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Closed-loop development with an AI agent. Over 7 parts, you build a growing dice engine (`3d6+2`, `4d6kh3`, exploding dice), not by hand, but by steering the agent with tests. From the first red test and refactoring with tests as a safety net to the failure modes where the loop lies, and hardening it with types, linting, and CI. TDD as what it really is: a closed feedback loop.
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Ein KI-Agent ist nur so gut wie seine Feedback-Schleife. Teil 1 richtet das Projekt ein, schreibt den ersten roten Test für eine Würfel-Engine – und klärt gleich, wie man überhaupt Zufall testet.
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Aus dem Akzeptanzkriterium wird ein Prompt: Wir verallgemeinern auf NdM, schreiben mit einer kontrollierten Zufallsquelle den ersten exakten Test und lassen den Agenten die Schleife selbst drehen.
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Modifikatoren und mehrere Würfelgruppen. Die eigentliche Arbeit ist nicht der Code – den schreibt der Agent –, sondern die Edge Cases zu enumerieren und als parametrisierte Tests festzuhalten.
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Der naive String-Zerteiler stößt bei 4d6kh3 an seine Grenzen. Wir trennen Tokenizer, Parser und Evaluator – unter Testschutz, der Regressionen sichtbar macht, aber nicht jede ungetestete Änderung erkennen kann.
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Explodierende Würfel und Vorteil/Nachteil zeigen, wie grüne Tests täuschen können: Overfitting, geschwächte Tests, unvollständige Semantik und Hänger. Property-Based Testing macht die Schleife robuster.
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Mehr Signale in die Schleife: Type Hints mit mypy, Ruff, Coverage und Claude-Code-Hooks. Schnelle Checks laufen nach Änderungen, die volle Suite vor dem Stopp – nebenbei kommt der Reroll dazu.
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Das Finale: von der Unit- zur Acceptance-Schleife mit einer echten CLI, wann man den Agenten nicht autonom an die Schleife lässt – und wie sich die Rolle des Menschen zum Spec-Owner und Reviewer verschiebt.
