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<dtclass="hdlist1"><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/plain-english-strunk-white"><strong>Plain English nach Strunk & White</strong></a></dt>
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<dtclass="hdlist1">⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/plain-english-strunk-white"><strong>Plain English nach Strunk & White</strong></a></dt>
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<p>Alle Dokumentation verwendet kurze Sätze, aktive Sprache und keine überflüssigen Wörter.
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Für deutschsprachige Dokumentation gilt analog <spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/gutes-deutsch-wolf-schneider"><strong>Gutes Deutsch nach Wolf Schneider</strong></a>.</p>
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Für deutschsprachige Dokumentation gilt analog ⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/gutes-deutsch-wolf-schneider"><strong>Gutes Deutsch nach Wolf Schneider</strong></a>.</p>
<p>Alle Commits folgen einem standardisierten Format für eine saubere, maschinenlesbare Git-History.</p>
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<dtclass="hdlist1"><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/docs-as-code"><strong>Docs-as-Code nach Ralf D. Müller</strong></a></dt>
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<dtclass="hdlist1">⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/docs-as-code"><strong>Docs-as-Code nach Ralf D. Müller</strong></a></dt>
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<p>Dokumentation lebt im Repository als AsciiDoc, gebaut von <ahref="https://doctoolchain.org">docToolchain</a>.
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Docs-as-Code behandelt Dokumentation wie Quellcode: versioniert, reviewt und automatisch gebaut.</p>
<p><ahref="https://doctoolchain.org">docToolchain</a> installieren und das <spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/arc42"><strong>arc42</strong></a>-Template herunterladen</p>
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<p><ahref="https://doctoolchain.org">docToolchain</a> installieren und das ⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/arc42"><strong>arc42</strong></a>-Template herunterladen</p>
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<p>KI-Coding-Umgebung mit einer <code>AGENTS.md</code> konfigurieren (oder toolspezifisches Äquivalent wie <code>CLAUDE.md</code>)</p>
<h3id="_schritt_2_anforderungen_mit_der_sokratischen_methode_klären">Schritt 2: Anforderungen mit der Sokratischen Methode klären</h3>
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<p>Die KI auffordern, die <spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/socratic-method"><strong>Sokratische Methode</strong></a> zur Klärung der Anforderungen zu nutzen.</p>
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<p>Die KI auffordern, die ⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/socratic-method"><strong>Sokratische Methode</strong></a> zur Klärung der Anforderungen zu nutzen.</p>
<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/mece"><strong>MECE</strong></a> (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) stellt sicher, dass die Fragen alle Bereiche überlappungsfrei abdecken.</p>
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/mece"><strong>MECE</strong></a> (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) stellt sicher, dass die Fragen alle Bereiche überlappungsfrei abdecken.</p>
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<p>Den Dialog fortführen, bis man mit der KI zufrieden ist, dass die Anforderungen klar sind.</p>
<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/gherkin"><strong>Gherkin</strong></a> (Given/When/Then) liefert Akzeptanzkriterien, die sowohl für Menschen lesbar als auch maschinell testbar sind.
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/gherkin"><strong>Gherkin</strong></a> (Given/When/Then) liefert Akzeptanzkriterien, die sowohl für Menschen lesbar als auch maschinell testbar sind.
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Diese Kriterien werden später die Grundlage für TDD.</p>
<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/arc42"><strong>arc42</strong></a> bietet 12 Abschnitte, die alles von Kontextabgrenzung bis Deployment abdecken.
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/arc42"><strong>arc42</strong></a> bietet 12 Abschnitte, die alles von Kontextabgrenzung bis Deployment abdecken.
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Die KI kennt die Template-Struktur und füllt sie passend.</p>
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<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/c4-diagrams"><strong>C4 Diagrams</strong></a> kombiniert mit PlantUML ermöglichen textbasierte Architektur-Visualisierung auf vier Ebenen: Context, Container, Component, Code.
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/c4-diagrams"><strong>C4 Diagrams</strong></a> kombiniert mit PlantUML ermöglichen textbasierte Architektur-Visualisierung auf vier Ebenen: Context, Container, Component, Code.
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Die KI kann diese Diagramme ohne grafische Tools erstellen und ändern.</p>
<p>Architekturentscheidungen werden als <spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/adr-according-to-nygard"><strong>ADRs nach Nygard</strong></a> dokumentiert.
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<p>Architekturentscheidungen werden als ⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/adr-according-to-nygard"><strong>ADRs nach Nygard</strong></a> dokumentiert.
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Jedes ADR folgt der Struktur: Titel, Status, Kontext, Entscheidung, Konsequenzen.</p>
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<p>Für jede Entscheidung wird eine <spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/pugh-matrix"><strong>Pugh-Matrix</strong></a> mit 3-Punkt-Skala (-1, 0, +1) erstellt, um Alternativen gegen Qualitätskriterien zu bewerten.</p>
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<p>Für jede Entscheidung wird eine ⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/pugh-matrix"><strong>Pugh-Matrix</strong></a> mit 3-Punkt-Skala (-1, 0, +1) erstellt, um Alternativen gegen Qualitätskriterien zu bewerten.</p>
<p>Ein Architektur-Review mit der <spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/atam"><strong>Architecture Tradeoff Analysis Method (ATAM)</strong></a> durchführen:</p>
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<p>Ein Architektur-Review mit der ⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/atam"><strong>Architecture Tradeoff Analysis Method (ATAM)</strong></a> durchführen:</p>
<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><strong>INVEST</strong> stellt sicher, dass User Stories Independent, Negotiable, Valuable, Estimable, Small und Testable sind.</p>
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<p>⚓<strong>INVEST</strong> stellt sicher, dass User Stories Independent, Negotiable, Valuable, Estimable, Small und Testable sind.</p>
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<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/moscow"><strong>MoSCoW</strong></a> (Must have, Should have, Could have, Won’t have) liefert klare Priorisierung.</p>
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/moscow"><strong>MoSCoW</strong></a> (Must have, Should have, Could have, Won’t have) liefert klare Priorisierung.</p>
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<p>Die initiale Backlog-Reihenfolge folgt der EPIC-Sequenz.
@@ -969,15 +969,15 @@ <h3 id="_schritt_8_issue_für_issue_implementieren">Schritt 8: Issue für Issue
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<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><strong>TDD</strong> (Test-Driven Development) gibt es in zwei Schulen:</p>
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<p>⚓<strong>TDD</strong> (Test-Driven Development) gibt es in zwei Schulen:</p>
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<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/tdd-london-school"><strong>London School</strong></a> (Mockist): Unit Under Test isolieren, Abhängigkeiten mocken. Gut für interaktionslastigen Code.</p>
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/tdd-london-school"><strong>London School</strong></a> (Mockist): Unit Under Test isolieren, Abhängigkeiten mocken. Gut für interaktionslastigen Code.</p>
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<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/tdd-chicago-school"><strong>Chicago School</strong></a> (Classicist): Verhalten über die öffentliche API testen, echte Kollaborateure nutzen. Gut für zustandsbasierte Logik.</p>
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/tdd-chicago-school"><strong>Chicago School</strong></a> (Classicist): Verhalten über die öffentliche API testen, echte Kollaborateure nutzen. Gut für zustandsbasierte Logik.</p>
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@@ -990,16 +990,16 @@ <h3 id="_schritt_8_issue_für_issue_implementieren">Schritt 8: Issue für Issue
<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><strong>KISS</strong> (Keep It Simple, Stupid)</p>
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<p>⚓<strong>KISS</strong> (Keep It Simple, Stupid)</p>
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<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/domain-driven-design"><strong>Ubiquitous Language</strong></a> aus Domain-Driven Design: dieselben Begriffe im Code wie in der Spezifikation</p>
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/domain-driven-design"><strong>Ubiquitous Language</strong></a> aus Domain-Driven Design: dieselben Begriffe im Code wie in der Spezifikation</p>
<p><spanclass="icon"><iclass="fa fa-anchor"></i></span><ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/owasp-top-10"><strong>OWASP Top 10</strong></a> deckt die kritischsten Sicherheitsrisiken für Webanwendungen ab.
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<p>⚓<ahref="https://llm-coding.github.io/Semantic-Anchors/#/anchor/owasp-top-10"><strong>OWASP Top 10</strong></a> deckt die kritischsten Sicherheitsrisiken für Webanwendungen ab.
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Auch für CLI-Tools oder Libraries identifiziert die Methodik gängige Schwachstellenmuster.</p>
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