Eine lokale Control Plane für AI-gestützte Softwareentwicklung. Keine Magie-aus-der-Steckdose — sondern eine strukturierte Produktionsstraße aus Wizard, überwachten Runs, Git-Disziplin und automatischem Quality Gate. Reproduzierbar, nachvollziehbar, abnehmbar.
Neu · v0.42.1
Besserer .NET-Support: Die Sandbox baut mit dem SDK, das zum Projekt passt (global.json
bzw. TargetFramework), der Agent darf dotnet selbst aufrufen, und der Wizard schlägt
.NET 10 vor, mit 9 und 8 wählbar. Neu ist auch eine Testversion mit Ablaufdatum ohne Lizenzdatei.
Davor brachte v0.42.0 das Tester-Paket: Lizenz als Datei, Kosten live und vor dem Start
geschätzt, C# in der Container-Sandbox und ein Startpaket.
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Der sechs-Schritt-Wizard fragt nur, was er für ein konkretes
Projekt wissen muss: Zielplattform, Backend, Frontend(s),
stackabhängige Fragen, Quality-Gate-Toggles, Zusammenfassung.
18 Templates — fünf Backends von Spring Boot bis FastAPI,
zwölf Frontends von React bis JavaFX, dazu der Import eines
bestehenden Repositories. Am Ende: PROJECT.md,
AGENTS.md und ein Initial-Prompt, den du vor
dem Start sehen kannst.
Run-Orchestrierung mit Live-Logs, Token- und Kostenerfassung und
Container-Sandbox. Build und Scans laufen mit echten Limits
(--cpus 2 --memory 4g --read-only),
der Agent schreibt nur ins Workspace, jede Änderung ist ein Commit.
Browser-Notification, wenn du eine Entscheidung treffen
musst.
Inline-Diff vor jedem Approval. Automatisches Quality Gate aus sieben Reviewer-Rollen — Security, Architecture, Hallucination, Dependency-Scan, Spec-Konformität (nur bei Runs mit Spec) sowie zwei Vendor-Reviewer. Kein "Approve / Reject"-Blindflug, sondern Findings getrennt nach blockierend und beratend, mit Confidence-Score je Reviewer.
Referenzarchitektur, Agenten-Orchestrierung, Guardrails und SDLC-Integration — als Architektur-Dokument, nicht als Tool-Vergleich. Wer wissen will, warum die Fabrik so geschnitten ist, fängt hier an.
Coding-Agenten sind schon gut darin, einzelne Probleme zu lösen. Sie sind schlecht darin, sich an Strukturen zu halten, Commits sinnvoll zu schneiden, Reviews einzuholen und ihren eigenen Output zu prüfen. Diese Schritte übernimmt die Software Factory — nicht den Kreativitätspart.
Das Resultat: AI-gestützte Entwicklung, die ein Architekt einem Auftraggeber zeigen kann, ohne danach manuell die Spuren zu beseitigen.
Mit Claude Code bekommt der Architect standardmäßig Opus, der Developer Sonnet, der Reviewer das schlanke, schnelle Haiku — das spart Tokens dort, wo die Qualität nicht leidet, und gibt das starke Modell den strategischen Rollen. Die Zuordnung kommt aus dem Modellkatalog, lässt sich je Team oder per Einstellung überschreiben und wird mit Fabrik-Releases nachgezogen.
Vor jedem Run schreibt die Plattform
.claude/settings.local.json und
.claude/agents/<role>.md ins
Workspace. Subagents sind nativ delegierbar,
ohne dass du einmal an die CLI ranmusst.
Optional: Build und Scans des generierten
Projekts laufen in einem ephemeren
Docker-Container mit harten Limits und
--read-only Root, gemountet ist
nur der Workspace. Der Agent selbst läuft mit
ephemerem HOME ohne fremde Konfiguration.
Bei WAITING_FOR_APPROVAL blendet
die Plattform den fertigen
git diff ein. Du siehst, was der
Agent geändert hat, bevor du den Knopf
druckst.
Die Wizard-Zusammenfassung zeigt eine Token- und EUR-Schätzung — vor dem ersten Run, ohne Vendor-Call. JTokkit rechnet lokal.
Softwarearchitekt mit über drei Jahrzehnten zwischen Mainframe (z/OS, Cobol, REXX) und Cloud (Java/Spring, AWS, Azure, Kubernetes, Microservices). Im Frontend mit Apache Wicket und Angular unterwegs, im Mobilebereich Gründer einer deutschsprachigen Xamarin-Community.
Zertifizierungen (Auswahl): CKAD — Certified Kubernetes Application Developer (CNCF), AWS Certified Cloud Practitioner, Microsoft Certified: Azure Fundamentals (AZ-900), iSAQB CPSA-F (Software-Architektur) und Oracle Certified Professional 12c.
Die Agentic Software Factory ist mein Versuch, KI-Agenten so in den Software-Lifecycle einzubetten, dass sie auch unter Mittelstands- und Compliance-Bedingungen produktiv werden — strukturiert, nachvollziehbar, abnahmefähig statt blind generiert.
