02 - Entwicklung einer App mit KI per Spezifikation, das Setup

Für den Start wurden folgende Schritte durchgeführt.

VS Code

Neuer Ordner für das Projekt. Ich habe es ai-body-measurement benannt. Damit keine weiteren Erweiterungen mich oder KI stören, wurde ein neues sauberes Profil angelegt und die beiden Erweiterungen installiert.

• .Net MAUI: Notwendig für MAUI Entwicklung in VS Code
• OpenCode: Open Source Agent Framework

.Net MAUI installiert dabei noch ein paar abhängige Erweiterungen:

• C#
• C# Dev Kit
• .Net Install Tool

Tools

.Net SDK mit MAUI Workload

Da wir (oder eher die KI) mit .Net entwickeln soll, muss der Installationsprozess für .Net MAUI gemacht werden. Für Cross-Platform muss abhängig von den gewünschten Zielplatformen unterschiedlich verfahren werden. Die Seiten von Microsoft erklären es aber relativ gut.

• .Net MAUI Installationsanleitung
• .Net MAUI Installationsanleitung (Video)

OpenSpec

Die OpenSpec CLI kann relativ einfach über NPM installiert werden

npm install -g @fission-ai/openspec@latest

Abhängig vom Betriebssystem gibt es aber auch alternative Installationswege.

Mit openspec --version kann die erfolgreiche Installation überprüft werden. Zum Zeitpunkt des Schreibens ist es die Version 1.1.1.

OpenCode

Die OpenCode CLI kann auch ähnlich wie OpenSpec mit NPM installiert werden

npm i -g opencode-ai

Auch hier bietet OpenCode alternative Installationsmethoden. Wählen Sie die passende für Sie aus.

Mit opencode --version kann auch für OpenCode die erfolgreiche Installation getestet werden. Zum Zeitpunkt des Schreibens ist es die Version 1.2.1.

Grundgerüst

Als erstes initialisieren wir natürlich die git Versionsverwaltung für unseren Ordner. Ich werde das Ergebnis öffentlich bei GitHub veröffentlichen. Jeder Blogbeitrag wird in der Historie mit eindeutigen Tag versehen werden.

git init

Im zweiten Schritt fügen wir die notwendigen MCP Server zu OpenCode hinzu. Dazu legen wir die opencode.json Datei im Wurzelverzeichnis an.

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "Context7": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@upstash/context7-mcp"],
      "enabled": true
    },
    "MicrosoftLearn": {
      "type": "remote",
      "url": "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

Zur Kontrolle können Sie die Konfiguration mit opencode mcp list überprüfen.

> opencode mcp list

┌  MCP Servers
│
●  ✓ Context7 connected
│      npx -y @upstash/context7-mcp
│
●  ✓ MicrosoftLearn connected
│      https://learn.microsoft.com/api/mcp
│
└  2 server(s)

Im letzten Schritt initialisieren wir nur OpenSpec. Damit haben wir dann die Grundlage, um unsere erste Spezifikation zu schreiben.

> openspec init

Wählen Sie OpenCode (mit Enter-Taste) oder einen anderen Agent aus, den Sie für OpenSpec nutzen möchten. Bestätigen Sie die Auswahl mit der Tab-Taste.

> openspec init
✔ Select tools to set up (22 available) OpenCode
▌ OpenSpec structure created
✔ Setup complete for OpenCode

OpenSpec Setup Complete

Created: OpenCode
10 skills and 10 commands in .opencode/
Config: openspec/config.yaml (schema: spec-driven)

Getting started:
  /opsx:new       Start a new change
  /opsx:continue  Create the next artifact
  /opsx:apply     Implement tasks

Learn more: https://github.com/Fission-AI/OpenSpec
Feedback:   https://github.com/Fission-AI/OpenSpec/issues

Restart your IDE for slash commands to take effect.

Damit ist das Basissetup erledigt. Alle weiteren Änderungen an dem Projekt sollten von der KI vorgenommen werden.