Wir setzen Techniken ein, die die Kosten-Nutzen-Kurve der Softwareentwicklung verschieben.
Codebase RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Wir indexieren Ihr gesamtes Repository in einer Vektordatenbank. So können unsere Entwickler (und Ihre) fragen: „Wo wird die Auth-Logik für die alte Mobile-API behandelt?“ – und erhalten sofort eine belegte Antwort.
Synthetisch datengetriebenes TDD
Wir nutzen LLMs, um umfassende Testsuiten und synthetische Datensätze zu erzeugen, bevor der Feature-Code entsteht. Das sichert 100 % Edge-Case-Abdeckung zu einem Bruchteil der manuellen Kosten.
Shadow-AI-PR-Reviews mit menschlicher Merge-Verantwortung
Jeder Pull Request wird zuerst von einem speziell abgestimmten KI-Agenten geprüft, der Sicherheitslücken und architektonische Passung kontrolliert, bevor ein Mensch überhaupt hinsieht. Bewertung, Freigabe und finale Merge-Entscheidung bleiben in menschlicher Verantwortung.
Spec-driven Development
Teams arbeiten mit strukturierten Spezifikationen, die Verhalten, Constraints, Schnittstellen und Edge Cases definieren und so KI-Planung und Codegenerierung steuern.
Context Engineering
Teams geben dem Agenten gezielt den relevantesten Kontext, damit er sich auf die Aufgabe konzentrieren kann und nicht von überflüssigen Informationen abgelenkt wird.
Agentische Primitive und wiederverwendbare Workflows
Teams erstellen wiederverwendbare Prompts, Instruktionen, Templates und Workflows, damit KI wiederkehrende Aufgaben werkzeug- und umgebungsübergreifend konsistent erledigt.
Tool-angebundene Agenten
Teams verbinden KI-Agenten mit Engineering-Tools und Wissensquellen, damit sie direkt mit Code, Tests, Issues, Logs und Dokumentation arbeiten können.
Plan → Implementierung → Test als getrennte Agentenphasen
Teams trennen Planung, Codierung und Test in eigene Phasen – so lässt sich jeder Schritt leichter steuern, prüfen und verbessern.
Repository-lokale Agenten-Instruktionen
Teams hinterlegen projektspezifische Vorgaben in Repository-Dateien, damit Agenten die Regeln, Konventionen und Grenzen der jeweiligen Codebasis kennen.
KI-first-Testing auf Basis echter Testsuiten
Teams nutzen Tests als primäre Quelle der Wahrheit, damit Agenten Änderungen validieren, aus Fehlern lernen und sicher iterieren können.
Evals für Agenten, nicht nur Unit-Tests für Code
Teams bewerten, wie gut Agenten reale Aufgaben lösen, Tools nutzen und sich über Workflows hinweg verhalten – nicht nur, ob der Code die Tests besteht.
Repository- und CI-Automatisierung mit Agenten
Teams binden Agenten in Repository- und CI-Workflows ein, damit wiederkehrende Engineering-Aufgaben automatisch laufen – mit Kontrollen und Review-Gates.
KI-gestützte Dokumentation und Operational Triage
Teams nutzen KI, um Dokumentation zu erzeugen, Änderungen zusammenzufassen, Incidents zu untersuchen und wahrscheinliche Ursachen zu identifizieren.
Human-in-the-Loop-Governance
Teams geben Agenten begrenzte Autonomie mit klaren Leitplanken, während Menschen die Kontrolle über kritische Entscheidungen und sensible Aktionen behalten.
