ADLC

Chris Williams eröffnet seine siebenteilige Serie über den Agentic Development Lifecycle mit einem Kategorienfehler-Vorwurf: Der SDLC wurde über Jahrzehnte hinweg gegen spezifisch menschliche Fehlermodi geformt, das Ego, das Kritik zurückweist, die Ermüdung, die Fehler vervielfacht, das Vergessen, das Kontext verliert. Diese Verteidigungsmechanismen sind nutzlos, manchmal sogar kontraproduktiv, gegenüber einem Modell, dessen Fehlerprofil ein völlig anderes ist. Alles Weitere folgt aus einer einzigen Regel: Jede Phase, jedes Gate und jede Schleife muss entweder auf einen präzisen Modellfehlermodus zurückführbar sein, gegen den sie schützt, oder auf eine Modelleigenschaft, die sie nutzt. Kein ererbtes Ritual ohne nachvollziehbare Begründung.

Daraus ergeben sich acht Phasen, von P0 Triage bis P7 Distill, ein deterministisches Gate zwischen jedem Phasenpaar, und genau zwei verpflichtende menschliche Momente: die Spezifikationsfreigabe nach P1 Interrogate und die Verhaltensabnahme bei P6 Integrate. Williams' Begründung für die Gates ist mechanisch: Eine direkte LLM-zu-LLM-Übergabe ohne deterministischen Prüfpunkt summiert Fehlerraten auf; Compiler, Testsuiten und Validatoren setzen diese Akkumulation auf null zurück. Dieselbe Logik treibt seine Ablehnungen an: Vollständige Diff-Reviews durch Menschen jenseits von 500 Zeilen sind Theater, Personas bringen nichts, Coverage-Gates schützen vor dem falschen Risiko.

Der siebte Teil testet den Zyklus, indem er damit baut. Das ADLC Toolkit besteht aus achtzehn Open-Source-Tools um einen eingefrorenen Kern, @adlc/core, veröffentlicht auf github.com/voodootikigod/adlc, und seine Doktrin ist frontier-frei: Präzisionsziele mit Modellen mittlerer Stufe erreichen, weil Verifizieren weniger kostet als Generieren.

SFEIRs elfphasiger Zyklus zitiert ADLC als eine unabhängige Entdeckung derselben Form. Williams' eigene Zusammenfassung der Serie: "Vertrauen durch Struktur ersetzen, und Struktur durch Messung".