Master 3.1 - Codex / Claude Code Aufbauplan

Master 3 ist der komplexeste Workspace mit vielen fachlichen und technischen Modulen. Der AI-Aufbau funktioniert nur zuverlässig als streng phasenweiser Engineering-Prozess: lesen, planen, Modul-Slice bauen, testen, dokumentieren, prüfen.

Umfang: 27 Maven-Module, DDD, Hexagonal Architecture, Outbox, Saga, CQRS, Security, Observability, Contract Tests, Architecture Tests und OpenShift.

Grundprinzip Phasenplan Prompt-Vorlagen Review

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 in docs/design-patterns.md dokumentiert.
Markdown-Dateien bekommen immer auch eine HTML-Version.
Planungs- und Weiterarbeitsnotizen werden nicht als Fachinhalt konsolidiert.

Phasenplan

0 - Architekturvertrag erstellen

AI liest README, PROJECTS, project-descriptions, design-patterns und maven-build-strategy. Danach erstellt sie einen Architekturvertrag: erlaubte Abhängigkeiten, Naming, Package-Regeln, Teststrategie.

1 - Platform Foundation

architecture-bom, shared-kernel und common-test erstellen. Erst danach dürfen fachliche Domains entstehen. Pattern: BOM/Dependency Management, Shared Kernel, Value Object, Test Fixture.

2 - Fachliche Domains getrennt bauen

domain-order, domain-payment, domain-inventory, domain-customer und domain-catalog einzeln erzeugen. Jede Domain bekommt Aggregate, Policies/Specifications, Domain Events und Unit Tests.

3 - Application Layer je Bounded Context

application-order, application-payment, application-inventory und application-customer ergänzen. AI soll Ports und Commands zuerst definieren, danach Use Cases, danach Tests.

4 - Adapter Layer in dünnen Scheiben

adapter-rest, adapter-persistence-jpa, adapter-messaging-kafka, adapter-legacy-soap und adapter-batch ergänzen. Adapter dürfen Frameworkdetails enthalten; Domain und Application bleiben sauber.

5 - Prozess- und Event-Robustheit

orchestration-saga, outbox-engine und query-cqrs-readmodel bauen. AI soll zuerst Statusmodell und Fehlerfälle dokumentieren, dann Kompensation, Retry, Idempotenz und Projektionen implementieren.

6 - Cross-Cutting Enterprise Readiness

security-module, observability-module und api-gateway-bff ergänzen. AI markiert Policy, Guard, Decorator, Observer, Facade und Gateway direkt im Code.

7 - Qualitätsmodule

contract-tests, architecture-tests und integration-tests ergänzen. AI erzeugt zunächst Testziele und danach Tests. Build darf nicht nur kompilieren, sondern Architekturregeln prüfen.

8 - Deployment und Betrieb

deploy-openshift, Runbook, Healthchecks, Konfigurationshinweise und Recovery-Abläufe ergänzen. Keine geheimen Werte einchecken; nur Beispielwerte und klare Platzhalter.

9 - Abschlussreview

AI erzeugt Änderungsbericht, Pattern-Review, Lizenzscan, Linkcheck, PDF-Renderprüfung und neues Gesamt-ZIP. Bei jeder MD-Datei wird HTML mit erzeugt.

Ablauf in der Praxis

Schritt	Codex / Claude Code Aktion	Erwarteter Nachweis
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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.