KI-Wissen bleibt in Köpfen stecken. ThinkPrompt ist unsere Antwort: eine Plattform, die Teams dabei hilft, ihre AI-gestützten Entwicklungsprozesse zu strukturieren, zu teilen und zu skalieren.
Wir bei Honeyfield entwickeln seit über einem Jahr intensiv mit KI. Claude Code, Cursor, Copilot – diese Tools sind fester Bestandteil unseres Alltags. Sie haben verändert, wie wir Software bauen, wie schnell wir liefern und wie wir über Entwicklung nachdenken.
Aber irgendwann sind wir an eine Grenze gestoßen, die kein Tool für uns gelöst hat.
Wenn du alleine mit Claude Code arbeitest, funktioniert alles wunderbar. Du baust dir über Wochen ein System aus Prompts, Workflows und Kontexten auf. Du weißt genau, wie du ein bestimmtes Problem formulieren musst, damit die AI dir die richtige Lösung liefert. Du hast dir Skills angelegt, Conventions definiert, und dein Setup ist produktiv.
Dann kommt ein neuer Entwickler ins Team. Oder ein Kollege arbeitet an einem ähnlichen Feature. Und plötzlich merkst du: All dieses Wissen existiert nur in deinem Kopf und auf deiner lokalen Maschine.
Genau das ist uns passiert.
In einem Team von zehn Entwicklern hatten wir alle sehr ähnliche Aufgaben – aber jeder hat sein eigenes System gebaut. Jeder hat seine eigenen Prompts geschrieben, seine eigenen Workarounds gefunden, seine eigenen Fehler gemacht. Und das Schlimmste: Wenn jemand einen besonders guten Prozess gefunden hat, ein elegantes Prompt-Pattern oder einen effizienten Workflow, war es fast unmöglich, das systematisch mit dem Rest des Teams zu teilen.
Skills anlegen? Klar, das funktioniert für den Einzelnen. Aber für teamübergreifendes Arbeiten ist das nicht praktikabel.
Wir brauchten einen Ort, an dem wir unser gesamtes KI-Development-Wissen organisieren, teilen und wiederverwenden können.
Also haben wir ihn gebaut.
ThinkPrompt ist unsere Antwort auf die Frage: Wie organisiert ein Entwicklungsteam sein kollektives KI-Wissen?
Im Kern ist ThinkPrompt eine Plattform, die Teams dabei hilft, ihre AI-gestützten Entwicklungsprozesse zu strukturieren, zu dokumentieren und zu skalieren. Nicht als weiteres Projektmanagement-Tool – davon gibt es genug. Sondern als der zentrale Ort, an dem Prompts, Templates, Workflows, Requirements und Dokumentation zusammenlaufen.
Das Besondere dabei: ThinkPrompt ist vollständig über MCP Server an unsere Entwicklungsumgebung angebunden. Das bedeutet, alles was in ThinkPrompt liegt, ist direkt in Claude Code verfügbar – ohne Copy-Paste, ohne Kontextwechsel, ohne Reibungsverluste.
Der offensichtlichste Use Case: Ein Team-Repository für Prompts und Templates. Wenn ein Entwickler einen Prompt gebaut hat, der ein bestimmtes Problem zuverlässig löst – sei es für Code-Reviews, Refactorings oder Architektur-Entscheidungen – kann er diesen in ThinkPrompt ablegen. Mit Variablen, Beschreibung und Tags, damit andere ihn finden und anpassen können.
Aber es geht über einfache Prompt-Bibliotheken hinaus. ThinkPrompt unterscheidet zwischen Beispiel-Prompts und Style Guides. Style Guides definieren, wie in einem Projekt kommuniziert und entwickelt wird. Sie werden direkt über den MCP Server geladen, wenn ein Entwickler ein neues Feature beginnt.
Sprints dauern bei uns keine drei Wochen mehr. Oft sind es ein paar Tage oder eine Woche. Wenn sich die Entwicklungsgeschwindigkeit so dramatisch erhöht, muss sich auch die Art ändern, wie wir Requirements definieren.
ThinkPrompt bietet dafür einen eigenen Anforderungsbereich, in dem Requirements strukturiert aufgebaut und validiert werden können – mit Acceptance Criteria und allen Validierungsschritten, die für eine saubere Abnahme nötig sind. Features können in Tasks heruntergebrochen werden, und zwar KI-gestützt: Aus einem Feature generiert ThinkPrompt automatisch die passenden Entwicklungstasks.
Das klingt simpel. In der Praxis spart es enorm viel Zeit, weil der Weg vom Kundengespräch zum ersten Commit drastisch kürzer wird.
Jedes Feature, das gebaut wird, braucht Dokumentation – für andere Entwickler, für das Marketing, für den Fachbereich. ThinkPrompt ermöglicht es, diese Dokumentation direkt in Markdown zu erstellen, versioniert und durchsuchbar. Kein nachträgliches Zusammensuchen aus Confluence, Notion und Slack. Alles an einem Ort, direkt neben den Requirements und dem Code.
Hier wird es richtig interessant. Workflows in ThinkPrompt kombinieren Prompts, Templates, Tasks und Features zu automatisierten Sequenzen. Ein Workflow kann zum Beispiel definieren: Lade zuerst das Template für Angular-Komponenten, dann den Coding-Styleguide, erstelle einen Task und starte die Implementierung.
Das ist keine Theorie. Das nutzen wir jeden Tag.
Um zu zeigen, wie ThinkPrompt in der Praxis funktioniert, hier unser feature-dev Workflow – ein Slash-Command, das wir direkt in Claude Code nutzen:
Phase 1 – Discovery: Verstehen, was gebaut werden soll. Klärungsfragen an den Entwickler, Todo-Liste erstellen.
Phase 2 – Codebase Exploration: Bestehenden Code und Patterns verstehen. Mehrere Agents analysieren parallel die relevanten Bereiche der Codebase.
Phase 3 – Clarifying Questions: Alle Lücken und Unklarheiten klären, bevor das Design beginnt. Gesammelte Fragen werden dem Entwickler präsentiert.
Phase 4 – Architecture Design: Verschiedene Agents erarbeiten parallel unterschiedliche Ansätze – minimal, clean, pragmatisch. Der Entwickler wählt den besten Weg.
Phase 5 – Implementation: Das Feature wird umgesetzt – erst nach Freigabe. Die Codebase-Konventionen werden automatisch eingehalten.
Phase 6 – Quality Review: Mehrere Review-Agents prüfen parallel: Simplicity und DRY, mögliche Bugs, und Einhaltung der Conventions.
Phase 7 – Summary: Zusammenfassung: Was wurde gebaut, welche Entscheidungen wurden getroffen, welche Files geändert, was sind die nächsten Schritte.
Das Kernprinzip: Immer erst fragen, bevor Annahmen getroffen werden. Bestehenden Code verstehen, bevor gehandelt wird. Nie ohne Freigabe implementieren.
Dieser Workflow ist kein starres Korsett. Er ist ein Prozess, den wir über Monate verfeinert haben und der in ThinkPrompt für das gesamte Team verfügbar ist. Jeder Entwickler kann ihn nutzen, anpassen und verbessern.
Damit ThinkPrompt nicht nur eine Web-UI ist, sondern wirklich im Entwicklungsalltag ankommt, haben wir ein Plugin für Claude Code gebaut. Nach der Aktivierung passiert Folgendes:
Der MCP Server wird automatisch verbunden. Über diesen Server kann Claude Code direkt auf alle Prompts, Templates, Style Guides und Projektinformationen in ThinkPrompt zugreifen. Bei einem neuen Projekt verschafft sich der Agent eine initiale Übersicht über die Codebase und schreibt die relevanten Style Guides und Konventionen direkt in ThinkPrompt – damit sie beim nächsten Feature-Build automatisch zur Verfügung stehen.
Das ist der Kreislauf, den wir angestrebt haben: Wissen entsteht bei der Arbeit, wird automatisch dokumentiert, und fließt beim nächsten Mal direkt in den Prozess ein.
ThinkPrompt haben wir ursprünglich für uns gebaut. Für unser Team, unsere Probleme, unseren Workflow. Aber je mehr wir damit arbeiten, desto klarer wird: Diese Herausforderungen hat jedes Team, das ernsthaft mit AI entwickelt.
Die Frage, wie man KI-Wissen in einem Team organisiert, ist keine Nischenfrage. Sie wird in den nächsten Jahren eine der zentralen Fragen für jedes Entwicklungsteam sein.
Wir glauben, dass die Teams, die das als Erste systematisch lösen, einen massiven Vorteil haben werden. Nicht weil ihre AI-Tools besser sind – sondern weil ihr kollektives Wissen über den Umgang mit diesen Tools besser organisiert ist.
ThinkPrompt ist unser Beitrag dazu. Und wir fangen gerade erst an.
ThinkPrompt ist verfügbar unter thinkprompt.ai. Wir freuen uns über Feedback, Feature-Requests und Teams, die es ausprobieren wollen.
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