Wir übersetzen Ihre Idee in ein umsetzbares technisches Konzept.
In gemeinsamen Sessions definieren wir Zielbild, Nutzer, Anforderungen und Scope Ihres Custom-Coding-Projekts – inklusive Abgrenzung zu Standard-Tools und bereits vorhandenen Systemen.
Ein schlankes, aber klares Anforderungspapier, das Umsetzungsrisiken minimiert.
Lokale LLMs, APIs und bestehende Systeme sinnvoll verbinden.
Wir entwerfen eine Architektur, die lokale LLM-Stacks (Ollama, LM Studio, vLLM) mit API-Modellen und Ihren vorhandenen Systemen verbindet – skalierbar, wartbar und sicher.
REST-/GraphQL-APIs, Agenten-Backends, Web-UIs, Integrationen in bestehende Tools und Datenquellen.
Wir entwickeln in kurzen Zyklen – mit Feedback aus Ihrem Team.
Die Umsetzung erfolgt in klar geschnittenen Sprints. Wir nutzen KI-gestützte Entwicklungs-Workflows (z.B. Cursor mit lokalen und API-basierten Modellen), ohne Code-Qualität und Reviews zu vernachlässigen.
Sie sehen Fortschritt und Zwischenstände – auf Wunsch inkl. Zugriff auf Repositories & Deployments.
Funktional, sicher und für den Alltag tauglich.
Vor dem Go-Live testen wir Funktionalität, Performance und Sicherheit – inkl. Testszenarien für LLM-Verhalten, Fehlertoleranz und Edge Cases.
Wir achten darauf, dass KI-Funktionen reproduzierbar und nachvollziehbar arbeiten – nicht nur „magisch“ wirken.
Ihr Team kann weiterbauen – mit oder ohne uns.
Wir übergeben Code, Dokumentation und Know-how an Ihr Team und planen auf Wunsch eine Roadmap für weitere Ausbaustufen oder übernehmen den langfristigen Ausbau selbst.
Schicken Sie uns ein kurzes Briefing – wir schlagen Ihnen eine schlanke, realistische Roadmap vor.