Eingebettet in Ihr Team
Wir arbeiten in Ihren Ritualen, Tools und Repositories, gemischt vor Ort und remote.
Forward Deployed Engineering
Unsere Senior-Engineers arbeiten in Ihrem Team, vor Ort und remote, und bauen AI Skills, Agenten und Context Engineering auf dem Claude- und Cursor-Stack. Abgesichert durch Evals, bis Ihre KI im Betrieb läuft.
Unsere Senior-Engineers arbeiten dort, wo Ihre Arbeit passiert: gemischt vor Ort und remote, mit Ihren Daten, Systemen und Ihrer Governance. Vom ersten Use Case bis in den produktiven Betrieb.
Wir arbeiten in Ihren Ritualen, Tools und Repositories, gemischt vor Ort und remote.
Wir bauen innerhalb Ihrer Systeme und Ihrer Governance. NDA auf Wunsch, kein Training von Modellen mit Ihren Daten oder Ihrem Code.
Die Person im Erstgespräch ist dieselbe, die Ihre Architektur entwirft und mit Ihrem Team baut.
Wir schneiden Bounded Contexts gemeinsam mit Ihren Fachexperten, mit Domain-Driven Design und Event Storming. Die Specs für die Agenten kommen danach.
Für Unternehmen ohne dedizierte technische Führung: Architekturentscheidungen, Technologiebewertungen, Vendor-Auswahl und Aufbau interner Engineering-Strukturen, bis zur eigenen Besetzung.
Am Ende arbeitet Ihr Team selbständig weiter, oder wir betreiben und entwickeln das System langfristig weiter.
Wir bauen auf dem Claude- und Cursor-Stack und verbinden KI mit den Systemen, in denen Ihre Arbeit tatsächlich passiert. Jede Fähigkeit ist abgesichert durch Evals und gemacht für den produktiven Betrieb.
Wiederverwendbare Fähigkeiten für Agenten auf dem Claude- und Cursor-Stack: Skills, Projektregeln und Befehle, mit denen Agenten in Ihrer Codebase und Ihren Prozessen verlässlich arbeiten.
Unsere Claude-Code-ÜbersichtSchemas, Memory Files und Daten-Pipelines, die Agenten genau den Kontext geben, den sie brauchen. Das ist der entscheidende Hebel für verlässliche Ergebnisse.
Tool-nutzende Agenten, angebunden an Ihre Systeme über das Model Context Protocol, mit definierten Grenzen und Freigaben. Unser eigener MCP-Server ist öffentlich erreichbar.
Unser MCP-ServerLM Judges, Golden Datasets und CI/CD-Gates prüfen das Verhalten Ihrer KI-Systeme, bevor eine Änderung live geht.
So evaluieren wirLLMs, Embeddings und Automatisierungen, sauber in Ihre bestehenden Software-Stacks und Systemlandschaften eingebettet.
Bestehende Prototypen oder gewachsene Systeme in produktionsreife, wartbare Software überführen.
Das ist die Technik hinter unserer KI-Arbeit: derselbe Stack, auf dem unsere Labs-Tools produktiv laufen.
Embeddings, Vector Stores und hybride Suche über Unternehmenswissen – mit Chunking- und Reranking-Strategien, die wir pro Korpus wählen.
Tool-nutzende Agenten, koordiniert über das Model Context Protocol (MCP), mit Schemas, Memory Files und definierten Grenzen. Wir betreiben unseren eigenen öffentlichen MCP-Server und kennen die Praxis daher aus erster Hand.
Input- und Output-Validierung, Prompt-Injection-Abwehr, PII-Filterung und menschliche Freigabe-Gates für folgenreiche Aktionen, von Anfang an in die Architektur eingebaut.
Das richtige Modell pro Aufgabe: klein und schnell wo möglich, Frontier-Klasse wo es zählt. Caching, Batching und Kostenbudgets planen wir als Architekturentscheidungen mit ein.
Unsere Labs-Projekte laufen produktiv auf genau diesem Stack. Sie können sie ansehen und zum Teil direkt ausprobieren.
KI-Assistenten fragen darüber unsere Leistungen, Assessments und Insights ab und können mit Einwilligung eine Anfrage übermitteln.
Stündliches semantisches Clustering von 500+ Nachrichtenquellen, ausgeliefert an Web, iOS und Android.
Prognose für S&P-Indexaufnahmen über das gesamte US-Aktienuniversum, zweimal pro Werktag vollautomatisch neu berechnet.
Unser Assessment läuft als Agent im Dialog und erstellt daraus einen priorisierten Report.
Den Unterschied macht, wie viel Struktur und Verifikation in der Arbeit mit KI steckt.
Vom schnellen Prototyp bis zum produktionsreifen System: Die richtige Arbeitsweise hängt vom Einsatz des Codes ab. Ein Demo für das Board darf schnell und locker entstehen. Eine API, die Zahlungen verarbeitet, verlangt Agentic Engineering.
Schnelle, lockere Prompts, oft Vibe Coding genannt. Ideal für Demos, Nutzertests und technische Hypothesen. Der Code dient dem Lernen und geht nicht in Produktion.
Formale Spezifikationen, Architekturdokumente und Memory Files definieren den Kontext. Automatisierte Test-Suites, CI/CD-Gates und LM Judges verifizieren jeden Schritt.
Fragt man ein AI-natives Team, wie reif es ist, antwortet es mit genau einer Sache: Wie es seine LLM-Systeme evaluiert. Wir behandeln Evals als Infrastruktur und bauen sie von Anfang an ein.
Automatisierte Bewertungsmodelle, die KI-Output anhand einer Rubrik prüfen – Korrektheit, Sicherheit, Tonalität – bevor ein Mensch ihn überhaupt sieht.
Kuratierte Testfälle, die stille Regressionen erkennen, sobald sich Prompt, Modell oder Context-Pipeline ändern.
Keine agentische Änderung geht live, ohne ihre Eval-Suite zu bestehen – dieselbe Disziplin wie Unit-Tests, angewendet auf LLM-Verhalten.
Bei kritischen Entscheidungen ein definierter Prüfpunkt, an dem ein Mensch freigibt. Evals verkleinern diese Fläche, der Mensch bleibt an diesen Stellen beteiligt.
AI-native Teams fragen: „Wie evaluieren Sie Ihre LLM-Systeme?“ Das ist das eigentliche Reifesignal.
Wir arbeiten selbst täglich mit Claude Code und Cursor. Diese Praxis bringen wir in Ihr Team, damit Ihre Entwickler agentisch arbeiten und die Qualität dabei hoch bleibt.
CLAUDE.md, Cursor-Regeln und Architekturdokumente, die Agenten Ihre Konventionen, Ihre Domäne und Ihre Grenzen erklären.
Wiederkehrende Aufgaben als Skills und Befehle, die das ganze Team teilt, von Reviews bis zu Releases.
Tests, CI/CD-Gates und Evals, die agentische Änderungen prüfen, bevor sie in den Hauptzweig gelangen.
Wir arbeiten mit Ihrem Team an echten Aufgaben, bis die neuen Gewohnheiten sitzen.
Über den Return einer Codebase entscheidet die Total Cost of Ownership, und die wird im KI-Zeitalter von der Token-Ökonomie bestimmt. Prototyp-Code aus schnellen, lockeren Prompts (Vibe Coding) ist fast kostenlos im Start. Bleibt er im Einsatz, kommt die Rechnung später: Token-Burn, wenn das Modell seine eigenen Fehler ausbügelt, eine Wartungssteuer, wenn Monate später jemand Ad-hoc-Code nachvollziehen muss, dazu Security-Cleanup.
Agentic Engineering dreht die Kurve um: mehr Aufwand vorne (Schemas, Tests, strukturierter Kontext), dafür deutlich weniger Kosten pro Feature danach. Jenseits des Crossover-Punkts kann per Vibe Coding entstandene Software 3–10× mehr pro Feature kosten. Deshalb nutzen wir Rapid Prototyping zum Lernen und Agentic Engineering für alles, was leben soll.
Ob AI Skills, ein Agent mit Anbindung an Ihre Systeme oder ein produktionsreifes Agentic System: Wir finden gemeinsam den richtigen Weg. Erstes Gespräch kostenlos, unverbindlich.
Jetzt Projekt besprechenDie Fragen, die uns Auftraggeber aus Startups, Hidden Champions und Konzernen am häufigsten stellen.