EXACT Coding: TDD als Mikro-Workflow für KI-Code

Marco Emrich und Ferdinand Ade von codecentric haben Ende April ein kleines Leanpub-Buch veröffentlicht, das einen klaren Anspruch hat: Den Workflow für KI-gestützte Entwicklung definieren, der zwischen reinem Vibe Coding und vollautomatischen Agenten den Sweet Spot trifft. Das Akronym ist gewollt: EXACT steht für EXample-guided AI-Collaborative Test-driven Coding. Funktional ist es eine Kombination aus Example Mapping, Test-Driven Development und Human-in-the-Loop.

Die Autoren sagen selbst, dass darin nichts wirklich Neues steckt. Das ist sympathisch ehrlich und stimmt auch. Trotzdem lohnt sich ein genauer Blick, weil EXACT eine Lücke füllt, die in den meisten KI-Workflow-Diskussionen offen bleibt: Was passiert eigentlich auf der Zeile-für-Zeile-Ebene, wenn die KI gerade Code schreibt?

Der Workflow in der Kurzfassung

EXACT teilt die Arbeit an einem Feature in sieben Schritte:

1. Scope abstecken (Story-Slicing, das Feature klein genug schneiden)
2. Example Mapping im Team durchführen (Story, Regeln, Beispiele, offene Fragen)
3. Aus den Beispielen eine Test-Liste ableiten
4. Rot-Phase: Ein konkreter, fehlschlagender Test
5. Grün-Phase: Minimale Implementierung
6. Refactoring
7. Wiederholen, bis die Test-Liste abgearbeitet ist

Das ist klassisches TDD, eingebettet in eine Example-Mapping-Vorstufe. Der Twist liegt in der Tool-Anbindung: Rules, Slash-Commands und SubAgents in Claude Code oder Cursor zwingen das Modell dazu, sich an den Ablauf zu halten. Eine Rule wie rules/tdd.md verbietet zum Beispiel, Produktionscode ohne vorherigen roten Test zu schreiben. Ein SubAgent wie agents/red.md läuft in einem eigenen Kontext und kann nur einen neuen Test aktivieren, nicht gleich die Implementierung mitliefern.

Besonders charmant ist das Guessing Game in der Rot-Phase: Bevor der Test überhaupt läuft, prognostiziert das Modell das Ergebnis. Stimmt die Prognose nicht, hat es das Problem nicht verstanden, und der Prozess hält an. Das ist subtiler als jeder "Are you sure?"-Dialog, weil es den Menschen nicht nervt, aber Missverständnisse trotzdem früh sichtbar macht.

Warum das mit KI besser funktioniert als ohne

EXACT trifft an mehreren Stellen genau das, was LLMs zur Qualitätsfalle macht. Lange Kontexte zum Beispiel: Modelle verlieren bei langen Eingaben die Mitte (Liu et al. 2023). Ein roter Test ist ein extrem kurzer Auftrag mit klarer Abnahmebedingung. Der Kontext bleibt so groß wie nötig, nicht so groß wie möglich.

Dann die Mehrdeutigkeit natürlicher Sprache. Eine Regel wie "Ungültige Eingaben werden abgelehnt" lässt jeden Beteiligten an etwas anderes denken. Ein Beispiel wie "-5 erzeugt die Meldung Wert muss positiv sein" nicht. Beispiele sind die einzige Form von Spezifikation, die ein Modell prüfen kann, ohne sie selbst zu interpretieren.

Und schließlich der Punkt, an dem menschliches Urteil gebraucht wird: EXACT setzt den Eingriff genau in die Refactor-Phase. Die Grün-Phase darf die KI durchrasseln, Naming und Struktur entscheidet der Mensch. Kent Beck hat das Mitte 2025 im Pragmatic-Engineer-Podcast ähnlich beschrieben: TDD ist die natürliche Sprache, um einer KI Aufträge zu geben.

Wo der Workflow stark ist

Der Workshop-Anteil vor der ersten Codezeile ist der unterschätzte Teil von EXACT. Example Mapping zwingt das Team dazu, sich vor dem Coden über offene Fragen zu unterhalten. Die roten Karten für ungeklärte Punkte sind eine kleine Geste mit großer Wirkung, weil sie nicht den Flow blockieren, aber die Lücken sichtbar machen.

Das Buch zeigt das am Overlords-Kartenspiel-Beispiel mit nur zwei Zeilen Regeltext: "Set of 3 = 12 points, Otherwise 2 points each." Im Workshop kommen Fragen auf, die niemand spontan beantworten kann. Was passiert bei 4 Karten? Bei 6? Diese Lücken hätten in der Implementierung erst nach dem Code-Review oder in Produktion geschmerzt. Example Mapping bringt sie ans Tageslicht, bevor die erste Zeile getippt ist.

Auf der Tool-Ebene ist die Trennung in Rules, Commands und SubAgents praktisch. Wer schon mit Claude Code arbeitet, sieht sofort, wie es zusammenpasst. Das EXACT-Coding-Exercises-Repo liefert die Konfigurationsdateien als Vorlage, die sich auf eigene Projekte übertragen lassen.

Wo die Grenzen liegen

EXACT ist ein Mikro-Workflow. Das ist keine Kritik, das ist die ehrliche Einordnung. Er beschreibt, wie ein einzelnes Feature mit KI implementiert wird, und nichts darüber hinaus. Wer in der Story steckt, ist gut bedient. Wer vor der Story steht, bekommt keine Antwort.

Konkret bleiben drei Ebenen außerhalb des Buches:

Story-Slicing wird zwar als Voraussetzung erwähnt, aber nur mit einem Verweis auf SPIDR. Wie aus einem fachlichen Wunsch eine schneidbare Story wird, klärt das Buch nicht. Architektur und Domain-Modell sind komplett ausgeklammert. Welcher Service angelegt wird, welche Schnittstellen existieren, welche Datenmodelle dahinterstehen, das ist nicht Thema. In einem Greenfield-Projekt ist das ein echtes Loch. Backlog und Roadmap sind auch außerhalb. Wer entscheidet, welches Feature als nächstes drankommt, und warum, das ist eine andere Diskussion.

Damit ist EXACT der natürliche Mikro-Layer unter Frameworks wie BMad oder Spec-Driven Development. Die liefern die Makro-Ebene (PRDs, Architektur-Specs, Backlog-Pflege), EXACT liefert das Vorgehen pro Feature. Kombiniert ergibt das einen Stack, der vom Geschäftsziel bis zur Implementierungs-Zeile durchgeht.

Zweite Grenze: Die im Buch gezeigte Kleinschrittigkeit. Die Sample-Session der Chimera-Karte ist methodisch sauber, aber im echten Alltag fühlt sich das Tempo gebremst an. Ein Test, ein Mensch tippt "j", ein nächster Test, der Mensch tippt "j". Wer Claude Code seit Monaten produktiv nutzt, weiß, dass größere Schritte mit Stichprobenkontrolle oft besser funktionieren. Für Einsteiger ist die Kleinteiligkeit ein wertvoller Trust-Builder, weil sie das "kontrolliere, was die KI tut" einübt. Mit wachsender Erfahrung lockert sich das in der Praxis ohnehin.

Dritte Grenze: Toolspezifik. Rules, Commands, SubAgents und Skills sind Vokabular aus Claude Code und Cursor. Wer mit GitHub Copilot, Codex oder Aider arbeitet, muss übersetzen. Das Buch tut so, als wäre das universell, ist es aber nicht. Die Übersetzung ist machbar, aber sie ist nicht trivial.

Was im Buch nicht steht, aber wichtig ist

Ein paar Qualitätsrisiken, die das Buch korrekt benennt, löst der EXACT-Workflow nicht vollständig. Slopsquatting (halluzinierte Dependencies) etwa entdeckt die KI im Code-Review selten, weil sie selbst halluziniert hat. Da hilft Dependency-Scanning mehr als Tests. Auch Hardcoded Secrets fängt TDD nicht ein, das ist eine Aufgabe für Pre-Commit-Hooks oder Secret-Scanner.

Wer EXACT einsetzt, sollte daher nicht in Versuchung kommen zu denken, der Workflow ersetze Security-Tooling. Er reduziert die Klassen von Fehlern, die Tests sichtbar machen können. Alles andere bleibt eine eigene Disziplin.

Wann sich EXACT lohnt

Drei Szenarien, in denen ich den Workflow ohne zu zögern empfehlen würde.

Teams, die TDD bisher nicht ernst genommen haben und durch KI jetzt ein Reset bekommen können. EXACT ist dafür ein guter Einstieg, weil die Tool-Konfiguration die Disziplin erzwingt, die in der Vergangenheit am Menschen gescheitert ist.

Komplexe Geschäftslogik mit vielen Sonderfällen. Genau da glänzt Example Mapping, weil die Diskussion über Edge Cases vor dem Code stattfindet. Pricing-Regeln, Rabattlogik, Steuerberechnung, das sind klassische Beispiele.

Bestandsprojekte mit ungenügender Testabdeckung. Hier kann EXACT die Erweiterung von Features so begleiten, dass die fehlenden Tests parallel zur Funktionalität entstehen. Das ist weniger schmerzhaft als ein dedizierter Test-Schreib-Sprint.

Fazit

EXACT Coding ist kein neues Paradigma, und die Autoren wissen das. Es ist eine sorgfältig zusammengestellte Bündelung bekannter Praktiken, abgestimmt auf die Eigenheiten von LLMs als Coding-Partner. Als Mikro-Workflow finde ich ihn solide, durchdacht und praxisnah. Die Beschränkung auf die Feature-Ebene ist Stärke und Schwäche zugleich. Sie macht den Workflow handlich, lässt aber die organisatorische Ebene offen.

Wer KI-Coding ernsthaft betreibt, sollte EXACT als einen Baustein unter mehreren sehen. Über EXACT gehört eine Makro-Methode wie BMad, Spec-Driven Development oder eine eigene Spielart davon. Unter EXACT gehören Security-Tooling und CI-Disziplin. So eingebettet wird aus dem Workflow ein realer Hebel für Code, der auch in sechs Monaten noch wartbar ist.

Das Buch gibt es kostenlos auf Leanpub, das Beispiel-Repo liegt auf GitHub. Ein Nachmittag reicht, um die Configs auf ein eigenes Projekt zu übertragen und den Workflow live in der eigenen Pipeline auszuprobieren.