Der Wandel vom Chat zum Backlog
Vor drei Monaten bestand mein Aufgabenmanagement lediglich aus einem Chat-Fenster. Wenn ich den Tab schloss, war der Plan weg.
Heute ist es ein Postgres-Backlog. Drei verschiedene KI-Agenten – Claude Code, Codex und Grok – ziehen sich Aufgaben daraus. Sie versehen sie mit einer Attribution und schließen sie basierend auf der Git-Historie ab.
Ich hatte nicht vor, ein Projektmanagement-System zu bauen. Ich stieß lediglich immer wieder an Grenzen. Jedes Mal, wenn ich ein Problem behob, tauchte ein neues auf.
Meine Arbeit ist intensiv. Ich betreibe eine persönliche Datenplattform namens Nexus. Ich verwalte etwa 100 Repositories. In einem Zeitraum habe ich 557.000 Zeilen Code in 35 Tagen ausgeliefert. Dieses Volumen hat jede Planungsmethode gesprengt, die ich ausprobiert habe.
So hat sich mein System entwickelt:
Phase 1: Konversationelle Planung Der Plan existierte im Chat-Verlauf. Ich dachte laut nach, hatte eine gute Idee und begann mit der Umsetzung.
- Das Problem: Pläne lösten sich auf, sobald der Chat endete. Man konnte sie weder priorisieren noch an andere weitergeben.
Phase 2: Pro-Repo TODO-Dateien Ich begann, in jedem Repository TODO.md-Dateien zu verwenden. Ich hörte auf, einfache Checklisten zu nutzen. Stattdessen schrieb ich kleine Spezifikationen. Jeder Punkt enthielt:
- Status und Datum.
- Einen Trigger (warum dies dringend wird).
- Vorab festgelegte Schritte (der Plan).
- Bekannte Risiken.
- Das Problem: Bei 100 Repositories hatte ich keine globale Übersicht. Ich konnte nicht alles, was zu tun war, an einem Ort sehen.
Phase 3: Das Operator Backlog (OB) Ich verschob die Aufgaben in eine Postgres-Datenbank. Dadurch entstand eine globale Warteschlange. Ich fügte eine Freigabestufe (Approval Gate) hinzu. Eine Aufgabe wird erst dann real, wenn ich sie überprüft habe. Dies verhindert, dass die KI Müll in das Backlog einpflegt. Ich nutzte Status-Spalten:
- requires_triage
- requires_decision
- requires_investigation
- autonomous_safe
- Das Problem: Ich wurde zum Flaschenhals. Ich konnte die Spalten nicht schnell genug abarbeiten.
Phase 4: Multi-Agenten-Ausführung Das Backlog ist nun eine gemeinsame Warteschlange für mehrere KI-Agenten.
- Sie nutzen Leases, damit sie nicht an derselben Aufgabe arbeiten.
- Sie nutzen Attribution, damit ich weiß, wer was getan hat.
- Sie können Aufgaben übergeben. Ein Agent stellt vielleicht fest, dass eine Aufgabe unmöglich ist, und erstellt eine Voraussetzung (Prerequisite). Ein zweiter Agent kann diese Voraussetzung dann übernehmen und die ursprüngliche Aufgabe abschließen.
Die Lektion ist einfach: Man braucht Phase 4 nicht, um erfolgreich zu sein.
Wenn Sie eine Sache übernehmen, dann das Format aus Phase 2. Schreiben Sie Ihre Aufgaben mit einem Status, einem Trigger, vorab festgelegten Schritten und Risiken. Es kostet nichts und verändert alles.
Die wichtigste Regel lautet: Plane immer auf Basis der Wahrheit. Plane niemals auf Basis einer Vermutung oder einer Zusammenfassung. Ein perfekter Plan, der auf veralteten Daten basiert, wird genauso schnell scheitern wie gar kein Plan.
Optionale Lern-Community: https://t.me/GyaanSetuAi