Master 1.2 - Codex / Claude Code Aufbauplan
Master 1 ist der Lernpfad vom kleinen modularen Maven-System bis zur cloud-nativen Deep-Dive-Variante. Der AI-Aufbau soll bewusst versioniert erfolgen: erst Modulgrenzen, dann Clean Architecture, dann Events/Outbox, danach Security/Observability und zuletzt Cloud-Native Ops.
Umfang: 5 Versionen, 25 Maven-POMs, Domain/Application/Adapter/App je Evolutionsstufe.
Grundprinzip
- AI ist hier Pair-Engineer, nicht blindes Generatorwerkzeug.
- Jede Phase hat Ziel, kleine Dateimenge, Test oder Prüfnachweis und kurze Doku.
- Entwurfsmuster werden im Code mit
// PATTERN:und indocs/design-patterns.mddokumentiert. - Markdown-Dateien bekommen immer auch eine HTML-Version.
- Planungs- und Weiterarbeitsnotizen werden nicht als Fachinhalt konsolidiert.
Phasenplan
0 - Repository lesen und Zielbild einfrieren
AI zuerst nur lesen lassen: README, docs/architecture.md, docs/design-patterns.md und vorhandene POMs analysieren. Ergebnis: Modulbaum, Build-Reihenfolge, Pattern-Liste, offene Risiken. Noch kein Code.
1 - V01 Modular Baseline erzeugen
Parent-POM, order-domain, order-application, order-adapter-memory und order-app erzeugen. Ziel: kleine lauffähige Slice mit klaren Maven-Grenzen. Pattern: Value Object, Repository Port, Application Service, Adapter.
2 - V02 Clean Architecture vertiefen
Use-Case-Port-Schnittstellen, Commands, DTO-Mapping, Facade und Bootstrap ergänzen. AI darf refactoren, muss aber Architekturtests oder README-Regeln beachten: Domain kennt keine Adapter.
3 - V03 Event Driven und Outbox bauen
Domain Event OrderPlaced, OutboxRecord, OutboxRepository-Port und idempotenten Publisher einbauen. AI arbeitet in kleinen Commits: Domain Event zuerst, danach Application, danach Adapter, danach Demo-Fluss.
4 - V04 Security und Observability einbauen
Security Proxy, Approval Policy, Audit Decorator und Metriken ergänzen. Wichtig: Querschnittslogik nicht in Domain mischen, sondern per Decorator/Proxy markieren.
5 - V05 Cloud-Native Ops Deep Dive
Command/Query-Trennung, Legacy Gateway, kleine Saga und Runtime-Bausteine ergänzen. AI erstellt dazu README-Abläufe und einfache Smoke Tests.
6 - Abschluss, Prüfung und Paket
mvn test, Linkcheck, Lizenzcheck, Pattern-Doku, README.html aus README.md und ZIP erzeugen. Keine unfertigen Planungsabschnitte übernehmen.
Ablauf in der Praxis
| Schritt | Codex / Claude Code Aktion | Erwarteter Nachweis |
|---|---|---|
| --- | --- | --- |
| Lesen | Repository, POMs, README, Projektbeschreibungen und Design Patterns analysieren | kurzer Plan mit betroffenen Dateien |
| Schneiden | eine kleine fachliche oder technische Slice auswählen | Modul- oder Package-Liste |
| Implementieren | Code, Tests und README gemeinsam ändern | mvn test oder nachvollziehbarer lokaler Hinweis |
| Prüfen | Pattern-Marker, Abhängigkeitsrichtung, Links und Lizenz prüfen | Prüfbericht / Konsolenausgabe |
| Dokumentieren | Markdown und HTML aktualisieren | MD + HTML im selben Bereich |
Prompt-Vorlagen
Codex-Phasenprompt
Du bist Codex im Repository. Arbeite phasenweise und ändere nur Dateien, die zur aktuellen Phase gehören. Vorgehen: 1) Lies README, PROJECTS und docs/design-patterns.md. 2) Erstelle einen kurzen Plan. 3) Implementiere eine kleine lauffähige Slice. 4) Markiere Entwurfsmuster im Code mit // PATTERN:. 5) Aktualisiere README.md und README.html. 6) Führe mvn test aus oder erkläre ehrlich, warum es lokal nicht möglich war.Claude-Code-Phasenprompt
Du bist Claude Code im Repository. Behandle das Projekt als Enterprise-Lernsystem. Refactore nicht breit, sondern arbeite in kleinen, nachvollziehbaren Phasen. Prüfe Modulabhängigkeiten, halte Domain frei von Frameworkdetails, schreibe kurze README-Abschnitte zu Zweck, Ablauf, Klassen und Pattern und fasse am Ende die geänderten Dateien zusammen.Review-Checkliste
- Baut die aktuelle Phase auf der vorherigen auf?
- Sind Modulabhängigkeiten weiterhin sauber?
- Sind Pattern im Code und in der Doku markiert?
- Gibt es README.md und README.html, wenn ein Bereich neu beschrieben wurde?
- Sind Tests, Linkcheck, Lizenzscan und ZIP-Test ehrlich dokumentiert?
Typische Fehler beim AI-Aufbau
- Zu viele Module in einem Prompt ändern.
- Framework-Code in Domain-Module ziehen.
- Pattern nur behaupten, aber nicht im Code markieren.
- README vergessen oder nur Markdown ohne HTML liefern.
- Tests überspringen und trotzdem Abschluss behaupten.