Entwickler-Produktivität

Macht aus deinen Git-Commits einen kundenfreundlichen Changelog, gegliedert nach Features, Verbesserungen, Sicherheit und Fixes.

Baut das gemeinsame Vokabular deines Projekts: hinterfragt unscharfe Begriffe, testet sie mit Randfällen und hält sie in GLOSSARY.md und ADRs fest.

Einen laufenden Chrome über das Chrome DevTools MCP steuern und untersuchen: navigieren, klicken, Formulare ausfüllen, Snapshots und Screenshots machen, Konsole und Netzwerk lesen und die Performance analysieren.

Eine Anleitung zum Bau hochwertiger MCP-Server in TypeScript oder Python: Recherche, Entwurf, Umsetzung, Tests und Evaluierung.

Eine Vorlage für Pull-Request-Beschreibungen: das kleinste Diagramm, das die Änderung erklärt, Vorher-Nachher-Belege und eine Einschätzung der Merge-Gefahr.

Prüft, ob eine Arbeit ihre Akzeptanzkriterien erfüllt, und hört dann auf, ohne den Umfang zu erweitern.

Erstellt Playwright-Automatisierung zum Prüfen, Testen und Debuggen lokaler Webanwendungen.

Baut einen Wegwerf-Prototyp, der eine Designfrage beantwortet: ein klickbares HTML-Modell für Logik oder mehrere UI-Varianten zum Vergleichen.

Verdichtet das aktuelle Gespräch zu einem Übergabedokument, damit eine frische Agenten-Sitzung die Arbeit aufnehmen kann.

Ein Sechs-Phasen-Ablauf für schwere Bugs: eine Reproduktion bauen, die genau bei diesem Bug fehlschlägt, verkleinern, priorisierte Hypothesen testen, mit Regressionstest beheben.

Eine fehlgeschlagene GitHub-Actions-Prüfung an einem Pull Request debuggen: die fehlgeschlagenen Checks finden, Logs holen, die Ursache zusammenfassen, einen Fix-Plan entwerfen und Code erst nach Ihrer Freigabe ändern.

Fertige Arbeit einem frischen Reviewer übergeben: ein Reviewer-Prompt mit Plan und exaktem Git-Bereich, abgestufte Befunde und Regeln für den Umgang damit.

Zuerst den fehlschlagenden Test schreiben, das Scheitern beobachten, den minimalen Code zum Bestehen schreiben und dann refaktorieren: die Red-Green-Refactor-Schleife mit strengen Regeln und Checkliste.

Eine Idee in einen freigegebenen Entwurf verwandeln, bevor Code entsteht: die Aufgabe einordnen, Fragen einzeln stellen, Ansätze vergleichen und in jeder Phase Ihre Zustimmung einholen.

Ein Nachschlagewerk zum Schreiben von Dokumenten, die Agenten lesen, etwa Skills, CLAUDE.md und AGENTS.md, damit sie sich vorhersehbar verhalten.

Lässt deinen Agenten dich in nummerierten Runden befragen, mit einer empfohlenen Antwort je Frage, bis jede Entscheidung deines Plans geklärt ist.

Review-Feedback mit technischer Sorgfalt behandeln: verstehen, am Code prüfen, bei Irrtum widersprechen, vor dem Handeln klären und Punkt für Punkt umsetzen.

Erst Belege, dann Behauptungen: Das Modell darf erst sagen, dass etwas fertig, behoben oder bestanden ist, wenn es den Prüfbefehl im selben Zug ausgeführt und die Ausgabe gelesen hat.

Eine Codebasis wie ein Sicherheitsforscher prüfen: Nutzereingaben bis zu gefährlichen Stellen verfolgen, Injection-, Zugriffskontroll- und Secret-Probleme finden und Patches zur Prüfung erhalten, die nie automatisch angewendet werden.

Behebt einen Bug in der engsten zuständigen Schicht, mit Regressionstest und ohne fremde Aufräumarbeiten.

Eine Spezifikation in einen Schritt-für-Schritt-Plan verwandeln, dem ein anderer Entwickler folgen kann: genaue Dateien, Schnittstellen, Test-zuerst-Schritte mit erwarteter Ausgabe und eine Selbstprüfung.

Testgetriebene Entwicklung in dünnen Scheiben: erst einen fehlschlagenden Test schreiben, dann bestehen lassen, und nur an vereinbarten Nahtstellen testen.

Lässt deinen Agenten die Ursache eines Bugs finden und belegen, bevor er Code ändert.