#174: 102 Apps in 365 Tagen: Der KI-Workflow der Top 0,01% (mit Fabian Rossbacher)

Das Wichtigste auf einen Blick:

• Saubere Architektur ist wichtiger als schneller Code: KI kann bauen aber nur eine belastbare Struktur skaliert mit Features und sensiblen Daten.
• KI enabled Workflows funktionieren am besten mit kleinen modularen Dateien und einer Memory Layer die das Team prägt.
• Ein kurzer CTO Level Review reicht oft aus um Qualität sicherzustellen und hohe Geschwindigkeit zu erlauben.
• Viele Prototypen bauen ist hilfreich; die wirkliche Herausforderung ist die Vermarktung und das Netzwerk vor dem Launch.

In dieser Folge spreche ich aus meiner Sicht über den Wandel in der Softwareentwicklung durch KI, wie ich bei mad.Design und für eigene Projekte mit Agenten und Tools wie Cursor arbeite und welche organisatorischen und technischen Regeln für stabile, skalierbare Produkte nötig sind. Du bekommst konkrete Beispiele aus meinem Alltag und klare Empfehlungen, wie Du KI sinnvoll in Entwicklungsprozesse integrierst.

Warum saubere Architektur wichtiger ist als schneller Code

Geld verdienen kann irgendwann jeder. Die echte Herausforderung ist, dass das Produkt auch dann noch funktioniert, wenn es wächst, Bugfixes anstehen oder sensible Daten verarbeitet werden. Billiger Code bringt kurzfristig Ergebnisse, führt aber langfristig zu brüchigen Systemen.

Was ich unter belastbarer Architektur verstehe

• Modulare Struktur statt Monolith: viele kleine Dateien statt einer riesigen Datei.
• Klare Datenmodelle mit 1:N oder N:1 Beziehungen, so wie ich sie beim Durchsehen des von der KI generierten Codes erkenne.
• Eine Memory Layer die Teamkonventionen speichert und die KI auf das Team abstimmt.
• Automatisierte Tests und ein pragmatischer Abnahmeprozess auf CTO Ebene.

Mein Workflow mit KI zum schnellen Produktbau

Ich nutze Agenten und Tools wie Cursor, um die Entwicklungsarbeit großteils erstellen zu lassen. Das ermöglicht mir, in kurzer Zeit viele kleine, nutzbare Produkte zu produzieren. Entscheidend ist der Prozess vor und nach der Codegenerierung.

Die drei Layer die bei mir zusammenspielen

• CEO Ebene: erkennt Chancen, priorisiert Ideen und stellt das Netzwerk bereit.
• Head of Development Ebene: gibt Architektur vor, macht kurze Reviews und entscheidet über Abnahme.
• Developer Ebene: passt Prompts und Agents an, implementiert kleine Anpassungen und sorgt für Testbarkeit.

Ich habe meinem Team vor einem Jahr die Aufgabe gegeben, agentisch zu arbeiten. Ergebnis: ich kann heute zwei bis drei Produkte pro Tag in der beschriebenen Größenordnung produzieren. Insgesamt sind so in zwölf Monaten 102 Projekte entstanden.

Technische Regeln für KI enabled Development

• Splitte große Logiken in viele kleine Dateien damit KI Änderungen besser handhabt.
• Führe für jede Quellcode-Datei eine begleitende Markdown Datei als Spiegel und Change Log.
• Baue eine Memory Layer oder zentralen Trainingskontext für das Team damit die KI konsistent ist.
• Nutze Agents zum Abtas­ten von Prototypen und zum schnellen Einziehen funktionierender Features ins eigene Stack.

Beispiel Linkaufbau Tool konkret erklärt

Ein konkretes Beispiel aus der Folge: Ich beschreibe ein Tool zum Linkaufbau das ich gerade entwickle. Die Idee zeigt, wie Produktlogik, Daten und KI zusammenkommen müssen.

• Input: Backlinks von fünf Wettbewerbern aus Ahrefs oder anderen Tools.
• Verarbeitung: Crawlen der Ziele, HTML herunterladen, KI prüft ob Link reproduzierbar ist.
• Output im Dashboard: Priorisierte Liste mit einem Knopf E-Mail versenden in der passenden Sprache.
• Erwartung: UI muss sauber und robust funktionieren sonst stimmt die Architektur nicht.

Qualitätssicherung ohne Mikro Management

Ich mache Code Reviews eher auf Head of Development Ebene als als nerdiger Developer. Das heißt: eher strukturelle Checks als Stilfragen. Eine Viertelstunde Review kann oft genügen, um zu entscheiden ob ein Build durchgeht.

Praktische Hinweise für Reviews

• Konzentriere Dich auf Datenmodelle, API Contracts und Dateistruktur.
• Vermeide nitpicking zu Notationsstilen wenn das Produkt funktional und stabil ist.
• Automatisiere Standardtests und mache stichprobenartige manuelle Checks.

Skalierung und Vermarktung ist das nächste Level

Produzieren ist die eine Sache. Die schwerere ist, das Produkt in den Markt zu bringen. Dafür brauchst Du früh ein Network, Automatisierung für Reachout und Lokalisierung deiner Kommunikation.

Wie ich Reichweite organisiere

• Netzwerk vor Produkt: Kontakte und Partner schon im Vorfeld identifizieren.
• Automatisiertes Reachout mit Personalisierung: Sprache, Hobby oder gemeinsame Interessen als Anknüpfungspunkt.
• Volumen und persönliche Note kombinieren: gute Prompts schreiben die lokalisiert und personalisiert sind.

Content Produktion und SEO Erfahrungen

Ich habe mit Wiki Projekten wie Radmarkt und einem SEO Wiki bei cod.de experimentiert. Massiver KI Content rankt 2026 sehr gut wenn die Technik stimmt. Das wirft neue Fragen zur Skalierung von Domains und Monetarisierung auf.

Beispiele und Erkenntnisse:

• Große Wellen können entstehen wenn viele geparkte Domains mit KI-Content bestückt werden. Das passiert gerade weltweit.
• Google musste manuell eingreifen bei einigen großen Experimenten was zeigt, dass das Thema relevant ist.
• Monetarisierung und Partnervertrauen sind Schlüssel um Projekte langfristig zu betreiben.

Organisatorische Konsequenzen für Firmen

Die Rollen in der IT müssen sich ändern. Nicht weil Entwickler überflüssig werden, sondern weil die Zusammenarbeit neu gedacht werden muss. Weniger lineare Aufmerksamkeit auf Low Level Tasks und mehr Fokus auf Architektur, Governance und Prompt Engineering.

• Statt zehn Entwickler brauchen Teams vielleicht drei Personen die das System verstehen und steuern.
• Die KI übernimmt Routinequeries und Codeerzeugung, Menschen übernehmen Design und Review.
• Versionierung, Commit-Konventionen und strukturierte Change Logs werden wichtiger.

Konkrete Empfehlungen zum Start

• Definiere Architekturregeln bevor Du die KI Aufgaben delegierst.
• Baue eine Memory Layer oder ein Team-Training damit die KI konsistent baut.
• Automatisiere Reachout mit klaren Personalisierungsregeln und Sprachlokalisierung.
• Prüfe neue Features mit Agenten und übernehme nur geprüfte Bausteine in Deinen Stack.
• Führe kurze CTO Level Reviews ein statt langer mikrobiologischer Code Checks.

Abschließende Gedanken und Einladung

Ich finde die aktuellen Möglichkeiten aufregend. Wir können heute in Tagen Dinge bauen die früher Monate gebraucht hätten. Wichtig ist, dass wir Architektur, Teamrollen und Vermarktung nicht vernachlässigen. Wenn Du zu diesen Themen mit mir in Austausch gehen willst, connecte Dich gerne auf LinkedIn.