Domain-driven Design als Leitplanke für KI
KI schreibt deinen Code. Wer sichert die Architektur? Wie du mit taktischem Domain-Driven Design fachliche Vorgaben in KI-generierten Code übersetzt und anschließend überprüfst, was der Coding Agent tatsächlich gebaut hat.
Lerne, wie du Coding Agents mit taktischem DDD steuerst und überprüfst, ob Fachlogik und Architektur im generierten Code erhalten bleiben.
Coding Agents liefern schnell lauffähigen Code. Doch wenn Spezifikationen Lücken enthalten, treffen sie eigene Entscheidungen – und die können fachlich falsch sein. Dieser Praxisguide zeigt dir anhand eines Hotel-Buchungssystems, wie du klare Leitplanken setzt und die Kontrolle über das Ergebnis behältst.
Das nimmst du mit:
- Vom Fachmodell zum Code – Übertrage ein fachliches Modell Schritt für Schritt in Aggregates, Entities und Value Objects.
- Klare Vorgaben für Coding Agents – Verankere deine Designentscheidungen über eine agent.md als persistente Vorgabe für den generierten Code.
- Architektur sichtbar überprüfen – Nutze ein automatisch erzeugtes Strukturdiagramm, um zu erkennen, was der Coding Agent tatsächlich gebaut hat.
Der Praxisguide richtet sich an: Softwarearchitekt, Tech Leads, Senior Developer und Entwicklungsteams, die Coding Agents wie GitHub Copilot, JetBrains Junie, Cursor oder Claude Code einsetzen.
„Der Mensch verlässt zunehmend die Rolle des Schreibenden und wird zum Architekten und Prüfer. Ich zeige dir, wie du dieser Rolle mit taktischem DDD gerecht wirst.“
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Über den Autor
Mario Herb ist Principal Software Architect bei der esentri AG (Part of Gofore Group). Er ist in seinen Projekten häufig in der Rolle als Software- bzw. übergreifender Lösungsarchitekt unterwegs. Er interessiert sich besonders für DDD, Innovationsthemen und das Zusammenspiel von Mensch und Technik bei der Gestaltung von Lösungen für Geschäftsanwendungen.
Autor des Whitepapers: Domain-driven Design als Leitplanke für KI
🔍 Frequently Asked Questions (FAQ)
Warum reicht guter Code von der KI nicht aus?
Coding Agents können syntaktisch korrekten und lauffähigen Code erzeugen. Enthalten die Spezifikationen jedoch Lücken, schließen sie diese eigenständig und möglicherweise fachlich falsch. Ohne klare Leitplanken bleibt unklar, ob Fachlogik und Architektur erhalten bleiben.
Für welche Coding Agents ist der Guide relevant?
Die Argumentation ist nicht auf ein einzelnes Produkt beschränkt. Sie bezieht sich auf die gemeinsame Arbeitsweise generativer Coding Agents. Im Whitepaper werden unter anderem GitHub Copilot, JetBrains Junie, Cursor und Claude Code berücksichtigt.
Brauche ich Vorkenntnisse in Domain-Driven Design?
Nein. Der Guide erklärt Aggregates, Entities, Value Objects und Read Models direkt am Praxisbeispiel eines Hotel-Buchungssystems.
Was ist eine agent.md?
Im Whitepaper dient die agent.md dazu, das Softwaredesign eines Projekts als persistente Vorgabe für den Coding Agent festzuhalten. So müssen zentrale Designentscheidungen nicht bei jedem Prompt neu formuliert werden.
Wie erkenne ich, ob der Coding Agent meine Architektur umgesetzt hat?
Der generierte Code wird mithilfe eines Diagramm-Tools wieder als Strukturdiagramm dargestellt. Dadurch wird sichtbar, ob die implementierte Struktur der vorgesehenen Architektur entspricht.
Lohnt sich taktisches DDD noch, wenn KI Code so schnell erzeugt?
Gerade die Geschwindigkeit erhöht das Risiko, dass strukturelle oder fachliche Fehler unbemerkt wachsen. Der Guide zeigt, wie taktisches DDD, persistente Vorgaben und ein Strukturdiagramm dabei helfen, den generierten Code kontrollierbar zu halten.
