04 · AI
AI in je ontwikkelproces
Iedereen praat over AI. Wij werken ermee, elke dag en bij elke klant. Agents lezen mee in logs en code, reviewen elke pull request, zoeken tickets uit voordat iemand eraan begint en bouwen zelfstandig waar dat kan. Dat maakt ons sneller, en het maakt het werk voor onze klanten goedkoper.
Wat we zelf gebruiken, zetten we ook bij jouw team neer. Geen chatbot naast het werk, maar agents ín je bestaande Jira, Git en CI-straat, met dezelfde codeerregels als je developers en grenzen die in code vastliggen in plaats van in goede bedoelingen.
Zo zetten we het in →- 01
Storingsanalyse
Een agent leest slow logs, servermetrics en applicatielogs naast de code. Waar zoeken eerst dagen kostte, ligt de oorzaak nu vaak binnen het uur op tafel: één query, één regel config.
- 02
Code review
Elke pull request gereviewd op de codeerstandaarden van het project, met inline opmerkingen. Schoon werk gaat door naar test, een blocker gaat met uitleg terug naar de developer.
- 03
Ticketvoorbereiding en inschatting
Voordat het team een ticket bespreekt, is het al uitgezocht in de echte code: oorzaak, bestanden, valkuilen, plus een onderbouwde schatting in story points. Open vragen liggen al bij de juiste persoon.
- 04
Autonome ontwikkeling
Een label op een ticket is genoeg: de agent maakt de branch, schrijft de code, draait de checks en zet de pull requests klaar. Keurt QA iets af, dan herstelt hij dat op dezelfde branch.
- 05
Upgrades en overnames
Modules vergeleken met hun origineel, changelogs en patches doorgelezen, dode code aangewezen. Zo is een overgenomen codebase sneller in kaart gebracht en een upgrade sneller afgerond.
- 06
Richtlijnen en vangrails
Eén set codeerrichtlijnen per repository die Claude, Copilot, Cursor en Junie allemaal lezen, en harde grenzen op wat een agent mag pushen en mergen. Snel, maar nooit onbewaakt.
ZO WERKEN WE ZELF
Bij elke klant werken agents mee, van een webshop op één server tot een Adobe Commerce-platform met drie storefronts. Bij ons grootste ontwikkelteam draaien vijf routines elke werkdag zelfstandig, van de ochtendvoorbereiding tot de releasemail, en het eerste volledig autonoom gebouwde ticket stond binnen elf minuten klaar en kwam in één keer door QA en code review.
