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Lovable — KI-Web-App-Generator für Full-Stack-Anwendungen

Lovable (ehemals GPT Engineer) ist ein browserbasierter KI-App-Builder, der aus einer natürlichsprachlichen Beschreibung eine funktionsfähige Full-Stack-Web-App mit integriertem Backend, Authentifizierung, Datenbank und One-Click-Veröffentlichung erzeugt. Verwende ihn, wenn der Benutzer eine Web-App mit Lovable prototypisieren oder veröffentlichen, effektive Lovable-Prompts schreiben, Supabase oder GitHub verbinden, generierte Sicherheitsregeln überprüfen oder ein Lovable-Projekt in einen eigenen Editor verschieben möchte.

Was ist Lovable — KI-Web-App-Generator für Full-Stack-Anwendungen?

Lovable (lovable.dev) ist ein browserbasierter KI-App-Builder, der aus einer natürlichsprachlichen Beschreibung eine voll funktionsfähige Full-Stack-Web-App erzeugt. Es generiert und bearbeitet Web-Apps aus Chat-Prompts direkt im Browser. Projekte nutzen Tailwind CSS und shadcn/ui; seit Mai 2026 erstellte Apps verwenden TanStack Start (servergerendert), ältere basieren auf React + Vite. Als Backend kannst du Lovable Cloud (integrierte Datenbank, Authentifizierung, Speicher, Echtzeit-Funktionen, basierend auf Supabase Open Source) oder dein eigenes Supabase-Projekt wählen. Code kann bidirektional mit GitHub synchronisiert werden, und die App wird auf einer Lovable-URL oder einer benutzerdefinierten Domain veröffentlicht. Der Skill unterstützt Entwickler:innen dabei, gute Prompts zu schreiben, die Ausgabe zu überprüfen und am synchronisierten Repository zu arbeiten – alles ohne lokale Installation oder CLI.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/TerminalSkills/skills/tree/HEAD/skills/lovable

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Lovable — KI-Full-Stack-App-Generator

Übersicht

Lovable (lovable.dev) erzeugt und bearbeitet Web-Apps aus Chat-Prompts im Browser. Projekte verwenden Tailwind CSS und shadcn/ui; seit Mai 2026 erstellte Apps nutzen TanStack Start (servergerendert), ältere basieren auf React + Vite. Als Backend kannst du wählen: Lovable Cloud (integrierte Datenbank, Auth, Speicher, Echtzeit-Funktionen, basierend auf Supabase Open Source) oder dein eigenes Supabase-Projekt. Der Code kann bidirektional mit GitHub synchronisiert werden und die App wird auf einer Lovable-URL oder einer benutzerdefinierten Domain veröffentlicht. Es gibt nichts zu installieren und kein CLI; ein Agent hilft, indem er gute Prompts schreibt, die Ausgabe überprüft und am synchronisierten Repository arbeitet.

Anleitung

1. Vor dem ersten Prompt planen

Beantworte vier Fragen: Was ist es, wer nutzt es, warum, und was ist die Schlüsselaktion. Beschreibe die App abschnittsweise mit echten Texten, nicht mit Platzhaltern. Lovables Leitlinie: Ein Prompt über die gesamte Seite erzeugt Rauschen, ein abschnittsweiser Prompt erzeugt Signal. Gib eine Designrichtung vor („minimal“, „premium“, „verspielt“), um Typografie und Abstände zu steuern.

2. Backend wählen

  • Neue Projekte: Lovable Cloud (Standard) oder Supabase, ausgewählt wenn das Backend erstmals aktiviert wird.
  • Bestehende Supabase-verbundene Projekte funktionieren weiterhin. Es gibt keine Migration von Supabase zu Cloud und keinen One-Click-Umzug von Cloud zu einem eigenen Supabase-Projekt – entscheide daher frühzeitig.

3. Modi verwenden

Lovable hat einen Agent-Mode (baut und ändert Dinge) und einen Chat-Mode (diskutieren, planen, keine Änderungen). Der Plan-Mode kostet 1 Credit pro Nachricht; normale Änderungen kosten je nach Komplexität etwa 0,5–1,7 Credits. Füge „Stelle mir alle Fragen, die du vor dem Bauen brauchst“ hinzu, um klärende Fragen zu erhalten. Lege dauerhafte Regeln (Stack, Benennung, Ton) im Projekt- oder Workspace-Wissen fest, damit sie in Chats erhalten bleiben.

4. Sicherheit überprüfen

Generierte Tabellen sollten Row-Level-Security (RLS) haben. Lies jede Richtlinie, führe den integrierten Sicherheitsscan aus und teste mit zwei verschiedenen Benutzern, bevor du die App veröffentlichst.

5. Code synchronisieren und übernehmen

Verbinde GitHub über die Projekteinstellungen. Die Synchronisation ist bidirektional für jeweils einen Branch (Standard-Branch, sofern nicht umgeschaltet); neue Branches starten vom aktiven Branch aus. Du kannst Lovable-Projekte nur nach GitHub exportieren, nicht ein bestehendes Repository importieren, und Dateien über 10 MB können von Lovable nicht bearbeitet werden. Das Trennen behält beide Kopien, aber ein erneutes Verbinden erzeugt ein neues Repository.

6. Preise

Kostenlos, Pro, Business und Enterprise; die Preisgestaltung erfolgt nach Credits, nicht nach Sitzen. Kostenlos beinhaltet 5 tägliche Build-Credits (bis zu 30 pro Monat) plus kleine Cloud-Credits. Aktuelle Preise siehe lovable.dev/pricing.

Beispiele

Beispiel 1: Wartelisten-App mit Empfehlungen

Anfrage: „Verwende Lovable, um eine SaaS-Warteliste zu bauen: Anmeldeformular mit Zähler, Empfehlungslinks, eine Rangliste und eine Admin-Seite.“

Prompt zum Einfügen:

Baue eine Wartelisten-Website für „Parcelly“, ein Versandlabel-Tool für Etsy-Verkäufer.
Abschnitte: Hero („Drucke Labels in 10 Sekunden“) mit einem E-Mail-Formular und einem Live-Anmeldezähler; eine Rangliste der Top 10 Empfehler; /admin-Seite hinter E-Mail-Login, die Anmeldungen auflistet und CSV exportiert.
Jede Anmeldung erhält einen eindeutigen Empfehlungslink (?ref=code), der dem Empfehler gutgeschrieben wird.
Stil: minimal, Dark Mode. Verwende Lovable Cloud für Daten und Auth.
Stelle mir alle Fragen, die du vor dem Bauen brauchst.

Ergebnis: Lovable fragt nach Einladungs-E-Mails, erstellt dann Seiten, eine signups-Tabelle mit Richtlinien und eine Vorschau-URL. Eine vernünftige Tabelle und Richtlinien zum Abgleichen mit der generierten:

create table public.signups (
  id uuid primary key default gen_random_uuid(),
  email text not null unique,
  referral_code text not null unique default encode(gen_random_bytes(6), 'hex'),
  referred_by uuid references public.signups(id),
  created_at timestamptz not null default now()
);
alter table public.signups enable row level security;
create policy "anyone can join" on public.signups for insert to anon with check (true);
-- Alle Zeilen lesen muss auf Admins beschränkt sein, z. B. über eine user_roles-Tabelle

Beispiel 2: Iterieren und mit GitHub synchronisieren

Anfrage: „Füge ein Anmeldungen-über-Zeit-Diagramm hinzu, und bring dann den Code in mein Repo, damit ich in Cursor weiterarbeiten kann.“

Chat-Prompt: „Füge /admin ein Liniendiagramm der Anmeldungen pro Tag hinzu, das die vorhandenen Daten nutzt; zeige einen leeren Zustand an, wenn es keine Anmeldungen gibt.“ Dann: Projekteinstellungen, GitHub, Verbinden, Konto auswählen und Repository erstellen. Danach:

git clone [email protected]:parcelly-dev/parcelly-waitlist.git
cd parcelly-waitlist && npm install && npm run dev

Pushes auf den synchronisierten Branch erscheinen in Lovable; behalte lokale Änderungen auf diesem Branch (oder wechsle den Branch in den Projekteinstellungen).

Richtlinien

  • Füge jede Kernfunktion in den ersten Prompt ein, ändere dann jeweils eine Sache pro Folge-Prompt, damit der Versionsverlauf nützlich bleibt; setze Lesezeichen für funktionierende Versionen.
  • Füge keine API-Keys in den Chat ein; verwende die Dialoge für Secrets/Integrationen. Serverseitige Schlüssel gehören in Backend-Funktionen, niemals in Client-Code.
  • Vertraue niemals blind generiertem RLS: Ein insert ... with check (true)-Policy ist für ein öffentliches Formular in Ordnung, eine select-Policy jedoch nicht.
  • Credits werden durch Bauen, Hosting und KI-Funktionen verbraucht und sind nicht erstattungsfähig; bevorzuge für Fragen den Chat-/Plan-Mode.
  • Nicht geeignet für native mobile Apps, stark angepasste Backends oder komplexe bestehende Monorepos: Verwende stattdessen einen Coding-Agenten im Repository.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

TerminalSkills/skills

>- Run GitHub Actions locally with act. Use when a user asks to test GitHub Actions workflows locally, debug CI pipelines without pushing, or run workflows offline.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in AG2 (formerly AutoGen), the open-source multi-agent conversation framework. You help developers build systems where multiple AI agents collaborate through structured conversations — with tool use, human-in-the-loop, code execution, group chat orchestration, and nested conversations — for complex tasks like software development, research, and data analysis.

TerminalSkills/skills

>- Generate short-form videos with AI — script writing, text-to-speech narration, stock footage selection, subtitle generation, and video assembly. Use when: creating TikTok/YouTube Shorts/Reels content, automating video production, building content pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Animate 3D objects and characters in Blender with Python. Use when the user wants to keyframe properties, create armatures and rigs, set up IK/FK chains, animate shape keys for facial animation, edit F-Curves, use the NLA editor to blend actions, add drivers for expression-based animation, or script any animation workflow in Blender.

TerminalSkills/skills

>- Automate motion capture and tracking workflows in Blender with Python. Use when the user wants to import BVH or FBX mocap data, retarget motion to armatures, track camera or object motion from video, solve camera motion, clean up motion capture data, or script any tracking pipeline in Blender.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Bolt.new by StackBlitz, the AI-powered full-stack development environment that runs entirely in the browser. You help developers go from idea to deployed app in minutes using natural language prompts — Bolt generates complete applications with frontend, backend, database, and deployment, all running in a WebContainer without local setup.

TerminalSkills/skills

>- Assists with using Bun as an all-in-one JavaScript/TypeScript runtime, package manager, bundler, and test runner. Use when building HTTP servers, managing packages, running tests, or migrating from Node.js. Trigger words: bun, bun serve, bun install, bun test, bun build, javascript runtime, bun runtime.

TerminalSkills/skills

>- Self-host customer support with Chatwoot. Use when a user asks to set up open-source customer support, add live chat without SaaS costs, build a multi-channel inbox, or deploy a free Intercom alternative.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Chi, the lightweight, idiomatic Go HTTP router built on `net/http`. You help developers build composable HTTP services using Chi's middleware stack, route groups, URL parameters, sub-routers, and context-based request scoping — providing Express-like ergonomics while staying 100% compatible with Go's standard library.

TerminalSkills/skills

When the user wants to edit, review, or improve existing marketing copy. Also use when the user mentions 'edit this copy,' 'review my copy,' 'copy feedback,' 'proofread,' 'polish this,' 'make this better,' or 'copy sweep.' This skill provides a systematic approach to editing marketing copy through multiple focused passes.

TerminalSkills/skills

>- Add live chat and customer support with Crisp. Use when a user asks to add a chat widget, implement live customer support, set up a help desk, create a knowledge base, or add a chatbot to a website.

TerminalSkills/skills

>- Assists with building custom interactive data visualizations using D3.js. Use when creating charts, graphs, maps, force layouts, or hierarchical diagrams that require fine-grained control beyond what charting libraries provide. Trigger words: d3, data visualization, chart, svg, scales, force graph, treemap, choropleth.

TerminalSkills/skills

dbt (data build tool) transforms data in your warehouse using SQL SELECT statements. Learn project setup, models, tests, documentation, incremental materializations, and integration with data warehouses like PostgreSQL, BigQuery, and Snowflake.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in dlt, the open-source Python library for building data pipelines. You help developers load data from any API, file, or database into warehouses and lakes using simple Python decorators — with automatic schema inference, incremental loading, and built-in data contracts. dlt is the "requests library for data pipelines.

TerminalSkills/skills

Data Version Control for ML projects. Track large datasets and models alongside Git, build reproducible ML pipelines, and run experiments with metric comparison. Works with any storage backend including S3, GCS, Azure, and local filesystems.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in E2B, the cloud platform for running AI-generated code in secure sandboxes. You help developers give AI agents the ability to execute code, install packages, read/write files, and run long processes in isolated cloud environments — each sandbox is a lightweight VM that boots in ~150ms with full Linux, filesystem, and networking.

TerminalSkills/skills

>- Transcode, convert, edit, and process audio and video with FFmpeg. Use when a user asks to convert video formats (webm to mp4, mkv to mp4), extract audio from video, compress video files, trim or cut clips, concatenate videos, add subtitles, create thumbnails, apply filters, change resolution or bitrate, re-encode media, create GIFs from video, add watermarks, normalize audio, stream media, or build automated media processing pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Create advanced animations with GSAP. Use when building complex timelines, scroll-driven animations, SVG morphing, text animations, or high-performance web animations beyond CSS capabilities.

TerminalSkills/skills

>- Generate deterministic MP4 videos from HTML, CSS, media, and seekable animations using HeyGen's HyperFrames framework. Use when someone asks to "render HTML to video", "make a video with HyperFrames", "create a programmatic video", "turn an animation into MP4", "build a launch/product video from HTML", "render GSAP/Lottie/Three.js to video", or set up an agent-driven video pipeline. Covers init/preview/render/add/lint/inspect commands, data-* timing attributes, animation adapters, and the component catalog.

TerminalSkills/skills

When the user wants to perform load testing, stress testing, or performance testing of APIs and websites using k6. Also use when the user mentions "k6," "load test," "performance test," "stress test," "spike test," "soak test," "thresholds," "virtual users," or "VUs." For browser-based testing, see selenium.

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