Reel Driven Development – Aufnehmen statt Aufschreiben

Installation

pip install reel-driven-development
# alternatively if your pip is not a python3 pip
pip3 install reel-driven-development 
# local install from source directory of reel-driven-development 
pip install .

upgrade

pip install reel-driven-development  -U
# alternatively if your pip is not a python3 pip
pip3 install reel-driven-development -U

Niemand liest Anforderungsdokumente. Aber jeder kann auf „Aufnahme" drücken.

Jahrzehntelang haben wir Nutzer gebeten, ihren Frust in Tickets, Spezifikationen und User Stories zu übersetzen – und dabei den größten Teil der Wahrheit verloren. Dabei existiert das ehrlichste Anforderungsdokument längst: ein Nutzer, der durch Ihre Software geht und dabei laut denkt.

„Das gefällt mir ... die Funktion, die fehlt, ist ... leider kann ich hier nicht ..."

Diese Tonspur ist pures Gold. Bis heute verflüchtigte sie sich in dem Moment, in dem das Meeting endete.

Die Idee

Reel Driven Development (RDD) macht diese Aufnahme – das Reel – zum Treiber der Softwareentwicklung:

• Ein Nutzer nimmt einen Gang durch das System auf: Bildschirm plus Stimme, Klick für Klick
• Agentische KI extrahiert Transkript, Screenshots und Erzählung
• Jede gesprochene Aussage wird direkt mit KANO-artigen Anforderungen verknüpft – Begeisterungsfaktoren, Basisanforderungen, Frustrationen
• Die Entwicklung startet bei dem Graphen, den der Nutzer tatsächlich abgeschritten ist – nicht bei einem Dokument, das niemand liest

Das ist Domain Driven Design und Specification by Example – verankert in echtem Verhalten statt in Workshop-Vermutungen.

Zeigen statt schreiben: das erste Reel

Am 18.07.2026 haben wir das erste öffentliche RDD-Reel für die nicescholia-Migration aufgenommen: ein 3:54 Minuten langer Gang durch den Autoren-Aspekt von Tim Berners-Lee (Q80) – das alte Scholia, benannte parametrisierte Abfragen in snapquery, zwei Live-Fehler und die neuen nicescholia-Dashboards.

Das Missgeschick, das die Methode beweist: Das Mikrofon wurde vergessen – das Reel hat keinen Ton. Es funktionierte trotzdem. Reverse RDD: Die Erzählung wurde von der KI aus einer dichten Frame-Abtastung abgeleitet (1 Frame / 10 s, jeder Frame analysiert) und ist durchgehend als Hypothese markiert; der 17-Hop-Gang durch den Graphen selbst ist vollständig durch Frames belegt. Das stumme Reel lieferte dennoch 4 Befunde, verteilt auf 3 Issue-Tracker.

Vollständiges Reel mit allen 17 Hops, Video, abgeleitetem Transkript und Befunden: nicescholia-Diskussion #12

Hop 3 – der Gang beginnt: Autorenprofil Q80 im alten Scholia	Hop 11 – Befund F1: „Unrecognized error format" – die Fehlermeldung selbst ist unbrauchbar
Hop 14 – Befund F2: Präfix wdt nicht registriert, obwohl der Prefix-Merger aktiv ist	Hop 15 – nicescholia Endpoint Monitor: hier soll der Gang eines Tages nativ laufen

Die Befunde F3 (leerer Use-Aspekt) und F4 (Altsystem unter Last / 503) gingen an WDscholia/scholia; F1 und F2 an snapquery – jeder Frust wurde zu einem nachverfolgten, umsetzbaren Punkt. Das ist der Kreislauf: gehen, aufnehmen, semantifizieren, beheben.

Nächstes Reel: mit Ton – was der Nutzer tatsächlich gesagt hat, KANO-verknüpft, neben dem, was die KI vermutet hat.

Sehen Sie selbst – glauben Sie uns nicht einfach

Jedes Reel wird zu einer abfragbaren Seite im Wissensgraphen – Name, Datum, Teilnehmer, Transkript, Status. Die wachsende Liste der Aufnahmen ist das öffentliche Fenster dazu: Die ersten Proof-of-Concept-Aufnahmen sind online, weitere werden veröffentlicht, sobald sie freigegeben sind.

Und Sie können selbst eines durchgehen: das GenWiki-Demo-Reel auf rdd.bitplan.com – ohne Konto, ohne Passwort, Ihre Urteile bleiben auf Ihrem Gerät.

Warum jetzt

Agentische KI auf dem neuesten Stand macht Audiotranskription und Screenshot-Analyse von Videos günstig und zuverlässig. Die Erzählung eines Videos kommt in einem Format an, das die Softwareentwicklung direkt nutzen kann. Der komplette Kreislauf – vom Seufzer eines Nutzers bis zur ausgelieferten Software – schließt sich rasant.

Wir sind überzeugt, dass sich Reel Driven Development sehr schnell durchsetzen wird.

Das große Ganze: Semantifizierung

RDD ist ein Baustein unseres Ansatzes der Semantifizierung: Agentische KI verwandelt Anwendungsfälle in Wissensgraphen – zur systematischen Verringerung von Nutzerfrust. Software, die zu ihren Anwendungsfällen passt, ist bekanntermaßen schwer zu erstellen. Wenn Menschen ihre Erfahrung einfach zeigen können, verändert das die Ökonomie des Richtigmachens.

Beweise statt Versprechen

• contexts.bitplan.com und unser ypgen-Ansatz setzen ein anwendungsfallspezifisches Semantic MediaWiki von Grund auf auf. Das dortige HowTo trägt seit dem 10.08.2024 einen Satz: „With AI and Chatbots following this process is even simpler, faster and more effective." Fast zwei Jahre lang war das eine Behauptung. RDD ist die Einlösung.
• Das Projekt nicescholia zeigt, wie ein Altsystem wie Scholia RDD-artig in eine moderne Umgebung migriert

Die Wissenschaft dahinter: Reel Driven Development - RDD in unserem Forschungswiki.

Was war das Letzte, das Ihnen ein Nutzer gezeigt hat und das kein Ticket je erfasst hat?

1. KI #SoftwareEngineering #Anforderungen #AgentischeKI #Semantifizierung #RDD