d-kit - Development KI Templates

Strukturierte KI-gestützte Softwareentwicklung vom Lastenheft bis zum MVP

Features • Installation • Quick Start • Dokumentation • Contributing

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📋 Übersicht

d-kit (Development KI Templates) ist ein KI-gestütztes Development-Framework nach dem Prinzip der Spezifikationsgetriebenen Entwicklung (Spec-driven Development, SDD) mit strukturiertem 7-Phasen-Prozess. Prompt-Templates, automatische Tests und Quality Gates führen von der Anforderung bis zum Release – systematisch und effizient. Von der Anforderungsanalyse über Design und Implementation bis hin zu Testing und Release – jeder Schritt ist spezifiziert, dokumentiert und mit Best Practices versehen.

Warum d-kit?

• ✅ Strukturierter Prozess - 7 klar definierte Phasen mit Validierungs-Checkpoints
• ✅ Qualitätssicherung - Integrierte Tests, Code-Analyse und Security-Scans
• ✅ Zeitersparnis - 50-60% schnellere Entwicklung bei höherer Qualität
• ✅ Best Practices - Clean Code, SOLID-Prinzipien, umfassendes Error-Handling
• ✅ Kontinuierliche Verbesserung - Learnings dokumentieren und Prozess optimieren
• ✅ Prompt-Templates - 12 ausgereifte Templates für konsistente Outputs

✨ Features

🎯 Strukturierter 7-Phasen-Prozess

1. Anforderungsanalyse - Lastenheft → Pflichtenheft → Architektur
2. Planung - MVP-Plan → Test-Strategie
3. UI-Design - Design-System → Wireframes → Mockups → Prototype (Figma)
4. Sprint-Planung - Sprint-Plan mit Tasks
5. Iterative Entwicklung - Design → Code → Tests (Unit-, Integration- und E2E-Tests pro Task)
6. Sprint-Abschluss - Review → Retrospektive → Learnings
7. MVP-Abschluss - E2E-Tests → UAT → Performance-Tests → Release

🛡️ Quality Gates

• Code-Qualität: Clean Code, SOLID, Error Handling
• Test-Coverage: >80% Ziel, automatisches Tracking
• Security: Input-Validierung, Security-Scans, Penetration Testing
• Performance: Response-Time-Monitoring, Load-Tests

📚 Umfassende Templates

Prompt-Templates (claude/skill/references/prompts/):

• pflichtenheft.md - Anforderungsspezifikation
• architektur.md - System-Architektur
• mvp-plan.md - MVP-Planung
• sprint-plan.md - Sprint-Planung
• task-design.md - Detailliertes Task-Design (>300 Zeilen)
• design-review.md - Systematisches Review-Framework
• code-generation.md - Clean-Code Best Practices
• test-generation.md - Testfälle und Coverage-Strategie
• test-strategie.md - Umfassende Test-Planung
• progress-update.md - Status- und Fortschrittsberichte
• ui-design-figma.md - Figma-basierter UI-Design-Flow
• bug-fix.md - Systematischer Bug-Fix-Workflow

Dokument-Templates (claude/skill/references/templates/):

• lastenheft.md - Strukturiertes Lastenheft mit Beispielen
• retrospektive.md - Sprint-Retrospektive

Checklists (claude/skill/references/checklists/):

• sprint-review.md - >80 Checkpunkte für Sprint-Review
• e2e-tests.md - E2E-Test Validierung

🤖 Automatisierung

Scripts (claude/skill/scripts/):

• code_analysis.py - Syntax, Linting, Security-Scanning
• run_tests.py - Test-Ausführung mit Coverage-Reporting

📖 Learnings-Framework

• Häufige KI-Code-Probleme und Lösungen
• Erfolgreiche Prompt-Strategien
• Best Practices und Anti-Patterns
• Kontinuierliche Verbesserung

🚀 Installation

Gemeinsame Ressourcen synchronisieren

Die Claude-, Codex- und Gemini-Skills lesen ihre Templates zur Build-Zeit aus shared/skill-common/. Führe deshalb vor jedem Packaging oder jeder Installation einmal

./tools/sync_skill_assets.sh

aus. Dadurch werden die Zielordner (claude/skill/…, codex/skills/d-kit/…, gemini/context/…) mit den aktuellen Templates/Checklisten gefüllt.

Voraussetzungen

• Claude Account (Sonnet 4.5 oder höher empfohlen)
• Skills-Feature aktiviert in Claude

Installation

1. Download des Skills

   # Download der neuesten Version
   wget https://github.com/yourusername/d-kit/releases/download/v1.1.0/d-kit-v1.1.0.skill

2. Import in Claude

   • Öffnen Sie Claude
   • Gehen Sie zu Settings → Skills
   • Klicken Sie auf "Import Skill"
   • Wählen Sie d-kit-v1.1.0.skill aus
   • Der Skill ist nun verfügbar!

Codex (GPT-5 Codex CLI)

1. Skill-Dateien installieren

   cd /pfad/zu/d-kit
   ./tools/sync_skill_assets.sh
   ./codex/tools/install_skill.sh

2. Bootstrap aktivieren
   • Inhalt aus codex/bootstrap/AGENTS-snippet.md an ~/.codex/AGENTS.md anhängen.
   • Codex neu starten; der Skill wird automatisch erkannt.
3. Weitere Hinweise
   • Details siehe codex/README.md

Gemini CLI (GenKit Extension)

1. Gemeinsame Assets synchronisieren

   cd /pfad/zu/d-kit
   ./tools/sync_skill_assets.sh

2. Extension lokal installieren

   gemini extensions install --local /pfad/zu/d-kit/gemini

3. Verwendung
   • Beim Start liest Gemini die Kontextdatei DKIT.md und stellt Templates/Checklisten bereit.
   • Details siehe gemini/README.md

Grok (xAI Collections)

1. Collection anlegen & Dateien hochladen
   • Anleitung siehe docs/grok-collections.md
   • Empfohlen: Alle Dateien aus shared/skill-common/ hochladen.
2. Grok anweisen
   • Verwende den bereitgestellten Startprompt, damit Grok jede Aufgabe mit collections.search beginnt.
   • Checklisten wie gewohnt per update_plan abbilden.

🎬 Quick Start

Beispiel 1: Neue Software entwickeln

User: "Ich möchte eine Todo-App mit KI entwickeln"

Claude: "Großartig! Ich nutze den d-kit Skill für einen 
strukturierten Entwicklungsprozess. Lass uns mit einem 
Lastenheft starten..."

Claude führt Sie durch:

1. ✅ Anforderungssammlung & Lastenheft
2. ✅ Pflichtenheft & Architektur-Dokument
3. ✅ MVP-Plan & Sprint-Planung
4. ✅ Task-by-Task Implementation mit Tests
5. ✅ Release-Ready Software

Beispiel 2: Bestehendes Projekt fortsetzen

User: "Erstelle ein Design-Dokument für Task: User-Login"

Claude: [Nutzt task-design.md Template]

Beispiel 3: Code-Review

User: "Review dieses Design-Dokument"

Claude: [Nutzt design-review.md mit 12 Review-Kriterien]

📖 Dokumentation

Vollständige Dokumentation finden Sie in docs/:

• Getting Started Guide - Erste Schritte mit d-kit
• Process Overview - Detaillierte Prozessbeschreibung
• Improvements - Verbesserungen gegenüber Ad-Hoc Entwicklung
• Examples - Praxisbeispiele
• Grok Collections - d-kit in xAI Grok integrieren
• GitHub Blog: Spec-driven Development Toolkit – beschreibt die gleiche Philosophie, auf der d-kit basiert
• GitHub/spec-kit – Open-Source Toolkit für spefikationsgetriebene Entwicklung

📊 Erwartete Ergebnisse

Phase	Zeit ohne KI	Zeit mit d-kit	Ersparnis
Design	100%	40%	60%
Implementation	100%	45%	55%
Testing	100%	50%	50%
Dokumentation	100%	30%	70%

Zusätzliche Vorteile:

• ~40% weniger Bugs durch systematische Reviews

• 80% Test-Coverage statt typisch 50%

• Production-Ready Code Quality
• Vollständige Dokumentation

🏗️ Projekt-Struktur

d-kit/
├── claude/
│   ├── skill/                 # Claude Skill Dateien
│   │   ├── SKILL.md           # Haupt-Skill-Definition
│   │   ├── scripts/           # Automatisierungs-Scripts
│   │   ├── references/        # Prompt-Templates, Checklists, etc.
│   │   └── assets/            # Assets (leer in v1.0)
│   └── tools/                 # Build- & Test-Tools für den Skill
├── codex/                     # Codex Skill (inkl. Installer & Bootstrap)
├── docs/                      # Dokumentation
├── shared/skill-common/       # Gemeinsame Templates/Prompts/Scripts für beide Skills
├── tools/                     # Hilfsskripte (z. B. sync_skill_assets.sh)
├── CONTRIBUTING.md            # Beitragenden-Leitfaden
├── LICENSE
└── README.md

Hinweis: Änderungen an Templates, Checklists oder Scripts bitte in shared/skill-common/ vornehmen und danach ./tools/sync_skill_assets.sh ausführen. Dadurch bleiben der Claude- und der Codex-Skill automatisch konsistent.

🔧 Workflow-Varianten

Quick-Start (kleine Projekte)

Für Projekte mit <5 Tasks:

1. Lastenheft → direkt MVP-Plan
2. Pro Task: Design → Code → Tests
3. Release

Enterprise (große Projekte)

Mit zusätzlichen Reviews:

• Stakeholder-Reviews nach jeder Phase
• Detailliertere Dokumentation
• Erweiterte Test-Coverage (>90%)
• Security-Reviews nach jedem Sprint

🤝 Contributing

Wir freuen uns über Beiträge! Siehe CONTRIBUTING.md für Details.

Wie Sie helfen können:

• 🐛 Bug Reports
• 💡 Feature Requests
• 📝 Dokumentations-Verbesserungen
• 🔧 Neue Prompt-Templates
• 📊 Erfolgsgeschichten teilen

📜 Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert - siehe LICENSE für Details.

🙏 Danksagungen

• Inspiriert von modernen Softwareentwicklungs-Best-Practices
• Basiert auf Erfahrungen aus zahlreichen KI-Entwicklungsprojekten
• Claude von Anthropic für die KI-Fähigkeiten

📞 Support

• Issues: GitHub Issues
• Discussions: GitHub Discussions

🗺️ Roadmap

v1.1 (geplant)

• Zusätzliche Prompt-Templates (Bug-Fix, Refactoring)
• GitHub Actions Integration
• Erweiterte Metriken
• Multi-Language Support

v2.0 (Zukunft)

• CI/CD-Integration Templates
• Docker/Kubernetes Templates
• API-First Design Templates
• Microservices-Patterns

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Entwickelt mit ❤️ und KI

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