BC AL Agentic Development Kit

Agentic-AI-Framework für Business Central AL-Entwicklung — von der Anforderung bis zum Draft Pull Request.

Was ist das?

Dieses Repository ist ein internes Coding-Framework für die Entwicklung von Microsoft Dynamics 365 Business Central Extensions mit AL.

Es enthält keine AL-Extensions, keine .al-Dateien und kein src/-Verzeichnis.

Was es enthält: Agents, Skills, Prompts, Policies und Instructions — alles, was nötig ist, um AL-Entwicklung strukturiert, nachvollziehbar und AI-gestützt abzuwickeln.

Business-Central-interne Copilot-Funktionen innerhalb einer BC-App sind bewusst nicht Bestandteil dieses Setups.

Grundprinzip

Ein Entwickler spricht ausschließlich mit dem Main-Agent. Dieser orchestriert alle Spezialisten im Hintergrund — mit Human-in-the-Loop-Checkpoints nach jedem Delegationsschritt.

Entwickler
    ↓
main-agent  ←→  Checkpoint (Mensch bestätigt)
    ↓
al-devops-reader  →  al-architect  →  al-codebase-analyst
    →  al-coder  →  al-validator  →  al-reviewer  →  al-documenter
    ↓
Draft Pull Request

Der Mensch bleibt verantwortlich für:

• fachliche Prüfung
• Code Review
• Merge und Release
• produktive Veröffentlichung

Entwicklungsablauf

Azure DevOps Work Item / Kundenanforderung
        ↓  al-devops-reader liest und parst das Ticket
        ↓  al-architect erstellt JSON Plan Contract + T-Shirt-Sizing
        ↓  al-codebase-analyst findet relevante Objekte und Events
        ↓  al-coder implementiert Code, führt Build aus, pflegt Objekt-IDs ein
        ↓  al-validator prüft Akzeptanzkriterien (5 Layer, max. 2 Korrekturrunden)
        ↓  al-reviewer bewertet Code nach BC-Konventionen
        ↓  al-documenter erstellt PR-Beschreibung und Testhinweise
        ↓
Draft Pull Request  →  Mensch reviewed und merged

Repository-Struktur

BC-AL-Agentic-Development-Kit/         ← dieses Repo (kein AL-Code)
│
├── .github/
│   ├── copilot-instructions.md         ← Grundregeln für alle Agents
│   ├── policies/
│   │   └── agent-policy.md             ← verbindliche Sicherheits- und Ablaufregeln
│   ├── instructions/
│   │   ├── al-coding-standards.instructions.md
│   │   ├── al-testing.instructions.md
│   │   ├── al-review.instructions.md
│   │   ├── azure-devops.instructions.md
│   │   └── ergebnis-contract.instructions.md
│   ├── agents/
│   │   ├── main-agent.agent.md         ← einziger Gesprächspartner
│   │   ├── al-architect.agent.md
│   │   ├── al-coder.agent.md
│   │   ├── al-validator.agent.md
│   │   ├── al-reviewer.agent.md
│   │   └── ...                         ← weitere Agents (siehe unten)
│   ├── skills/
│   │   ├── al-build-validation/
│   │   ├── al-code-review/
│   │   ├── al-devops-workitem/
│   │   ├── al-object-analysis/
│   │   ├── al-test-design/
│   │   └── gsd-*/                      ← GSD-Workflow-Skills
│   └── prompts/                        ← Schnellstarter für häufige Tasks
│
├── docs/
│   └── model-switching.md              ← Modell-Zuordnung pro Agent
│
├── AGENTS.md                           ← Projektkontext für alle Agents
└── README.md

AL-Extension-Projekte entstehen als Geschwister-Ordner:

C:\Users\dloewe\
├── BC-AL-Agentic-Development-Kit\      ← Framework (dieses Repo)
├── {Kunde}\
│   └── {ExtensionName}\               ← AL-Projekt (eigenes Git-Repo)
└── ...

Agents

AL-Entwicklung

Alle Agent-Dateien sind vorhanden. Aktuellen Implementierungsstand der Workflow-Phasen: siehe .planning/STATE.md.

al-websearch und al-code-research werden nie direkt aufgerufen — sie sind interne Hilfsagents.

GSD-Workflow-Agents

Zusätzlich sind alle Standard-GSD-Agents vorhanden (gsd-planner, gsd-executor, gsd-verifier usw.). Diese werden über GSD-Befehle aufgerufen, nicht direkt.

Skills

Skills sind wiederverwendbare Fähigkeiten, die mehrere Agents nutzen.

Instructions

Instructions enthalten thematische Regeln, die automatisch auf passende Dateitypen angewendet werden.

Policy

Die zentrale Agent Policy liegt in:

.github/policies/agent-policy.md

Sie hat Vorrang vor allen anderen Instructions, Skills und Agent-Beschreibungen.

Was Agents dürfen

• Anforderungen analysieren und planen
• AL-Code lesen und schreiben
• Build und Diagnostics ausführen
• Reviews und Dokumentation erstellen
• Draft Pull Requests vorbereiten

Was Agents nicht dürfen

• Direkt auf main committen oder automatisch mergen
• Produktiv veröffentlichen
• Secrets lesen oder ausgeben
• Produktive Kundendaten in Prompts verwenden
• Datenmigrationen ohne Review anlegen
• Buchungs- oder Lagerlogik ohne explizite Bestätigung ändern

Confidence-Regel

Thin-Requirement-Verhalten

Wenn eine Anforderung knapp formuliert ist:

• kleinste sichere Umsetzung wählen
• Annahmen sichtbar dokumentieren
• bei mehreren fachlichen Interpretationen: blocken und Rückfrage im Work-Item-Kommentar

Azure DevOps — AI-Tags

Work Items steuern, was ein Agent tun darf:

Branch-Namensschema:

feature/wi-{id}-kurzer-titel
bugfix/wi-{id}-kurzer-titel
ai/wi-{id}-kurzer-titel

Commit-Format:

WI #{id}: kurze Beschreibung

Modell-Switching

Jeder Agent hat ein zugewiesenes Modell im model:-Frontmatter seiner .agent.md-Datei.

Geschätzte Kosteneinsparung gegenüber Opus-4 für alle Tasks: ~60 %.

Details: docs/model-switching.md

In VS Code Copilot ist model: eine Empfehlung, kein hartes Requirement. In Enterprise-Tenants mit fixem Mandanten-Modell wird das Frontmatter ggf. ignoriert — das Framework funktioniert auch mit einem einzigen Modell.

Einstieg

Vollautomatischer Ablauf

Öffne GitHub Copilot Chat, wähle den Agenten-Modus und starte mit:

Analysiere Work Item [#12345](https://github.com/dloewe/BC-AL-Agentic-Development-Kit/issues/12345) und setze es um.

Der Main-Agent übernimmt die Orchestrierung und fragt an den Checkpoints nach.

Einzelne Tasks via Prompts

Prompts in .github/prompts/ sind Schnellstarter für häufige Aufgaben:

GSD-Workflow-Befehle

Das Framework integriert das GSD-Workflow-System. Befehle beginnen mit gsd-:

Weiterführende Dokumente