Software Architektur für produktives "Vibe-Coding"

KI ist im Softwareentwicklungsalltag nicht mehr wegzudenken. Studien zeigen: Bei geringer Komplexität bringt KI bis zu 25% mehr Produktivität in populären Sprachen.

Doch mit wachsendem Kontextfenster wird KI ineffizient. Beispiel: GPT-4o erreicht bei 32.000 Tokens nur noch 75% der Performance im Vergleich zu 1.000 Tokens.

(Quelle: https://www.youtube.com/watch?v=tbDDYKRFjhk)

Schlussfolgerung: Wir müssen Software so strukturieren, dass KI effizient arbeiten kann.

Big Ball of Mud vs. Struktur

Setzt man einen Junior-Entwickler ohne Guidance auf die „grüne Wiese“, entsteht schnell Chaos, ein Big Ball of Mud. Dasselbe passiert, wenn KI-Agenten Projekte ohne Struktur aufsetzen. Die Folgen sind unskalierbare Architekturen, die nur für kleine „Hello World“ Beispiele taugen.

Das Kontextfenster einer KI ähnelt stark dem eines Menschen. Man kann nur einen begrenzten Teil des Systems im Kopf behalten.

Deshalb ist eine Architektur mit überschaubarer Komplexität und klaren Grenzen auch in KI-Projekten notwendig.

Meine Erfahrungen mit Hexagonaler Architektur

Ich durfte in mehreren Projekten mit Services in hexagonaler Architektur arbeiten und das mit sehr positiven Erfahrungen, auch im Zusammenspiel mit KI.

Die Domain bildet den Kern und macht die Geschäftslogik unabhängig von Technik. Ports und Interfaces definieren präzise, wie die Domain mit der Außenwelt interagiert. Durch klare Trennung von Controllern, Adaptern und Domain-Logik entsteht weniger kognitive Last.

Das macht es auch für KI-Agenten einfacher, einzelne Teile sauber zu implementieren. Ein Datenbank-Adapter kann beispielsweise über klar definierte Ports von der KI problemlos generiert oder ersetzt werden.

Nachteil: Hexagonale Architektur erzeugt viel Boilerplate-Code. Vorteil: Genau darin ist KI extrem stark.

„Faule KI“ und wie man sie zähmt

Oft beobachte ich, dass GPT-Modelle faule Lösungen wählen. Die Klassiker sind Kommentare wie „// rest of the code“. Gerade in Architekturen mit Domain, Usecases, Ports, Adaptern, Mappers etc. muss man strikt darauf achten, dass die KI keine Abkürzungen nimmt.

Die Lösung: Instruction Files

In diesen Dateien kann man der KI Architekturregeln, Benennungen und Verantwortlichkeiten mitgeben. Mit ein paar Beispielen im Projekt orientiert sich die KI sehr gut daran.

Mein Workflow

Instruction File erstellen (Architekturregeln, Beispiele) KI-Agenten Usecases generieren lassen Manuelle Kontrolle und Anpassung Domain-Logik implementieren Adapter und Controller generieren lassen Bei Bedarf eingreifen und alles reviewen

Gerade beim Aufbau neuer Services entsteht so sehr schnell viel funktionale Software, sauber strukturiert und KI-freundlich.

Fazit

Hexagonale Architektur und KI sind eine starke Kombination. Architektur reduziert Komplexität, KI übernimmt Fleißarbeit. Die Ergebnisse sind produktive Entwickler und effiziente KI.

Wie setzt ihr KI in euren Softwareprojekten ein? Nutzt ihr ebenfalls Architekturen wie Hexagonal oder Clean Architecture, in Verbindung mit KI?