KI-gestützte Softwareentwicklung

KI-Agenten können heute einen großen Teil der Entwicklungsarbeit übernehmen. Ob dabei verlässliche Software entsteht, entscheiden Regeln, Leitplanken und Prüfstufen. Wir führen das in Ihrem Team ein und wissen aus der täglichen Arbeit an großen Codebasen, was trägt und was nicht.

Coding-Agenten im Team einführen

Lizenzen sind schnell gekauft. Der Nutzen entsteht erst, wenn die Agenten Ihre Codebasis und Ihre Regeln kennen:

• Regeln und Arbeitsanleitungen, geschrieben für Ihre Codebasis
• Einheitliche Vorgaben für mehrere Werkzeuge, etwa GitHub Copilot, Claude Code, Codex und OpenCode
• Klare Aufgabenteilung: was ein Agent selbst entscheidet und was ein Mensch freigibt
• Leitplanken gegen riskante Aktionen an Repository und Infrastruktur

Prüfstufen für KI-generierten Code

Ob man KI-erzeugtem Code trauen kann, entscheidet sich an den Prüfungen, die er durchläuft:

• Automatisches Security-Review für jede Änderung
• Gegenprüfung durch ein zweites, unabhängiges Modell
• Statische Analyse, Architektur- und Duplikatprüfung als Voraussetzung für den Merge
• Behauptungen in Pull Requests werden nachgemessen, bevor sie gelten

Orchestrierung und Anbindung Ihrer Systeme

Bei wiederkehrenden Aufgaben legen wir den Ablauf als Code fest; das Modell erledigt nur die eigentliche Arbeit.

• Vom Ticket über Umsetzung und Review-Runden bis zum Pull Request
• Jede Aufgabe in einer eigenen, isolierten Arbeitskopie
• MCP-Server, die KI-Assistenten an interne Systeme anschließen, etwa Ticketsystem, Support oder Deployment

Lokale KI als Option

Wo Quellcode und Daten das Haus nicht verlassen dürfen, laufen offene Sprachmodelle auf Ihrer eigenen Hardware. Ein lokales Modell kann zum Beispiel als zweiter Reviewer in der Entwicklung arbeiten.

• Auswahl und Betrieb offener Sprachmodelle auf Ihrer Hardware
• Abstimmung von Durchsatz, Kontextgröße und Speicherbedarf anhand von Messwerten
• Einbindung in bestehende Entwicklungsabläufe