Dein erster KI-Workflow
Dies ist der Zyklus, der eine Idee, die du beim Kaffee auf dem Mobilgerät erfasst, in eine in der Cloud implementierte PR verwandelt, die bei deiner Rückkehr an den Computer zur Prüfung bereitsteht.
Seeds → Planning (Ideate) → Implement → Validate → Document
Wir gehen ihn anhand eines echten Beispiels durch.
Die Geschichte
Javi prüft früh morgens seine App. Er bemerkt, dass das Dashboard zu lange lädt und in der Berichtsansicht ein Export-Button fehlt. Er ist unterwegs und hat den Computer nicht geöffnet.
Er sagt seinem mit Almirant MCP verbundenen Assistenten:
„Erstelle eine Seed zur Optimierung der Dashboard-Ladezeit und eine weitere, um Berichte exportieren zu können.“
Die Seeds werden gespeichert. Wenn er zur Planungssitzung kommt, hat die KI sie im Kontext.
Schritt 1: Seeds erfassen
Eine Seed ist die kleinste Einheit der Absicht. Sie muss nicht perfekt sein, sie muss existieren.
Über das Mobilgerät mit deinem MCP-verbundenen Assistenten:
„Erstelle eine Seed, damit das Dashboard schneller lädt“
„Erstelle eine Seed, um in der Berichtsansicht einen Export hinzuzufügen“
Über die Web-App: Öffne den Bereich Seeds des Projekts und erstelle direkt eine neue Seed.
Über Claude Code in deiner Konsole:
> /seed "Dashboard-Ladezeit optimieren — Lazy Loading und DB-Indizes"
Seeds sammeln sich an. Du musst jetzt nicht planen: Erfasse sie und mach weiter.
Der Wert einer Seed liegt darin, sie festzuhalten, solange der Kontext frisch ist. Ob vage oder konkret: Wichtig ist, dass sie existiert. Die KI kümmert sich in der Planung um die Details.
Sieh dir Seeds: die kleinste Einheit der Absicht an, um zu verstehen, wann eine Seed für die Planung bereit ist.
Schritt 2: Mit Ideate planen
Wenn du Seeds gesammelt hast, öffnest du eine Ideate-Sitzung, die Planungsskill von Almirant.
In Claude Code:
> /ideate
Die KI startet bereits mit dem Wissen, was sich auf deinem Board befindet, welche Seeds ausstehen und welcher technische Projektkontext gilt. Von dort aus:
1. Gruppiert und klassifiziert sie
Die KI kann sehen, dass du fünf Seeds, aber eigentlich drei verschiedene Probleme hast. Sie teilt dir das mit und vermeidet doppelte Arbeit.
2. Brainstorming, wenn die Seed mehrdeutig ist
Wenn „Dashboard optimieren“ mehrere Dinge bedeuten kann, stellt die KI Klärungsfragen oder schlägt Alternativen vor. Du entscheidest.
3. Technische Recherche, wenn sie gut definiert ist
Bei einer konkreten Seed geht die KI direkt in die Codebasis: Sie analysiert betroffene Dateien, im Projekt verwendete Muster und den sinnvollsten Ansatz.
4. Sie schlägt eine Aufgabenstruktur vor
Sie präsentiert Work Items mit:
- Titel und Beschreibung
- Konkreter Definition of Done
- Dateien, die geändert werden
- Relevanten technischen Überlegungen
5. Sie erstellt die Aufgaben mit deiner Genehmigung
Du stimmst zu. Die Aufgaben werden auf dem Board erstellt und bis zur ursprünglichen Seed nachverfolgbar gemacht.
In unserem Beispiel könnte die KI die beiden Seeds in einem Feature „Leistungs- und Usability-Verbesserungen für das Dashboard“ mit drei darunterliegenden Tasks gruppieren: DB-Indizes, Lazy Loading von Komponenten und den Export-Button.
Weitere Details zu den Phasen findest du unter Die Planungssitzung (Ideate).
Schritt 3: Implementieren
Es gibt zwei Implementierungswege:
Option A: Local (mit deiner Konsole)
Öffne Claude Code im Repository und starte die Implementierung einer Aufgabe:
> /implement A-T-42
Die KI liest die Board-Aufgabe mit ihrem gesamten Kontext, analysiert die Codebasis und schreibt den Code. Das Work Item wird während der Arbeit nach „In Progress“ und nach Abschluss nach „Review“ verschoben.
Du bist während der Ausführung anwesend.
Option B: OnCloud (ohne deine Anwesenheit) ⭐
Starte die Cloud-Implementierung und trenne dich. Der Agent arbeitet in einer Remote-Umgebung, ohne dass deine Konsole geöffnet sein muss.
> /runner-implement A-T-42
Du wählst den Anbieter (Claude, Codex, Gemini), startest den Vorgang, und die Aufgabe wird in der Cloud ausgeführt. Wenn sie abgeschlossen ist, steht die PR zur Prüfung bereit.
Javi macht es so: Er startet Implementierungen, bevor er ins Fitnessstudio geht. Wenn er zurückkommt, prüft er das Ergebnis jeder einzelnen.
Du kannst den Start auch vom Mobilgerät über deinen Assistenten ausführen:
„Starte die Cloud-Implementierung der Aufgabe A-T-42 mit Claude“
Unter Cloud-Ausführung (OnCloud) findest du verfügbare Anbieter und die Konfiguration.
Schritt 4: Validieren
Vor dem Merge prüft Validate, ob die Implementierung die ursprüngliche Aufgabenspezifikation erfüllt, nicht nur, ob der Code kompiliert, sondern ob er liefert, was versprochen wurde.
Local:
> /validate A-T-42
In der Cloud:
> /runner-validate A-T-42
Die KI vergleicht das Ergebnis mit den in der Planung definierten Akzeptanzkriterien. Wenn etwas nicht passt, weist sie darauf hin. Wenn alles stimmt, verschiebt sie das Item.
Javi hat einen automatisierten Nachtprozess: Alle Aufgaben in Review werden selbstständig validiert und bei Erfolg als erledigt markiert. Er muss nichts tun.
Schritt 5: Dokumentieren
Nach der Validierung erstellt Document Dokumentation zu den Änderungen: was implementiert wurde, welche Dateien geändert wurden und welche Entscheidungen getroffen wurden.
> /document A-T-42
Oder in der Cloud:
> /runner-document A-T-42
Der vollständige Zyklus eines Tages
| Zeitpunkt | Was Javi macht | Wie |
|---|---|---|
| Morgen, beim Prüfen der App | Erfasst Ideen als Seeds | Über das Mobilgerät mit seinem Assistenten |
| Meeting mit dem Co-Founder | „Das müssen wir machen, erstelle eine Seed“ | MCP-verbundener Assistent |
| Arbeitssitzung | Ideate: wandelt Seeds in Aufgaben um | Claude Code in der Konsole |
| Vor dem Weggehen | Runner-implement: startet Implementierungen | Cloud, ohne Anwesenheit |
| Bei der Rückkehr | Prüft PRs und Todos | Web- oder Mobil-App |
| Nachts | Automatisches Validate | In Almirant konfigurierter Prozess |
Voraussetzungen
- Ein Almirant-Projekt mit mindestens einem Board: Dein erstes Projekt
- Über MCP verbundenes Claude Code: Mit Claude Code verbinden
- Für OnCloud: ein konfigurierter Anbieter: Anbieter und Kontingente