Agent-Workflow-Audit & Optimization für Engineering-Teams

Ich prüfe Ihr bestehendes AI-Coding-Setup mit Claude Code, Codex, Cursor, Continue oder eigenen Agents. Sie erhalten klare Befunde und eine priorisierte Roadmap.

Viele Teams nutzen schon AI-Coding-Tools - aber jeder anders, ohne Übersicht über Kosten, Risiken oder Effektivität. Ich bringe Klarheit rein: was funktioniert, was kann weg, was fehlt.

AI-Coding-Tools werden im Team genutzt, aber niemand hat die Gesamtsicht: Tool-Stack ist gewachsen, Workflows sind nicht reproduzierbar und der ROI ist unklar.

Audit-Report mit Befunden zu Tool-Stack, Workflows, Sicherheit und Kosten. Plus priorisierte 3-Monats-Roadmap und konkrete Tool-Stack-Empfehlung pro Team-Rolle.

Im Engineering-Alltag haben sich AI-Coding-Tools verbreitet - meist organisch und ohne Plan. Einer nutzt Cursor, der nächste Claude Code, der dritte hat noch Continue installiert. Niemand kennt die echten Kosten, die DSGVO-Implikationen oder welcher Workflow eigentlich produktiv ist. Lead-Engineers bekommen Druck von oben, aber ohne Datenbasis ist jede Entscheidung Bauchgefühl.

Der Audit prüft Ihr aktuelles Setup und beantwortet drei Fragen: Was bleibt, was kann weg und was fehlt? Die Empfehlung richtet sich nach Ihrem Stack und nicht nach einer Reseller-Bindung.

Typische Ausgangslage

  • Mehrere AI-Coding-Tools laufen parallel, gemeinsame Standards fehlen
  • Keine Übersicht über monatliche LLM-API-Kosten und Lizenzen
  • DSGVO/Code-Leak-Risiken sind nicht systematisch bewertet
  • Keine Workflows zur Messung von Produktivität oder Code-Qualität mit AI
  • Onboarding neuer Teammitglieder dauert Wochen statt Tage

Was ich liefere

  • Interviews mit ausgewählten Engineers und den beteiligten Verantwortlichen
  • Tool-Inventur: was ist installiert, was wird wirklich genutzt, was kostet es
  • Workflow-Mapping: wo entstehen Reibungspunkte, wo sind Quick Wins
  • Sicherheitsbewertung: Code-Leak-Risiken, Permission-Management, Datenresidency
  • Roadmap mit priorisierten Maßnahmen

Technischer Ansatz

  • Tool-Inventar pro Engineer (Claude Code, Codex, Cursor, Continue, Aider, Tabnine, GitHub Copilot, …)
  • Workflow-Audit: Code-Review, PR-Erstellung, Test-Generierung, Doku, Debugging
  • Kosten-Tracking: API-Aufrufe pro Tool, Lizenzkosten, geschätzter Time-Saved-Wert
  • Security-Review: was wird an externe Anbieter geschickt, welche Repos sind betroffen
  • Tool-Stack-Empfehlung mit Begründung pro Rolle (IC, Tech Lead, Platform, Junior)

Ablauf

  • Kickoff, Interviews und Tool-Inventur
  • Workflow-Audit, Security-Review und Kostenanalyse
  • Audit-Bericht und Entwurf der Roadmap
  • Präsentation der Befunde, Abstimmung und Übergabe

Warum ich

  • Vendor-agnostisch - keine Affiliate- oder Reseller-Bindungen
  • Audit-Erfahrung aus AWS-Architektur-Reviews (gleiche Methodik, anderes Domain)
  • Remote deutschlandweit, deutsche Verträge

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zum Claude Code & Codex Onboarding?

Onboarding ist für Teams, die NEU starten. Der Audit ist für Teams, die schon nutzen, aber Klarheit über Tool-Stack, Workflows und ROI brauchen. Häufig folgt nach einem Audit ein gezieltes Onboarding-Projekt auf das empfohlene Toolset.

Empfehlen Sie immer Claude Code?

Nein. Die Empfehlung folgt aus Ihrem Tech-Stack, der Teamgröße, den Compliance-Anforderungen und Ihrer bisherigen Tool-Investition. Manche Teams sind mit Cursor besser bedient, andere mit Continue und eigenen Skills.

Wie viele Engineers werden interviewt?

Die Zahl richtet sich nach Teamgröße, Rollen und Fragestellung. Im Erstgespräch kläre ich mit Ihnen, welche Perspektiven für den Audit nötig sind.

Wie geht es nach dem Audit weiter?

Sie erhalten die Roadmap und können sie selbst umsetzen. Auf Wunsch begleite ich die Umsetzung in einem Folgeprojekt, etwa beim Onboarding, bei einem MCP-Server oder beim CLAUDE.md-Setup.

Werden auch GitHub Copilot oder JetBrains AI auditiert?

Ja. Der Audit ist vendor-agnostisch und nimmt alle aktiv genutzten Tools auf, inklusive IDE-Plugins (Copilot, JetBrains AI, Tabnine, …) und CLI-Tools (Claude Code, Codex, Aider, …).

Wie unterscheidet sich der Audit von einer reinen Tool-Empfehlung?

Sie erhalten keine generische Rangliste. Die Empfehlung berücksichtigt Ihren Tech-Stack, die Teamgröße, die Compliance-Lage und Ihre bisherige Tool-Investition.

Was kostet typischerweise ein nicht-optimierter AI-Coding-Stack pro Engineer und Monat?

Das lässt sich ohne Ihre Rechnungen und Nutzungsdaten nicht seriös beziffern. Der Audit erfasst Lizenzen und API-Kosten und stellt sie der tatsächlichen Nutzung gegenüber.

Welche Quick Wins findet ein Audit typischerweise?

Der Audit prüft doppelte Lizenzen, ungenutzte Modelle, fehlende Sicherheitsregeln und widersprüchliche Repository-Konfigurationen. Welche Befunde tatsächlich vorliegen, zeigt erst die Bestandsaufnahme.

Wie gehen Sie mit Code-Leak-Risiken um?

Teil des Audits ist eine systematische Bewertung: welcher Tool sendet Code an welche Anbieter (z.B. Anthropic vs OpenAI vs lokal), welche Repos sind betroffen, welche Retention-Policies gelten. Daraus ergibt sich eine Risiko-Matrix, die mit Security/DPO geteilt wird, plus Empfehlung fuer DSGVO-konforme Alternativen (z.B. AWS Bedrock fuer regulierte Workloads).

Funktioniert der Audit auch für große Organisationen?

Bei großen Organisationen kann der Audit mit einem abgegrenzten Bereich starten. Beteiligte Teams und Interviews werden im Erstgespräch festgelegt.