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KI für Engineering-Teams, die den Kontext zum Code kennt.

Wir entwickeln KI-Systeme für Softwareteams, die Repository-Wissen, Pull Requests, Vorfälle und Runbooks zusammenführen. Ein KI-Assistent für Code-Reviews soll nachvollziehbare Hinweise vorbereiten und Entwickler entlasten, ohne die Entscheidung über Merge oder Deployment zu übernehmen.

Mit einem KI-Engineer sprechen

Beispielhafter Ablauf; kein Kundenergebnis

Softwareentwicklung: von der Quelle zur Prüfung

Beispiel: Neben einer Änderung an der Retry-Logik stehen der frühere Vorfall, ein fehlender Fehlerfalltest und die zu aktualisierende Runbook-Stelle. Ein Codebase-Wissensgraph und die Vorfallzusammenfassung helfen dem Reviewer, Zusammenhänge zu prüfen.

Quellen zusammenstellen

Relevante Dateien, Architekturentscheidungen und frühere Vorfälle mit Quellen zusammenstellen.

Prüfung vorbereiten

Änderungen mit Review-Hinweisen, fehlenden Tests und betroffenen Runbooks abgleichen.

Verantwortlich übergeben

Eine Release-Übergabe mit offenen Risiken und verantwortlichen Personen vorbereiten.

Weitere passende Anwendungsfelder

Ein KI-Code-Review-Assistent kann belegte Hinweise vorbereiten; ein Codebase-Wissensgraph verbindet Dateien und Entscheidungen. Vorfallzusammenfassung und Runbook-Automatisierung unterstützen die Untersuchung. KI für Entwicklerproduktivität und automatisierte Release-Übergaben sollen Kontextarbeit verkürzen, ohne Merge- oder Deployment-Freigaben zu übernehmen.

Verantwortung und Abgrenzung

Der Schwerpunkt liegt auf Software-Repositories, CI und Betriebswissen. Entwickler prüfen Code und entscheiden über produktive Änderungen; dies ist keine Einsatzplanung für Außendiensttechniker.

Passende Leistungen und Projekte

Wo soll KI Sie unterstützen?

Beratungsgespräche und Projektarbeit finden auf Englisch statt. Sie können Ihre Anfrage in der Sprache dieser Seite einreichen.

E-Mail

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Telefon

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Was Sie uns schicken können

Beschreiben Sie den Arbeitsablauf, die beteiligten Tools oder Daten, die zuständigen Freigabeverantwortlichen und das Ergebnis, das das Projekt lohnend machen würde.

Wie es weitergeht

Wir prüfen den Kontext und klären, ob KI suchen, extrahieren, bewerten, entwerfen, weiterleiten oder außerhalb des Ablaufs bleiben sollte. Anschließend schlagen wir einen praktischen ersten Schritt vor.