Initialize New Project
Create a new downstream project from the Agent Kit template.
Expected Folder Structure
code
lucidlabs/
├── lucidlabs-agent-kit/ ← You are here (upstream)
└── projects/
└── [project-name]/ ← Will be created here
Project Details
Project Name: $ARGUMENTS
If no argument provided, ask for:
- •Project name (kebab-case, e.g.,
customer-portal) - •Project description (one sentence)
Step 0: Template oder Custom?
ZUERST: Frage ob der User ein Template nutzen möchte:
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ PROJEKT SETUP │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ Wie möchtest du starten? │ │ │ │ [1] TEMPLATE (Recommended) │ │ → Fertiges Setup mit Demo-Projekt │ │ → Dokumentation + Admin Dashboard │ │ → Sofort lauffähig │ │ │ │ [2] CUSTOM │ │ → Stack individuell zusammenstellen │ │ → Für spezielle Anforderungen │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Bei [1] TEMPLATE:
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ VERFÜGBARE TEMPLATES │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ [1] fullstack-convex-mastra (Recommended) │ │ • Next.js 16 + React 19 │ │ • Convex (self-hosted) + Better Auth │ │ • Mastra v1 AI Agents │ │ • Demo Invoice Workflow │ │ • Admin Dashboard │ │ • Offline dev mode (Ollama) │ │ │ │ [2] Mehr Templates coming soon... │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Bei Template-Auswahl:
- •Kopiere Template nach
../projects/[project-name]/ - •Ersetze Platzhalter mit Projektnamen
- •Erstelle PROJECT-CONTEXT.md und PRD.md
- •Springe zu Step 4 (Handoff)
Bei [2] CUSTOM:
Weiter mit der manuellen Stack-Konfiguration unten.
Step 0b: Intelligente Stack-Empfehlung (nur bei CUSTOM)
WICHTIG: Bevor du die Stack-Konfiguration zeigst, frage nach dem Projekt:
0.1 Projekt verstehen
Frage den User:
code
Beschreibe dein Projekt in 1-2 Sätzen: Beispiele: • "Chat-Bot für Kundenservice" • "Ticket-Klassifikation mit CRM-Integration" • "Enterprise RAG für interne Dokumente" • "Schneller Prototyp für Demo nächste Woche"
0.2 Komplexitätsstufe ermitteln
Analysiere die Beschreibung und ordne sie einer Stufe zu:
| Stufe | Erkennungsmerkmale | Empfehlung |
|---|---|---|
| 1: MVP/Prototype | "Demo", "POC", "schnell", "einfach", "Chat" | Vercel AI SDK + Convex |
| 2: Standard | "Agent", "Tool", "Workflow", "Klassifikation" | Mastra + Convex |
| 3: Enterprise | "Multi-Tenant", "Enterprise", "viele User", "CRM/ERP" | Mastra + Convex + Portkey + n8n |
| 4: GDPR/Compliance | "Bank", "Versicherung", "GDPR", "EU-Daten" | + Azure OpenAI + Postgres |
0.3 Empfehlung zeigen
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ STACK-EMPFEHLUNG │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ Basierend auf: "[User-Beschreibung]" │ │ │ │ Erkannte Stufe: STUFE 2 - Standard Projekt │ │ │ │ EMPFOHLENER STACK: │ │ │ │ ✅ Next.js 15 (Frontend) - Standard │ │ ✅ Mastra (AI Layer) - wegen Tools/Workflows │ │ ✅ Convex (Database) - Realtime für UI │ │ ⚪ n8n (Automation) - optional, für Integrationen │ │ │ │ NICHT EMPFOHLEN für dieses Projekt: │ │ ❌ Vercel AI SDK - Projekt braucht Tools │ │ ❌ Portkey - kein Multi-Tenant/Cost-Tracking nötig │ │ ❌ Python Workers - keine PDF/ML-Verarbeitung │ │ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ Mit dieser Empfehlung fortfahren? [Y/n] │ │ Oder: "Anpassen" für manuelle Auswahl │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Empfehlungslogik
Stufe 1: MVP/Prototype
code
✅ Next.js 15 ✅ Vercel AI SDK ← Schnell, einfach ✅ Convex ← Einfaches Setup ❌ Mastra, n8n, Portkey, Python, Terraform
Stufe 2: Standard Projekt
code
✅ Next.js 15 ✅ Mastra ← Production-ready Agents ✅ Convex ← Realtime, Type-safe ⚪ n8n ← Optional für Integrationen ❌ Portkey, Python, LangChain, Terraform
Stufe 3: Enterprise Projekt
code
✅ Next.js 15 ✅ Mastra ← Volle Agent-Kapazität ✅ Convex oder Postgres ✅ Portkey ← Cost Tracking, Multi-Model ✅ n8n ← Externe Integrationen ⚪ Python Workers ← Falls PDF/ML nötig ⚪ Terraform ← Falls Multi-Environment
Stufe 4: GDPR/Compliance
code
✅ Next.js 15 ✅ Mastra ✅ Postgres ← EU-hosted möglich ✅ Azure OpenAI ← GDPR-konform ✅ Portkey ← Routing & Fallback ✅ n8n ✅ Terraform ← IaC für Compliance
Step 1: Stack Configuration (falls manuell gewählt)
Falls User "Anpassen" wählt, zeige die manuelle Konfiguration:
Core Stack (Choose one each)
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ STACK CONFIGURATION │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ AI LAYER (wähle eins): │ │ ├─ [1] Mastra (Production Agents, Tools, Workflows) │ │ └─ [2] Vercel AI SDK (Schnelle Prototypen, Chat UI) │ │ │ │ DATABASE (wähle eins): │ │ ├─ [1] Convex (Realtime, Simple Setup, Built-in Vector) │ │ └─ [2] Postgres (SQL Standard, Pinecone-kompatibel) │ │ │ │ FRONTEND: │ │ └─ [Y/n] Next.js 15 + shadcn/ui │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
LLM Configuration
WICHTIG: Führe /llm-evaluate [projekt-beschreibung] aus um aktuelle Preise zu holen und das optimale Modell zu empfehlen.
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ LLM KONFIGURATION │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ PRIMARY MODEL (Hauptmodell): │ │ ├─ [1] Claude Sonnet 4 - Best coding, balanced ($3/$15) │ │ ├─ [2] Claude Haiku 3.5 - Fast, cheap ($0.25/$1.25) │ │ ├─ [3] Claude Opus 4.5 - Best reasoning ($15/$75) │ │ ├─ [4] GPT-4o - Multimodal ($5/$15) │ │ ├─ [5] Gemini 2.0 Flash - Ultra cheap ($0.10/$0.40) │ │ ├─ [6] DeepSeek V3 - Budget ($0.27/$1.10) │ │ └─ [7] Custom - Manuell konfigurieren │ │ │ │ FALLBACK MODEL (wenn Primary down): │ │ ├─ [1] GPT-4o-mini - Budget fallback │ │ ├─ [2] Gemini Flash - Google fallback │ │ ├─ [3] Kein Fallback - Nur Primary │ │ └─ [4] Custom │ │ │ │ FAST MODEL (für einfache Tasks): │ │ ├─ [1] Claude Haiku 3.5 - Schnell, Anthropic │ │ ├─ [2] Gemini Flash 8B - Ultra cheap │ │ ├─ [3] Same as Primary - Kein separates Fast-Model │ │ └─ [4] Custom │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ COMPLIANCE & REGION │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ [y/N] GDPR-Modus - Nur EU-Provider (Azure, Mistral) │ │ [y/N] Portkey - Cost Tracking, Fallbacks, Caching │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
LLM Empfehlung nach Stufe:
| Stufe | Primary | Fallback | Fast |
|---|---|---|---|
| 1: MVP | Haiku 3.5 | Gemini Flash | - |
| 2: Standard | Sonnet 4 | GPT-4o-mini | Haiku 3.5 |
| 3: Enterprise | Sonnet 4 | GPT-4o | Haiku 3.5 |
| 4: GDPR | Azure GPT-4o | Mistral Large | - |
Siehe: .claude/reference/llm-configuration.md für Details.
Optional Components
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OPTIONAL COMPONENTS │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ [y/N] n8n - Workflow Automation, Integrations │ │ [y/N] Python - PDF Parsing, OCR, Statistics, ML │ │ [y/N] LangChain - Complex Chains, LangGraph │ │ [y/N] Terraform - Infrastructure as Code │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Project Management
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ PROJECT MANAGEMENT │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ Name: [project-name] │ │ GitHub: [YES] lucidlabs-hq/[project-name] │ │ Linear: [YES] [Domain] Project Name │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Deployment Target
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ DEPLOYMENT TARGET │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ Wo soll das Projekt deployt werden? │ │ │ │ [1] LUCIDLABS-HQ (Recommended) │ │ → [project].lucidlabs.app │ │ → Shared Elestio, schneller Setup │ │ → GitHub Actions deployt automatisch │ │ │ │ [2] DEDICATED │ │ → Eigener Elestio Server via Terraform │ │ → Für Kunden mit Compliance/Isolation │ │ → Höhere Kosten, volle Kontrolle │ │ │ │ [3] LOCAL-ONLY │ │ → Kein Cloud-Deployment (Prototyp/Demo) │ │ → Später konfigurierbar │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Siehe: .claude/reference/deployment-targets.md für Details.
Entscheidungshilfe (Quick Reference)
| Was brauchst du? | AI Layer | Database | LLM | Optional |
|---|---|---|---|---|
| Chat Prototype | Vercel AI SDK | Convex | Claude | - |
| Production Agent | Mastra | Convex | Claude | - |
| PDF/Dokument-Analyse | Mastra | Convex | Mistral | - |
| Agent + CRM | Mastra | Convex | Claude | n8n |
| SQL + Pinecone | Mastra | Postgres | Claude | Pinecone |
| Enterprise Multi-Tenant | Mastra | Either | Claude | Portkey, n8n |
| Complex Analysis | Mastra | Either | Claude | Python Workers |
| GDPR/Compliance | Mastra | Postgres | Azure OpenAI | - |
| EU-Hosting + Speed | Mastra | Convex | Mistral | - |
Step 2: Run the Scaffolding Script
The script automatically creates the project in ../projects/:
bash
# Interactive mode (recommended for first-time) ./scripts/create-agent-project.sh --interactive # Or with project name directly ./scripts/create-agent-project.sh [project-name]
What the script does:
- •Creates
../projects/[project-name]/ - •Copies all boilerplate files
- •Customizes package.json and README
- •Creates template PRD
- •Initializes git repository with initial commit
- •Creates GitHub repository (if confirmed)
- •Creates Linear project (if confirmed)
Step 2b: PROJECT-CONTEXT.md erstellen (PFLICHT!)
KRITISCH: Nach dem Scaffolding MUSS PROJECT-CONTEXT.md erstellt werden.
Erstelle .claude/PROJECT-CONTEXT.md im neuen Projekt:
yaml
# Project Context > Identifiziert dieses Repository und sein Verhältnis zum Agent Kit. --- ## Repository Type type: downstream --- ## Upstream Reference upstream: name: lucidlabs-agent-kit repo: git@github.com:lucidlabs-hq/lucidlabs-agent-kit.git local_path: ../../lucidlabs-agent-kit last_sync: [HEUTE] --- ## Active Project project: name: [project-name] description: "[Beschreibung aus Step 0.1]" client: [Kundenprojekt | Internes Projekt] status: Initial started: [HEUTE] --- ## Promotion Tracking Patterns die ins upstream promoted werden sollen: | Pattern | Status | Description | |---------|--------|-------------| | - | - | - | Nutze `/promote` um Patterns ins upstream zu übernehmen.
Warum das wichtig ist:
- •
/primeerkennt dadurch, dass dies ein downstream Projekt ist - •
/promoteweiß, wo das upstream liegt - •Der User weiß, an welchem Projekt er arbeitet
Step 2c: Initiales PRD aus Beschreibung erstellen (PFLICHT!)
KRITISCH: Die Projekt-Beschreibung aus Step 0.1 wird zum initialen PRD.
Erstelle .claude/PRD.md im neuen Projekt:
markdown
# [project-name] - Product Requirements Document > **Status:** Initial - Ausspezifizierung mit /create-prd erforderlich **Version:** 0.1 (Initial) **Last Updated:** [HEUTE] **Client:** [Kundenprojekt | Internes Projekt] --- ## Project Description (aus Init-Gespräch) > "[Exakte Beschreibung die der User in Step 0.1 eingegeben hat]" --- ## Stack (gewählt in Init) | Component | Choice | Reason | |-----------|--------|--------| | AI Layer | [Mastra/Vercel AI SDK] | [Warum gewählt] | | Database | [Convex/Postgres] | [Warum gewählt] | | Frontend | Next.js 15 + shadcn/ui | Standard | | Optional | [n8n, Portkey, etc.] | [Warum gewählt] | ## LLM Konfiguration (gewählt in Init) | Role | Model | Provider | Cost (Input/Output) | |------|-------|----------|---------------------| | Primary | [Model] | [Provider] | $X/$X per 1M tokens | | Fallback | [Model] | [Provider] | $X/$X per 1M tokens | | Fast | [Model] | [Provider] | $X/$X per 1M tokens | **Portkey:** [Ja/Nein] - [Begründung] **GDPR-Modus:** [Ja/Nein] --- ## Nächste Schritte **Dieses PRD ist ein Ausgangspunkt.** Es muss mit `/create-prd` ausspezifiziert werden: 1. [ ] Problem & Solution detaillieren 2. [ ] Target Users definieren 3. [ ] MVP Scope festlegen 4. [ ] User Stories schreiben 5. [ ] Domain Model entwerfen 6. [ ] AI Agent Specification 7. [ ] Success Criteria --- ## Kontext aus Init-Gespräch [Hier wird die Zusammenfassung aus Step 4.1 eingefügt:] • Projekt-Beschreibung: [...] • Erkannte Stufe: [1-4] • Stack-Entscheidungen: [...] • Offene Fragen: [...]
Warum das wichtig ist:
- •Der User sieht beim nächsten
/primesofort den Kontext - •
/create-prdhat einen Ausgangspunkt - •Nichts aus dem Init-Gespräch geht verloren
Step 2d: DEPLOYMENT-CONFIG.md erstellen (PFLICHT!)
KRITISCH: Nach der Deployment-Target Auswahl MUSS die Config erstellt werden.
Erstelle .claude/DEPLOYMENT-CONFIG.md im neuen Projekt:
Bei LUCIDLABS-HQ:
yaml
# .claude/DEPLOYMENT-CONFIG.md
deployment:
target: LUCIDLABS-HQ
configured: [HEUTE]
hq:
subdomain: [project-name]
domain: lucidlabs.app
url: https://[project-name].lucidlabs.app
convex:
project: [project-name]
team: lucid-labs
github_actions:
workflow: deploy-hq.yml
secrets_required:
- LUCIDLABS_HQ_HOST (org secret)
- LUCIDLABS_HQ_SSH_KEY (org secret)
- CONVEX_DEPLOY_KEY (repo secret)
- ANTHROPIC_API_KEY (repo secret)
Bei DEDICATED:
yaml
# .claude/DEPLOYMENT-CONFIG.md
deployment:
target: DEDICATED
configured: [HEUTE]
dedicated:
terraform_env: [customer-name]
domain: app.[customer].com
server_name: [customer]-prod
convex:
project: [project-name]
team: lucid-labs
github_actions:
workflow: deploy-dedicated.yml
secrets_required:
- DEDICATED_HOST (repo secret)
- DEDICATED_SSH_KEY (repo secret)
- CONVEX_DEPLOY_KEY (repo secret)
- ANTHROPIC_API_KEY (repo secret)
Bei LOCAL-ONLY:
yaml
# .claude/DEPLOYMENT-CONFIG.md deployment: target: LOCAL-ONLY configured: [HEUTE] note: "Kein Cloud-Deployment konfiguriert. Später änderbar." convex: project: null note: "Lokale Entwicklung mit npx convex dev"
Step 2e: GitHub Actions Workflow erstellen (wenn nicht LOCAL-ONLY)
Erstelle .github/workflows/deploy.yml basierend auf Deployment Target.
Für LUCIDLABS-HQ:
yaml
# .github/workflows/deploy.yml
name: Deploy to Lucid Labs HQ
on:
push:
branches: [main]
jobs:
test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: pnpm/action-setup@v2
with:
version: 9
- uses: actions/setup-node@v4
with:
node-version: '22'
cache: 'pnpm'
cache-dependency-path: frontend/pnpm-lock.yaml
- run: cd frontend && pnpm install
- run: cd frontend && pnpm run lint
- run: cd frontend && pnpm run type-check
deploy:
needs: test
runs-on: ubuntu-latest
if: github.ref == 'refs/heads/main'
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Deploy to Lucid Labs HQ
env:
HQ_HOST: ${{ secrets.LUCIDLABS_HQ_HOST }}
HQ_SSH_KEY: ${{ secrets.LUCIDLABS_HQ_SSH_KEY }}
PROJECT_NAME: ${{ github.event.repository.name }}
run: |
mkdir -p ~/.ssh
echo "$HQ_SSH_KEY" > ~/.ssh/id_rsa
chmod 600 ~/.ssh/id_rsa
ssh-keyscan -H $HQ_HOST >> ~/.ssh/known_hosts
rsync -avz --delete \
--exclude='.git' \
--exclude='node_modules' \
--exclude='.next' \
./ root@$HQ_HOST:/opt/lucidlabs/projects/$PROJECT_NAME/
ssh root@$HQ_HOST << EOF
cd /opt/lucidlabs/projects/$PROJECT_NAME
docker compose -p $PROJECT_NAME up -d --build
EOF
Dokumentation: .claude/reference/deployment-targets.md
Step 3: Create Linear Project (if confirmed)
If user confirmed Linear project creation:
bash
# Use Linear MCP to create project # Team: lucid-labs-agents # Name: [Domain] Project Name
Via MCP:
code
Create Linear project: - Team: lucid-labs-agents - Name: "[Domain] [project-name]" - Description: "AI Agent project for [description]"
Initial Issue: Create a "Project Setup" issue in Exploration status:
- •Title: "Project Setup & Initial Configuration"
- •Work Type: Exploration
- •Status: Exploration
Step 3b: n8n Workflow generieren (nur wenn n8n gewählt)
OPTIONAL: Dieser Schritt wird nur ausgeführt, wenn n8n im Stack gewählt wurde.
Wann n8n?
n8n wird typischerweise gewählt wenn:
- •Kunde explizit n8n-Lösung erwartet ("Wir wollen das in n8n haben")
- •Wir n8n-Expertise demonstrieren wollen
- •Externe Integrationen (CRM, ERP, Email) zentral sind
- •Kunde selbst n8n-Workflows anpassen können soll
n8n Workflow Template generieren
Erstelle n8n/workflows/agent-workflow.json im neuen Projekt:
json
{
"name": "[project-name] Agent Workflow",
"nodes": [
{
"parameters": {
"httpMethod": "POST",
"path": "trigger",
"options": {}
},
"id": "webhook-trigger",
"name": "Webhook Trigger",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"typeVersion": 1,
"position": [250, 300],
"webhookId": "{{$randomUUID}}"
},
{
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "={{$env.MASTRA_API_URL}}/api/agents/[agent-name]/generate",
"authentication": "genericCredentialType",
"genericAuthType": "httpHeaderAuth",
"sendBody": true,
"specifyBody": "json",
"jsonBody": "={{ JSON.stringify({ messages: [{ role: 'user', content: $json.body.message }] }) }}",
"options": {}
},
"id": "call-mastra-agent",
"name": "Call Mastra Agent",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4,
"position": [500, 300],
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "mastra-api-key",
"name": "Mastra API Key"
}
}
},
{
"parameters": {
"respondWith": "json",
"responseBody": "={{ { success: true, response: $json.text } }}"
},
"id": "respond-webhook",
"name": "Respond to Webhook",
"type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
"typeVersion": 1,
"position": [750, 300]
}
],
"connections": {
"Webhook Trigger": {
"main": [
[{ "node": "Call Mastra Agent", "type": "main", "index": 0 }]
]
},
"Call Mastra Agent": {
"main": [
[{ "node": "Respond to Webhook", "type": "main", "index": 0 }]
]
}
},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"staticData": null,
"meta": {
"notes": [
{
"id": "note-setup",
"type": "sticky",
"content": "## Setup\n\n1. Setze Environment Variable `MASTRA_API_URL`\n2. Erstelle HTTP Header Auth Credential mit API Key\n3. Passe [agent-name] an deinen Mastra Agent an",
"position": [250, 100],
"width": 300,
"height": 150
},
{
"id": "note-endpoints",
"type": "sticky",
"content": "## Mastra Endpoints\n\n- `/api/agents/{name}/generate` - Agent ausführen\n- `/api/agents/{name}/stream` - Streaming Response\n- `/api/tools/{name}/execute` - Tool direkt ausführen",
"position": [550, 100],
"width": 300,
"height": 150
}
]
}
}
Workflow-Varianten
Je nach Projekt-Typ können weitere Workflows generiert werden:
| Projekt-Typ | Zusätzliche Workflows |
|---|---|
| Ticket-Klassifikation | ticket-classifier.json mit Email-Trigger |
| Document Processing | document-pipeline.json mit File-Trigger |
| CRM Integration | crm-sync.json mit HubSpot/Salesforce Nodes |
| Scheduled Tasks | scheduled-agent.json mit Cron-Trigger |
Frage den User
code
n8n wurde als Stack-Komponente gewählt. Soll ich einen vorkonfigurierten n8n Workflow generieren? [1] Ja, Basis-Workflow (Webhook → Agent → Response) [2] Ja, mit Email-Trigger (für Ticket-Systeme) [3] Ja, mit Cron-Trigger (für scheduled Tasks) [4] Nein, ich erstelle Workflows später manuell Wähle [1-4]:
Nach Generierung
Informiere den User:
code
n8n Workflow erstellt: n8n/workflows/agent-workflow.json Import in n8n: 1. n8n öffnen → Workflows → Import from File 2. n8n/workflows/agent-workflow.json auswählen 3. Environment Variables setzen (MASTRA_API_URL) 4. Credentials erstellen (Mastra API Key) Dokumentation: .claude/reference/n8n-workflows.md
Step 4: Kontext-Zusammenfassung für PRD
WICHTIG: Bevor die Session endet, fasse den gesammelten Kontext zusammen.
Dieser Kontext fließt in die PRD-Erstellung im neuen Projekt ein:
4.1 Kontext dokumentieren
Erstelle eine Zusammenfassung mit:
code
KONTEXT FÜR PRD (aus Init-Gespräch): • Projekt-Beschreibung: [Was der User ursprünglich beschrieben hat] • Erkannte Stufe: [1-4] • Stack-Entscheidungen: [Was gewählt wurde und WARUM] • Architektur-Skizzen: [Falls erstellt] • Kunden-Anforderungen: [Spezifische Wünsche] • Offene Fragen: [Was noch geklärt werden muss]
4.2 Handoff-Nachricht
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ✅ PROJEKT ERSTELLT: [project-name] │ │ │ │ Stack: [komponenten] │ │ │ │ ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════ │ │ │ │ NÄCHSTER SCHRITT: │ │ │ │ cd ../projects/[project-name] && claude │ │ │ │ ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════ │ │ │ │ IN DER NEUEN SESSION: │ │ │ │ 1. /prime ← Projekt-Kontext laden │ │ 2. /create-prd ← PRD GEMEINSAM ausspezifizieren │ │ │ │ KONTEXT FÜR PRD: │ │ │ │ [Zusammenfassung aus 4.1 hier einfügen] │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
4.3 Wichtige Regel
KEINE Implementierung während /init-project!
| Erlaubt in Init | NICHT erlaubt in Init |
|---|---|
| Stack-Empfehlung | Code schreiben |
| Architektur-Skizzen | Workflows erstellen |
| Anforderungen sammeln | Components bauen |
| Kontext dokumentieren | Dependencies installieren |
Alles Konkrete passiert NACH dem Handoff, beginnend mit /create-prd.
Step 5: In-Session Handoff (OHNE Exit!)
WICHTIG: Nach erfolgreicher Projekt-Erstellung wird ein In-Session Handoff durchgeführt. Der User muss NICHT die Session beenden und eine neue starten!
5.1 Working Directory wechseln
bash
cd ../projects/[project-name]
5.2 Handoff-Bestätigung anzeigen
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ✓ SESSION HANDOFF COMPLETE │ │ │ │ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────── │ │ │ │ Neues Working Directory: │ │ /Users/.../projects/[project-name] │ │ │ │ ⚠️ WICHTIG: Ich arbeite ab jetzt NUR in diesem Projekt. │ │ Das Upstream Repository (lucidlabs-agent-kit) wird NICHT verändert. │ │ │ │ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────── │ │ │ │ GitHub: https://github.com/lucidlabs-hq/[project-name] │ │ Deployment: https://[project-name].lucidlabs.app (nach Setup) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
5.3 Context Header für neues Projekt anzeigen
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ CONTEXT │ │ ─────── │ │ │ │ Working Directory: .../projects/[project-name] │ │ Repository Type: DOWNSTREAM │ │ Active Project: [project-name] │ │ PRD: .claude/PRD.md │ │ Upstream: ../../lucidlabs-agent-kit │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
5.4 Boot Screen für neues Projekt anzeigen
Zeige den vollständigen Agent Kit Boot Screen (wie in /prime):
- •ASCII Logo
- •Welcome Message mit Developer-Name
- •Agent Log
- •Verfügbare Skills für das Projekt
5.5 Projekt-Status und nächste Schritte
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ PROJECT: [project-name] │ │ ───────────────────────────── │ │ │ │ Status: Initial (frisch erstellt) │ │ Template: [template-name] │ │ Stack: [stack-komponenten] │ │ │ │ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────── │ │ │ │ NÄCHSTE SCHRITTE │ │ ──────────────── │ │ │ │ [1] /create-prd PRD detaillieren (Problem, Users, MVP Scope) │ │ [2] Dependencies cd frontend && pnpm install │ │ [3] Services starten docker compose -f docker-compose.dev.yml up │ │ │ │ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────── │ │ │ │ Womit möchtest du anfangen? │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Handoff-Regeln
| Regel | Beschreibung |
|---|---|
| Kein Session-Neustart | Alles passiert in der gleichen Claude-Session |
| Working Directory wechseln | cd ins neue Projekt-Verzeichnis |
| Explizite Bestätigung | Handoff wird visuell bestätigt |
| Upstream-Schutz | Nach Handoff: KEINE Änderungen am Agent Kit mehr |
| Projekt-Fokus | Alle weiteren Aktionen betreffen nur das neue Projekt |
Kernprinzip: PRD zuerst, gemeinsam
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ WORKFLOW NACH HANDOFF │ │ │ │ 1. /create-prd ← PRD GEMEINSAM ausspezifizieren │ │ │ │ │ ├─► Kontext aus Init-Gespräch einarbeiten │ │ ├─► Offene Fragen klären │ │ ├─► Scope definieren │ │ └─► Erst wenn PRD fertig: Implementierung │ │ │ │ 2. /plan-feature ← Erst NACH PRD-Approval │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Warum In-Session Handoff?
| Alter Workflow (Exit) | Neuer Workflow (In-Session) |
|---|---|
| Session beenden | Nahtloser Übergang |
| Neues Terminal öffnen | Gleiche Session |
| Kontext geht verloren | Kontext bleibt erhalten |
| User muss Befehle tippen | Automatischer Wechsel |
Der PRD ist das Agreement zwischen Developer und Stakeholder.
Key Principle
In-Session Handoff: Nach Projekt-Erstellung wechselt Claude automatisch ins neue Projekt-Verzeichnis und arbeitet dort weiter. Kein Session-Neustart nötig!
Nach dem Handoff:
- •Alle Dateizugriffe beziehen sich auf das neue Projekt
- •Das Upstream Repository (lucidlabs-agent-kit) wird NICHT mehr verändert
- •
/primeist nicht nötig - der Kontext wurde bereits geladen
Available Skills in New Project
| Skill | Description |
|---|---|
/prime | Load project context |
/create-prd | Create Product Requirements Document |
/plan-feature | Plan feature implementation |
/execute | Execute an implementation plan |
/validate | Run all validation checks |
/commit | Create formatted commit |
/promote | Promote patterns back to template |
/sync | Sync updates from template |
Stack Reference
Für detaillierte Stack-Dokumentation siehe:
- •
.claude/agent-kit-stack-overview.md- Vollständige Referenz - •
.claude/reference/ai-framework-choice.md- Mastra vs Vercel AI SDK - •
.claude/reference/mcp-servers.md- MCP Server Setup
Notes
- •Always use
pnpmfor package management (never npm/yarn) - •PRD is the main project-specific file
- •Follow patterns in
.claude/reference/docs