) – inklusive Roadmap, Feature-Liste, Risikoregister und Timeline. In diesem Beitrag teilen wir unsere Erfahrungen, Learnings und Gedanken dazu, wie AI-Tools wie Claude Code und BMAD den Weg von der ersten Idee bis zur lauffähigen Software radikal abkürzen - und warum wir davon fachlich begeistert sind.

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Ausgangslage: Von der Idee zur Struktur in Minuten

Wer kennt es nicht? Ein neues Projekt startet, die Anforderungen sind noch diffus, die Zeit knapp und die Erwartungshaltung hoch. Gerade in Greenfield-Projekten - wenn wirklich alles auf der sprichwörtlichen „grünen Wiese“ beginnt - ist der Weg von der ersten Idee bis zu einer belastbaren Spezifikation oft lang und voller Schleifen. Unser Ziel: Diesen Prozess radikal abkürzen und zeigen, wie AI und Spec-Driven Development nach BMAD Unternehmen dabei unterstützen, in kürzester Zeit von einer groben Idee zu einer strukturierten, diskutierbaren Lösung zu kommen.

Das Setting:

Wir haben ein typisches Erstgespräch simuliert, wie es in der Anforderungsaufnahme üblich ist. In nur fünf Minuten schilderte unser „Kunde“ ein konkretes Problem:

“Der Kunde möchte einen digitalen Kalender als Produkt für Eltern von Babys entwickeln, der später kommerziell vermarktet werden soll. Die Hauptfunktion ist die Dokumentation von Babybezogenen Terminen, gesundheitlichen Ereignissen (Krankheiten, Impfungen, Vitamin Einnahmen etc.) und anderen wichtigen Meilensteinen. Das Ziel ist, dass Eltern bei Arztbesuchen schnell auf den vollständigen Verlauf zugreifen können, um relevante Informationen zu teilen. Die App soll sowohl Text- als auch Spracheingabe unterstützen, da Eltern oft in Situationen sind, wo entweder nur Schreiben oder Sprechen möglich ist. Einträge können Anhänge wie Fotos und PDF-Dokumente enthalten und sollten durch verschiedene farbcodierte Kategorien/Labels organisiert werden. Die Usability ist kritisch - die Bedienung muss extrem einfach und schnell sein, da Eltern unter Zeitdruck stehen. Die Lösung soll unkompliziert an ca. 100 Beta-Testern (Eltern) ausgerollt werden. Mehrere Kinder pro Familie müssen unterstützt werden, wobei jedes Kind seinen eigenen Verlauf haben soll.”

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Der Prozess: BMAD, AI und menschliche Validierung

Unser Ansatz bestand aus vier Schritten:

1. Transkript als Ausgangspunkt:
   Das Gespräch wurde aufgenommen und diente als Input für die AI.

2. Spec-Driven Development mit BMAD:
   Mithilfe der BMAD-Methode und AI-Unterstützung (Claude Code) haben wir aus dem Transkript vier zentrale Artefakte generieren lassen:

   • Implementation Roadmap: Schritt-für-Schritt-Plan zur Umsetzung
   • Feature-Liste: Aufteilung in Core- und optionale Features
   • Risikoregister: Identifikation und Bewertung potenzieller Risiken
   • Timeline: Grobe Zeitplanung für die Umsetzung

3. Human in the Loop:
   Die generierten Artefakte wurden von uns manuell geprüft, bewertet und mit dem Kunden (bzw. in unserem Fall: dem fiktiven Auftraggeber) durchgesprochen.

4. Umsetzung:
   Auf Basis der validierten Artefakte wurde ein lauffähiger Proof of Concept generiert – inklusive Benutzerhandbuch.

Auszug aus KI-generierter Feature-Liste

Must-Have Features (POC)

Core Features

✅ Calendar interface (month view, date navigation)
✅ Create/edit/delete entries with date/time
✅ Text-based entries
✅ Category system (5 categories with color coding):
    - Doctor visits (Arztbesuch)
    - Illness/Health issues (Krankheit)
    - Development milestones (Entwicklung)
    - Vitamins/Medication (Vitamine)
    - Other (Sonstiges)
    - Attachments
✅ Photo uploads (JPEG, PNG)
✅ PDF document attachments
✅ ~10 attachments per child limit

Multi-Child Support
✅ Support for multiple children
✅ Separate calendars per child
✅ Easy child switching interface

Data & Storage
✅ Local storage (browser-based)
✅ Export/backup functionality
✅ Data persists across sessions
  

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Was uns beeindruckt hat

• Präzision und Kontextverständnis:
  Die AI hat nicht nur explizite Anforderungen wie den Multi-Kind-Support oder die Lokalisierung auf Deutsch erkannt, sondern auch überraschend implizite Wünsche umgesetzt – etwa die Integration von Datensicherung und Wiederherstellung.

• Konsistenz über alle Artefakte:
  Anforderungen wurden stringent in Roadmap, Feature-Liste und Code abgebildet.

• Schnelligkeit und Struktur:
  Innerhalb kürzester Zeit entstand eine vollständige Dokumentation, die als Diskussionsgrundlage und Entscheidungsbasis dient.

• Auswahl des Tech Stacks:
  Auf Basis der generierten Risikofaktoren hat die KI eigenständig einen Tech Stack ausgewählt, der maßgeblich zum einfachen Setup und zur hohen Benutzerfreundlichkeit des PoCs beigetragen hat.

• Fachliche Tiefe und Pragmatismus:
  Die AI priorisiert Features, trennt Must-Haves von Nice-to-Haves und begründet Entscheidungen nachvollziehbar. Das hilft Product Ownern, Entscheidern und Entwicklungsteams, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.

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Learnings

Der größte Mehrwert dieses Ansatzes liegt darin, dass mit minimalem Initialaufwand greifbare Anforderungen an einen POC entstehen. Das hilft,

• Ideen schnell zu konkretisieren und zu strukturieren,
• die Machbarkeit eines Produkts frühzeitig zu prüfen,
• und bereits in der Frühphase Aufwand und Risiken besser abzuschätzen.

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Fazit

Unser KI-Experiment war ein voller Erfolg. Aus einem einfachen fünfminütigen Gespräch entstand in wenigen Stunden ein PoC, den wir direkt an bis zu 100 Testuser ausrollen könnten, um wertvolles Feedback aus der Praxis zu erhalten.

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Ergebnis

Startbildschirm

Testkind "Emma" wurde mit drei Kalendereinträgen angelegt

Emma's Kalendereinträge

Backup Datenexport

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Für wen ist das spannend?

Vor allem für Entscheider:innen, die in einem dynamischen Marktumfeld schnell und fundiert handeln müssen. Spec-Driven Development mit BMAD und AI-Unterstützung ermöglicht es,

• Projekte effizient zu konkretisieren,
• Machbarkeit und Aufwand frühzeitig zu bewerten,
• und Wettbewerbsvorteile durch Geschwindigkeit und Agilität zu sichern.

Gerade wenn Produktlebenszyklen immer kürzer werden und Trends sich schnell ändern, ist die Fähigkeit, aus einer Idee in kürzester Zeit einen PoC samt Roadmap zu generieren, ein echter Game Changer.

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Neugierig geworden?

Wir freuen uns über Feedback, Austausch und spannende Diskussionen - und natürlich über alle, die Lust haben, diesen Ansatz in einem Workshop selbst auszuprobieren.

Sven Heinz & Teoman Kinaci, codecentric AG