Kundenprojekte mit KI-Agenten bearbeiten

Der Engpass ist selten das Können

In den meisten Agenturen ist nicht die Frage offen, wie etwas gebaut wird, sondern wer es baut und wann. Der Backlog ist voll, die Leute sind gebunden, und der nächste Auftrag wartet auf jemanden, der frei wird.

Anvil Coder greift genau dort an: die Durchführung wird zur Maschinenarbeit, die Entscheidung bleibt bei dir. Du definierst Anforderungen und Guardrails, das System zerlegt sie in einen Graphen atomarer Arbeitsschritte und arbeitet sie parallel ab.

Was du dem Kunden zeigen kannst

Der unangenehmste Teil eines Festpreisprojekts ist nicht die Umsetzung — er ist der Nachweis. „Wir arbeiten nach OWASP" ist eine Aussage über Absichten. „Jeder Arbeitsschritt entstand unter denselben Invarianten (OWASP, SOLID, KISS, DRY, Clean Code), und jeder hinterlässt seinen Commit" ist eine Aussage über Tatsachen.

Guardrails sind bei Anvil Coder keine Richtlinie, sondern eine Bedingung bei jedem einzelnen Prompt. Eigene Vorgaben — eine bestimmte Schichtung, ein Namensschema, verbotene Bibliotheken — lassen sich ergänzen und werden genauso injiziert. Wer eine davon zusätzlich maschinell validieren lassen will, hinterlegt sie als maschinenlesbare Regel; als blosse Prosa wirkt sie im Prompt, aber nicht in der Validierung.

Mehrere Kunden, ein System

Organisationen sind getrennt, nicht sortiert

Jeder Kunde ist eine eigene Organisation mit eigenen Schlüsseln, eigenen Projekten und eigener Abrechnung. Im betriebenen Dienst ist die Organisation Teil jedes Datensatzes und jeder Anfrage, nicht ein nachträglicher Filter.

Kosten je Projekt sichtbar

Was ein Projekt verbraucht hat, steht pro Projekt — nicht als Monatssumme, aus der jemand rückrechnen muss.

Obergrenzen, bevor es weh tut

Kostenlimits lassen sich auf drei Ebenen setzen: je Organisation, je Projekt und je Lauf. Ist ein Deckel gesetzt, wird ein Lauf, der ihn reisst, unterwegs gehalten statt nachträglich entdeckt — ohne gesetzten Betrag greift keiner.

Mit einer begrenzten Kunden-Aufgabe beginnen

Starte mit einem Bugfix oder einem kleinen Feature in einem Kunden-Repository. Leg Akzeptanzkriterien, Projektregeln und die Verantwortung für das Review fest. Erfasse neben dem Modellverbrauch auch die Zeit für Prüfung und Nacharbeit.

Der gemessene Laravel-Lauf zeigt Korrektur und Regressionstest bei nicht verfügbarer Sandbox-Prüfung. Seine Artefakte und Grenzen zeigen, was du auch für deinen eigenen Pilotlauf festhalten solltest.