Eine AI-ready Codebase ändert, wie Ihr Team liefert

Moderne KI-Assistenten sind außergewöhnlich — in Codebases, die ihnen etwas zum Arbeiten geben. Einheitliche Architektur, echte Tests, konsistente Muster.

Schnellere Lieferung

Features, die Wochen dauerten, liefern in Tagen. KI-Assistenten übernehmen das wiederkehrende Scaffolding.

KI-Tools, die tatsächlich helfen

Claude Code, Cursor und Copilot können Ihren Code lesen und Änderungen produzieren — wenn die Codebase ihnen die nötige Struktur gibt.

Einheitliche Architektur

Ein Framework, ein Muster, ein Weg. Keine „Es kommt auf den Ordner an"-Antworten mehr.

Echte Test-Coverage

KI kann selbstbewusst refaktorieren, weil Tests Regressionen fangen. Manuelles QA hört auf, der Bottleneck zu sein.

Niedrigerer Bus-Faktor

Wissen lebt im Code und seinen Tests, nicht im Kopf eines Ingenieurs. Neue Entwickler ramp-uppen in Tagen.

Zukunftssicher

Auf Stacks gebaut, die Vendor und Ökosystem für die nächste Dekade unterstützen werden.

Wenn Ihnen das bekannt vorkommt, halten Sie KI-Tools zurück

Dies sind die Bedingungen, die KI-Assistenten von Force-Multiplier zu Frust machen.

Gemischte Frameworks

jQuery in einem Ordner, React in einem anderen, AngularJS im Admin-Panel. Neue Entwickler wissen nicht, welches zu nutzen.

Keine Tests

Releases laufen auf Hoffnung. KI-Assistenten können nichts sicher ändern, weil nichts verifiziert.

Inkonsistente Muster

Fünf verschiedene Wege, mit der Datenbank zu sprechen. KI kann das nicht überblicken — und Ihr Team auch nicht.

Stammeswissen

Eine Person weiß, wie das Deployment läuft. Eine andere kennt das Datenbankschema. Beide sind nächste Woche im Urlaub.

Veralteter Stack

PHP 5/7, Node 12, Libraries ohne Commits seit 2019. Sicherheits-Patches existieren nicht.

Schema-Drift

Produktions-Tabellen passen nicht zu den Migrations. Keiner weiß sicher, was die Wahrheit ist.

Manuelles Deployment

Ein Ingenieur SSHt sich ein und führt Befehle aus. Releases passieren am Freitagnachmittag.

Kein CI/CD

Falls Tests existieren, laufen sie nur wenn jemand dran denkt. Kaputter Code erreicht main bevor jemand es bemerkt.

Drei Phasen — mit laufender Produktion

Audit & Plan

Wir kartieren Ihre Codebase: Stack-Inventar, Dependency-Graph, Test-Coverage. Sie bekommen ein klares Bild und eine priorisierte Roadmap.

Strangler-Pattern-Modernisierung

Modul für Modul, Route für Route. Neuer Code lebt neben dem alten; Traffic wechselt, wenn Teile bereit sind. Produktion läuft weiter.

AI-Ready-Übergabe

Dokumentation aus Code generiert. CI/CD-Pipeline aufgesetzt. Architekturentscheidungen festgehalten. Ihr Team startet mit KI-Unterstützung ab Tag eins.

Modernisierung ohne Neuentwicklung

Vollständige Neuentwicklungen scheitern. Sie dauern doppelt so lang, kosten dreifach und liefern selten den ursprünglichen Funktionsumfang.

Wir nutzen das Strangler-Pattern: neuer Code wird neben dem alten gebaut, Requests routen zu dem, was bereit ist, Legacy-Teile gehen in Rente.

Von Legacy zu Modern — in welche Richtung Sie brauchen

Der Ziel-Stack hängt von Team, Tooling und langfristiger Wartbarkeit ab. Wir zwingen kein Lieblings-Framework auf.

Legacy PHP

PHP 5.x/7.x und alterndes CodeIgniter, Zend, CakePHP — restrukturiert zu modernem PHP 8.x auf Laravel oder Symfony.

Legacy JavaScript

jQuery, AngularJS, Backbone und Knockout — restrukturiert zu modernem React, Vue, Svelte oder sauberem TypeScript.

Legacy CMS

Alte WordPress-Plugin-Suppe, Drupal 6/7, Magento 1 — migriert zu wartbaren modernen Setups oder Headless-Architekturen.

Datenbank & Schema

Schema-Cleanup, Migrations-Tooling installiert, Drift aufgelöst. MySQL/SQL-Server-Modernisierung.

DevOps & Deployment

Manuelle SSH-Deploys ersetzt durch GitHub Actions, GitLab CI oder Azure DevOps Pipelines — mit automatisierten Tests.

AI-Integrations-Schicht

Dokumentation aus Code generiert, Architektur-Decision-Records und kodifizierte Muster, sodass KI-Tools Code in Ihren Konventionen produzieren.

AI-Readiness-Audit — €5,000 Festpreis, Lieferung in einer Woche

Bevor Sie sich auf eine mehrmonatige Modernisierung einlassen, müssen Sie wissen, was tatsächlich dahintersteckt. Unser Audit ist der eigenständige erste Schritt. Eine Woche, Festpreis, vollständig als eigenständiges Lieferobjekt verwendbar.

Codebase-Scan

Stack-Inventar, Dependency-Graph, Komplexitäts-Hotspots, Test-Coverage nach Bereich, Dead-Code-Erkennung. Die Karte, die Sie brauchen, bevor Sie eine Route planen können.

AI-Tool-Kompatibilitäts-Score

Wie gut funktioniert Ihre aktuelle Codebase mit Claude Code, Cursor und Copilot? Konkrete Blocker identifiziert: Dateiorganisation, fehlende Typen, inkonsistente Muster, ungetestete Invarianten, versteckte Abhängigkeiten. Das erste Mal, dass die meisten Teams dies gemessen sehen.

Priorisierte Roadmap

Aufgaben geordnet nach KI-Produktivitätsgewinn pro eingesetztem Euro. Sie sehen genau, was ein Modernisierungsprojekt anfassen würde, in welcher Reihenfolge und mit welchem erwarteten Ergebnis — bevor Sie etwas unterzeichnen.

Häufig gestellte Fragen

Was beinhaltet Application-Modernization?

Modernisierung restrukturiert Legacy-Codebases in saubere, wartbare, für KI-Tooling freundliche Systeme ohne vollständige Neuentwicklung. Dazu gehören Stack-Upgrades (PHP 5.x → 8.x, AngularJS → React), Hinzufügen von Test-Coverage, Implementierung von CI/CD-Pipelines, Vereinheitlichung von Mustern in der Codebase und Generierung von Dokumentation, damit KI-Assistenten den Code effektiv verstehen können.

Wie lange dauert Application-Modernization?

Kleinere Codebases (1–3 Ingenieure Codeumfang): 6–12 Wochen. Mittelgroße Anwendungen mit Framework-Migrationen: 3–6 Monate. Große Enterprise-Codebases: phasenweise über 6–18 Monate, mit laufender Produktion während jeder Phase. Wir nutzen das Strangler-Pattern, damit es keinen Big-Bang-Umstieg gibt.

Warum nicht gleich neu entwickeln?

Vollständige Neuentwicklungen scheitern zu einem hohen Anteil. Sie dauern 2–3× länger als geschätzt, liefern selten den ursprünglichen Funktionsumfang und frieren das Team im Migrationsmodus ein, während das Geschäft wartet. Das von uns eingesetzte Strangler-Pattern verschiebt Traffic Modul für Modul auf neuen Code — messbarer Fortschritt jede Woche, Produktion läuft durchgängig, null Big-Bang-Risiko.

Was bedeutet “AI-ready” in der Praxis?

Eine AI-ready Codebase ist eine, in der Claude Code, Cursor oder Copilot Ihren Code lesen, ihn korrekt verstehen und Änderungen produzieren können, die Sie sicher mergen können. Das erfordert: einheitliche Muster (ein konsistenter Weg für jede Sache), echte Test-Coverage (damit Regressionen automatisch auftauchen), Architektur-Decision-Records (damit KI-Tools Ihren Konventionen folgen) und aktuelle, aus dem Code generierte Dokumentation.

Können Sie modernisieren, ohne unser aktuelles Team zu stören?

Ja. Wir arbeiten parallel zu Ihrem bestehenden Team. Neue Features werden zu den modernisierten Modulen hinzugefügt; Legacy-Module werden schrittweise ersetzt. Ihr Team liefert während des gesamten Prozesses weiter für Kunden. Wir übernehmen die Modernisierungsarbeit separat und übergeben phasenweise, wenn jeder Bereich bereit ist.

Welche Stacks und Sprachen modernisieren Sie?

PHP 5.x/7.x (zu PHP 8.x auf Laravel, Symfony oder sauberem Vanilla-PHP), Legacy JavaScript (jQuery, AngularJS, Backbone zu React, Vue oder TypeScript), Legacy CMS (WordPress-Plugin-Suppe, Drupal 6/7, Magento 1) und veraltete Node.js-Anwendungen. Datenbank-Modernisierung (MySQL/SQL Server, Schema-Bereinigung, Migrations-Tooling) ist bei den meisten Projekten enthalten.

Finden Sie heraus, was AI-Ready für Ihre Codebase bedeutet

Schicken Sie uns eine kurze Stack-Beschreibung. Wir antworten mit der höchst-wirksamsten Modernisierungsarbeit — und wie lange sie dauern würde.

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