easyspecs.ai
EasySpecs (Pier07, Barcelona) · Coding · Produktivität
easyspecs.ai ist eine Plattform zur Spezifikationsprüfung für Teams, die KI-Coding-Agenten einsetzen. Sie arbeitet als KI-Tool zum Schreiben von Spezifikationen: Sie liest Ihr Git-Repository, erstellt eine funktionale Dokumentation davon, wie sich die App tatsächlich verhält, und hilft Ihnen dann, Änderungswünsche in Spezifikationen mit angehängten Vertrauensprüfungen zu fassen. Produktverantwortliche haben einen Ort, um ihre Absicht zu schärfen, Entwickler erhalten Spezifikationen, die sie einem Agenten übergeben können, und beide Seiten arbeiten vom selben Bild des Codes aus.
Über easyspecs.ai
Was ist easyspecs.ai
easyspecs.ai ist eine Cloud-Plattform, die auf einer Idee aufbaut: KI-Agenten schreiben besseren Code, wenn die Spezifikation, von der sie ausgehen, im echten Repository verankert ist. Statt Anforderungen in einem separaten Dokument zu schreiben und zu hoffen, dass das Modell richtig rät, verbinden Sie ein Repository und lassen die Plattform abbilden, was das System bereits tut.
Das Produkt stammt von einem kleinen Team in Barcelona unter der Leitung der Mitgründer Xesca Alabart und Carlos Guirao. Sie kommt aus dem Produktmanagement und der Anforderungstechnik, er aus der Softwarearchitektur und den KI-Systemen. Warum ist das wichtig? Diese Aufteilung zeigt sich darin, wie das Tool seine Arbeit teilt: Absicht auf der Produktseite, Belege auf der Codeseite.
Zwei Gruppen nutzen es. Produktverantwortliche nutzen es, um einen Änderungswunsch im Verhalten der App zu verankern, bevor sie etwas schreiben. Entwickler nutzen es, um aufzuhören, Agenten bei vagen Anfragen zu beaufsichtigen. Hier ist der Haken: Die Plattform schreibt oder merged Ihren Code nicht, sie zahlt sich also nur aus, wenn Ihr Team Spezifikationen bereits als Ausgangspunkt für die KI-Generierung behandelt. Teams, die noch Ticket für Ticket arbeiten, werden feststellen, dass sie einen Schritt hinzufügt, ohne einen zu entfernen.
Erste Schritte
- Erstellen Sie ein Konto auf der Website von easyspecs.ai und starten Sie die Kostenlose Testversion, die 3 Credits mitbringt, um sie an jedem verbundenen Repository zu testen.
- Verbinden Sie ein Git-Repository von GitHub, GitLab, Azure DevOps oder Bitbucket über einen schreibgeschützten persönlichen Zugriffstoken in den Einstellungen. Der Token dient dazu, Ihren Code für die Dokumentation zu lesen, nicht um Commits zu übertragen.
- Erstellen Sie die funktionale Dokumentation, damit die Plattform eine verankerte Karte des Verhaltens Ihrer App hat, mit der sie arbeiten kann.
- Erstellen Sie eine Spezifikation für die Änderung, die Sie im Kopf haben, gestützt auf diese Dokumentation, und fügen Sie die Validatoren oder Evaluierungen hinzu, die als Vertrauensprüfung danebenstehen.
- Prüfen und genehmigen Sie die Spezifikation und übergeben Sie sie dann über die MCP-Integration an Ihren Agenten oder Ihre IDE, damit die Generierung von der Spezifikation statt von einer Vermutung startet.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von easyspecs.ai.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Produktverantwortliche, die Änderungswünsche im tatsächlichen Verhalten der App verankern müssen, nicht in einer geschriebenen Story, die die Technik neu deuten muss.
- Entwickler, die KI-Coding-Agenten betreiben und Spezifikationen und Validatoren als Ausgangspunkt wollen, damit die Generierung mit klarer Absicht beginnt statt mit Raten.
- Kleine Technikteams, die ein Repository teilen und wollen, dass Produkt und Technik dasselbe Bild des Systems sehen.
Aufgaben
- Einen bestehenden Code in funktionale Dokumentation verwandeln, die abdeckt, was die App wirklich tut, damit spätere Spezifikationen auf Fakten aufbauen.
- Eine Spezifikation für eine anstehende Änderung schreiben und verfeinern, einschließlich der Absicht dahinter und des Codes, den sie berührt.
- Validatoren und Evaluierungen an eine Spezifikation hängen, damit Sie wissen, wie die Änderung geprüft wird, bevor Code generiert wird.
- Spezifikationen im Team prüfen und genehmigen, bevor sie an einen Agenten gehen.
Szenarien
- Ein Produktverantwortlicher entwirft einen Änderungswunsch und will ihn im aktuellen Code verankert, bevor er den Sprint erreicht.
- Ein Entwickler verbindet ein Repository im Factory-Plan und gibt monatliche Credits aus, um Docs und Spezifikationen über Projekte hinweg zu erstellen.
- Ein Team auf Workbench bringt eigene KI-Anbieter-Schlüssel mit und betreibt die Inferenz auf eigene Rechnung, während es die Plattform für die Spezifikationsarbeit nutzt.
- Ein Unternehmen will die ganze Schleife in seiner eigenen Infrastruktur, mit der Plattform auf seinen Servern.
Wichtigste Funktionen
Code-Dokumentation und -Abbildung
easyspecs.ai liest ein verbundenes Repository und erstellt funktionale Dokumentation des echten Systems. Laut Anbieter kann diese Aufgabe bis zu 98 % LOC-Abdeckung erreichen, was bedeutet, dass spätere Spezifikationen vom Verhalten der App ausgehen statt von einer Annahme. Das ist der Punkt. Dies ist das Fundament, auf dem der Rest der Plattform aufbaut.
Absicht erfassen, bevor Spezifikationen entstehen
Wenn ein Änderungswunsch unscharf ist, hilft die Plattform Ihnen, das zu formulieren und zu klären, was Sie eigentlich meinen, und bindet es an den aktuellen Code. Produkt und Technik teilen am Ende dasselbe Bild, bevor eine Spezifikation geschrieben wird. Ein kleiner Schritt, der später viel Hin und Her spart.
Spezifikationen mit Vertrauen durch Design
Hier wird das Versprechen der spezifikationsgetriebenen Entwicklung konkret. Jede Spezifikation wird mit einer Vertrauensspezifikation gepaart. Die Hauptspezifikation sagt, was zu bauen ist, in strukturierten und in HTML dargestellten Ansichten, die das Team lesen kann. Die Vertrauensspezifikation enthält die Validatoren, Evaluierungen und Prüfungen, die danebenstehen. Sie sehen, wie die Änderung verifiziert wird, bevor ein Agent eine Zeile schreibt.
Repository-Integrationen
Sie können Repositories von GitHub, GitLab, Azure DevOps und Bitbucket mit einem schreibgeschützten persönlichen Zugriffstoken anbinden. Da der Token keine Commits übertragen kann, geben Sie keinen Schreibzugriff auf Ihren Code ab, nur um Dokumentation zu erhalten. Großer Unterschied.
Bringen Sie Ihre eigene KI mit
Im Workbench-Plan hinterlegen Sie Ihre eigenen Schlüssel für OpenAI, Anthropic, Google oder OpenRouter, und die Inferenz läuft auf Ihre Rechnung. Der Anbieter sagt, er schlägt keine Marge auf die Anbietertarife auf. Factory und die Kostenlose Testversion nutzen stattdessen von EasySpecs verwaltete Schlüssel, wobei die Inferenz durch Ihre Credits abgedeckt ist.
IDE- und MCP-Integration
Spezifikationen speisen Ihren KI-Coding-Workflow über die IDE- und MCP-Integration, sodass die Spezifikation mit Ihnen in das Tool reist, in dem Code generiert wird. Für Teams, die MCP bereits nutzen, um Agenten zu verbinden, hält das die Spezifikation im Kreislauf. Kein separates Dokument, das niemand öffnet.
Credits und Plan-Stufen
Factory enthält 15 Credits pro Monat, die Sie an jedem verbundenen Repository ausgeben können, und Sie können 10 weitere für 150 € kaufen, wenn Sie knapp werden. Workbench nutzt keine Credits. Das gibt größeren Teams eine planbare Möglichkeit, die Spezifikationsarbeit über Projekte hinweg zu budgetieren.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Verankert Spezifikationen im tatsächlichen Codeverhalten, nicht in Annahmen darüber, was die App tut
- Paart jede Spezifikation mit Validatoren, sodass die Verifikation geplant ist, bevor Code geschrieben wird
- Schreibgeschützter Repository-Zugriff verhindert, dass Sie Commit-Rechte abgeben
- Workbench lässt Sie Ihre eigenen KI-Schlüssel ohne Anbietermarge nutzen
- Eine klare Plan-Leiter von der kostenlosen Testversion bis zum selbst gehosteten Enterprise
Nachteile
- Die kostenpflichtigen Stufen werden pro Repository oder in Credits berechnet, sodass die Kosten für Teams mit vielen Repos steigen
- Es fügt einen Spezifikationsschritt hinzu, der sich nur auszahlt, wenn Ihr Team bereits spezifikationsorientiert mit KI-Agenten arbeitet
- Es war keine öffentliche API-Dokumentation verfügbar, was eigene Automatisierung vorerst einschränkt
Häufige Fragen
Es liest Ihr Git-Repository, erstellt eine funktionale Dokumentation davon, wie sich die App verhält, und hilft Ihnen, Änderungswünsche in Spezifikationen mit angehängten Validatoren zu verwandeln. Das Ziel ist, KI-Coding-Agenten einen verlässlichen Ausgangspunkt statt eines vagen Prompts zu geben.
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Forefront · CodingForefront ist eine Webplattform zum Bauen mit Open-Source-KI. Sie lassen sich führende Open-Source-Sprachmodelle mit eigenen Daten feintunen, ihre Leistung bewerten und sie über eine API ausführen oder exportieren, um sie selbst zu hosten. Entwickler, die den Komfort einer geschlossenen Plattform wollen, aber darauf bestehen, ihre Modelle und Daten zu besitzen, sind hier die Zielgruppe.
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