Emissions-Workflow-MVP
CO2Calc
LiveEine dreisprachige Workflow-Automatisierung für CO2-Tracking bei Touren, in zwei Tagen gebaut, förderungsfähig verpackt und als eingefrorene Lehrversion erhalten.
Kernframework
KI nutzen, ohne die Verantwortung für das Gebaute zu verlieren.
KI kann Produktarbeit beschleunigen. Sie kann aber auch Verwirrung, fragilen Code und undokumentierte Entscheidungen beschleunigen. Judgment Before Automation hält Architektur, Review und Verantwortlichkeit in menschlicher Hand und nutzt KI trotzdem konsequent.
Das praktische Problem
KI kann Delivery beschleunigen und Systeme trotzdem schwerer nachvollziehbar machen.
Das Muster ist vertraut: Teams bewegen sich schnell, aber das Repo wird unordentlich, Entscheidungen lassen sich kaum zurückverfolgen, und das Aufräumen bleibt der Person, die das Projekt später übernimmt. Nicht Geschwindigkeit ist das Problem, sondern unstrukturierte Geschwindigkeit.
Was meist kaputtgeht
- Spezifikationen kommen nach der Generierung
- KI-Entscheidungen bleiben undokumentiert
- Technische Schulden entstehen früh
- Verantwortung wird unklar
Das Problem ist nicht KI-Nutzung. Das Problem ist ungebundene KI-Nutzung.
Was JBA bedeutet
JBA sorgt dafür, dass menschliches Urteil den Build steuert.
Praktisch heißt das: Menschen definieren Problem, Grenzen und Freigabepunkte, bevor KI überhaupt Output erzeugt. KI wird für Ausführung genutzt, aber innerhalb einer Struktur, die erklärbar, reviewbar und übergabefähig bleibt.
Was sich in der Praxis ändert
- Problem vor Prompts definieren
- Grenzen vor Generierung festlegen
- Review vor jedem Release
Wem das hilft
- Gründer:innen und Produktverantwortlichen
- Designer:innen näher an der Umsetzung
- Entwickler:innen mit Anspruch auf sauberere KI-Workflows
Die Methode innerhalb von JBA heißt Human-in-the-Middle. Im MVP Lab wird sie vollständig vermittelt.
Die Methode innerhalb von JBA
HITM gibt Menschen Autorität, bevor KI-Output entsteht.
Human-in-the-Loop bedeutet meist, dass ein Mensch Output erst prüft, nachdem er schon erzeugt wurde. Human-in-the-Middle bedeutet, dass der Mensch Struktur, Grenzen und Freigabepunkte definiert, bevor Generierung beginnt, und danach weiter entscheidet, was tatsächlich live geht.
Kernabfolge
- Research ist menschlich
- Struktur ist menschlich
- KI führt schrittweise aus
- Nichts geht ohne Review live
HITM vs. Human-in-the-Loop
- Human-in-the-Loop prüft nach der Generierung
- Human-in-the-Middle gestaltet den Prozess vor der Generierung
- HITM hält Architektur und Freigabe in menschlicher Hand
Anwendungsfelder
Wo das praktisch wird
JBA ist überall dort relevant, wo Teams KI-Geschwindigkeit nutzen wollen, ohne Nachvollziehbarkeit, Reviewfähigkeit oder Handoff-Qualität zu verlieren.
- MVP-Entwicklung
- Produktarchitektur
- Repository-Disziplin
- Asset-Pipelines
- KI-unterstützte Design-Workflows
- Funding-ready Packaging
Mehr als Prompting
Ein Systemansatz, kein Trick
Judgment Before Automation organisiert Entscheidungen, Grenzen und Review. Prompts sind Werkzeuge innerhalb dieses Systems. Sie sind nicht das System.
Praxis
Das sind reale Builds, keine Gedankenspiele.
Vier Projekte, unterschiedliche Domänen, eine wiederholbare Methode. Jede Fallstudie dokumentiert das Problem, den Prozess und was tatsächlich live gegangen ist.
Street-Ritual-Spiel
Spiegel des Universums
LiveEin ortsbezogenes Street Game mit Satzgenerator, Foto-Pinboard und n8n-Orchestrierung, an einem Tag gebaut, nach drei Tagen Scheitern ohne Struktur.
Editorial Design
PDF to Web — 400 Pages
In EntwicklungEine große Verlagspublikation in sauberes, wartbares HTML/CSS übertragen. Die Fehler wurden zur Spezifikation. Die letzten acht Kapitel brauchten keine Korrekturen.
Game Engine
Hand-Drawn Map Quest System
Open-Source-Release geplantEine Quest- und Bewegungs-Engine für handgezeichnete Karten. In einem Nachmittag als Proof of Concept gebaut, nachdem ein Entwickler sagte, das sei ohne Vektorgrafiken unmöglich.
Alle Fallstudien sind aus dem tatsächlichen Build-Prozess geschrieben, nicht im Nachhinein rekonstruiert.
Flagship-Programm
Das Human-in-the-Middle MVP Lab ist das wichtigste angewandte Format dieses Frameworks.
Baue in 5 Tagen ein MVP, ohne architektonische Kontrolle zu verlieren. Das MVP Lab ist die intensive, vollständige Systemerfahrung innerhalb des JBA-Frameworks.
Bezug zu Context
Context stellt die Fragen. JBA baut die Strukturen, die darauf antworten.
Für tiefere Analysen zu KI-Diskurs, systemischer Verzerrung und größeren Zusammenhängen siehe Context. JBA konzentriert sich auf architektonische Antworten und verantwortungsvolle Umsetzung.
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Bewusst zurückhaltend verlinkt, kein konkurrierender CTA.
Positionierung
Judgment Before Automation ist keine Reaktion auf einen Trend. Es ist eine architektonische Haltung.
KI wird beschleunigen. Urteilsvermögen muss mitwachsen. Diese Seite erklärt das Framework; die HITM-Seite zeigt das Modell, und das MVP Lab setzt es praktisch um.