Von der Idee zur produktiven Software
Klassische Softwareentwicklung, Webentwicklung und Integrationen mit AI-Unterstützung: Schnell, testgetrieben und mit klarem Scope für kleine Kunden und soliden Mittelstand.
Senior Engineering Oversight
10+ Jahre Engineering-Erfahrung: Ich konzipiere, überwache, teste und ergänze AI-generierten Code gezielt.
Testing als Kernprozess
AI baut, Menschen beurteilen. Funktion, UX und Ergebnisqualität werden systematisch getestet statt gehofft.
LLM Serving & Runtime
Produktive LLM-Setups mit stabilen Laufzeiten, klarer Kostenkontrolle und sauberer Einbindung in Ihre Systemlandschaft.
Machbarkeit -> POC -> MVP
Risikoarm starten, schnell validieren und dann gezielt ausbauen. So entstehen belastbare Lösungen statt Endlos-Projekte.
Software-/Web- & API-Entwicklung
Frontend, Backend und Schnittstellen mit klarem Praxisfokus. Ideal für Tools, Portale und interne Plattformen.
Automatisierung & Integration
Python, n8n, Middleware/APIs, Webhooks und Queues für robuste End-to-End-Workflows im Alltag.
Performance Tuning
Latenz, Durchsatz und Betriebskosten im Griff: Performance ist kein Extra, sondern Teil der Umsetzung.
Prompt Engineering mit System
Nicht nur Prompts tippen: Reproduzierbare Strategien, saubere Iterationen und zielgerichtete Ergebnisse.
Scope-Fit für KMU & Mittelstand
Kein Fit für unstrukturierte 1M-Zeilen-Altlasten. Fokus auf realistisch lieferbare Vorhaben mit reasonable token windows.
Praxisfokus - Tech Stack
Sie profitieren gegenüber klassischer Agentur vor allem bei Geschwindigkeit von POC zu MVP, Kostenkontrolle und Flexibilität. AI beschleunigt die Umsetzung, Engineering sichert Qualität und Wartbarkeit.
FAQ
Für welche Projektgrößen ist dieser Ansatz geeignet?
Für kleine Kunden und soliden Mittelstand mit klarem Scope. Nicht für unstrukturierte Großprogramme ohne modulare Zerlegung.
Was ist der Vorteil gegenüber einer klassischen Agentur?
Vor allem Geschwindigkeit von POC zu MVP, geringere Kosten und höhere Flexibilität bei der laufenden Priorisierung.
Wie wird Qualität sichergestellt, wenn AI mitschreibt?
Durch strukturiertes Testing, Engineering-Review und klare Abnahmekriterien. AI liefert Geschwindigkeit, der Mensch verantwortet das Ergebnis.
Kann ich nicht einfach selbst ein paar Prompts eintippen und sparen?
Klar, kann jeder. Entscheidend ist aber, ob am Ende belastbare Software statt Demo-Code entsteht. Ich liefere reproduzierbare Ergebnisse mit Testing, Architektur und sauberer Übergabe.
Macht ihr auch "rettet mal schnell unsere 1M-Zeilen-Altlast"-Projekte?
Nur mit realistischem Zuschnitt. Ohne klare Modulgrenzen wird es teuer und langsam. Ich arbeite dort, wo ein Team aus Mensch + AI in sinnvollen Inkrementen echten Nutzen liefern kann.
Ist das jetzt Beratung oder echte Umsetzung?
Beides, aber mit Priorität auf Lieferung. Keine Folienschlacht ohne Ergebnis: Wir bauen, testen und bringen nutzbare Software in den Betrieb.
Wie schnell seid ihr wirklich von Idee zu erstem Ergebnis?
Wenn Scope und Datenlage klar sind, sehen Sie in Tagen bis wenigen Wochen erste belastbare Ergebnisse. Tempo ja, aber nicht auf Kosten von Qualität und Testbarkeit.
Was passiert, wenn sich Anforderungen mitten im Projekt ändern?
Dann passen wir iterativ an statt alles neu zu planen. Genau dafür ist der Ansatz da: Kurze Zyklen, klare Prioritäten und kontrollierte Änderungen ohne Chaos.