10. Qualitätsanforderungen

Hier konkretisieren Sie die (in Kapitel 1.2 genannten) Qualitätsziele durch Qualitätsszenarien, messbar oder zumindest objektiv bewertbar.

10.1 Qualitätsbaum

quality tree

10.2 Qualitätsszenarien

Qualitätsziel Szenario Stimulus Antwort

Demo-Fähigkeit

Stream-Präsentation

Zuschauer sieht live Demo

Funktionierender Editor in 1 Stunde implementiert

Verständlichkeit

Code-Review während Stream

Zuschauer fragt nach Implementierung

Code ist ohne Erklärung nachvollziehbar

Lernwert

AI-Architektur Demonstration

Zuschauer will AI-Kollaboration verstehen

Strukturierte ADRs, klare Entscheidungsprozesse

10.3 Bewertungsszenarien

Demo-Fähigkeit: - ✅ Erfolgreich: Wardley Map mit 3 Komponenten erstellbar - ✅ Akzeptabel: SVG-Rendering funktioniert - ❌ Fehlschlag: Keine visuellen Komponenten

Verständlichkeit: - ✅ Erfolgreich: Code unter 200 Zeilen, selbsterklärend - ✅ Akzeptabel: Kommentare notwendig für Verständnis - ❌ Fehlschlag: Architektur nicht nachvollziehbar

Lernwert: - ✅ Erfolgreich: ADR-Prozess demonstriert, Entscheidungen begründet - ✅ Akzeptabel: Grundlegende AI-Collaboration gezeigt - ❌ Fehlschlag: Keine strukturierte Zusammenarbeit erkennbar

10.4 Metriken

Demo-Metriken: - Implementierungszeit: ≤ 60 Minuten - Funktionsfähige Komponenten: ≥ 3 - Browser-Kompatibilität: Chrome, Firefox

Code-Qualität: - Codebase-Größe: ≤ 300 Zeilen (HTML+CSS+JS) - Event-Handler: ≤ 5 verschiedene - Dependencies: 0 externe Libraries

Architektur-Dokumentation: - arc42 Kapitel: ≥ 6 Kapitel - ADRs: ≥ 4 Entscheidungen - Dokumentationszeit: ≤ 40 Minuten