Ich setze beim Weg in die Produktion an und wähle das Werkzeug danach.
Wo Tests, Linting und Sicherheitsprüfungen automatisch erzwungen werden, wird ein Team mit KI messbar besser. Wo diese Schranken fehlen, entsteht schneller mehr Code, den niemand mehr verantworten kann.
Das Angebot
Die drei Schritte bauen aufeinander auf. Gearbeitet wird von Anfang an in Ihren eigenen Repositories.
- Schritt 1
Vorbereitung
2 TageIch bewerte den Ist-Stand: Ihren Weg in die Produktion, die Testlage und die KI-Werkzeuge, die schon im Einsatz sind. Dazu kommt eine Ausgangsbasis, gegen die wir später messen.
Sie bekommen: eine Bewertung und einen priorisierten Maßnahmenplan, mit dem Sie über die nächsten Schritte entscheiden.
- Schritt 2
Workshop
3 Tage vor OrtDrei Tage in Ihrem Haus und in Ihren Repositories. Wir richten das Setup ein und arbeiten gemeinsam an echtem Code.
Sie bekommen: Instruktionsdateien, Guardrails, Werkzeuganbindung und Arbeitsabläufe, dokumentiert und produktiv. Am Ende des dritten Tages arbeitet Ihr Team schon damit.
- Schritt 3
Nachbereitung
90 Minuten alle 6 bis 8 WochenDie Werkzeuge ändern sich schnell. Ich ordne regelmäßig ein, was neu ist und was es für Ihr Setup bedeutet, und helfe bei Fragen zwischendurch.
Sie bekommen: ein Setup, das aktuell bleibt, ohne dass Ihr Team jeder Neuerung hinterherlaufen muss.
Wenn die Vorbereitung Lücken zeigt
Meist fehlt etwas an der Auslieferungsstrecke, etwa bei der Testbasis oder den Sicherheitsprüfungen in der CI. Solche Lücken schließen wir gemeinsam mit dem Entwicklungsteam der SHI.
Werkzeuge
Ich bin an kein Werkzeug und keinen Anbieter gebunden.
Die großen Coding-Assistenten bilden inzwischen dieselben Bausteine ab. Sie unterscheiden sich vor allem in Namen, Lizenzmodell, Integration und Datenschutz. Deshalb baue ich das Setup so, dass es an keinem davon hängt.
Bausteine, die alle großen Coding-Assistenten abdecken
- Instruktionsdateien
- Spezialisierte Agenten
- Wiederverwendbare Prompts
- Deterministische Guardrails
- Werkzeuganbindung über MCP
- Planungsphasen
- Rechteverwaltung
Modelle
Auch beim Modell entscheiden Sie. Ich arbeite mit allen großen Anbietern und mit Modellen, die Sie selbst betreiben.
- AnthropicClaude-Modelle
- OpenAIGPT-Modelle
- GoogleGemini-Modelle
- Offene Modellein eigener oder europäischer Cloud
- Lokal betriebenwenn der Code das Haus nicht verlassen darf
Die SHI erbringt ausschließlich Dienstleistungen und verkauft oder vermittelt weder Lizenzen noch Softwareprodukte.
Fragen, die zuerst kommen
- Wie viel schneller wird unser Team?
- Dazu nenne ich keine Zahl, und ich wäre skeptisch bei jedem, der das vor dem Blick auf Ihre Pipeline tut. In der kontrollierten Studie von METR (2025) brauchten erfahrene Entwickler in vertrauten Codebasen mit KI länger und hielten sich dabei für schneller. Ohne Ausgangsbasis vor dem Rollout ist jede Effizienzaussage eine Behauptung, auch meine. Deshalb beginnt die Arbeit mit dem Messen.
- Unsere Testabdeckung ist schwach. Müssen wir das erst reparieren?
- Parallel. Ohne belastbare Tests beschleunigt KI in die falsche Richtung: mehr Code pro Tag, den niemand prüfen kann. In den meisten Projekten, die ich sehe, ist die Testlage der eigentliche Engpass. Testautomatisierung gehört deshalb zur KI-Arbeit dazu.
- Wie verhindern wir, dass ein Agent etwas zerstört?
- Indem man es technisch unmöglich macht. Je eigenständiger ein KI-Werkzeug arbeitet, desto weniger trägt eine Anweisung im Prompt. Verlässlich schützen Rechte, Sandboxing, Lifecycle-Hooks, die Tool-Aufrufe vor der Ausführung abfangen, und automatisierte Prüfschritte in der CI.
Wo steht Ihre Entwicklung heute?
In 20 Minuten klären wir, ob eine Vorbereitung für Ihr Team sinnvoll ist. Beauftragt wird über die SHI GmbH in Augsburg.
Daniel Sogl, Bereichsleiter AI Engineering & Developer Productivity
daniel.sogl@shi-gmbh.com, +49 152 21725601