KI, die Ihr Projekt kennt. Vom ersten Prompt an.
Ohne ai-boost hängt das Wissen der KI an Anweisungsdateien, die laufend von Hand aktualisiert werden müssen. Mit ai-boost bekommt jeder KI-Agent im Team genau den Kontext, den die Aufgabe braucht, sowie eine Vorgabe, die gilt und durchgesetzt wird. Management und Entwicklung arbeiten mit demselben Wissen. Messbar in Kosten und Qualität.
Was passiert, wenn KI-Agenten im Team ankommen
Jede Sitzung startet bei null. Die KI kennt weder Code noch Konventionen, weder Tickets noch Entscheidungen. Neuen Mitarbeitern geht es nicht anders: Das Wissen steckt in Köpfen und alten Tickets, und die Einarbeitung zieht sich.
Anweisungsdateien wie CLAUDE.md wachsen, die Qualität sinkt. Jede Sitzung lädt jede Anweisungsdatei komplett, egal um welche Aufgabe es geht. Das Kontextfenster füllt sich mit Regeln, die gerade nicht gelten, und die Antworten werden schlechter.
Qualität nach Prompting-Geschick. Der Senior bekommt brauchbaren Code, der Junior generischen, beides landet im selben Repository.
Jeder baut sich sein eigenes Setup. Werkzeuge, Zugänge und Anweisungsdateien werden von Hand eingerichtet und an Kollegen weitergereicht. Niemand weiß, ob sie genutzt werden.
Kosten laufen aus dem Ruder. Token werden pro Kopf abgerechnet. Niemand sieht, welche Sitzung was gekostet hat, ob die Regeln galten und ob sich der Aufwand gelohnt hat.
Jedes Team, das mit KI arbeitet, braucht dafür eine Lösung. Sie selbst zu entwickeln ist erheblich aufwendiger als erwartet, und das Feld bewegt sich in immer kürzeren Abständen weiter.
Context Management
Die KI kennt das Projekt, bevor sie die erste Zeile schreibt.
Code, Konventionen und Commit-Historie sind semantisch durchsuchbar. Tickets und Dokumentation sind angebunden und mit dem Code verknüpft. Zu jedem Prompt liefert ai-boost den passenden Kontext automatisch mit, ohne dass die KI danach fragen muss. Nach jeder Suche prüft ein Modell, ob die Treffer die Frage wirklich beantworten.
- Ticketsystem und Wiki einmal zentral angebunden, z. B. Jira und Confluence, laufend aktuell
- Jedes Ticket zeigt die Commits, mit denen es umgesetzt wurde
- Scheintreffer werden verworfen, ein Fehlschlag wird offen gemeldet
Token Management
Sie sehen, was es kostet und was es bringt.
Verbrauch, Kosten und Modelle werden pro Sitzung erfasst und Entwickler, Repository und Projekt zugeordnet. Das Admin Portal zeigt Kennzahlen mit Trend und Drilldown bis zur einzelnen Sitzung. Kontrollierte Experimente zeigen, ob eine Funktion Kosten und Qualität verbessert, bevor sie für alle gilt.
- Kosten pro Prompt, Entwickler und Projekt
- Verdikt aus Experimenten: besser, schlechter, kein Unterschied
- Parallele Agenten nur nach ausdrücklicher Freigabe
Quality Management
Gleiche Qualität, egal wer den Prompt schreibt.
Jede Sitzung mit Codeänderungen bewertet sich selbst anhand von vier Kriterien, und ein unabhängiger KI-Prüfer bewertet den Code anhand der tatsächlichen Änderungen. Sitzungen, die in beiden Bewertungen überzeugen, werden zur Vorlage für spätere Aufgaben desselben Typs. Aus schlecht verlaufenen Sitzungen wird gelernt.
- Vier Kriterien: Regeltreue, Vollständigkeit, Architekturtreue, Kontextnutzen
- LLM-as-a-Judge: unabhängige Zweitmeinung auf dem Diff, blind zur Selbstbewertung
- Lehren aus früheren Sitzungen werden mit dem Prompt mitgeliefert
Workflow Management
Eine Vorgabe für alle, und sie gilt.
Werkzeuge, Anbindungen, Modelle je Phase, Pflichtschritte und Arbeitsregeln werden einmal zentral im Portal hinterlegt und auf jeden Rechner verteilt. Kein Entwickler muss selbst etwas einbinden. In der Sitzung werden Abweichungen vom vorgegebenen Modell abgewiesen, und ein ausstehendes Review hält die Sitzung an. Jede Version ist nachvollziehbar.
- Ein Endpunkt pro Projekt statt vieler Werkzeuge pro Entwickler
- Plan, Delegate, Review mit festgelegtem Modell je Rolle
- Human-in-the-Loop zentral konfiguriert: Pause nach dem Plan, Freigabe je Schreibzugriff, Prüfung der Regeln vor Veröffentlichung
Planung und Entwicklung arbeiten mit demselben Wissen.
Wer plant, priorisiert und mit Kunden spricht, verbindet sich per Firmenkonto aus Claude Desktop mit dem Projekt. Keine Installation, kein Schlüssel. Dieselben Quellen wie die Entwickler, Zugriff auf die Projektdokumentation und sechs fertige Fähigkeiten.
Das Produkt fragen. Wie funktioniert etwas heute, warum ist es so, und ist etwas anderes möglich. Jede Aussage mit Quelle, sodass sich auch neue Mitarbeiter schnell zurechtfinden.
Finden und zusammenfassen. Tickets und Seiten nach Bedeutung finden, Duplikate erkennen, ein Epic oder eine Diskussion knapp zusammenfassen.
Aufgabe vorbereiten. Aus Idee oder Kunden-E-Mail wird ein Ticket, das Team und KI-Agenten direkt umsetzen.
Ist das eine Änderung? Eine Anfrage gegen den vereinbarten Umfang und den Code prüfen, inklusive Antwortentwurf.
Status prüfen. Was das Ticketsystem sagt, abgeglichen mit dem, was der Code zeigt. Als Fassung für das Team und für den Kunden.
Dokumentieren. Entscheidungen, Abläufe und Ergebnisse direkt in der Projektdokumentation festhalten, mit Vorschau vor jedem Schreibzugriff.
In Ticketsystem und Dokumentation wird nur nach Vorschau und ausdrücklicher Zustimmung geschrieben. Entscheidungen bleiben bei Menschen.
Lieber sehen als lesen: In 45 Minuten zeigen wir ai-boost live an einem echten Projekt.
Gespräch anfragenAlles enthalten. Nichts zu bauen, nichts zu verdrahten.
Ein Befehl pro Rechner, ein Befehl pro Projekt. Mehr Einrichtung braucht es nicht: keine eigenen Server, keine Skripte, kein Prompt-Engineering im Team.
- Plattform
- Gehosteter Dienst mit einem Endpunkt pro Projekt, nutzbar von jedem KI-Agenten, der den offenen Standard unterstützt. Developer Portal und Admin Portal.
- Wissen
- Code und Commit-Historie, Projektmanagement- und Dokumentationssoftware, z. B. Jira und Confluence, laufend aktuell, Tickets mit Code verknüpft.
- Werkzeuge
- Suche in Code, Historie, Konventionen und Projektwissen. Tickets anlegen, kommentieren, bearbeiten, Status setzen, Dokumentation lesen und ergänzen, jeweils mit Freigabe und Bestätigung.
- Steuerung
- Zentrale Arbeitsweise und Regeln, verteilt auf jeden Rechner und in jeder Sitzung durchgesetzt. Kontext mit jedem Prompt.
- Messung
- Bewertung jeder Sitzung, unabhängiger Prüfer, Experimente, Kosten pro Entwickler und Projekt.
- Betrieb
- Deutsches Rechenzentrum, personenbezogene Schlüssel, Bereinigung von Zugangsdaten, feste Löschfristen, Updates ohne eigenes Zutun.
Einführung und Preise
Ramp-up-Phase, drei Monate.
Kick-off-Workshop, Einrichtung und Anbindung der Quellen, Onboarding und Schulung, Begleitung, Abnahme. Ein fester Ansprechpartner aus dem KI-Team.
Preis: auf Anfrage, abhängig von Teamgröße und Quellen.
Softwarelizenz, monatlich, als Flatrate für benannte Entwickler. Unbegrenzte Projekte und Repositories. Portal für Management inklusive.
| Paket | Entwickler | monatlich | weiterer Entwickler |
|---|---|---|---|
| Team | 10 | 899 € | 79 € |
| Business | 25 | 1.790 € | 69 € |
| Enterprise | 50 | 2.990 € | 49 € |
Alle Preise zzgl. USt. Lizenzen für KI-Modelle und Zugänge zu Ticketsystem, Wiki und Versionsverwaltung stellt der Kunde.
Lassen Sie uns über Ihr Team sprechen.
In 45 Minuten zeigen wir ai-boost live an einem echten Projekt. Danach wissen Sie, ob es passt.
Oder direkt: info@metadevs.de