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Aufgabenmanagement mit KI: Effiziente Umsetzung durch strukturierte tasks.md-Workflows
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Aufgabenmanagement mit KI: Effiziente Umsetzung durch strukturierte tasks.md-Workflows

Wie Markdown-basierte Task-Workflows und Agenten-Tools wie Cursor oder Claude CLI die Softwareentwicklung verändern

In KI-gestützten Entwicklungsprozessen spielt die präzise Formulierung von Aufgaben eine zentrale Rolle. Statt spontane Prompts zu verwenden, lässt sich ein reproduzierbarer Arbeitsprozess auf Basis von Markdown-Dateien etablieren – insbesondere über die Datei tasks.md. Sie dient als operatives Bindeglied zwischen Planungsdokumenten, Agentensteuerung und implementierungsnahem Arbeiten mit Tools wie Claude CLI oder Cursor.

Struktur und Funktion von tasks.md

Die Datei tasks.md beschreibt konkrete Teilaufgaben, abgeleitet aus einer einzelnen Story. Sie listet diese in Form von Subtasks auf, ergänzt um einen Status, der den Fortschritt oder Freigabegrad der jeweiligen Arbeitseinheit steuert.

Beispiel:

# Story 1.1 – Task Management

status: draft

## Subtasks:

- [ ] Setup task data model
- [ ] Implement task creation UI
- [ ] Store task in local storage
- [ ] Basic validation for input fields

Die klare, listenartige Struktur macht das Format sowohl für KI-Agenten als auch für Entwickler nachvollziehbar. Änderungen des Status (z. B. von draft zu approved) steuern den Fortschritt innerhalb des Arbeitsflusses.

Erweiterte tasks.md mit vollständigem Kontext

In der Praxis hat sich gezeigt, dass mehr Kontext zu besseren Ergebnissen führt:

# Story 1.1 – Task Management

status: approved

## Kontext

Benutzer sollen Tasks erstellen, bearbeiten und löschen können.
Die Daten werden lokal im Browser gespeichert (localStorage).
UI orientiert sich an modernen Todo-Apps (minimal, fokussiert).

## Technische Anforderungen

- React mit TypeScript
- Tailwind CSS für Styling
- Zod für Validierung
- Zustand für State Management

## Subtasks:

- [ ] TaskModel erstellen mit Zod-Schema (id, title, done, createdAt)
- [ ] TaskStore mit Zustand implementieren (CRUD-Operationen)
- [ ] TaskList Komponente (zeigt alle Tasks)
- [ ] TaskInput Komponente (neuen Task erstellen)
- [ ] localStorage Persistierung hinzufügen
- [ ] Basis-Tests für Store-Logik

## Akzeptanzkriterien

- Tasks überleben Page-Reload
- Leere Titel werden nicht akzeptiert
- Tasks können als erledigt markiert werden

Dieser erweiterte Ansatz gibt dem Agenten mehr Orientierung und reduziert Rückfragen.

Einsatz mit Claude CLI oder Cursor

Die Umsetzung erfolgt über vordefinierte Rollen, die jeweils bestimmte Aufgabenbereiche abdecken. Nach initialem Setup wird das Projektverzeichnis um eine strukturierte Ordnerhierarchie ergänzt, etwa:

  • docs/ – für PRD- und Architekturdateien
  • tasks/ – für die einzelnen Task-Dateien
  • cursor/, cla/ – für Rollendefinitionen und Steuerdateien

Ein Entwickler-Agent wird über eine Regeldatei gestartet und verarbeitet dann die genehmigten Aufgaben aus tasks.md. In Cursor geschieht das per Eingabe des Rollenkommandos (z. B. DEV), in Claude CLI per Slash- oder Textbefehl.

Nach Auswahl einer Story und Bereitstellung der zugehörigen tasks.md-Datei beginnt der Agent mit der Bearbeitung. Jeder Task wird einzeln behandelt. Rückmeldungen, Codevorschläge oder Zwischenfragen können direkt im Chat verarbeitet werden. Am Ende eines Arbeitsschritts erfolgt eine Statusänderung zu review für die Übergabe an einen Prüfprozess.

Aufgaben außerhalb von tasks.md: Konventionen und Vorgaben

Nicht alle Anforderungen lassen sich sinnvoll in einzelne Tasks aufnehmen. Viele technische oder prozessuale Konventionen gelten projektweit und müssen systematisch außerhalb von tasks.md festgelegt werden.

Bewährte Strukturen:

1. CONVENTIONS.md (oder GUIDELINES.md)

Eine zentrale Datei im Root-Verzeichnis, die Projektstandards dokumentiert, z. B.:

  • Komponentenstruktur und Trennung von Logik
  • Namenskonventionen (Dateien, Funktionen, Variablen)
  • Commit-Richtlinien oder PR-Standards

Beispiel:

## Komponentenstruktur

- Business-Logik gehört ausschließlich in Services
- Views enthalten keine Fetch-Logik

## Naming

- Files: kebab-case (task-item.tsx)
- Komponenten: PascalCase (TaskCard)

2. architecture.md

Für technische Rahmenbedingungen und Systementscheidungen. Enthält z. B.:

  • Stack-Auswahl
  • Zuständigkeiten von Modulen
  • Schnittstellen und Datenflüsse

Diese Datei wird oft automatisiert von KI-Agenten verarbeitet, insbesondere beim Sharding-Prozess.

3. Rollenspezifische .rule-Dateien

Hier werden kontextbezogene Regeln für die Agentensteuerung definiert. Ein Beispiel für .cursorrules:

# Project Rules

## Stack & Tools
- React 18 mit TypeScript (strict mode)
- Tailwind CSS v4 für Styling
- Zustand für globalen State
- Zod für Runtime-Validierung

## Code-Organisation
- Komponenten in `/src/components/` (PascalCase)
- Business-Logik in `/src/stores/` (camelCase)
- Types in `/src/types/` (Type-Suffix, z.B. TaskType)
- Utils in `/src/utils/` (pure functions)

## Naming Conventions
- Files: kebab-case.tsx
- Components: PascalCase
- Hooks: useXxx
- Stores: xxxStore

## Don'ts
- NIEMALS any-Types verwenden
- KEINE inline-Styles (nur Tailwind)
- KEINE fetch-Calls direkt in Komponenten
- KEINE ungetestete Store-Logik committen

## Testing
- Unit-Tests für alle Stores (Vitest)
- Integration-Tests für kritische User-Flows
- Test-Coverage > 70%

## Code Style
- Funktionale Komponenten (keine Classes)
- Prefer composition over inheritance
- Keep components small (< 200 lines)
- Extract complex logic into custom hooks

Diese Regeln wirken direkt auf die Agentenlogik. Je spezifischer die Vorgaben, desto konsistenter das Ergebnis.

4. Kommentierte Templates

Für wiederkehrende Strukturen, z. B. Standardkomponenten oder Services, lassen sich Templates mit Kommentaren anlegen. So können auch KIs auf konforme Implementierung gelenkt werden.

Kontrollierter Ablauf und Review-Phase

Nach erfolgreicher Umsetzung eines Tasks wird der Status auf review gesetzt. Dieser Schritt leitet die Übergabe an einen Prüfprozess ein. Der Review-Agent analysiert die Umsetzung auf Basis der ursprünglichen Taskbeschreibung und zusätzlicher Konventionen. Bei erfolgreicher Prüfung erfolgt die Statusänderung auf done. Erst danach gilt die Story als abgeschlossen.

Aus der Praxis: Was ich gelernt habe

Nach mehreren Projekten mit KI-gestützten Workflows haben sich ein paar Muster herauskristallisiert – sowohl positive als auch Stolpersteine:

Was gut funktioniert

Kleine, fokussierte Tasks
Ein Task wie “Implementiere die komplette User-Verwaltung” führt meist zu Chaos. Besser: “Erstelle UserStore mit CRUD-Operationen” als separater Task, dann “Implementiere UserList UI” als nächster. Die KI bleibt fokussiert, und bei Problemen kann man gezielter eingreifen.

Explizite Akzeptanzkriterien
Statt “Task funktioniert” lieber: “Nach Reload sind Daten noch da” oder “Leere Eingaben werden abgelehnt”. Das gibt klare Ziele und macht Reviews einfacher.

Iterative Verfeinerung
Manchmal merkt man erst beim zweiten Task, dass die tasks.md unklar war. Kein Problem – ich passe sie an und lasse den Agenten nochmal ran. Die Datei ist kein Vertrag, sondern ein lebendes Dokument.

Wo es hakelt

Kontextverlust bei langen Sessions
Nach 10-15 Tasks wird’s dünn. Die KI “vergisst” frühere Entscheidungen oder widerspricht sich. Lösung: Regelmäßig neue Sessions starten und wichtige Entscheidungen in CONVENTIONS.md dokumentieren.

Überoptimierung am Anfang
Meine ersten tasks.md-Dateien waren seitenlange Spezifikationen. Ergebnis: Die KI hat sich verzettelt. Weniger ist oft mehr. Basics implementieren, testen, dann verfeinern.

Implizite Annahmen
Was für mich offensichtlich ist (“natürlich nutzen wir optimistisches Update”), ist für die KI nicht klar. Solche Dinge gehören explizit in die .rules oder in die Task-Beschreibung.

Review-Discipline
Es ist verführerisch, den generierten Code einfach zu committen. Aber: Nicht jeder Task funktioniert sofort perfekt. Ich habe gelernt, jeden Task kurz zu testen, bevor ich weitermache. Später mehrere kaputte Tasks zu debuggen ist deutlich aufwendiger.

ROI-Überlegungen aus der Praxis

Die Zeitersparnis ist real, aber nicht linear. Bei gut definierten, repetitiven Tasks (CRUD, Formulare, API-Integration) geht’s deutlich schneller. Bei komplexer Business-Logik oder Design-Entscheidungen ist man oft genauso schnell selbst am Code.

Der größte Mehrwert liegt für mich nicht in der reinen Geschwindigkeit, sondern in der Konsistenz: Code-Style, Namenskonventionen, Test-Coverage – das hält die KI besser ein als ich nach acht Stunden Arbeit. Und: Boilerplate-Code nervt mich nicht mehr. Die KI macht’s, ich fokussiere mich auf die interessanten Teile.

Kosten sind ein Faktor: Bei intensiver Nutzung mit großen Kontext-Fenstern kommen schnell 50-100€/Monat zusammen. Das lohnt sich für mich als Freelancer, weil die Produktivitätssteigerung das mehrfach ausgleicht. Für größere Teams würde ich empfehlen, die Kosten pro Entwickler im Auge zu behalten und gezielt für bestimmte Projekt-Phasen einzusetzen.

Praxis-Durchlauf: Von der Idee zum Code

Ein konkretes Beispiel, wie der Workflow in der Praxis aussieht:

1. Feature-Definition
PM schreibt: “Nutzer sollen ihre Tasks filtern können (alle, offen, erledigt)”

2. Story in tasks.md überführen

# Story 2.3 – Task-Filter

status: approved

## Kontext
Benutzer sollen zwischen drei Ansichten wechseln können:
- Alle Tasks
- Nur offene Tasks  
- Nur erledigte Tasks

Filter-State soll im Store liegen und über URL-Parameter persistiert werden.

## Subtasks:
- [ ] FilterType enum definieren ('all' | 'open' | 'done')
- [ ] Store um filterState erweitern
- [ ] FilterBar Komponente mit drei Buttons
- [ ] Tasks nach aktuellem Filter filtern
- [ ] URL-Sync implementieren (useSearchParams)
- [ ] Aktiven Filter visuell hervorheben

3. Agent starten
In Cursor: “Implementiere Story 2.3 aus tasks.md”

4. Agent arbeitet Task für Task ab
Erstellt Code, fragt bei Unklarheiten nach, commitet Zwischenstände.

5. Testing & Adjustments
Manchmal passt das Design nicht perfekt – dann: “Buttons nebeneinander statt untereinander” oder “Ändere Active-State auf Underline statt Background”.

6. Status auf review
Nach lokalem Test: Story in tasks.md auf status: review setzen.

7. Code-Review
Teammitglied prüft, findet Edge-Case: “Was passiert bei leerem Filter-State?”

8. Nachbesserung
Neuen Mini-Task anlegen: “Setze Default-Filter auf ‘all’ bei Initialisierung”

9. Done
status: done → Story abgeschlossen, Feature deployed.

Dieser Zyklus ist iterativ. Nicht jeder Task funktioniert beim ersten Mal perfekt, aber die Struktur macht Korrekturen einfach.

Schlussgedanke

Die Arbeit mit tasks.md bildet das Rückgrat für strukturierte, KI-gestützte Softwareentwicklung. Durch klare Aufgabenbeschreibungen, statusbasierte Steuerung und ausgelagerte Konventionen entsteht ein reproduzierbarer, kontrollierter Entwicklungsprozess, der sich gut in bestehende Workflows integrieren lässt.

Nach mehreren Monaten Arbeit mit diesem Ansatz ist mein Fazit: Es funktioniert überraschend gut für bestimmte Aufgabenbereiche, aber es ist kein Autopilot. Die größte Stärke liegt in der Konsistenz und der Fähigkeit, Boilerplate schnell zu generieren. Die größte Schwäche: Kontextverlust bei komplexen, langfristigen Projekten und das Fehlen von echtem “Verständnis” für implizite Anforderungen.

Die Modelle werden schnell besser, aber auch teurer. Wer diesen Workflow produktiv nutzen will, sollte gezielt entscheiden, wo KI-Unterstützung echten Mehrwert bringt – und wo klassisches Handwerk schneller und zuverlässiger ist. Der Sweet-Spot liegt aktuell bei gut definierten, sich wiederholenden Tasks mit klaren Akzeptanzkriterien.

Empfehlung: Klein anfangen, ein Projekt als Testfeld nutzen, lernen, anpassen. Die Werkzeuge sind da, die Prozesse etablieren sich. Aber wie bei jeder neuen Technologie gilt: Nicht alles, was möglich ist, ist auch sinnvoll. Experimentieren lohnt sich trotzdem.