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1. Grundidee

Bei Pull Requests prüft AURA, ob architekturrelevante Änderungen auch korrekt dokumentiert wurden.

Nach dem Merge nach main zieht AURA die validierten Dokumentationsartefakte aus dem Repository, erzeugt daraus nachvollziehbare Architecture Snapshots und aktualisiert eine zentrale Architektur-Webseite sowie einen KI-nutzbaren Kontextlayer.

AURA dient damit drei Zielgruppen:

1. Menschen, die Architektur, Systeme, Abhängigkeiten und Entscheidungen verstehen müssen.
2. Entwicklerteams, die bei Feature-Planung und Umsetzung wissen müssen, welche Systeme betroffen sind.
3. KI-Assistenten, die geprüften, versionierten und quellenbasierten Kontext für Analysen, Ticket-Erstellung, Code-Exploration und Architekturprüfungen benötigen.

2. Das wichtigste Architekturprinzip

Die zentrale AURA-Dokumentation ist nicht die primäre Quelle der Wahrheit.

Die primäre Wahrheit bleibt im jeweiligen Repository:

Repository
  ├─ Code
  ├─ versionierte Architektur-Dokumentation
  ├─ C4-Diagrammquellen
  ├─ ADRs
  ├─ API- und Event-Spezifikationen
  ├─ Ownership-Metadaten
  └─ Qualitäts- und Risikoinformationen

AURA erzeugt daraus ein zentrales, versioniertes und nachvollziehbares Read Model.

Die Wahrheit lebt im Repo. AURA erzeugt daraus die zentrale Sicht, den Suchindex und den KI-Kontext.

Dieses Prinzip verhindert, dass AURA selbst zu einem weiteren veralteten Wiki wird.

3. Name und Bedeutung

AURA — Architecture Understanding & Retrieval Assistant

Der Name beschreibt drei Kernfunktionen:

• Understanding — Architektur verständlich machen
• Retrieval — relevante Architekturinformationen gezielt auffindbar machen
• Assistant — Menschen und KI-Assistenten bei Planung, Analyse und Umsetzung unterstützen

Eine mögliche Produktbeschreibung:

AURA is a repository-sourced, human-reviewed architecture context layer that makes systems, decisions, diagrams and dependencies understandable for engineers and usable by AI assistants.

Auf Deutsch:

AURA ist ein aus Repositories gespeistes, menschlich geprüftes Architektur-Kontextsystem, das Systeme, Entscheidungen, Diagramme und Abhängigkeiten für Entwickler verständlich und für KI-Assistenten nutzbar macht.

4. Einordnung als Best Practice

AURA erfindet nicht alle Bausteine neu. Die Kernarchitektur ist eine moderne Kombination etablierter Best Practices:

• Docs-as-Code
• Architecture-as-Code
• C4 Model
• Architecture Decision Records (ADRs)
• strukturierte Architektur-Dokumentation, z. B. nach arc42
• Service Catalog / Internal Developer Portal
• CI/CD Quality Gates
• Review-basierte Governance
• Human-in-the-loop AI Review
• AI Context Layer
• MCP Server für KI-Integration

Neu — und besonders modern — ist die konsequente Kombination dieser Bausteine im Kontext stark KI-unterstützter Softwareentwicklung:

• KI-generierte oder KI-unterstützte Doku-Updates
• KI-gestützte Prüfung von Dokumentationsdrift
• zentrale Aggregation über viele Repositories hinweg
• KI-lesbarer Architekturkontext
• MCP-Schnittstelle für externe KI-Assistenten
• Feature- und Ticket-Analyse auf Basis geprüfter Architekturinformationen

AURA ist also keine naive Eigenidee, sondern eine Weiterentwicklung bestehender Best Practices für das KI-Zeitalter.

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• Repository-Standard — wie ein AURA-konformes Repo aussieht
• Abgrenzung und Risiken — was AURA nicht ist

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