KI-zentrierte Softwaredokumentation: Vortrag auf der betterCode() ArchDoc 2025

In seinem Vortrag „KI-zentrierte Softwaredokumentation: Einblicke in die Praxis von KI-Startups“ auf der Online-Konferenz betterCode() ArchDoc 2025 hat Ingo Eichhorst Konzepte für die automatisierte Dokumentation von Architekturprojekten vorgestellt. Dabei zeigt er praxisnahe Beispiele aus seinen Arbeitsbereichen in KI-Start-ups. Die von ihm vorgestellten Ansätze reichen von der automatisierten Qualitätssicherung durch simulierte Interaktionen von Entwicklern bis hin zu sich selbst dokumentierenden Systemen. Dabei können moderne Dokumentationssysteme nicht nur Wissen festhalten, sondern auch die Resilienz des gesamten Softwaresystems erhöhen. Sein Ansatz startet bei der Spezifikation eines Projekts, die nicht nur die zu erfüllenden Aufgaben der Software beschreibt, sondern auch weitere benötigte Daten aus dem Kontext mitliefert wie Architekturvorgaben, Domänenmodell oder Unternehmensspezifika: „Gib dem Modell die Informationen, die du selbst bräuchtest, um die Aufgabe zu erfüllen“, lautet das Motto des Redners. Die Spezifikation wird zur Single Source of Truth, und Entwicklerinnen und Entwickler arbeiten in Folge nur mit dieser.

Die Online-Konferenz betterCode() ArchDoc von iX und dpunkt.verlag am 20. Mai 2026 stellt leichtgewichtige Konzepte der Dokumentation vor, wie den arc42-Canvas oder Docs-as-Code zum Arbeiten wie beim Programmieren. Auch KI zur Automatisierung der Doku wird wieder ein zentrales Thema der Konferenz sein. Die konkrete Ausgestaltung des Codes und der zugehörigen Dokumentation obliegt hingegen dem LLM. Konkrete Hilfsmittel für die KI können dabei etwa eine Repo-Map und ein arc42-Template sein. Auch durch Korrekturschleifen erforderliche Änderungen finden nur in der Spezifikation statt. Die Entscheidungen für diese Anpassung der Architektur ergeben dabei mehr oder weniger fertige Architecture Decision Records.

Für die konkrete Ausgestaltung der Dokumentation ergeben sich mithilfe von KI viele Möglichkeiten: Das LLM übernimmt eine zielgruppengerechte Lesersicht, schreibt lesefreundliche, einfach zugängliche Geschichten zum Projekt und reduziert so die kognitive Belastung. Auch die zugehörigen Grafiken lassen sich automatisiert zum Beispiel aus JSON-Angaben erzeugen. Sogar eine Bewertung der Dokumentation kann durch KI selbst erfolgen, zum Beispiel durch Digital Twins von Menschen. Das LLM korrigiert dann auf Wunsch automatisiert seine Arbeit. Am Schluss des Vortrags stellt Eichhorst ein Projekt vor, in dem die KI eine komplette Doku überarbeitet hat. Dabei lässt sich ein Wildwuchs aus verzweigten, über viele Webseiten verteilten Angaben systematisch zusammenführen.