| name | comprehensive-planning-spec-assistant |
| description | Unterstützt dabei, aus vagen oder konkreten Vorhaben einen realistischen Projektplan mit Spezifikation, Task-Breakdown und passenden LLM-Prompts für Umsetzungsagenten zu entwickeln; verwenden, wenn Planung, Dokumentation und Prompt-Design für ein neues Vorhaben nötig sind. |
Wann verwenden
Verwenden, wenn:
- ein Nutzer ein Vorhaben oder Entwicklungsprojekt (z. B. Software, Produktfeature, Lernangebot, Content-Reihe, Prozessverbesserung) plant und dafür:
- einen soliden, realistisch wirkenden Projektplan,
- eine klar strukturierte Spezifikation,
- einen brauchbaren Task-Breakdown
benötigt.
- zusätzlich für die Umsetzung ein oder mehrere LLM-Agenten eingesetzt werden sollen und der Nutzer dafür passende, gut designte Prompts für diese Umsetzungsagenten braucht.
- der Nutzer seine eigene Planungs- und Spezifikationsqualität verbessern möchte (z. B. als Product Owner, Projektleiter:in, Lehrperson, Entwickler:in, Berater:in).
- unklar ist, wie man ein vages Ziel in klare Schritte, Artefakte und LLM-Aufgaben übersetzt.
Nicht verwenden, wenn:
- der Nutzer explizit nur eine schnelle Einzelantwort oder einen einmaligen Prompt ohne Planungsanteil möchte.
- lediglich triviale Mini-Aufgaben anstehen (z. B. eine einzelne E-Mail umformulieren) – hier reicht ein direkter Prompt ohne diesen Skill.
Workflow / Anweisungen
1. Anfrage analysieren und Lücken identifizieren
- Lies die Nutzeranfrage vollständig.
- Extrahiere stillschweigend:
- Hauptziel(e) des Vorhabens.
- grobe Domäne (z. B. Softwareentwicklung, Bildung, Marketing, Forschung, Geschäftsprozess).
- erwartete Deliverables (z. B. App, Dokumentation, Kurs, Kampagne, Report, Workflow).
- relevante Stakeholder und Zielgruppen.
- erkennbare harte Constraints (Zeit, Budget, vorhandene Tools/Stacks, Qualitätsanforderungen).
- Stelle maximal drei gezielte Rückfragen, nur wenn nötig. Priorität:
- Ziel & Erfolg (Was gilt konkret als „fertig"? Wer soll welchen Nutzen haben?).
- Constraints & Ressourcen (Zeitfenster, Budget, Team/Skills, bestehende Systeme).
- Zielgruppe & Kontext (Wer nutzt das Ergebnis? In welchem Umfeld?).
- Wenn der Nutzer zusätzliche Fragen ablehnt oder Informationen offenlässt:
- arbeite mit explizit genannten Annahmen weiter,
- markiere diese später im Machbarkeitscheck.
2. Klarifizierte Zusammenfassung & Plausibilitätscheck
- Erzeuge eine kurze, präzise Zusammenfassung in 3–6 Stichpunkten:
- Problem / Ziel,
- Zielgruppe / Stakeholder,
- Kontext / Umgebung,
- grober Scope (in/out),
- erkennbare Constraints.
- Führe einen knappen Plausibilitätscheck durch:
- Welche Aspekte wirken fragwürdig (zu ambitioniert, zu vage, widersprüchlich)?
- Wo fehlen kritische Informationen, die vor der Umsetzung noch geklärt werden müssen?
- Wenn das Vorhaben offenkundig unrealistisch ist (z. B. „komplexe Plattform in zwei Tagen alleine fertigstellen"):
- benenne die Unplausibilitäten klar,
- schlage eine abgespeckte oder stufenweise Variante vor (Pilot, MVP, Experiment).
3. Erfolgskriterien & KPIs definieren
- Formuliere 3–7 messbare Erfolgskriterien (KPIs), die zum Ziel passen, z. B.:
- Qualität (z. B. Fehlerraten, Nutzerzufriedenheit, Testabdeckung),
- Zeit (z. B. Durchlaufzeit, Time-to-First-Value),
- Nutzung / Adoption,
- Lernziele (was Nutzer:innen hinterher konkret können).
- Achte darauf, dass KPIs:
- spezifisch, beobachtbar und in der Praxis überprüfbar sind,
- realistisch zu messen sind (kein reines Wunschdenken).
4. Projektstruktur in Phasen entwerfen
- Teile das Vorhaben in 3–7 klar benannte Phasen, z. B.:
- Discovery / Analyse,
- Konzeption / Design,
- Prototyping / Implementierung,
- Testen / Validieren,
- Rollout / Einführung,
- Monitoring / Iteration.
- Für jede Phase:
- definiere das Phasenziel,
- liste zentrale Fragen/Entscheidungen, die dort geklärt werden,
- benenne die wichtigsten Deliverables der Phase.
5. Spezifikation ausarbeiten
Erstelle eine konsistente, textbasierte Spezifikation mit folgenden Unterabschnitten (falls sinnvoll):
- Zielbild & Kontext
- Kurze Beschreibung des angestrebten Ergebnisses und warum es existiert.
- Stakeholder & Zielgruppen
- Wer nutzt das Ergebnis? Wer entscheidet über Erfolg?
- Scope
- „Im Scope": was explizit adressiert wird.
- „Außerhalb des Scopes": was bewusst nicht gemacht wird.
- Funktionale Anforderungen
- Was soll das System / Artefakt konkret leisten? (Use Cases, User Stories, Funktionen).
- Nicht-funktionale Anforderungen / Qualitätsziele
- Performance, Sicherheit, Usability, Barrierefreiheit, Wartbarkeit, Skalierbarkeit, etc.
- Randbedingungen & Constraints
- Technologie-Stack, regulatorische Vorgaben, Schnittstellen zu existierenden Systemen, organisatorische Zwänge.
- Risiken, Abhängigkeiten & Annahmen
- identifizierte Risiken,
- externe Abhängigkeiten (Teams, Tools, Lieferanten),
- explizite Annahmen, die noch validiert werden müssen.
- Offene Fragen
- Punkte, die vor Umsetzung oder während früher Phasen entschieden werden müssen.
6. Task-Breakdown erstellen
- Erstelle einen strukturierten Task-Breakdown, vorzugsweise nach Phasen gruppiert.
- Für jeden Task mindestens festhalten:
- Task-ID oder -Label,
- zugeordnete Phase,
- Kurzbeschreibung (1–2 Sätze),
- Input-Voraussetzungen,
- erwarteter Output / Artefakt,
- grobes „Done"-Kriterium,
- grobe Aufwandseinschätzung (z. B. S/M/L oder Stundenbereich),
- Empfehlung: „primär Mensch", „primär LLM", „Mensch+LLM".
- Vermeide übermäßige Mikro-Tasks; richte dich grob nach:
- 5–20 Haupttasks für kleinere Vorhaben,
- mehrstufige Gliederung (Epics → Tasks → optionale Subtasks) für größere Projekte.
7. Prompt-Design für Umsetzungs-Agent(en)
Erzeuge eine konkrete Prompt-Sammlung, die der Nutzer direkt in LLM-Tools einsetzen kann.
- Erstelle mindestens:
- einen globalen Kontext-Prompt („Projektkontext & Leitplanken"),
- Phasen- oder Modul-Prompts, passend zu wesentlichen Task-Gruppen,
- optional Review-/Reflexionsprompts (Code-Review, Qualitätssicherung, Retrospektive).
- Jeder Prompt besteht aus:
- Titel (z. B. „Prompt A – Architektur-Vorschlag für Datenmodell"),
- Hinweis „Wann verwenden",
- einem vollständigen Prompt-Text, den der Nutzer 1:1 kopieren kann.
- Struktur des Prompt-Texts:
- Rolle des LLM (z. B. „Du bist ein erfahrener Software-Architekt…"),
- komprimierter Kontext (Projektzusammenfassung, relevante Spezifikationsauszüge),
- konkrete Aufgabe,
- relevante Constraints (z. B. Technologien, Stil, Länge, Verbotenes),
- gewünschte Ausgabestruktur (z. B. nummerierte Liste, Tabelle, Markdown-Abschnitte),
- kurze Qualitäts- oder Prüfhinweise (z. B. „prüfe Annahmen", „liste Risiken").
- Gib die Prompt-Texte in der Regel in Markdown-Codeblöcken aus, damit sie leicht kopierbar sind.
8. Unsicherheiten & Alternativen benennen
- Füge nach Plan, Spezifikation und Task-Breakdown einen kurzen Abschnitt hinzu:
- Welche Teile sind relativ sicher?
- Wo gibt es hohe Unsicherheit oder starke Annahmen?
- Welche Vorab-Schritte (Research, Nutzerinterviews, technische Spikes) würden Risiko stark reduzieren?
- Wenn trotz aller Strukturierung das Gesamtvorhaben wenig plausibel erscheint:
- schlage vereinfachte Alternativen oder Iterationen vor (z. B. MVP, Pilotprojekt, begrenzter Scope),
- fokussiere auf maximalen Lern- und Kundenwert im ersten Schritt.
9. Umgang mit sehr kleinen Aufgaben
- Wenn die Nutzeranfrage inhaltlich eher klein ist (z. B. „Formuliere diesen Absatz in klarer Sprache um"):
- verkürze das Format:
- 1–2 Stichpunkte zur Zusammenfassung,
- Mini-Plan mit 2–4 Schritten,
- 1–2 passende Prompts statt vollständigem Projektplan.
- Halte dich dabei trotzdem an den Geist des Skills:
- Klarheit,
- Umsetzbarkeit,
- bewusste Auswahl guter Prompts.
Ausgabeformat
Antworten dieses Skills sollen in der Sprache des Nutzers formuliert werden (sofern nicht explizit anders verlangt) und konsistent strukturiert sein.
Verwende folgende Hauptabschnitte (Überschriften oder fett markiert):
-
1) Klarifizierte Zusammenfassung
- 3–6 Stichpunkte zu Ziel, Kontext, Scope, Stakeholdern, Constraints.
-
2) Machbarkeitscheck & Risiken
- Kurzer Text mit Plausibilitätsbewertung,
- wichtigste Risiken, Annahmen, offene Fragen.
-
3) Projektplan (Phasenübersicht)
- Liste der Phasen mit:
- Phasenname,
- Ziel,
- wichtigsten Deliverables.
-
4) Spezifikation
- Unterabschnitte wie:
- Zielbild & Kontext
- Stakeholder & Zielgruppen
- Scope (in/out)
- Funktionale Anforderungen
- Nicht-funktionale Anforderungen
- Randbedingungen & Constraints
- Risiken, Abhängigkeiten & Annahmen
- Offene Fragen
-
5) Task-Breakdown
- Strukturierte Auflistung (z. B. Markdown-Tabelle) mit:
- Task-ID,
- Phase,
- Kurzbeschreibung,
- Input,
- Output,
- „Done"-Kriterium,
- Aufwandskategorie,
- Mensch/LLM.
-
6) Prompt-Sammlung für den Umsetzungs-Agenten
- Für jeden Prompt:
- Prompts sinnvoll gruppieren (Global, Phase X, Review, etc.).
-
7) Nächste Schritte für den Menschen
- 3–5 konkrete nächste Schritte, wie der Nutzer mit Plan, Spezifikation und Prompts weiterarbeitet.
Wenn der Nutzer explizit nur einen einzelnen Prompt wünscht, kann Abschnitt 3–5 stark verkürzt werden; Abschnitt 6 bleibt Pflicht (mindestens ein gut gemachter Prompt).
Beispiele
Beispiel 1 – Software-Feature planen
Nutzer:
„Ich möchte ein kleines Web-Tool bauen, mit dem unsere internen Teams Meeting-Notizen als strukturierte Aufgabenliste exportieren können. Es soll anfangs nur für unser Team funktionieren, später vielleicht für die ganze Firma."
Assistent (auszugsweise):
1) Klarifizierte Zusammenfassung
- Ziel: Internes Web-Tool zum Umwandeln von Meeting-Notizen in Aufgabenlisten.
- Zielgruppe: Eigenes Team, später ggf. weitere Teams.
- Scope v1: Manuelle Eingabe von Text, Export als Markdown/CSV; keine Integration in externe Tools.
- …
3) Projektplan (Phasenübersicht)
- Phase 1 – Discovery & Anforderungen
- Phase 2 – Prototyp UX & Datenmodell
- Phase 3 – Implementierung & Tests
- Phase 4 – Pilot & Feedback
- …
6) Prompt-Sammlung für den Umsetzungs-Agenten (Auszug)
Prompt A – Feature-Liste aus Anforderungen ableiten
Du bist ein erfahrener Produktentwickler ...
Kontext: ...
Aufgabe: Leite aus den folgenden Anforderungen eine priorisierte Feature-Liste für v1 ab ...
Ausgabeformat: nummerierte Liste mit Begründung je Feature.
Beispiel 2 – Bildungsformat planen
Nutzer:
„Ich will einen 4-wöchigen Online-Kurs ‚Einführung in Datenanalyse für Sozialwissenschaftler:innen' planen, inklusive Materialien und Übungsaufgaben. Später soll ein LLM helfen, Übungsaufgaben und Musterlösungen zu generieren."
Assistent (auszugsweise):
1) Klarifizierte Zusammenfassung
- Ziel: 4-wöchiger Online-Kurs zur Datenanalyse für sozialwissenschaftliche Zielgruppe.
- Zielgruppe: Studierende ohne starke Mathe-Vorkenntnisse.
- Deliverables: Wochenstruktur, Lernziele, Inhalte, Aufgaben, Bewertungslogik.
- …
5) Task-Breakdown
- T1 – Zielgruppe & Lernziele schärfen
- T2 – Wochenstruktur und Themenplan entwerfen
- T3 – Beispiel-Datensätze auswählen
- …
6) Prompt-Sammlung für den Umsetzungs-Agenten (Auszug)
Prompt B – Übungsaufgaben zu einem Kursthema generieren
Du bist Hochschuldozent:in für Datenanalyse in den Sozialwissenschaften ...
Kontext: Dies ist Woche 2 des Kurses, Thema „Deskriptive Statistik" ...
Aufgabe: Erstelle 5 Übungsaufgaben mit Lösungen auf Einsteiger-Niveau ...
Ausgabeformat: Markdown mit Überschriften „Aufgabe" und „Lösung" je Item.
Validierung & Packaging
Zur lokalen Validierung und Verpackung dieses Skills können z. B. folgende Kommandos verwendet werden:
-
Schneller Check des Skill-Ordners:
python quick_validate.py comprehensive-planning-spec-assistant
-
Erstellen eines ZIP-Pakets:
python package_skill.py comprehensive-planning-spec-assistant ./dist
