Die meisten Startups scheitern nicht an der Technik, sondern am Markt. Trotzdem verbringen wir Entwickler Wochen damit, den perfekten Tech-Stack auszuwählen. In diesem Artikel zeige ich, wie ich bei meinen SaaS-Projekten Klarstack und RegStack AI Entscheidungen treffe, um schnell zum MVP (Minimum Viable Product) zu kommen.

Das Problem: Over-Engineering

Wir neigen dazu, Probleme zu lösen, die wir noch gar nicht haben. "Aber was ist, wenn wir 1 Million Nutzer haben?" ist die falsche Frage für Tag 1. Die richtige Frage ist: "Wie können wir in 2 Wochen testen, ob jemand dafür bezahlt?"

Meine MVP-Prinzipien

1. Monolith First

Microservices sind toll für Organisationen mit 50 Teams. Für ein 2-Personen-Startup sind sie der Tod. Ein gut strukturierter Monolith (z.B. Laravel oder Django) lässt sich schneller entwickeln, einfacher deployen und später bei Bedarf aufbrechen.

2. Boring Technology

Wählen Sie Technologien, die Sie im Schlaf beherrschen. Für mich ist das PHP/Laravel. Es ist vielleicht nicht "sexy", aber ich kann damit in Stunden Features bauen, für die ich mit einem neuen "Hot"-Framework Tage bräuchte.

3. Buy over Build

Alles, was nicht Kern-Business ist, wird eingekauft:

Auth: Laravel Breeze/Jetstream oder Auth0
Payments: Stripe (niemals selbst bauen!)
Email: Postmark
Hosting: Hetzner (via Docker/Ansible) oder Vercel

Praxisbeispiel: Klarstack.com

Klarstack

SaaS Productivity Tool

Bei Klarstack standen wir vor der Wahl: SPA (Single Page App) oder Server-Side Rendering? Wir entschieden uns für Livewire. Warum? Weil wir keine API bauen und pflegen wollten, bevor wir überhaupt wissen, ob das Produkt fliegt.

Ergebnis: MVP in 4 Wochen statt 3 Monaten.

Praxisbeispiel: RegStack AI

RegStack AI

AI Regulatory Compliance

Für RegStack AI war Python aufgrund der AI-Libraries gesetzt. Aber statt alles in Python zu bauen, nutzen wir Python nur für die "Intelligence Layer" (via FastAPI) und Laravel für die Business Logic (User, Billing, Dashboard).

Learning: Nutzen Sie Sprachen dort, wo sie glänzen.

Und was ist mit RuleLayer?

Bei RuleLayer AI (Rules Engine) war Performance kritisch. Hier haben wir Go eingesetzt. Aber erst, nachdem der Prototyp in PHP zu langsam war. Premature Optimization is the root of all evil.

Fazit: Geschwindigkeit gewinnt

Ein unperfektes Produkt am Markt ist unendlich viel wertvoller als der perfekte Code auf Ihrem Laptop. Bauen Sie Module, nicht Microservices. Nutzen Sie PaaS oder Docker. Und fokussieren Sie sich auf den Nutzer, nicht den Compiler.

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