Enterprise Best Practices

AI-gestützte Entwicklung im Team erfordert Standardisierung, Sicherheit und Kostenkontrolle. Ohne klare Richtlinien entstehen inkonsistenter Code, Sicherheitsrisiken und unkontrollierte Kosten.

Team-Konventionen

Einheitliche AI-Nutzung im Team

Definieren Sie klare Regeln für die AI-Nutzung:

Pflichtregeln:

• Jeder AI-generierte Code wird manuell reviewed (kein blindes Accept)
• Security-kritischer Code (Auth, Crypto, Payments) wird immer von einem Senior reviewed
• AI-generierte Tests müssen alle Coverage-Anforderungen erfüllen
• Kein Copy-Paste von AI-Output ohne Verständnis der Funktionsweise

Empfehlungen:

• AI für Boilerplate, Tests und Dokumentation bevorzugen
• Komplexe Architektur-Entscheidungen mit dem Team diskutieren, nicht allein mit AI
• Neue AI-Patterns im Team-Standup teilen
• Regelmäßige "AI Skill Sharing"-Sessions

Onboarding neuer Entwickler

1. Tool-Setup: Cursor installieren, Team-Account verbinden
2. .cursorrules erklären: Projektspezifische Konventionen durchgehen
3. Prompt-Bibliothek teilen: Bewährte Prompts für häufige Aufgaben
4. Pair Session: Senior + Junior + AI — gemeinsam ein Feature implementieren
5. Review-Kultur: Wie AI-Reviews in den PR-Prozess integriert sind

.cursorrules Standardisierung

Team-weite .cursorrules

Erstellen Sie eine Basis-.cursorrules für alle Projekte:

# Team Standards

## Allgemein
- TypeScript strict mode — kein 'any' ohne Kommentar
- Alle Funktionen haben JSDoc-Kommentare
- Error Handling: Spezifische Error-Klassen, keine generischen try/catch
- Logging: Strukturierte Logs mit Kontext (userId, requestId)

## Testing
- Jede neue Funktion hat Unit Tests
- Coverage-Minimum: 80% Lines, 70% Branches
- Testbeschreibungen auf Deutsch
- AAA-Pattern: Arrange, Act, Assert

## Security
- Input-Validierung mit Zod an jeder API-Grenze
- Keine Secrets in Code — immer Environment Variables
- SQL: Prepared Statements, niemals String Concatenation
- Auth-Checks in jeder geschützten Route

## Performance
- Keine synchronen Operationen in Hot Paths
- Datenbankabfragen: Select nur benötigte Felder
- Pagination für Listen > 50 Items
- Bilder: Next.js Image-Komponente mit expliziten Dimensionen

Security Considerations

Risiken bei AI-gestützter Entwicklung

Security-Checkliste für AI-generierten Code

• Keine hardcodierten Credentials oder Secrets?
• Input-Validierung an allen Eingabepunkten?
• Output-Encoding gegen XSS?
• Prepared Statements für Datenbankabfragen?
• Angemessenes Error Handling ohne Stack Traces in Production?
• Abhängigkeiten aktuell und ohne bekannte CVEs?

Cost Management

AI-Kosten im Blick behalten

Typische monatliche Kosten pro Entwickler:

Kostenkontrolle:

• Token-Budgets pro Entwickler/Team setzen
• Modell-Routing: Einfache Tasks → günstigeres Modell, Komplexe Tasks → Premium-Modell
• Monatliches Reporting: Wer nutzt wie viel? Wo entstehen Spitzen?
• ROI messen: Vergleichen Sie Entwicklungsgeschwindigkeit vor und nach AI-Adoption

Code Quality Guardrails

Automatisierte Qualitätssicherung

Bauen Sie Guardrails in Ihre CI/CD-Pipeline:

1. Pre-Commit: ESLint + Prettier + Type Check
2. Pre-Push: Unit Tests + Coverage Check
3. CI Pipeline: Integration Tests + Security Scan + License Check
4. Code Review: AI-Review (automatisch) + Human Review (manuell)
5. Post-Merge: E2E Tests + Performance Regression Check

Metriken tracken

• Code Quality Score: SonarQube oder ähnlich — Trend über Zeit
• Bug Rate: Bugs pro Feature nach AI-Adoption vs. vorher
• Review Time: Wie lange dauern Code Reviews?
• Developer Satisfaction: Monatliche Umfrage zur AI-Tool-Zufriedenheit

Enterprise-Fazit: AI-gestützte Entwicklung skaliert nur mit Standards. Investieren Sie in .cursorrules, Team-Training und automatisierte Guardrails — dann beschleunigt AI Ihre gesamte Engineering-Organisation, nicht nur einzelne Entwickler.