Agentic Coding

Nicht das Tool entscheidet, sondern der Prozess.

Agentic Coding unterstützt Ihre Entwicklung dort, wo sie stattfindet – in der IDE, auf dem Desktop oder in einer eigenen Harness-Umgebung.

Unser Ansatz: Wir analysieren Ihren Entwicklungsprozess, klären die Leitplanken und entwickeln mit Ihrem Team die passende KI-Arbeitsweise.

Zielgruppe: Entwickler, Tech Leads

Für Entwicklungsteams, Tech Leads und Softwarehäuser, die Routineaufwand reduzieren, Qualität absichern und KI kontrolliert in ihren Entwicklungsalltag integrieren möchten.

Mehr als ein Code-Vorschlag

Agentic Coding geht über einzelne Code-Vorschläge hinaus. KI kann den bestehenden Projektkontext analysieren, mehrstufige Aufgaben planen, Änderungen über mehrere Dateien hinweg vorbereiten und passende Tests oder Dokumentationen erstellen.

Die Verantwortung bleibt beim Entwicklungsteam. Entwicklerinnen und Entwickler geben den Auftrag, stellen den erforderlichen Kontext bereit, prüfen Zwischenergebnisse und entscheiden, welche Änderungen übernommen werden.

Damit daraus ein produktiver Vorteil wird, braucht es mehr als einen Zugang zu einem Modell: passende Arbeitsweisen, klare Teamstandards, geeignete Prüfschritte und eine technische Umgebung, die zum Risikoprofil des Unternehmens passt.

Fünf Schritte vom Arbeitsalltag zur KI-Arbeitsweise

Wir starten nicht mit einer Tool-Liste. Wir starten mit der Frage, wie Ihr Team heute entwickelt und wo KI nachweisbar helfen kann.

Entwicklungsprozess analysieren

Anforderungen, Aufgaben, Branching, Build, Test und Review verstehen. Reibungsverluste und passende Anwendungsfälle identifizieren.

Leitplanken
klären

Datenflüsse, Rechte, Hosting, Modellnutzung, Secrets, Protokollierung und menschliche Kontrollpunkte festlegen.

Harness
auswählen

IDE-Integration, eigenständige Harness-Software oder Kombination anhand von Stack, Team und Compliance bewerten.

Workflow
entwickeln

Kontext, Skills, Coding Guidelines, Tests, Reviews, Übergaben und Rücksetzpunkte gemeinsam gestalten.

Pilotieren &
skalieren

An einem realen Vorhaben testen, Wirkung messen, nachschärfen und auf weitere Teams übertragen.

Das Ergebnis: ein dokumentierter, im Alltag erprobter KI-Entwicklungsprozess.

Ein kontrollierter Ablauf statt „einfach machen lassen“

Die KI kann viele Schritte beschleunigen. Die Entscheidung, was in Ihr Produkt gelangt, bleibt beim Entwicklungsteam.

Beispiel für einen KI-Entwicklungsprozess

Anforderung

User Story, Akzeptanzkriterien und Umfang schärfen.
scope.md

Kontext

Relevante Dateien, Regeln und Tests bereitstellen.
context/

Umsetzung

In kleinen Arbeitspaketen erzeugen und Zwischenergebnisse prüfen.
change.patch

Review

Tests ausführen, Code fachlich prüfen und bewusst freigeben oder zurücksetzen.
pull-request

Die passende Umgebung für Ihre Entwicklung

Die Grenzen zwischen den Ansätzen sind fließend. Manche Lösungen lassen sich sowohl in einer IDE als auch als eigenständige Anwendung einsetzen.

IDE-Integration

Die KI wird direkt in die vorhandene Entwicklungsumgebung eingebunden. Das Team bleibt in der gewohnten IDE und erhält Unterstützung bei Analyse, Code, Tests und Änderungen.

  • Niedrige Einstiegshürde
  • Geeignet für den Einstieg und klar abgegrenzte Aufgaben
  • Beispiele: Codex, Claude Code, GitHub Copilot

Eigenständige Harness-Software

Eine eigene Arbeitsumgebung verbindet Modellzugriff mit Projektkontext, Skills, Repository, Befehlen, Tests und Kontrollpunkten.

  • Geeignet für mehrstufige Aufgaben und standardisierte Workflows
  • Als Desktop-, CLI- oder Entwicklungsumgebung möglich
  • Beispiele: Cursor AI, Claude Code, Codex, OpenCode

Wo Agentic Coding Wirkung entfalten kann

Testautomatisierung

Testfälle vorschlagen, erzeugen und weiterentwickeln – für höhere Abdeckung und weniger manuelle Routine.

Refactoring

Wiederkehrende Änderungen über mehrere Dateien hinweg strukturiert vorbereiten und an Teamstandards ausrichten.

Migrationen

Migrationsschritte sowie XML- und JSON-Konfigurationen vorbereiten und kontrolliert prüfen.

Dokumentation

Aus Code, Anforderungen und technischen Entscheidungen erste Dokumentationsentwürfe erstellen.

Fehleranalyse

Zusammenhänge analysieren, mögliche Ursachen ordnen und die nächsten Prüfschritte vorbereiten.

Teamstandards

Coding Guidelines, Architekturvorgaben und Review-Kriterien als wiederverwendbare Skills sichern.

Tool-Auswahl mit Augenmaß

Die folgenden Lösungen sind Beispiele für unterschiedliche Integrations- und Betriebsmodelle – keine pauschale Empfehlung und keine abschließende Marktübersicht.

Welche Lösung eingesetzt werden kann, bewerten wir anhand Ihres Entwicklungsprozesses, Ihrer Architektur sowie Ihrer Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

Häufig gestellte Fragen:

Nein. Genau das ist Teil der Beratung. Wir analysieren zunächst Ihren Entwicklungsprozess und Ihre Rahmenbedingungen. Erst danach bewerten wir, ob IDE-Integration, eigenständige Harness-Umgebung oder eine Kombination passt.

Nein. Agentic Coding übernimmt vor allem Routine- und Strukturaufgaben. Fachliche Entscheidungen, Architektur, Qualitätskontrolle und die Verantwortung für den Code bleiben beim Entwicklungsteam.

KI-generierter Code durchläuft dieselben verbindlichen Prüfungen wie manuell erstellter Code. Zusätzlich definieren wir Datenfreigaben, Rechte, menschliche Reviews und Rücksetzmechanismen.

Das prüfen wir im Rahmen der Prozess- und Technikanalyse. Dabei betrachten wir unter anderem Sprachen, Frameworks, Repository, Build- und Testprozesse sowie vorhandene Integrationen.

TOP