Artikelanlage-Assistent v2.5: Hersteller, tolerante CSV-Uploads und synchrone Doku
Für das Update 2.5 meines Artikelanlage-Assistenten musste ich drei konkrete Praxisprobleme lösen: fehlgeschlagene Datei-Uploads, verwirrende UX-Begriffe und fehlende Herstellerdaten für das ERP-System. Mithilfe meines KI-Setups konnte ich diese Anpassungen nicht nur schnell programmieren, sondern auch die gesamte Projektdokumentation ohne Zeitverlust synchron ausrollen.
Fehlertolerante Uploads und saubere UX
Statt Nutzer zu schulen, ihre CSV-Dateien strikt kommagetrennt hochzuladen, habe ich einen universellen Parser implementiert. Das System analysiert nun die ersten fünf Zeilen einer Datei (Sampling), erkennt automatisch Strichpunkte oder Tabulatoren und ignoriert überflüssige Zeilennummern in der ersten Spalte. Auch .txt-Dateien werden nun akzeptiert. Das Ergebnis: Die Upload-Fehlerrate durch falsche Formate sank sofort auf null.
Gleichzeitig habe ich verwirrende Bezeichnungen der Workflow-Phasen im Frontend aktualisiert (etwa "Skizzen und Medien" statt "Grunddaten PDM"). Um eine aufwendige Datenbank-Migration zu vermeiden, blieben die zugrundeliegenden Datenbankspalten und internen Aufgaben-Schlüssel völlig unangetastet.
Neue Features und synchrone Dokumentation
Als neues Kernfeature wurde eine dynamische Herstellerauswahl für die spätere ERP-Übergabe integriert. Wird kein Hersteller gewählt, übergibt das System als Fallback automatisch den Wert -1, um Importfehler im ERP zu vermeiden.
Der größte Mehrwert meines KI-gestützten Workflows zeigte sich beim Abschluss des Updates: Parallel zum Code wurden Lastenheft, Pflichtenheft, Benutzerhandbuch, API-Doku und das Datenbankschema in einem einzigen Rutsch aktualisiert. Das gesamte Update ging danach automatisiert über meine Deployment-Pipeline inklusive Datenbank-Backup live.
Zwei Kern-Erkenntnisse für eigene Projekte:
- Baut für menschliches Verhalten: Nutzt KI-generierte Code-Helfer (wie tolerante Parser), die unsaubere Nutzerdaten automatisch bereinigen, anstatt die Nutzer zur Disziplin zu erziehen.
- Trennt UX von der Datenstruktur: So lassen sich Begrifflichkeiten nach Nutzerfeedback jederzeit schmerzfrei anpassen, ohne das Backend umzubauen.