makerOS
Die KI-native Entwicklungsumgebung für alle, die mit KI bauen statt zu tippen: Buddies, Projektgedächtnis und ein Ablauf, der sich nicht überspringen lässt.
- Rolle
- Co-Gründer, AI Product Designer, Product Owner
- Zeitraum
- 2026 bis heute
- Team
- Zusammen mit Frank Jüstel, dazu das Buddy-Team im Produkt selbst
- Status
- Täglich im Eigeneinsatz
KI schreibt schnell Code. Produkte entstehen so trotzdem nicht.
Die Arbeit startet mit einem Prompt statt mit einem Plan. Endet die Session oder fällt der Anbieter aus, ist der Kontext weg. Ob getestet und abgesichert wurde, hängt daran, ob jemand daran gedacht hat. Am Ende steht viel Code und wenig Produkt.
Buddy-Team
Elf Rollen von Entwicklung über Security und Debugging bis UX und Research.
Projekt-Gedächtnis
Eine lokale Datenbank für Entscheidungen, Learnings, Aufgaben und Sessions. Pro Projekt und projektübergreifend, wenn erwünscht.
Delivery-Loop
Eine Engine führt durch Planung, Umsetzung, Validierung, Security-Review und Commit und lässt keine Stufe aus.
Architektur und Planung sichtbar machen
Whiteboard für Architektur, Kanban mit Epics und Stories, dazu ein Inspektor fürs lokale Gedächtnis, sodass der komplette Kontext berücksichtigt wird.
Der Prozess ist das Produkt, nicht das KI-Modell.
Kein KI-Anbieter darf die Produktivität kontrollieren, und kein Modell darf seine eigene Arbeit abnicken. Sicherheitsrelevanter Code wird immer von einem Modell aus einem anderen Haus gelesen. Fällt ein Anbieter aus, läuft die Arbeit trotzdem weiter.
Wissen liegt lokal
Entscheidungen und Learnings stehen in einer Datenbank statt im Kontextfenster. Jedes Modell macht da weiter, wo ein anderes aufgehört hat.
Eine Doktrin für alle Tools
Claude Code, Codex, Vibe, Antigravity und Opencode lesen dieselbe Datei und verhalten sich gleich, statt jeder nach eigenen Regeln.
Modelle nehmen eigenständige Rollen ein
Ein Modell entwickelt, ein anderes prüft. Lokale Modelle lassen sich dabei gleichwertig einsetzen.
Vier Augen zwischen zwei bis drei KI-Tools, die parallel im selben Projekt arbeiten.
Fertig heißt fertig, nicht gefühlt fertig.
Der Loop wird von einer Engine gesteuert, nicht von einem Agenten, der die Reihenfolge auch mal anders sieht. Eine Qualitätsstufe lässt sich nicht überspringen. Es sind harte Guardrails, die für Qualität und Sicherheit sorgen. Qualität hängt nicht mehr an der Tagesform, sie steckt im Ablauf.
- 01
Planen
Story mit Kontext, Plan und Abnahmekriterien, bevor die erste Zeile Code entsteht. Tor: ready.
- 02
Umsetzen
Die passenden Buddies übernehmen, mit dem Projektgedächtnis im Rücken. Tor: build.
- 03
Validieren
Geprüft wird gegen die Abnahmekriterien, nicht gegen ein gutes Gefühl. Tor: Tests grün.
- 04
Security-Review
Achtphasiger Audit. Kritischer Code geht an ein Modell von einem anderen Anbieter. Tor: Freigabe.
- 05
Commit
Erst wenn jedes Tor offen ist, darf die Story auf erledigt springen.
Alles in einem Fenster.
Zwölf Workflows vom Backlog bis zum Security-Audit, 38 Skills, davon 14 fest verdrahtet und 24 agentisch, dazu 25 definierte Übergaben zwischen den Buddies. Links das Coding-Tool, in der Mitte Kanban und Whiteboard, rechts die zusätzlichen Coding Agents für Review und paralleles Arbeiten.
Qualität, die erzwungen wird.
Elf Buddies mit klaren Grenzen und automatischen Übergaben, zwölf Workflows, 38 Skills und ein Wissenspool mit 175 Dokumenten. Dazu drei MCP-Dienste für Gedächtnis, Workflow-Engine und Modell-Broker.
Der Qualitätsanspruch wird erzwungen, nicht erbeten. Eine Story kommt nicht auf erledigt ohne Plan, Validierung, Security-Check und Commit. Was ready und done bedeutet, legt der Nutzer fest. So wird aus KI-Entwicklung, die Disziplin braucht, eine, die Disziplin erzeugt.
Claude Code, Codex, Cursor, Mistral Vibe und Antigravity, dazu lokale Modelle über Ollama.
Entwicklung, Security, Debugging, UX, Marktvalidierung, Sparring, Whiteboard, Import, lokale Modelle, Gedächtnis, Umgebungs-Diagnose.
Produktvision und UX für Agenten-Workflows, Entwurf des Delivery-Loops, tägliches Dogfooding in eigenen Projekten, Pflege der gemeinsamen Doktrin und Reviews über Modellgrenzen hinweg.
Ich baue meine eigenen Produkte damit. Die meisten Designentscheidungen kommen aus genau diesem Alltag.
Klingt nach Ihrem Projekt? Sagen Sie Hallo. 30 Minuten, danach wissen Sie, ob es passt.