SIMONHUB · ARC42
Eine veröffentlichbare Übersicht über Ziele, Architektur und Qualitätsprinzipien der Plattform – ohne interne Betriebsdetails.A publishable overview of the platform’s goals, architecture, and quality principles—without internal operational details.
SimonHub zeigt, wie Requirements Engineering, bewusste Architekturentscheidungen, agentische Implementierung, Tests und DevOps zu einem durchgängigen AI-driven Engineering Lifecycle verbunden werden. Clock und Calc sind reale, nutzbare Ergebnisse dieses Ansatzes.
SimonHub demonstrates how requirements engineering, deliberate architecture decisions, agentic implementation, testing, and DevOps form one continuous AI-driven engineering lifecycle. Clock and Calc are real, usable outcomes of this approach.
Semantisches HTML, strukturiertes CSS und wenig Vanilla JavaScript. Keine produktiven Frameworks oder externen Laufzeitabhängigkeiten.
Semantic HTML, structured CSS, and minimal vanilla JavaScript. No production frameworks or external runtime dependencies.
Die vollständige deutsche Version, Navigation und App-Links funktionieren ohne JavaScript. Sprache, Theme und Animation ergänzen Komfort.
The complete German version, navigation, and app links work without JavaScript. Language, theme, and animation add convenience.
Nur der Ordner public/ wird ausgeliefert. Tests, Prompts, interne Arc42-Dokumentation und Git-Metadaten bleiben außerhalb des Webroots.
Only public/ is served. Tests, prompts, internal arc42 documentation, and Git metadata remain outside the webroot.
Keine Tracker, Analytics, Cookies, externen Fonts oder CDNs. Sprache und Theme bleiben lokal im Browser.
No trackers, analytics, cookies, external fonts, or CDNs. Language and theme preferences remain local to the browser.
Der Mensch verantwortet Ziel, Requirements, wesentliche Entscheidungen, Bewertung und Freigabe. AI-Agenten unterstützen Implementierung, Refactoring, Tests, Qualitätsprüfungen, Dokumentation und Fehlerbehebung. Arc42-Dokumentation und Qualitätssicherung begleiten den gesamten Prozess.
Humans own goals, requirements, key decisions, evaluation, and approval. AI agents support implementation, refactoring, tests, quality checks, documentation, and defect resolution. Arc42 documentation and quality assurance span the entire process.
Die Case Study vergleicht fünf dokumentierte Agenten- und Providerkonfigurationen mit demselben Prompt. Ergebnisse, Kosten und Sieger werden erst nach realen Läufen und getrennten Human-/AI-Reviews eingetragen. Bis dahin führt der Report-Link zu einem eindeutig gekennzeichneten PDF-Platzhalter. Der vollständige interne Spezifikationsstand bleibt versioniert im Projekt, wird aber nicht aus dem produktiven Webroot ausgeliefert.
The case study compares five documented agent and provider configurations using the same prompt. Results, costs, and category winners are only added after real runs and separate human/AI reviews. Until then, the report link opens a clearly labelled PDF placeholder. The complete internal specification remains versioned in the project but is not served from the production webroot.
