Der Gegner: Agentur-Bloat

Product Engineering

4-8 Wochen

Das Standard-Agenturmodell stellt Ihnen einen Projektmanager, einen Scrum Master, zwei Mid-Level-Entwickler und eine QA in Rechnung und verbringt dann den ersten Monat damit, „Anforderungen abzustimmen“. Sechs Monate später haben Sie ein Burndown-Chart und ein halbes Produkt.

Design und Bau von Webplattformen und SaaS-Produkten, Ende zu Ende: Datenmodell, API, Frontend, Auth, Payments, Admin, Deployment. Multi-Tenant-Architekturen, Row-Level Security in der Datenbank, typisierte Codebases mit Migrationen und Tests.

Für wen: Gründer und Teams, die ein echtes Produkt gebaut brauchen, kein Bodyshopping-Engagement.

Der Gegner: Slideware-AI

AI-Integration & Agenten

2-4 Wochen

Die meiste „AI-Transformation“ endet als Chatbot-Demo, die beim Kontakt mit echten Daten, echten Nutzern und echten Provider-Ausfällen schmilzt. Die Lücke zwischen beeindruckender Demo und produktivem AI-Feature ist 90 Prozent der Arbeit, und genau diesen Teil überspringen die Beratungen.

LLM-Features, engineered wie Infrastruktur: Multi-Provider-Gateways mit Failover, strukturierte Outputs mit Validierung, Kosten-Tiering (günstige Modelle für die Masse, Frontier-Modelle, wo es zählt), Feedback-Loops, die die Genauigkeit über die Zeit steigern, und Agenten mit echtem Tool-Zugriff unter Least-Privilege-Regeln.

Für wen: Teams, die AI dieses Quartal in Produktion wollen, nicht für immer im Innovation Lab.

Der Gegner: die Runway-Arithmetik

MVP in Wochen

2-6 Wochen

Jeder Monat „wir bauen noch“ ist ein Monat Gehälter, ein Monat, in dem die Konkurrenz liefert, und ein Monat, in dem die Geduld Ihrer Investoren verbrennt. Traditionelle Zeitpläne stammen aus der Zeit, als Code von Hand getippt wurde. Sie sind obsolet.

Von der Idee zum produktionsreifen MVP in 2 bis 6 Wochen: zuerst das Walking Skeleton (deployed, TLS, Auth, Monitoring in Woche eins), dann Features in Prioritätsreihenfolge. Das MVP ist die erste Version des echten Produkts, auf einer Architektur, die skaliert, kein Wegwerf-Demo.

Für wen: Gründer, die ein Produkt validieren, und Intrapreneure, die ein Konzept vor der Budgetrunde beweisen wollen.

Der Gegner: geerbter Mystery-Code

Code- & Security-Audits

1-2 Wochen

Sie haben eine Codebase gekauft, von einem abgewanderten Team geerbt oder ahnen, dass die, für die Sie bezahlt haben, schlimmer ist, als sie aussieht. Alle sagen „läuft doch“, niemand kann Ihnen sagen, ob man darauf sicher aufbauen kann, und der eine Entwickler, der es wusste, ist weg.

Strukturierter Review von Architektur, Codequalität und Sicherheit: OWASP-Top-10-Sweep, Authentifizierung und Session-Handling, Secrets-Hygiene, Dependency-Risiken, Datenisolation, Performance-Hotspots, Deployment- und Backup-Lage. Findings nach realem Risiko priorisiert, mit konkreten Fixes. Auf Wunsch beheben wir sie gleich mit.

Für wen: Käufer in der Due Diligence, Teams mit Legacy-Erbe, Gründer, die die Wahrheit wollen.

Der Gegner: die unsichtbare Cloud-Rechnung

DevOps & Self-Hosting

1-2 Wochen

Cloud-Kosten kriechen nach oben, bis sie unter den Top-3-Kostenposten stehen, während Deploys immer noch von einer Person und einem Stoßgebet abhängen. Dabei könnte der halbe Stack auf eigener Hardware laufen, zum Strompreis, mit besserer Latenz.

Deployment-Pipelines, Containerisierung, Reverse Proxies mit automatischem TLS, Monitoring, Alerting, Backups und Security-Hardening. In Ihrer Cloud, auf Bare Metal oder hybrid, sodass jeder Workload dort läuft, wo er am günstigsten ist. Wir betreiben unsere eigene Produktionsflotte genau so, mit 99.9% Uptime. Wir verkaufen, was wir selbst praktizieren.

Für wen: Teams, die die Deploy-Angst satthaben, und alle, deren Cloud-Rechnung schneller gewachsen ist als ihr Traffic.

Der Gegner: der verschwundene Entwickler

Rescue & Takeover

erste Fixes in Woche 1

Der Freelancer antwortet nicht mehr. Die Agentur hat Ihr Team zum dritten Mal ausgetauscht. Das Produkt läuft irgendwie, aber niemand traut sich zu deployen, es gibt keine Tests, und die Dokumentation ist ein README mit „TODO“. Und das Geschäft hängt an genau diesem Ding.

Adoption verwaister oder fragiler Codebases: erst stabilisieren (Backups, Deploys, Monitoring), dann verstehen (Doku, Architektur-Map), dann härten (Tests um die kritischen Pfade), dann verbessern. Jeder entdeckte Bug wird vor dem Fix zum Regressionstest, sodass die Codebase nur sicherer werden kann.

Inklusive Härtung KI-gebauter Apps: der Lovable/Cursor-Prototyp, der genau bis zum Eintreffen echter Nutzer funktioniert.

Für wen: Unternehmen, die Geisel ihrer eigenen Software sind, und die Menschen, die sie geerbt haben.