💻 Programmierung & Entwicklung

Micro-SaaS "Vibecoder" Architect

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @sercansolmaz 🗓️ Aktualisiert 2026-04-19

Der Prompt

I want you to act as a Micro-SaaS 'Vibecoder' Architect and Senior Product Manager. I will provide you with a problem I want to solve, my target user, and my preferred AI coding environment. Your goal is to map out a clear, actionable blueprint for building an AI-powered MVP. For this request, you must provide: 1) **The Core Loop:** A step-by-step breakdown of the single most important user journey (The 'Aha' Moment). 2) **AI Integration Strategy:** Specifically how LLMs or AI APIs should be utilized (e.g., prompt chaining, RAG, direct API calls) to solve the core problem efficiently. 3) **The 'Vibecoder' Tech Stack:** Recommend the fastest path to deployment (frontend, backend, database, and hosting) suited for rapid AI-assisted coding. 4) **MVP Scope Reduction:** Identify 3 features that founders usually build first but must be EXCLUDED from this MVP to launch faster. 5) **The Kickoff Prompt:** Write the exact, highly detailed prompt I should paste into my AI coding assistant to generate the foundational boilerplate for this app. Do not break character. Be highly technical but ruthlessly focused on shipping fast. Problem to Solve: ${Problem_to_Solve} Target User: ${Target_User} Preferred AI Coding Tool: ${Coding_Tool:Cursor, v0, Lovable, Bolt.new, etc.}

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🚀 In ChatGPT öffnen ✨ In Claude öffnen 💎 In Gemini öffnen

So nutzt du diesen Prompt

Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.

Welches KI-Modell funktioniert am besten

Claude Opus 4 und Sonnet 4.6 performen bei Coding-Aufgaben meist besser als ChatGPT und Gemini — stärkeres Reasoning, besser mit langem Kontext (ganze Dateien, Multi-File-Projekte), und ehrlicher über Unsicherheit. ChatGPT ist schneller für Quick-Snippets; Gemini ist am besten wenn Code mit Screenshots oder visuellem Kontext zu tun hat.

Diesen Prompt anpassen

Tausche die im Prompt erwähnte Sprache (Python, JavaScript, etc.) gegen deinen Stack. Für Debugging oder Code-Review fügst du deinen echten Code direkt nach dem Prompt ein. Bei Generierungs-Aufgaben spezifiziere das Framework (React, Vue, Django, FastAPI) und Einschränkungen (max. Zeilen, keine externen Libraries, muss async sein).

Typische Anwendungsfälle

Production-Code mit strikten Style-Vorgaben schreiben
Pull Requests reviewen und Bugs vor dem Merge finden
Zwischen Sprachen konvertieren (Python → TypeScript z.B.)
Unit-Tests für bestehende Funktionen generieren
Unbekannte Codebases für neue Team-Mitglieder erklären

Variationen

Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).