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Eine per Vibe Coding erstellte App kann richtig aussehen und nach dem Start scheitern: REA macht echte Softwareentscheidungen sichtbar

REA hilft, verborgene Anforderungen und Verhaltensweisen zu erkennen, bevor man eigene Software baut.

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Eine überzeugende Oberfläche kann Regeln und Abhängigkeiten verbergen, die erst nach dem Start auffallen. Nate B. Jones stellt REA vor: Damit kann ein Agent zugängliche clientseitige Software untersuchen und ausgewählte Abläufe erklären.

Die Beispiele reichen von einer Android-Authenticator-App bis zu Notions erweiterten Zwischenablagedaten. Sie zeigen, warum „Kopieren und Einfügen“ oder „eine Prozenttaste hinzufügen“ keine vollständigen Anforderungen sind: Entscheidend ist, welche Beziehungen mit den Daten erhalten bleiben und wie sich das Verhalten je nach Kontext ändert.

Das Vorgehen kann ein Geschäftswerkzeug unterstützen oder eine konkrete technische Frage beantworten. Eine Untersuchung von QuickBooks inspirierte etwa eine unabhängige Buchhaltungsimplementierung mit Python und SQLite. Es geht nicht darum, eine Oberfläche nachzubauen, sondern relevante Verhaltensweisen zu verstehen und gezielt umzusetzen.

REA dient auch als Lernwerkzeug. Man beginnt mit einer konkreten Frage und untersucht nur so tief, wie es für die nächste Entscheidung nötig ist. Die beschriebene Analyse betrifft zugänglichen Client-Code; sie legt keinen privaten Servercode offen und rechtfertigt keine Zugriffsversuche.

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