RRZE-SPECs für die Entwicklung von WordPress-Plugins und -Themes
Das RRZE-Webteam stellt seine technischen Vorgaben für Webentwicklungen künftig gesammelt als versionierte SPECs bereit. Diese Spezifikationen beschreiben, welche Anforderungen bei der Entwicklung, Prüfung und Wartung von WordPress-Plugins, WordPress-Themes, Block-Editor-Komponenten, Entwicklungsumgebungen und Crawlern im RRZE-/FAU-Umfeld gelten.
Die SPECs liegen zentral im GitHub-Repository: https://github.com/RRZE-Webteam/SPEC/
Eine Erläuterung der Spezifikationen, sowie die Verlinkungen auf einzelne Dokumente aus den SPECs findet sich auch unterhalb der Seite Entwicklung. Dort findet sich zudem weitere Hilfestellungen, wie Programmierhilfen oder Hinweise zur Auftragsentwicklung.
Worum geht es genau in den SPECs?
Wer Webauftritte im FAU-Umfeld entwickelt, kennt das Problem: Anforderungen an Sicherheit, Barrierefreiheit oder Multisite-Fähigkeit werden oft erst spät im Projekt oder bei der Abnahme thematisiert. Das führt zu unnötigen Diskussionen und ärgerlichen Nachbesserungen.
Die Spezifikationen definieren daher technischen und organisatorischen Anforderungen für die Entwicklung, Prüfung und Wartung von:
- WordPress-Plugins & Themes
- Block-Editor-Komponenten
- Lokalen Entwicklungsumgebungen
- Crawlern
Die Dokumente schaffen eine gemeinsame Sprache zwischen allen Projekt-Beteiligten:
Für Entwickler:
Entwickler und Agenturen erhalten eine verbindliche Arbeitsgrundlage. Diese müssen nicht raten, was der Betrieb im RRZE-Kontext fordert, sondern können Themen wie Datenschutz, saubere Versionsführung, Build-Prozesse und Accessibility von Anfang an richtig einplanen.
Für Auftraggeber:
Auftraggeber und Projektleiter müssen keine technischen Anforderungen mühsam selbst formulieren. Die entsprechenden SPECs können einfach direkt in Ausschreibungen oder Projektaufträgen eingebunden werden. So ist von Beginn an klar, welche Qualitäts- und Sicherheitsstandards erfüllt sein müssen.
Bonus für KI-Nutzer
Da viele mittlerweile mit LLMs entwickeln: Die SPECs enthalten kompakte LLM-Shortcuts. Diese Kurzfassungen können direkt in Tools wie Cursor, Claude oder ChatGPT eingebunden werden, um den Code-Output an die RRZE-Vorgaben anzupassen.