Flow-States-Referenz

State-Diagramm

Jeder Flow in DevFlow durchlaeuft sieben States, organisiert in drei Phasen:

Vorbereitung              Entwicklung                 Abgeschlossen
───────────────────────   ─────────────────────────   ────────
idea → planning → approval → ready → in_progress → review → done
         ↑          │                    ↑            │
         └──────────┘                    └────────────┘
        (mit Feedback                   (mit Feedback
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Die drei Phasen

Vorbereitungsphase

In der Vorbereitungsphase geht es darum, die Arbeit zu definieren und zu genehmigen, bevor Code geschrieben wird.

State	Enthalten
idea	Ja
planning	Ja
approval	Ja

In dieser Phase wird die Arbeit von einer groben Idee zu einem genehmigten Implementierungsplan geformt. Es finden noch keine Code-Aenderungen statt.

Entwicklungsphase

In der Entwicklungsphase geht es darum, die Implementierung zu bauen und zu pruefen.

State	Enthalten
ready	Ja
in_progress	Ja
review	Ja

In dieser Phase wird Code basierend auf dem genehmigten Plan geschrieben, und die Ergebnisse werden getestet und reviewed.

Abschlussphase

Die Abschlussphase enthaelt einen einzelnen State:

State	Enthalten
done	Ja

Die Arbeit ist abgeschlossen. Code ist gemergt, Zeit ist erfasst und der vollstaendige Audit Trail ist aufgezeichnet.

State-Details

idea

Der Startpunkt fuer jeden Flow.

Was es bedeutet: Eine neue Idee wurde erfasst. Es kann ein Feature-Wunsch, ein Fehlerbericht oder eine Aufgabe sein. Es existieren noch keine Implementierungsdetails.
Wer handelt: Jeder kann einen Flow im Status “idea” erstellen. Du, ein Teammitglied oder ein KI-Agent koennen ihn initiieren.
Was als Naechstes passiert: Wechsle zu planning, wenn du bereit bist, den KI-Agent die Idee analysieren und einen Implementierungsplan erstellen zu lassen.
Kann zurueck zu: Nichts — das ist der erste State.

planning

Der KI-Agent erstellt einen detaillierten Implementierungsplan.

Was es bedeutet: Der KI-Agent analysiert die Idee, recherchiert in der Codebasis und erstellt einen schrittweisen Implementierungsplan mit Akzeptanzkriterien und Aufgabenaufgliederung.
Wer handelt: Der KI-Agent erledigt die Arbeit. Er liest den Projektkontext, versteht die Anforderungen und erstellt einen Plan.
Was als Naechstes passiert: Der Agent reicht den Plan ein und der Flow wechselt zu approval.
Kann zurueck zu: Nichts — aber der Flow kann hierhin zurueckgeschickt werden, wenn der Plan in “approval” abgelehnt wird.

approval

Du pruefst den Implementierungsplan des KI-Agents.

Was es bedeutet: Der Plan ist bereit fuer dein Review. Du liest den vorgeschlagenen Ansatz, die Akzeptanzkriterien und die Aufgabenliste durch, um zu entscheiden, ob er gut genug ist, um fortzufahren.
Wer handelt: Du (oder ein autorisiertes Teammitglied). Das ist ein menschlicher Entscheidungspunkt.
Benachrichtigung: Du erhaeltst eine In-App-Benachrichtigung mit “Action Required”-Kennzeichnung (amber). Bei aktivierten Push-Notifications auch eine Browser-Benachrichtigung.
Was als Naechstes passiert:
- Genehmigen — Der Flow wechselt zu ready, und der Plan ist festgelegt.
- Ablehnen — Der Flow geht mit deinem Feedback zurueck zu planning. Der Agent wird den Plan basierend auf deinen Kommentaren ueberarbeiten.
Kann zurueck zu: Nichts — aber eine Ablehnung schickt den Flow zurueck zu “planning”.

ready

Der Plan ist genehmigt und wartet darauf, dass die Implementierung beginnt.

Was es bedeutet: Der Implementierungsplan wurde genehmigt. Der Flow ist in der Warteschlange und bereit fuer den KI-Agent, um mit dem Programmieren zu beginnen.
Wer handelt: Niemand handelt in diesem State. Es ist ein Wartezustand.
Was als Naechstes passiert: Der KI-Agent nimmt den Flow auf und verschiebt ihn zu in_progress, wenn er mit der Arbeit beginnt.
Kann zurueck zu: Nichts unter normalen Umstaenden.

in_progress

Die Implementierung laeuft aktiv.

Was es bedeutet: Der KI-Agent schreibt Code, erstellt Commits und arbeitet die Tasks ab, die im genehmigten Plan definiert sind.
Wer handelt: Der KI-Agent erledigt die Implementierungsarbeit. Fortschritt ist sichtbar durch Task-Abschluss und Git-Commits.
Was als Naechstes passiert: Wenn der Agent fertig ist, reicht er eine Zusammenfassung und Testanweisungen ein, und der Flow wechselt zu review.
Kann zurueck zu: Nichts — aber der Flow kann hierhin zurueckgeschickt werden, wenn die Implementierung in “review” abgelehnt wird.

review

Du testest und pruefst die Implementierung.

Was es bedeutet: Der KI-Agent hat seine Arbeit abgeschlossen. Du testest nun die Aenderungen anhand der bereitgestellten Testanweisungen, pruefst den Code und entscheidest, ob die Implementierung deinen Standards entspricht.
Wer handelt: Du (oder ein autorisiertes Teammitglied). Das ist die letzte menschliche Qualitaetsschranke.
Benachrichtigung: Du erhaeltst eine In-App-Benachrichtigung mit “Action Required”-Kennzeichnung (blau). Bei aktivierten Push-Notifications auch eine Browser-Benachrichtigung.
Was als Naechstes passiert:
- Genehmigen — Der Flow wechselt zu done. Die Arbeit ist abgeschlossen.
- Ablehnen — Der Flow geht mit deinem Feedback zurueck zu in_progress. Der Agent wird deine Anmerkungen bearbeiten und erneut einreichen.
Kann zurueck zu: Nichts — aber eine Ablehnung schickt den Flow zurueck zu “in_progress”.

done

Der Flow ist abgeschlossen.

Was es bedeutet: Die Implementierung wurde genehmigt, der Code ist gemergt und alle Arbeiten sind abgeschlossen. Der Abschlusszeitpunkt des Flows wird erfasst.
Wer handelt: Niemand. Das ist der finale State.
Was als Naechstes passiert: Nichts. Der Flow bleibt hier als permanente Aufzeichnung.
Kann zurueck zu: Nichts — “done” ist endgueltig.

Ablehnungsschleifen

Zwei States unterstuetzen Ablehnung mit Feedback:

Ablehnung bei Genehmigung

planning → approval → (ablehnen) → planning → approval → (genehmigen) → ready

Wenn du einen Plan im Status “approval” ablehnst, gibst du spezifisches Feedback, das erklaert, was geaendert werden muss. Der Flow kehrt zu “planning” zurueck, wo der KI-Agent den Plan basierend auf deinem Feedback ueberarbeitet. Der ueberarbeitete Plan kommt zur erneuten Pruefung zurueck nach “approval”. Diese Schleife kann so oft wie noetig wiederholt werden, bis du mit dem Plan zufrieden bist.

Ablehnung beim Review

in_progress → review → (ablehnen) → in_progress → review → (genehmigen) → done

Wenn du eine Implementierung im Status “review” ablehnst, gibst du Feedback, das beschreibt, was falsch ist oder was verbessert werden muss. Der Flow kehrt zu “in_progress” zurueck, wo der KI-Agent deine Anmerkungen bearbeitet. Die ueberarbeitete Implementierung kommt zurueck nach “review”. Wie bei der Genehmigung wird diese Schleife fortgesetzt, bis die Implementierung deinen Standards entspricht.

Audit Trail

Jeder State-Uebergang wird mit wer die Aktion ausgefuehrt hat und wann es passiert ist aufgezeichnet:

Ereignis	Was erfasst wird
Plan erstellt	Wer den Plan erstellt hat, Zeitstempel
Plan genehmigt	Wer ihn genehmigt hat, Zeitstempel
Implementierung gestartet	Welcher Agent gestartet hat, Zeitstempel
Code genehmigt	Wer das Review genehmigt hat, Zeitstempel

Dieser Audit Trail bietet vollstaendige Nachverfolgbarkeit. Wochen oder Monate spaeter kannst du jeden Flow ansehen und genau verstehen, wer welche Entscheidung getroffen hat und wann. Das ist besonders wertvoll in Team-Umgebungen, in denen mehrere Personen und KI-Agents beteiligt sind.