Antworten auf typische Fragen rund um die Agentic Software Factory v0.8.1 — Plattform, Setup, Wizard, Adapter, Quality Gate, Settings, Sicherheit, Lizenz und Roadmap. Wenn du eine Frage vermisst, schreib uns: hello@softwarefabrik.io.
Die Agentic Software Factory ist eine lokale Webanwendung, mit der du AI-gestützte Softwareentwicklung strukturiert anstößt, überwachst und nachvollziehst. Sie verbindet Projekt-Erfassung (mit oder ohne Wizard), automatische Erzeugung von Markdown-Spezifikationen, Run-Orchestrierung gegen Coding-CLIs (Claude Code, Codex, Gemini, Aider), Live-Logs, Git-Disziplin und ein automatisches Quality Gate. Das Ziel ist nicht "magic AI-coding mit einem Klick", sondern reproduzierbare, geprüfte Resultate, die du an dein Team weiterreichen kannst.
Sieben Minor-Releases haben die Plattform vom "MVP mit zwei Wizard-Templates" zum komplett orchestrierten Solo-Dev-Werkzeug ausgebaut. Kurzfassung:
/einstellungen mit Override-Reihenfolge PROJECT > USER > GLOBAL > YAML + 5-Min-TTL-Cache; Vier-Schritt-Wizard mit zwei Templates und Versions-Cache.preferredModel wird als --model-Flag durchgereicht); Plugin-/Skills-Sync (Plattform schreibt .claude/settings.local.json und .claude/agents/<role>.md vor jedem Run); Repo-Import-Wizard und PROJECT_NOTES.md.--cpus 2 --memory 4g --pids-limit 512 --read-only --network=none) als Setting wählbar; Run-Templates aus erfolgreichen Runs speichern; Live-Token-Stream durch zeilenweisen NDJSON-Parser.Die News-Seite hat die ausführlichen Release-Notes.
Bei direkter Shell-Nutzung musst du Projekt-Definition, Leitplanken, Freigaben, Git-Disziplin und Statusüberwachung manuell organisieren. Die Software Factory macht genau diese Aspekte sichtbar und wiederverwendbar — du startest nicht einen Coding-Lauf, du orchestrierst eine Sequenz aus Plan, Implement, Review und Validate, kriegst Live-Logs und am Ende ein Quality-Gate-Verdict. Das ist nicht ein anderer Coding-Modus, das ist ein anderer Abstraktionsgrad.
Primär für Softwarearchitekten, Lead Developer, technische Projektleiter und kleine Teams, die AI-gestützte Entwicklung kontrollierter und reproduzierbarer durchführen wollen — typischerweise im Mittelstand, in regulierten Umfeldern, oder bei Beratungen, die Code-Resultate auch dokumentieren müssen. Sie ist nicht als Massen-Consumer-Produkt gedacht und richtet sich nicht an Hobbyisten, die schnell mal ein Skript generieren wollen — dafür ist Claude Code direkt schneller.
Typisch: Architect, Developer, Reviewer, QA, Security Reviewer, Documentation, Merge/Release. Pro Rolle kann ein preferredModel gesetzt werden — ein Architect bekommt z.B. claude-opus-4-7 für tiefe Designentscheidungen, ein Reviewer das schnellere claude-haiku-4-5. Die Rollen werden in AGENTS.md als Markdown serialisiert und vom Coding-Agent als Kontext gelesen.
READY setzen, starten.COMPLETED Quality Gate ausführen, Findings prüfen.Dateien wie PROJECT.md oder INSTRUCTIONS.md sind menschenlesbar, versionierbar und für AI-Tools gut nutzbar. Sie bilden den "Arbeitsvertrag" zwischen Nutzer, Plattform und Agent. Der Agent liest sie als Top-Level-Brief, du kannst sie editieren und im Git-Verlauf nachvollziehen. Im Gegensatz zu binären Konfigurationen oder DB-Spalten ist Markdown auch ohne unsere Plattform sinnvoll lesbar — du verlässt also nie ein proprietäres Format.
Version 1 priorisiert Orchestrierung, Run-Modell, Git-/Build-Integration und Nachvollziehbarkeit. Eine serverseitige UI mit Spring Boot und Thymeleaf reduziert Komplexität — kein separates Frontend-Build, keine API-Versionierung, keine doppelte Authentifizierung. Das macht den Produktkern schneller belastbar. Eine SPA-Version steht im Backlog (ADR-0015 in Diskussion), aber erst, wenn der Kern stabil ist.
Nicht im Sinne von "mehrere Agenten parallel mit gegenseitiger Kommunikation". Version 1 bereitet Rollen, Teams und Workflow-Strukturen dafür vor, setzt aber zunächst auf einen ausführenden Adapter pro Run. Das Ziel ist ein sauberer Ausbaupfad, nicht maximale Komplexität im ersten Schritt. Echtes Multi-Agent (mit verschiedenen Modellen pro Phase, gegenseitiges Review) ist Teil der Roadmap ab Phase 5/6.
.env-Datei mit Bootstrap-Admin-Credentials und Master-Key.Java, Maven oder Node musst du nicht lokal installieren, solange du im Container-Modus bleibst. Erst wenn du echte Vendor-Adapter wie claudecode oder codex nutzen willst, brauchst du die jeweilige CLI lokal.
Im Repo-Root:
git clone https://github.com/janda-io/SoftwareFabrik.git cd SoftwareFabrik # .env anlegen mit ADMIN_USER, ADMIN_PASSWORD, DB_PASSWORD, SECRETS_MASTER_KEY docker compose up -d
Den Master-Key generierst du mit openssl rand -base64 48. Details im Schnellstart.
Antwort hängt vom Tier ab:
Ja, mit einer Enterprise-Air-Gap-Lizenz. Die Plattform selbst hat keine zwingende Internet-Abhängigkeit. Was du brauchst:
Im Default-Setup nur:
Im Air-Gap-Modus: nichts. Details im Transparenz-Dokument.
Der Wizard ist ein Vier-Schritt-Controller unter /wizard mit eigener Persistenz in wizard_draft (V12). Schritte:
ProjectDefinition, befüllt alle Editor-Felder, setzt den Draft-Status auf completed.Drafts überleben Browser-Reload und Server-Restart. Die nächste /wizard-Visite zeigt einen Knopf "Entwurf fortsetzen", der dich auf den letzten gespeicherten Schritt bringt. Ungeschlossene Drafts werden nach 30 Tagen automatisch gelöscht (Cleanup-Job um 04:00).
| Template | Inhalt | Quality-Gate-Toggles |
|---|---|---|
spring-boot-backend | Java-Backend mit Spring Boot. Java 21 oder 25, DB-Auswahl Postgres / H2 / MySQL, Architektur-Stil hexagonal / layered / modulith. | ArchUnit, OWASP, Trivy |
static-frontend | Statisches Frontend mit HTML/CSS/JS. Build-Tool Vite oder Astro. Node 20 oder 22. | Trivy, Playwright |
Snippets liegen auf dem Classpath unter resources/wizard/templates/<name>/ und sind in DE und EN verfügbar (Sprache wählst du im Wizard-Schritt 2).
Aus dem version_cache (V13). Ein täglicher @Scheduled-Job um 03:00 holt aktuelle stabile Versionen aus drei Quellen:
Cache-Keys sind fachlich, nicht technisch: spring-boot.3.x, archunit.latest, trivy.cli.latest, … Wenn der Cache leer oder stale ist, fällt der Wizard auf hart kodierte Fallback-Versionen aus dem Code zurück.
"Stale" heißt: Java-berechnet, der letzte Refresh ist mehr als 25 Stunden her. Der Wizard zeigt die Werte trotzdem (mit einem Stale-Badge in der Admin-UI), und du kannst auf /einstellungen/wizard/versions manuell auf "Jetzt refreshen" klicken, um einen synchronen Lookup auszulösen. Wenn der Lookup-Job mehrfach gescheitert ist, siehst du die letzte Fehlermeldung in der Spalte last_error.
Du brauchst den Wizard nicht abzuschalten — der Knopf "Schnell anlegen" bleibt auf der Projekt-Liste sichtbar und öffnet ein zweifeldiges Formular (Projekttitel, Produktname). Du landest direkt im Editor und füllst alles selbst.
Wenn du den Wizard komplett ausblenden willst (z.B. weil dein Team nur Schnell-Anlegen nutzt), kannst du in den Settings unter UI den Toggle "Wizard-Eintrag im Menü" ausschalten. Die Route bleibt aber technisch erreichbar — wir verstecken sie nur in der Navigation.
Ja, aber nur per Code. Ein neues Template ist ein neuer Eintrag im TemplateRegistry (immutable Record mit Feldern und unterstützten Toggle-IDs) plus zugehörige Snippet-Files unter resources/wizard/snippets/<lang>/<toggleId>.md und Basis-Prompts unter resources/wizard/prompts/<lang>/<templateId>/basis.md. Aktuell sind sechs Templates registriert (Spring Boot Backend, Statisches Frontend, .NET Backend, Python FastAPI, Node Express, Existing-Repo-Import). Eine UI-basierte Template-Verwaltung (Custom-Templates per Drag-and-Drop) bleibt bewusst V2-Thema.
| Adapter | Zweck | Voraussetzung |
|---|---|---|
claudecode | Anthropic Claude Code CLI | Lokale Installation der CLI + Anthropic-API-Key |
codex | OpenAI Codex CLI | Lokale Installation + OpenAI-API-Key |
gemini | Google Gemini CLI | Lokale Installation + Google-API-Key |
aider | Aider (Open Source) | Lokale Installation + LLM-Provider-Config (Anthropic, OpenAI, lokal) |
mock | Test-Adapter ohne API-Aufruf | Keine. Immer verfĂĽgbar. |
Unter /einstellungen → Adapter. Pro Adapter gibt es ein Feld Default-Modell:
execution.model.claudecode — typisch claude-sonnet-4-6 oder claude-opus-4-7.execution.model.codex — typisch gpt-5.execution.model.gemini — typisch gemini-2.5-pro.execution.model.aider — typisch claude-3-7-sonnet-20250219.Diese Defaults werden für alle neuen Runs verwendet, außer der User wählt im Run-Anlage-Dialog explizit ein anderes Modell. Pro AgentDefinition gibt es zusätzlich ein preferredModel-Feld (V11), das pro Rolle setzbar ist — kommt in Phase 5 in die UI.
Der Mock-Adapter ist ein Test-Adapter, der ohne API-Key funktioniert und deterministische Pseudo-Tokens in den Workspace schreibt. Er ist ideal fĂĽr:
Output ist nicht "echter Code" — eher Pseudo-Inhalte, die einen typischen Run-Verlauf simulieren.
Ja. Auf der Run-Anlage-Seite gibt es ein Dropdown "Adapter". Wenn du dort etwas wählst, wird der globale Default überschrieben (Override-Reihenfolge: RUN > PROJECT > USER > GLOBAL > YAML). Praktisch z.B. für A/B-Vergleiche: gleicher Auftrag, einmal mit Claude, einmal mit Codex, dann die Ergebnisse vergleichen.
Das Quality Gate ist eine automatische Bewertung des Run-Outputs. Es ruft mehrere Reviewer auf, sammelt ihre Findings und liefert ein aggregiertes Verdict (PASSED / WARNING / FAILED / SKIPPED / ERROR). Reviewer sind read-only — sie schreiben nichts in den Workspace, sie prüfen nur.
PROJECT.md + WORKFLOW.md. Findet Schichtenverletzungen, falsche Abhängigkeiten.PASSED — keine Findings, alle Reviewer grün.WARNING — einzelne Findings unterhalb der Blockierungs-Schwelle.FAILED — mindestens ein blockierendes Finding (durch Policy oder Sonderregel).SKIPPED — Quality Gate wurde nicht ausgeführt (z.B. weil Run abgebrochen).ERROR — ein Reviewer ist gecrasht (z.B. weil seine CLI fehlt). Bewusst nicht verschluckt.Zwei Finding-Typen sind immer blockierend, unabhängig von der Policy-Einstellung:
SECURITY/HIGH — z.B. Hardcoded-Secrets in commitetem Code, schwache Krypto-Algorithmen, offensichtliche SQL-Injection.ARCHITECTURE/CRITICAL — z.B. Domain-Klasse importiert Spring, Web-Schicht greift direkt auf Infrastructure zu.Diese Sonderregel verhindert, dass eine zu lockere Policy versehentlich kritische Probleme durchwinkt.
Sonderregeln (SECURITY/HIGH, ARCHITECTURE/CRITICAL) sind unabhängig davon immer blockierend.
Unter /einstellungen (ADMIN-only) kannst du:
PROJECT > USER > GLOBAL > YAML. HeiĂźt: ein Wert auf Projekt-Ebene ĂĽberschreibt einen Wert auf User-Ebene ĂĽberschreibt einen globalen Wert ĂĽberschreibt den Default aus application.yml. Der SettingService implementiert diese Resolution einheitlich fĂĽr alle Settings.
Du setzt einen Tages-Token-Cap (z.B. 2.000.000) und/oder einen Wochen-Token-Cap. Pro Run werden die verbrauchten Tokens (Input + Output) summiert. Es gibt zwei Modi:
Reset um Mitternacht (lokale Zeit) fĂĽr Tag, Sonntag 00:00 fĂĽr Woche.
Maximal 5 Minuten nach dem Speichern, weil der SettingService einen 5-Minuten-TTL-Cache hat. Das ist ein bewusster Trade-off: weniger DB-Hits pro resolve, dafür leichte Verzögerung. Wenn du es sofort sehen willst, gibt es einen Knopf "Cache jetzt invalidieren" auf der Settings-Seite.
Nur Nutzer mit Rolle ADMIN. Primär der Bootstrap-Admin (SOFTWAREFABRIK_ADMIN_USER); weitere Admins legst du über /admin/users an. Jede Änderung erzeugt einen Audit-Log-Eintrag mit Subject (wer), Key, Old-Value, New-Value, Timestamp.
Die Plattform ist auf datensparsame und nachvollziehbare Nutzung ausgelegt:
In v1: lokale Authentifizierung mit Username + Passwort gegen die Plattform-DB. BCrypt-gehashte Passwörter, CSRF-Schutz, Session-Cookies (HttpOnly, Secure, SameSite=Lax). Für Enterprise-Tier zusätzlich Keycloak-OIDC mit Device-Authorization-Grant — einmaliger Login im Browser, danach speichert die App ein verschlüsseltes Refresh-Token lokal.
Append-only — nichts wird gelöscht oder editiert. Tabelle audit_event.
Sie ist gut anschlussfähig — Nachvollziehbarkeit, Struktur, Dokumentation, Git-Disziplin und explizite Freigaben sind eingebaut. Die konkrete Härtung (z.B. ISO-27001-Konformität, BAIT, DORA) hängt vom Einsatzumfeld ab und braucht zusätzliche organisatorische Maßnahmen. Für Behörden empfehlen wir den Air-Gap-Tier mit on-prem-LLM.
Drei Stufen:
Die Plattform selbst ist im DEMO- und COMMUNITY-Tier kostenfrei. FULL/Professional ist kostenpflichtig (Preise auf Anfrage), Enterprise Self-Hosted und Enterprise Air-Gap sind individuelle Verträge. Was zusätzlich kostet, sind die Vendor-API-Kosten (Anthropic, OpenAI, Google) für die echten Coding-Calls — die Plattform ist hier nur Vermittler.
Die LLM-Auswahl ist Kunden-Entscheidung und wird im Adapter konfiguriert. Für Air-Gap-Betrieb sind nur on-prem-LLMs möglich.
LangChain und LangGraph sind Library-Frameworks für Python-Entwickler, die selbst AI-Workflows bauen. AutoGPT ist ein experimenteller Auto-Run-Agent, der weitgehend autonom Aufgaben zerlegt. Die Software Factory ist keine Library — sie ist eine fertige Webanwendung mit definiertem Workflow (Projekt → Artefakte → Run → Quality Gate). Du programmierst nichts, du nutzt sie. Die Zielgruppe ist deshalb deutlich breiter: nicht nur Python-Devs mit AI-Hintergrund, sondern jeder Lead Developer.
Roadmap Phase 5/6 (Sommer/Herbst 2026). Konkret: pro Phase ein anderer Agent (Plan = Architect / Implement = Developer / Review = Reviewer), mit eigenen Modellen pro Rolle. Die Datenbank-Schema-Vorbereitung ist mit V11 (agent_preferred_model) bereits da — fehlt nur die Orchestrierungs-Logik.
In v1: Nein. Adapter werden als Java-Klasse im Code hinzugefügt. Eine Plugin-API (z.B. via Java Service Provider Interface oder Spring-Boot-Starter-Mechanismus) ist im Backlog (ADR-0014). Wir verzögern das bewusst, weil ein stabiles Plugin-API-Design erst lohnt, wenn die Adapter-Logik mehrfach iteriert wurde.
Ja, im Repo unter docs/roadmap/reifegrad-roadmap.md. Aktueller Status (Mai 2026): v0.4 fertig, v0.5 in Arbeit (Multi-Modell pro Rolle, Web-IDE-Stub). Größere Themen wie Multi-Tenant, externes Plugin-API und SPA-Frontend sind perspektivisch v0.7+.
Ja. Als Architektur-Deep-Dive gibt es ein eigenes Whitepaper, das die architektonischen Grundlagen agentischer Softwareentwicklung beschreibt: Referenzarchitektur, Agenten-Orchestrierung, AI-Guardrails, Shared Knowledge Stores und die Integration in den Software Development Lifecycle. Das PDF (76 Seiten) ist kostenfrei und ohne Registrierung abrufbar.
Mit dem Schnellstart (10 Minuten, Mock-Adapter, ohne API-Kosten). Wenn das läuft: Tutorial mit echtem Claude-Code-Adapter (45 Minuten). Wer einfach klicken will, ohne lokal zu installieren: Live-Demo.