AI-native Entwicklung, im bestehenden Team verankert.
Wir führen Claude Code, Codex und vergleichbare Werkzeuge dort ein, wo sie messbar wirken – mit Prozess, Qualitätsgates und einem Team, das die Arbeitsweise trägt.
Worum es geht
Viele Engineering-Teams nutzen KI-Coding-Assistenten bereits – als individuelles Werkzeug einzelner Entwickler, ohne gemeinsamen Prozess. Das Ergebnis ist uneinheitlich: schnellere Zeilen Code, aber keine verlässliche Aussage über Qualität, Testabdeckung oder Wartbarkeit. Führung hat dann ein Bauchgefühl statt einer Kennzahl.
Agentic Engineering heißt für uns: KI-gestützte Entwicklung als Betriebsmodell, nicht als Einzelwerkzeug. Wir richten Toolchain, Code-Review, CI/CD und Qualitätsgates so aus, dass KI-Agenten produktiv mitarbeiten können, ohne dass Qualität oder Nachvollziehbarkeit leiden. Dazu gehört auch, ehrlich zu benennen, wo Agenten heute noch scheitern – etwa bei komplexen, wenig dokumentierten Legacy-Systemen.
Der Unterschied zu einem Tool-Rollout: Wir bleiben so lange im Team, bis die neue Arbeitsweise trägt – gemessen an eigenen Kennzahlen wie Durchlaufzeit einer Änderung, Fehlerquote in Produktion und Reviewaufwand, nicht an einem versprochenen Faktor.
Was Sie bekommen
Bestandsaufnahme der Toolchain
Eine Einschätzung, wo Claude Code, Codex oder Cursor in Ihrer Codebasis und Ihrem Prozess sinnvoll ansetzen – und wo nicht.
Qualitätsgates für KI-generierten Code
Definierte Kriterien in CI/CD: Tests, Linting, Review-Regeln und Freigabeprozesse, die für von Agenten geschriebenen Code gelten.
Messsystem für Durchsatz und Qualität
Konkrete Kennzahlen – etwa Durchlaufzeit von Änderungen, Fehlerquote nach Release, Reviewzeit – als Baseline und laufende Messung.
Trainiertes Team
Ihre Entwicklerinnen und Entwickler arbeiten mit den Werkzeugen souverän, kennen die Grenzen und wissen, wann ein Agent nicht die richtige Wahl ist.
Playbook
Dokumentierte Konventionen, Prompts, Review-Regeln und Eskalationspfade, die im Team bleiben, wenn wir nicht mehr da sind.
So gehen wir vor
- 01
Baseline messen
Wir erfassen die heutige Durchlaufzeit, Fehlerquote und Reviewlast, bevor wir etwas ändern – ohne Baseline lässt sich keine Wirkung zeigen.
- 02
Pilotbereich auswählen
Wir wählen mit dem Team einen abgegrenzten Codebereich, an dem sich die neue Arbeitsweise ohne großes Risiko erproben lässt.
- 03
Toolchain und Gates aufsetzen
Wir richten Coding-Assistenten, CI/CD-Regeln und Review-Prozesse für diesen Bereich ein und passen sie im laufenden Betrieb an.
- 04
Team trainieren
Wir arbeiten im Pair-Setup mit dem Team, statt Schulungen ohne Praxisbezug zu halten. Konventionen entstehen an echtem Code.
- 05
Ausrollen und messen
Wir übertragen die Arbeitsweise auf weitere Bereiche und vergleichen die Kennzahlen laufend mit der Baseline.
Typische Ausgangslagen
| Ausgangslage | Was wir dagegen setzen |
|---|---|
| Einzelne Entwickler nutzen Copiloten, ohne gemeinsamen Standard. | Ein Team-Standard für Prompts, Review und Qualitätsgates. |
| Führung hat keine Kennzahl für den Effekt von KI-Tools. | Ein Messsystem mit Baseline und laufender Erhebung. |
| Nach einem Tool-Rollout sinkt die Nutzung wieder. | Verankerung im Prozess statt Freiwilligkeit – mit Training im echten Codebereich. |
| Legacy-Code gilt als „nicht KI-tauglich“. | Eine ehrliche Einschätzung, welche Teile geeignet sind und welche nicht. |
Was wir dagegen setzen: Ein Team-Standard für Prompts, Review und Qualitätsgates.
Was wir dagegen setzen: Ein Messsystem mit Baseline und laufender Erhebung.
Was wir dagegen setzen: Verankerung im Prozess statt Freiwilligkeit – mit Training im echten Codebereich.
Was wir dagegen setzen: Eine ehrliche Einschätzung, welche Teile geeignet sind und welche nicht.
Was wir nicht tun
Wir versprechen keinen pauschalen Geschwindigkeitsfaktor – die Wirkung hängt von Codebasis, Team und Prozess ab und wird gemessen, nicht behauptet. Wir führen keine Tools ein, die Ihr Team nicht selbst weiterbetreiben kann, und wir ersetzen keine Entwickler durch Agenten. Und wir übernehmen keine allgemeine Prozessberatung ohne Bezug zum Code.
Häufige Fragen
| Ausgangslage | Was wir gebaut haben | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation | Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow. | Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung. | Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen. |
| EdTech-Unternehmen, PE-finanziert | PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar. | Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation. | Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten. |
EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation
Ausgangslage
Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow.
Was wir gebaut haben
Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung.
Ergebnis
Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen.
EdTech-Unternehmen, PE-finanziert
Ausgangslage
PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar.
Was wir gebaut haben
Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation.
Ergebnis
Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten.
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir schauen uns Ihre Toolchain an und sagen ehrlich, wo Agentic Engineering heute schon wirkt.