Die meisten AI Agent Workflows fürs Coding folgen demselben Muster: Prompt schreiben, Code generieren, feststellen, dass er falsch ist, fixen, wiederholen. Das ist kein Workflow. Das ist Ausprobieren mit teurem Werkzeug.
Tekk gibt dir einen AI Agent Workflow, der bei deinem Code beginnt statt bei deinem Prompt. Sechzehn Loops lesen jede Änderung und bringen dir Proposals. Du gibst eines mit Greenlight frei, es wird zur Spec, dein Coding-Agent baut sie – und der Merge, der die Spec schließt, ist das Nächste, was die Loops lesen. Keine Chat-Nachricht, die du in ein Terminal kopierst, um dann auf das Beste zu hoffen.
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So funktioniert der AI Agent Workflow von Tekk.coach
Fünf Schritte. Jeder baut auf dem vorigen auf. Jeder ist in deiner tatsächlichen Codebase verankert – nicht in generischen Mustern oder Vermutungen aus Trainingsdaten.
1. Ein Loop wacht auf Drei Dinge wecken einen Loop: Dein Code hat sich seit seinem letzten Lauf geändert, ein verbundenes Tool wie Sentry hat angeschlagen, oder ein Teil seines Bereichs wurde zu lange nicht geprüft. Sechzehn Loops – Security, Reliability, Backend, Payments, Performance, Testing, React, Code quality, Architecture, AI engineering, Compliance, Observability, Alerts, Product analytics, Documentation und Customer feedback –, jeder als Opt-in pro Workspace.
2. Er liest, was sich geändert hat Der Loop startet beim Delta: den geänderten Dateien, sortiert danach, wie viel vom System von ihnen abhängt, und dem, worauf sich diese Dateien auswirken. Er verfolgt die Änderung bis zu dem, was davon abhängt, so wie es ein Senior Engineer tut, der zu einer Codebase zurückkehrt – er prüft nicht jedes Mal das ganze Repository neu.
3. Er arbeitet eine Methode ab Jeder Loop ist ein Regal voller Skills – eine Methode pro Art von Frage. Ein Lauf öffnet genau einen Skill, ausgewählt danach, worum es in der Änderung geht und wie sich dieser Skill in deinem Projekt bewährt hat, und arbeitet ihn von Anfang bis Ende ab. Er bringt höchstens ein Proposal. Ein Lauf, der nichts findet, wird als ehrliches Negativergebnis festgehalten.
4. Du entscheidest Gibst du das Proposal mit Greenlight frei, wird es zur Spec auf deinem Board: was sich ändert, welche Dateien, Scope-Grenzen und Akzeptanzkriterien. Lehnst du es mit Begründung ab, lernen die Loops, was für dein Projekt nur Rauschen ist. Ohne deine Entscheidung wird nichts gebaut.
5. Dein Agent baut es; der Merge schließt es Dein Coding-Agent (Cursor, Claude Code, Codex) liest die Spec über den Tekk-MCP-Server und setzt sie um. Der Pull Request mit Closes TEK-123 schließt die Spec beim Merge ab, sofern ihre Checkliste erledigt ist. Den Fortschritt siehst du auf dem Board.
Jeder Schritt ist live. Der Merge aus Schritt 5 ist die nächste Änderung, die ein Loop in Schritt 1 liest.
Die wichtigsten Vorteile
In jedem Schritt in der Codebase verankert Die Loops beginnen bei deinem Code, nicht bei deiner Beschreibung. Jedes Proposal zeigt auf die konkreten Dateien, Muster und Abhängigkeiten in deinem tatsächlichen Repository, um die es geht.
Funde, die echtes Risiko aufdecken Weil ein Loop die Änderung bis zu dem verfolgt, was davon abhängt, findet er die Dinge, die wirklich zählen: einen fehlenden Auth-Check in einer neuen Route, einen Retry, der doppelt abbucht, eine Query ohne Index. Keine Ratschläge von der Stange.
Du entscheidest, und die Loops lernen Jeder Fund ist ein Proposal, nie eine Änderung. Du gibst mit Greenlight frei oder lehnst ab, und deine Begründungen lenken, was die Loops als Nächstes vorschlagen.
Strukturierte Specs, die dein Agent bauen kann Die Spec ist keine Chat-Nachricht. Sie ist ein lebendiges Dokument mit explizitem Scope, Teilaufgaben mit Bezug auf echte Dateien und Akzeptanzkriterien, an denen dein Coding-Agent sein Ergebnis prüfen kann. Das ist der Unterschied zwischen einem Agent, der ausliefert, und einem, der ins Schlingern gerät. Das ist Spec-driven Development auf Workflow-Ebene – strukturierte Inputs, die autonome Ausführung verlässlich machen.
So funktioniert’s: das AI-Agent-Workflow-Diagramm
Der AI Agent Workflow von Tekk läuft in fünf Schritten – und der letzte speist den ersten:
| Phase | Was passiert |
|---|---|
| 1. Ein Loop wacht auf | Dein Code hat sich geändert, Sentry hat angeschlagen, oder ein Teil im Bereich des Loops wurde nicht geprüft |
| 2. Er liest, was sich geändert hat | Der Loop verfolgt die geänderten Dateien bis zu dem, was sie in deiner Codebase berühren |
| 3. Er arbeitet eine Methode ab | Ein Skill aus dem Regal des Loops, von Anfang bis Ende – höchstens ein Proposal |
| 4. Du entscheidest | Mit Greenlight als Spec auf dein Board holen oder mit Begründung ablehnen |
| 5. Build und Merge | Dein Coding-Agent baut die Spec per MCP; der gemergte PR mit Closes TEK-123 schließt sie ab |
Der Loop fängt nicht jedes Mal von vorn an. Das Briefing jedes Laufs enthält, was sich geändert hat, was die Loops zuletzt vorgeschlagen haben und was du jeweils damit gemacht hast – so kommt eine abgelehnte Idee nicht wieder, und der Merge aus Schritt 5 ist das, was Schritt 1 als Nächstes liest.
Für wen das ist
Devs, die Cursor, Claude Code oder Codex nutzen Du hast schon einen Coding-Agent. Das Problem ist, was du ihm übergibst. Vage Specs erzeugen Nacharbeit. Tekk gibt deinen Agents, was sie brauchen: Specs, die in deiner tatsächlichen Codebase verankert sind, mit Akzeptanzkriterien, die entscheiden, wann sie sich schließen.
Solo Builder und kleine Teams Kein erfahrenes Review im Team? Sechzehn spezialisierte Loops lesen jede Änderung – Security, Performance, Payments, AI engineering –, und jeder freigegebene Fund wird zur Spec: Spec-driven Development, angewandt auf Arbeit, die du nicht erst finden musstest.
PMs, die technisch fundierte Specs brauchen Verbinde das Repo. Die Loops bringen Proposals mit Scope-Grenzen, Dateien und Akzeptanzkriterien – oder du schreibst eine Spec von Hand auf demselben Board. Kein 20-seitiges PRD. Kein Alignment-Meeting. Keine Zeremonie. KI-Projektplanung, die in der Codebase verankert ist, macht aus einer PM-Beschreibung etwas, das das Engineering ohne Hin und Her umsetzen kann.
Devs, die inkonsistente Agent-Ergebnisse satthaben Wenn dein Agent mal sauber ausliefert und mal drei Stunden Nacharbeit produziert, ist die Variable die Qualität der Spec. Tekk macht sie verlässlich.
Was ist ein AI Agent Workflow?
Ein AI Agent Workflow ist ein strukturierter, mehrstufiger Prozess, in dem ein AI Agent Kontext sammelt, ein Problem durchdenkt, handelt und iteriert – statt in einer einzigen Antwort zu reagieren.
Der entscheidende Unterschied zum One-Shot-Prompt: Der Agent arbeitet über mehrere Phasen. Er sammelt Kontext, stellt Rückfragen, wägt Alternativen ab und liefert strukturierten Output. Jede Phase speist die nächste.
In der Softwareentwicklung heißt ein richtiger AI Agent Workflow, dass der Agent deine Codebase liest, bevor er irgendetwas tut. Er erkennt echte Komplexität, bevor Code geschrieben wird, nicht erst, wenn etwas falsch ausgeliefert ist. Er liefert eine Spec, nach der dein Coding-Agent arbeiten kann, keinen Absatz, aus dem er raten muss.
Der Bereich bewegt sich schnell. Der Wechsel vom One-Shot-Prompting zu strukturierten, mehrstufigen Workflows ist gerade die prägende Veränderung bei KI-Tools für Devs. Tools wie LangGraph, AutoGen und das OpenAI Agents SDK liefern die Infrastruktur, um Agent-Systeme zu bauen. Cursor, Claude Code und Codex übernehmen die Code-Ausführung. Was den meisten Setups noch fehlt, ist der Schritt vor dem Prompt: dass jemand im Code bemerkt, was zu tun ist. Genau dafür sind Tekks Loops da. Wenn mehrere Agents parallel laufen müssen, ist AI Agent Orchestration die Koordinationsschicht, die die Arbeit in eine Reihenfolge bringt und verteilt – mit Tekk plant dein eigener Agent diesen Batch über MCP.