Vibe Coding - von der Theorie in die Praxis
Drei Expert:innen zeigen, wie GenAI über den Code hinaus in der Architekturarbeit funktioniert – mit Context Engineering, Agentic Development und DDD-gestütztem API-Design.
Lerne, wie du Generative KI gezielt für Architekturentscheidungen, API-Design und bessere Softwaresysteme nutzt.
- Sechs iSAQB-Kernaktivitäten: Wo KI wirklich hilft – und wo nicht
- Vibe Coding vs. PDD vs. Agentic Development: Die Unterschiede, die in der Praxis zählen
- Guardrails & Fitness Functions: KI-generierte Lösungen architektonisch unter Kontrolle halten
- OpenAPI aus Context Map + Visual Glossary: Echte Prompts, echte Ergebnisse
- Menschliche Superkraft: Was du als Architekt behältst – und warum das strategisch wichtig ist
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Drei Expert:innen. Kein Hype.
Ich zeige dir, wie KI vom Code-Assistenten zum vollwertigen Architekturpartner wird – und welche Fähigkeiten dich als Mensch dabei unersetzbar machen.
GenAI: der Softwarearchitekt der Zukunft? von Lars Röwekamp
Erfahre, warum Vibe Coding nur der Anfang ist – und wie du mit Context Engineering, parallelen Experimenten und kontinuierlichen Guardrails professionell AI-gestützt entwickelst.
Kill the Vibe? Architektur im AI-Zeitalter von Stefan Toth
Lerne, wie du mit DDD-Methoden, One-Shot-Prompting und dem API Product Canvas direkt aus Workshops heraus saubere OpenAPI- und AsyncAPI-Definitionen generierst – und wo LLMs dabei an ihre Grenzen stoßen.
Mit der AI zum API von Annegret Junker
🔍 Frequently Asked Questions (FAQ)
Kann GenAI den Softwarearchitekten ersetzen?
Nein – zumindest nicht vollständig. GenAI kann bei allen sechs iSAQB-Kernaktivitäten sinnvoll unterstützen: Anforderungen klären, Strukturen entwerfen, Architekturen bewerten und dokumentieren. Für das kontextsensitive Abwägen, das Treffen von Kompromissen und die empathische Stakeholder-Kommunikation bleibt der Mensch unersetzlich.
Was ist Vibe Coding – und warum reicht es nicht?
Vibe Coding beschreibt einen sorglosen, schnellen Entwicklungsfluss mit AI-Tools ohne systematisches Design. Es funktioniert für kleine Experimente, scheitert aber bei produktionsreifen Systemen. Professionelle AI-gestützte Entwicklung erfordert expliziten Kontext, klare Architekturprinzipien und kontinuierliche Guardrails.
Was bedeutet Context Engineering in der Softwarearchitektur?
Context Engineering bedeutet, implizites Architekturwissen – Prinzipien, Muster, Qualitätsziele – maschinenlesbar zu machen, damit AI-Tools architektonisch konsistente Lösungen erzeugen können. Das reicht von einfachen Regeldateien bis zu Knowledge Graphs mit regulatorischen Anforderungen.
Wie helfen Domain-Driven Design und KI beim API-Design?
DDD-Methoden wie Event Storming, Domain Storytelling und das Visual Glossary etablieren eine gemeinsame Sprache (Ubiquitous Language) zwischen Business und IT. Auf dieser Basis können LLMs präzise OpenAPI- und AsyncAPI-Definitionen generieren – als hervorragenden Startpunkt für die weitere Entwicklung.
Für wen ist dieses Whitepaper relevant?
Das Whitepaper richtet sich an Softwarearchitekten, Senior-Entwickler, Tech-Leads und Engineering-Manager, die verstehen wollen, wie sie GenAI, Agentic AI und Domain-Driven Design gezielt für bessere Architekturentscheidungen und API-Design einsetzen können.
