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Co-authored-by: Copilot <copilot@github.com>

Author: harrybin

bmad-anforderungen-tests.md

@@ -28,11 +28,9 @@ isDark: true
 ## Von der vagen Idee zur validierten Testsuite mit BMad
 
 <!--
-Willkommen! Dieser Talk zeigt wie die BMad-Methode (Build More Architect Dreams) den Weg von vagen Anforderungen zu einer validierten Testsuite revolutioniert.
-
-Dauer: 60 Minuten inkl. 3 Live-Demos und Q&A.
-
-Audience-Hook: "Wer hat schon mal ein Projekt erlebt, das wegen unklarer Anforderungen in Schieflage geraten ist?" — Fast alle Hände sollten sich heben.
+- Einstieg: BMad als Weg von Idee zu validierter Testsuite
+- Dauer: 60 Minuten, 3 Live-Demos, Q&A
+- Audience Hook: Wer kennt Projekt-Schieflage durch unklare Anforderungen?
 -->
 
 ---
@@ -60,12 +58,11 @@ hideInToc: true
 </v-clicks>
 
 <!--
-Teaser-Slide: Emotionaler Einstieg mit einer provokanten Statistik.
-Pause nach jeder Aussage. Die letzte Zeile leise und mit Überzeugung sagen.
-
-Quelle: Standish Group CHAOS Report.
-
-BMad = Build More Architect Dreams — gleich mehr dazu.
+- Teaser: provokante Statistik, emotionaler Einstieg
+- Sprechtempo: Pausen nach jeder Aussage
+- Letzte Zeile: leise, überzeugt
+- Quelle: Standish Group CHAOS Report
+- BMad-Name auflösen: Build More Architect Dreams
 -->
 
 ---
@@ -85,9 +82,9 @@ showCopyright: false
 </div>
 
 <!--
-Überblick über den Talk. Kurz durch die Punkte gehen.
-Wir starten mit dem Problem, dann BMad-Intro, dann die drei Kernthemen:
-Anforderungspräzisierung, Context Engineering und TEA.
+- Agenda-Überblick, kurz und klar
+- Reihenfolge: Problem -> BMad-Intro -> Kernthemen
+- Kernthemen: Anforderungspräzisierung, Context Engineering, TEA
 -->
 
 ---
@@ -126,14 +123,13 @@ isDark: true
 <h1 class="h-auto!">Fragen?</h1>
 
 <!--
-Q&A Session — ca. 10 Minuten.
-
-Mögliche Fragen vorbereiten:
-- "Funktioniert BMad mit GitHub Copilot?" → Ja, vollständig unterstützt
-- "Was kostet BMad?" → 100% kostenlos, Open Source (MIT)
-- "Ist BMad für Solo-Entwickler geeignet?" → Ja! Quick Flow ist der Einstieg
-- "Wie lange dauert die Einarbeitung?" → TEA Lite in 30 Min, Full BMad in 1-2 Wochen mit Academy
-- "Kann ich eigene Agenten bauen?" → Ja, mit BMad Builder
+- Q&A-Block: ca. 10 Minuten
+- Vorbereitung: typische Publikumsfragen
+- Copilot-Support: vollständig
+- Kosten: kostenlos, Open Source (MIT)
+- Solo-Use-Case: geeignet, Einstieg via Quick Flow
+- Lernkurve: TEA Lite 30 Min, Full BMad 1-2 Wochen
+- Eigene Agenten: möglich via BMad Builder
 -->
 
 ---
@@ -216,6 +212,6 @@ showCopyright: false
 | 📝 Speaker Blog | [harrybin.de](https://harrybin.de) |
 
 <!--
-Alle Ressourcen für die Zuhörer zum Nachschlagen.
-QR-Code auf den Slides verlinkt auf die Online-Version dieser Präsentation.
+- Ressourcen zum Nachschlagen
+- QR-Code: direkte Online-Version der Präsentation
 -->

special-slides/bmad-anforderungen-tests/anforderungen-praezisieren.md

@@ -16,7 +16,8 @@ isDark: true
 Von der vagen Idee zum strukturierten PRD — mit KI-Agenten als Sparring-Partner
 
 <!--
-Kapitel 3: Der Kern des Vortrags. Wie hilft BMad dabei, Anforderungen zu präzisieren?
+- Kapitel 3: Kernteil des Vortrags
+- Leitfrage: Wie präzisiert BMad Anforderungen?
 
 -->
 
@@ -48,12 +49,11 @@ showCopyright: false
 </v-click>
 
 <!--
-Phase 1 ist optional aber wertvoll. Besonders PRFAQ ist sehr kraftvoll:
-"Schreib die Pressemitteilung für dein fertiges Produkt — bevor du eine Zeile Code schreibst."
-Wenn man das nicht überzeugend machen kann, ist die Idee noch nicht reif.
-
-Brainstorming: KI stellt Fragen, zieht Ideen heraus — generiert sie NICHT selbst.
-Das ist der Unterschied zu "einfach ChatGPT fragen".
+- Phase 1: optional, hoher Nutzen
+- PRFAQ-Check: Pressemitteilung vor erster Codezeile
+- Reifegrad-Indikator: unklare PMF -> Idee noch unreif
+- Brainstorming: KI fragt nach, extrahiert Wissen
+- Abgrenzung: nicht "einfach ChatGPT fragen"
 
 -->
 
@@ -83,11 +83,10 @@ showCopyright: false
 </v-clicks>
 
 <!--
-Das PRD ist der Dreh- und Angelpunkt im BMad-Workflow.
-Es ist nicht ein starres Dokument, sondern lebt mit dem Projekt.
-
-Der PM Agent stellt gezielte Fragen: "Wer sind die Nutzer?" "Was sind die Qualitätsziele?"
-Die Antworten werden strukturiert im PRD.md dokumentiert.
+- PRD: Dreh- und Angelpunkt im Workflow
+- Living Document statt statischer Spezifikation
+- PM Agent: gezielte Nutzer- und Qualitätsfragen
+- Ergebnis: strukturierte Dokumentation in PRD.md
 
 -->
 
@@ -117,11 +116,10 @@ sequenceDiagram
 ```
 
 <!--
-Der PM-Agent führt ein strukturiertes Interview durch.
-Keine offenen Fragen ins Blaue — gezielte Fragen basierend auf Best Practices.
-
-Wichtig: Der Agent prüft auch Konsistenz und Vollständigkeit.
-"Sie haben SSO erwähnt — haben Sie auch Anforderungen für Single Sign-Out?"
+- PM Agent: strukturiertes Interview
+- Fragen auf Basis von Best Practices
+- Konsistenz- und Vollständigkeitscheck
+- Beispiel-Rückfrage: SSO auch mit Single Sign-Out?
 
 -->
 
@@ -154,22 +152,17 @@ bmad-create-prd
 </v-click>
 
 <!--
-DEMO 1: PRD-Erstellung live demonstrieren.
-
-Schritte:
-1. Claude Code öffnen (oder Cursor/VS Code mit Copilot)
-2. "bmad-agent-pm" eingeben um den PM Agent zu aktivieren
-3. "bmad-create-prd" starten
-4. Beispiel-Anforderung eingeben: "Ich will ein Authentifizierungssystem für Enterprise-Kunden"
-5. Agent stellt gezielte Fragen — live beantworten
-6. PRD.md wird generiert — zeigen wie strukturiert und vollständig es ist
-
-Zeige besonders:
-- Wie der Agent Logikfehler aufdeckt ("Sie wollen SSO aber erwähnen keinen IdP-Provider?")
-- Wie NFRs automatisch angereichert werden
-- Wie das PRD.md die Basis für alle weiteren Schritte wird
-
-Backup: Screenshot/Recording falls Live-Demo Probleme macht.
+- Demo 1: PRD-Erstellung live
+- Setup: Claude/Cursor/VS Code + Copilot
+- Aktivierung: bmad-agent-pm
+- Workflowstart: bmad-create-prd
+- Beispiel: Auth-System für Enterprise-Kunden
+- Live-Teil: gezielte Fragen beantworten
+- Output zeigen: PRD.md strukturiert und vollständig
+- Highlight: Logiklücken erkennen (z. B. SSO ohne IdP)
+- Highlight: NFR-Anreicherung automatisch
+- Highlight: PRD als Basis für Folgeschritte
+- Fallback: Screenshot/Recording
 
 -->
 
@@ -202,10 +195,10 @@ flowchart TD
 ```
 
 <!--
-Das PRD wird zur Eingabe für den Architect Agent.
-Der Architect macht technische Entscheidungen explizit in Architecture Decision Records.
-
-Implementation Readiness Check: Gate-Kontrolle bevor Code geschrieben wird.
-Ergebnis: PASS, CONCERNS oder FAIL — mit konkreten Verbesserungsvorschlägen.
+- PRD als Input für Architect Agent
+- Technische Entscheidungen via ADRs explizit
+- Readiness Check als Gate vor Coding
+- Ergebnisarten: PASS, CONCERNS, FAIL
+- Immer mit konkreten Verbesserungsvorschlägen
 
 -->

special-slides/bmad-anforderungen-tests/bmad-overview.md

@@ -13,7 +13,8 @@ isDark: true
 KI-gesteuertes agiles Entwickeln vom ersten Gedanken bis zum Deployment
 
 <!--
-Einführung in BMad. Frage ans Publikum: "Wer kennt BMad bereits?"
+- Intro: BMad kurz einordnen
+- Publikumsfrage: Wer kennt BMad bereits?
 
 -->
 
@@ -38,11 +39,11 @@ showCopyright: false
 </v-clicks>
 
 <!--
-BMad ist kein einzelnes Tool — es ist ein Framework, das KI-Agenten strukturiert einsetzt.
-Wichtig: BMad ersetzt keine agilen Methoden, sondern setzt sie mit KI-Unterstützung um.
-
-Website: https://docs.bmad-method.org
-GitHub: https://github.com/bmad-code-org/BMAD-METHOD
+- Kein Einzeltool, sondern Framework
+- Strukturierter Einsatz spezialisierter KI-Agenten
+- Ergänzung agiler Methoden, kein Ersatz
+- Website: https://docs.bmad-method.org
+- GitHub: https://github.com/bmad-code-org/BMAD-METHOD
 
 -->
 
@@ -77,11 +78,10 @@ showCopyright: false
 </v-click>
 
 <!--
-Call-to-Action: Was können die Zuhörer heute noch tun?
-
-BMad ist komplett kostenlos und Open Source.
-Die Community ist aktiv und hilfreich.
-Der Start mit npx bmad-method install dauert 5 Minuten.
+- Call-to-Action: Start noch heute
+- Kostenlos, Open Source
+- Aktive Community
+- Einstieg in ca. 5 Minuten: npx bmad-method install
 
 -->
 
@@ -118,12 +118,11 @@ flowchart LR
 ```
 
 <!--
-Das zentrale Framework: 4 Phasen, die aufeinander aufbauen.
-Jede Phase produziert Dokumente, die der nächsten Phase als Kontext dienen.
-Dies ist der Kern des Context Engineerings in BMad.
-
-Phase 1 ist optional, Phase 2 ist obligatorisch.
-Für kleine Projekte gibt es den "Quick Flow" der die Phasen 1-3 überspringt.
+- Kernmodell: 4 aufbauende Phasen
+- Output je Phase als Input für nächste Phase
+- Context Engineering als roter Faden
+- Phase 1 optional, Phase 2 verpflichtend
+- Quick Flow für kleine Vorhaben (Phase 1-3 überspringen)
 
 -->
 
@@ -154,10 +153,10 @@ showCopyright: false
 </v-clicks>
 
 <!--
-BMad kommt mit über 12 spezialisierten Agenten. Jeder Agent hat sein eigenes Expertenwissen.
-Das Besondere: Die Agenten kommunizieren über strukturierte Dokumente miteinander.
-
-Party Mode: Mehrere Agenten können zusammen in einer Session arbeiten und diskutieren.
+- Über 12 spezialisierte Agenten
+- Klar abgegrenzte Rollen und Expertise
+- Zusammenarbeit über strukturierte Dokumente
+- Party Mode: mehrere Agenten in einer Session
 
 -->
 
@@ -179,9 +178,9 @@ showCopyright: false
 | **Skalierung** | kleines Scope | enterprise-fähig |
 
 <!--
-Der entscheidende Unterschied: BMad schafft persistenten, strukturierten Kontext.
-KI direkt fragen ist wie mit einem goldfish mit Gedächtnis zu arbeiten — jede Session startet von Null.
-BMad baut Kontext auf, der von Agent zu Agent weitergegeben wird.
+- Hauptunterschied: persistenter, strukturierter Kontext
+- Direkte KI-Nutzung: Session-gebunden, Kontextverlust
+- BMad: Kontextübergabe von Agent zu Agent
 
 -->
 
@@ -207,9 +206,9 @@ showCopyright: false
 </v-clicks>
 
 <!--
-BMad ist modular aufgebaut. Man installiert nur was man braucht.
-Für uns heute besonders relevant: TEA — der Test Architect.
-
-Installation: npx bmad-method install → Modul auswählen
+- Modulares Ökosystem
+- Nur benötigte Module installieren
+- Heutiger Fokus: TEA (Test Architect)
+- Installation: npx bmad-method install -> Modul wählen
 
 -->

special-slides/bmad-anforderungen-tests/context-engineering.md

@@ -13,8 +13,8 @@ isDark: true
 Wie die effiziente Organisation von Projektwissen KI-Ergebnisse dramatisch verbessert
 
 <!--
-Context Engineering ist eines der wichtigsten Konzepte in der modernen KI-gestützten Entwicklung.
-"Garbage in, garbage out" — aber für KI: "Context in, quality out".
+- Context Engineering als Schlüsselkonzept
+- Leitgedanke: Context in, quality out
 
 -->
 
@@ -47,10 +47,9 @@ showCopyright: false
 </v-click>
 
 <!--
-Früher: Prompt Engineering — wie stelle ich die Frage damit die KI antwortet?
-Heute: Context Engineering — welches Wissen hat die KI zur Verfügung?
-
-BMad löst dieses Problem durch strukturierte Dokumente, die von Phase zu Phase weitergegeben werden.
+- Früher: Prompt-Formulierung im Fokus
+- Heute: Wissensbasis im Fokus
+- BMad-Lösung: strukturierte Dokumente über Phasen hinweg
 
 -->
 
@@ -87,13 +86,12 @@ graph TD
 ```
 
 <!--
-Die Context-Hierarchie: Jedes Dokument baut auf dem vorherigen auf.
-Ein Dev-Agent, der eine Story implementiert, hat Zugriff auf:
-- Die technischen Regeln aus project-context.md
-- Die Architektur-Entscheidungen aus architecture.md
-- Die Business-Anforderungen aus dem PRD (via Story-File)
-
-Das verhindert inkonsistente Entscheidungen zwischen verschiedenen Agenten/Sessions.
+- Context-Hierarchie: Dokumente bauen aufeinander auf
+- Dev-Agent-Kontext:
+- Technische Regeln aus project-context.md
+- Architekturentscheidungen aus architecture.md
+- Business-Anforderungen aus PRD via Story-File
+- Effekt: konsistente Entscheidungen über Agenten/Sessions
 
 -->
 
@@ -129,13 +127,11 @@ bmad-generate-project-context
 </v-click>
 
 <!--
-project-context.md ist optional, aber sehr wertvoll.
-Es kann manuell erstellt oder automatisch aus der Codebase generiert werden.
-
-Typischer Inhalt: "Wir verwenden TypeScript strict mode, keine any-Types, 
-Jest für Tests mit mindestens 80% Coverage, React Query für API-Calls."
-
-Jeder Agent, der Code schreibt, hält sich automatisch an diese Regeln.
+- project-context.md: optional, hoher Hebel
+- Erstellung: manuell oder automatisch aus Codebase
+- Typische Inhalte: Stack, Regeln, Teststandards
+- Beispiel: TS strict, keine any-Types, Jest >= 80%, React Query
+- Effekt: einheitliche Regelbefolgung durch alle Agenten
 
 -->
 
@@ -168,21 +164,15 @@ bmad-generate-project-context
 </v-click>
 
 <!--
-DEMO 2: Context Engineering live zeigen.
-
-Schritte:
-1. Existierendes Projekt öffnen (z.B. das Auth-System aus Demo 1)
-2. "bmad-generate-project-context" ausführen
-3. Die generierte project-context.md zeigen und erklären
-4. Eine zweite Agent-Session öffnen — zeigen dass der Kontext übertragen wird
-5. Der neue Agent "kennt" die Regeln aus project-context.md automatisch
-
-Zeige besonders:
-- Wie Regeln automatisch aus bestehendem Code extrahiert werden
-- Wie das PRD + Architecture in den Kontext einfließt
-- Wie dadurch konsistente Code-Generierung möglich wird
-
-Backup: Vorbereitetes project-context.md-Beispiel zeigen.
+- Demo 2: Context Engineering live
+- Projektbasis: bestehendes Auth-System
+- Befehl: bmad-generate-project-context
+- Output: project-context.md zeigen und einordnen
+- Zweite Agent-Session: Kontextübernahme demonstrieren
+- Highlight: Regel-Extraktion aus bestehendem Code
+- Highlight: PRD + Architecture fließen in Kontext
+- Highlight: konsistente Code-Generierung
+- Fallback: vorbereitetes project-context.md
 
 -->
 
@@ -218,9 +208,10 @@ bmad-create-story               # Epic → konkretes Story-File
 </v-click>
 
 <!--
-Der Vorteil von Story-Files: Jede Story enthält genug Kontext für einen Dev-Agenten.
-Keine langen Gespräche um den Kontext zu etablieren — alles ist bereits dokumentiert.
-
-Stories entstehen aus PRD + Architecture — also mit vollständigem Business- und Tech-Kontext.
+- Story-Files: genug Kontext pro Arbeitspaket
+- Weniger Abstimmungsaufwand vor Implementierung
+- Kontext bereits dokumentiert
+- Herkunft: PRD + Architecture
+- Ergebnis: vollständiger Business- und Tech-Kontext
 
 -->