Requirements & Traceability
Anforderungen strukturieren, Luecken erkennen und Verbindungen zu Architektur, Code und Tests vorbereiten.
KI-Agenten fuer Embedded Softwareentwicklung
Embedded-Software schneller entwickeln – mit spezialisierten KI-Agenten.
AICodeIT erweitert Ihr R&D-Team um KI-Agenten fuer Requirements, Architektur, Code, Tests und Dokumentation.
Requirements Agent
analysiert Anforderungen, Luecken und Traceability
aktiv
Architecture Agent
uebersetzt Anforderungen in tragfaehige Softwarestrukturen
aktiv
Coding Agent
erzeugt Code passend zu Standards und Projektkontext
aktiv
Test Agent
erstellt Unit Tests, Review-Hinweise und Dokumentation
aktiv
Warum AICodeIT
Embedded-Teams verlieren Zeit an Aufgaben, die automatisierbar sind.
Moderne Embedded-Projekte werden durch Varianten, Normen, Legacy-Code, Toolketten und Dokumentationspflichten immer komplexer. AICodeIT setzt genau dort an: bei wiederkehrenden Engineering-Aufgaben mit hohem Zeitaufwand.
- Requirements pruefen, strukturieren und mit Architektur, Code und Tests verbinden.
- Legacy-Code analysieren und verstaendliche Dokumentation erzeugen.
- Unit Tests, Review-Hinweise und Traceability-Artefakte vorbereiten.
- Entwickler entlasten, ohne Ihre bestehende Toolchain zu ersetzen.
Loesung
KI-Agenten-Crews fuer den gesamten Embedded-Entwicklungsfluss.
Jeder Agent uebernimmt eine klar definierte Rolle. Zusammen arbeiten sie wie ein spezialisiertes Engineering-Team – mit Kontext zu Projekt, Technologie, Standards und Toolchain.
Architektur & Implementierung
Softwarestrukturen, Schnittstellen, Module und Code-Vorschlaege passend zum bestehenden Projektkontext erzeugen.
Tests & Dokumentation
Unit Tests, Testideen, Review-Hinweise, technische Dokumentation und nachvollziehbare Artefakte erstellen.
Nutzen
Mehr Output, weniger Reibung im Entwicklungsprozess.
Die konkreten Ergebnisse haengen von Use Case, Codebasis, Toolchain und Datenqualitaet ab. Der groesste Hebel liegt typischerweise bei repetitiven Engineering-Aufgaben.
2-3x
hoeherer Durchsatz bei geeigneten Entwicklungs- und Dokumentationsaufgaben
>90%
Testabdeckung als Zielbild fuer definierte Module und Komponenten
<1
Entwicklerkosten fuer eine spezialisierte Agenten-Crew im Betrieb
Start
mit einem abgegrenzten Pilot-Use-Case statt grossem Transformationsprojekt
Use Cases
Wo AICodeIT sofort Wirkung entfalten kann.
Legacy-Code verstehen
Agenten analysieren bestehende Codebasen, erzeugen Modulbeschreibungen und machen Abhaengigkeiten verstaendlicher.
Tests schneller erzeugen
Aus Anforderungen, Code und Schnittstellen entstehen Unit Tests, Testfaelle und Review-Hinweise.
Requirements verbinden
Anforderungen werden strukturiert, priorisiert und mit Architektur- sowie Testartefakten verknuepft.
Dokumentation aktualisieren
Technische Dokumentation wird aus Code, Tickets, Anforderungen und Architekturentscheidungen vorbereitet.
Security & IP-Schutz
Ihre Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle.
AICodeIT ist fuer industrielle Entwicklungsumgebungen gedacht: mit dedizierten Agenten-Umgebungen, kontrolliertem Zugriff auf Repositories, Ticketsysteme und CI sowie klarer Trennung Ihrer Projekt- und Kundendaten.
DediziertAgenten-Umgebung pro Kunde oder Projekt.
KontrolliertZugriff nur auf definierte Systeme und Artefakte.
NachvollziehbarErgebnisse bleiben reviewbar und auditierbar.
KundennetzwerkRepository, Tickets, Requirements, Tests, CI/CD
Sicherer ZugriffDefinierte Schnittstellen, VPN oder kontrollierte Integration
AICodeIT Agenten-CrewAnalyse, Code-Vorschlaege, Tests, Dokumentation, Traceability
Review durch Ihr TeamMenschen behalten Entscheidungshoheit und Freigabe
Vertrauen
Gebaut von Embedded-Praktikern, nicht von KI-Generalisten.
AICodeIT verbindet Embedded-Engineering, industrielle Softwareprozesse und moderne KI-Agenten-Infrastruktur. Das Ziel: praktische Entlastung fuer reale Entwicklungsorganisationen.
Armin Schmiegel
AI Agents & Engineering AutomationSpezialisierte KI-Agenten fuer Requirements, Architektur, Code, Tests, Dokumentation und Toolchain-Integration.
Stefan Mueller
Embedded & R&D LeadershipErfahrung in Embedded Systems, Entwicklungsprozessen, Produktentwicklung und industriellen Softwareorganisationen.
Pilotprojekt
In vier Schritten zur ersten Agenten-Crew.
1
Engpass waehlen
Wir identifizieren einen klar abgegrenzten Use Case mit messbarem Nutzen.
2
Kontext anbinden
Agenten erhalten kontrollierten Zugriff auf relevante Artefakte und Regeln.
3
Agenten testen
Ergebnisse werden mit Ihrem Team validiert und iterativ verbessert.
4
Skalieren
Bewaehrte Agenten werden auf weitere Module, Teams oder Prozesse ausgedehnt.
Lassen Sie uns Ihren groessten Embedded-Engpass analysieren.
In einem ersten Gespraech klaeren wir, welcher Use Case sich fuer eine spezialisierte KI-Agenten-Crew eignet und welche Daten, Tools und Sicherheitsanforderungen relevant sind.