Anonymisiertes Projekt

Code-Forensik für eine KI-gestützte Softwarelieferung

Das Assessment verband Code- und Repository-Forensik mit Fehler-, Liefer- und KI-Workflow-Daten. Daraus entstand eine klare Ausgangslage für die technische Roadmap: funktionierende Praktiken blieben sichtbar, Risiken wurden prüfbar und nächste Verbesserungen wurden zu konkreten Arbeitspaketen.

Autor: Oliver Fries Veröffentlicht: 8. Oktober 2026 Aktualisiert: 8. Oktober 2026

Ausgangslage

Ein Entwicklungsteam setzte KI bereits aktiv mit menschlichen Freigaben ein und lieferte kleine, gut prüfbare Änderungen. Das Assessment sollte klären, welche Praktiken bereits tragen, wo Fehler entstehen und welche Nachweise für eine kontrollierte Ausweitung der KI-gestützten Entwicklung gebraucht werden.

Was dabei wichtig war

Die Analyse sollte bewährte Praktiken ebenso klar benennen wie Risiken und Verbesserungspotenziale.
Technische Befunde sollten so priorisiert und belegt sein, dass sie direkt in die bestehende technische Roadmap einfließen konnten.
Für den weiteren KI-Einsatz wurden überprüfbare Kriterien für Spezifikation, Tests, Berechtigungen, Freigaben und Fehlerfälle benötigt.

Mein Beitrag

Ich verband klassische Code-Forensik mit der Evaluation wiederverwendbarer KI-Arbeitsanweisungen, sogenannter Skills, und der Prüfung des Spec-Driven-Development-Ablaufs. Im Übergabegespräch wurden die Befunde im Teamkontext eingeordnet und in Entscheidungen und nächste Prüfschritte übersetzt.

Mein Vorgehen

Repository-Historie, Abhängigkeitsgraphen, Scannergebnisse, Fehlerdaten und Liefernachweise wurden mit reproduzierbaren Berechnungen ausgewertet.
Die Analyse bestätigte kleine Änderungen, geringe Duplikation und überwiegend gut beherrschbare Komplexität. Häufig geänderte Stellen und weitere technische Risiken wurden gezielt vertieft.
Der Weg von Spezifikationen über Akzeptanzbeispiele, Tests, Implementierung und Qualitätsprüfungen bis zum Release wurde auf Nachvollziehbarkeit geprüft.
KI-Skills wurden auf Evaluationen und klare Grenzen für Werkzeuge, Dateien, Zugangsdaten, Freigaben und Fehlerfälle geprüft. Daraus entstanden Kriterien für einen begrenzten, messbaren Pilotablauf.

Erzieltes Ergebnis

Das Assessment bestätigte eine gute technische Ausgangslage: kleine prüfbare Änderungen, geringe Duplikation, überwiegend gut beherrschbare Komplexität und menschliche Kontrolle im KI-Workflow. Damit war klar, was bereits funktioniert und wo gezielte Verbesserungen ansetzen konnten.
Die Analyse identifizierte Akzeptanzkriterien als zentralen Qualitätshebel. Erwartetes Verhalten kann dadurch vor der Implementierung in Beispiele und Tests übersetzt werden. Das schafft eine gemeinsame Prüfgrundlage für Entwicklung, QA und den Einsatz von KI.
Sicherheits- und Abhängigkeitshinweise wurden zu konkreten Validierungs- und Aktualisierungsschritten aufbereitet. Der Kunde konnte damit unmittelbare Prüfungen, planbare Aktualisierungen und tiefer zu untersuchende Punkte voneinander trennen.
Für die Weiterentwicklung mit KI entstand ein klarer Pfad: Verhalten in Spezifikationen beschreiben, mit Tests belegen, Skills systematisch evaluieren und den Ablauf zunächst begrenzt messen. Die Übergabe zeigte, wie diese Arbeitspakete direkt in die technische Roadmap einfließen können.

Was Sie daraus für Ihr Projekt ableiten können

Das Vorgehen trennt vorhandene Stärken, prüfbare Risiken und offene Annahmen. So erkennen Sie, wo technische Investitionen und Prozessänderungen zuerst ansetzen sollten.
Klare Akzeptanzkriterien, verknüpfte Tests und evaluierte KI-Skills schaffen die Grundlage, um KI-gestützte Entwicklung kontrolliert und messbar auszuweiten.