Was ein kleines Team liefern kann wenn die Maschine den repetitiven Teil übernimmt
Wir verkaufen kein «wir nutzen KI»: Wir zeigen die Pipeline und die Zahlen unserer eigenen Website. Menschen entscheiden, Agenten führen aus, und eine CI lässt halbfertige Arbeit nicht durch.
Die Methodik von Soamee verbindet den CRAFT-Prozess (Consult, Research, Architect, Forge, Track) mit KI-agentengestützter Entwicklung und einer Continuous Integration, die jede unvollständige Lieferung blockiert. Produkt-, Architektur- und Designentscheidungen treffen immer Menschen; Agenten übernehmen die repetitive, überprüfbare Arbeit: Boilerplate, Übersetzungen, Migrationen, Tests und SEO-Prüfungen. Jede Änderung durchläuft eine menschliche Review und 22 CI-Automatisierungen, die Übersetzungsabdeckung, Bilder, SEO-Metadaten, Schema.org, Social Cards und tote Links prüfen, bevor sie in Produktion geht. Das messbare Ergebnis in unserem eigenen Repository: 996 veröffentlichte Seiten in fünf Sprachen, 635 Artikel und 130 Fallstudien, gleichauf gehalten von einem Boutique-Team aus Madrid.
CRAFT, mit einer Agentenschicht darunter
Der Prozess ändert sich nicht: Es ändert sich, wer welche Aufgabe innerhalb jeder Phase erledigt. Oben die Qualitätstore, die niemand überspringt. Unten das, was wir an Agenten delegieren.
Nichts geht in Produktion, ohne alle fünf Tore zu passieren — egal, wer es geschrieben hat.
Menschliche Review · Tests · CI · SEO-Audit · Deploy
Wir verstehen Geschäft und Problem. Heraus kommen messbare Ziele und ein vorläufiger Umfang.
Wir analysieren Nutzer, Abläufe und bestehende Systeme. Wir entscheiden, was gebaut und was integriert wird.
Wir entwerfen Architektur, Datenmodell und einen nach Geschäftswert priorisierten Lieferplan.
Sprints von 2-3 Wochen mit Demo am Ende. Funktionierende Software ab dem ersten Monat.
Wir deployen, messen die reale Nutzung und entwickeln weiter: Wartung, Verbesserungen, neue Module.
Nichts geht in Produktion, ohne alle fünf Tore zu passieren — egal, wer es geschrieben hat.
Wir verstehen Geschäft und Problem. Heraus kommen messbare Ziele und ein vorläufiger Umfang.
Markt- und Wettbewerbsrecherche, Transkription und Zusammenfassung von Sessions.
Wir analysieren Nutzer, Abläufe und bestehende Systeme. Wir entscheiden, was gebaut und was integriert wird.
Lesen von Fremd-APIs und Dokumentation, Wegwerf-Prototypen zur Validierung von Integrationen.
Wir entwerfen Architektur, Datenmodell und einen nach Geschäftswert priorisierten Lieferplan.
Projektgerüst, Schemata, Typisierungen und API-Verträge auf Basis der menschlichen Entscheidung.
Sprints von 2-3 Wochen mit Demo am Ende. Funktionierende Software ab dem ersten Monat.
Boilerplate, Tests, mechanische Refactorings, Massenmigrationen und Übersetzungen.
Wir deployen, messen die reale Nutzung und entwickeln weiter: Wartung, Verbesserungen, neue Module.
Metriken überwachen, Regressionen erkennen und Berichtsentwürfe schreiben.
Was ein Mensch entscheidet und was die Maschine beschleunigt
Die ehrliche Frage jedes Kunden lautet: «Wenn es die KI macht, wofür bezahle ich Sie?». Hier die Antwort, ungeschönt.
Immer menschlich
Hier delegieren wir nichts. Hier wird ein Projekt gewonnen oder verloren.
- Was gebaut wird und in welcher Reihenfolge: Umfang, Prioritäten, Streichungen
- Architektur, Datenmodell und Entscheidungen, deren Rücknahme teuer ist
- Visuelles und Produktdesign — keine generischen Templates
- Review des gesamten Codes vor dem Merge
- Direkter Kontakt zu Ihnen: Wer programmiert, sitzt auch in der Demo
- Verantwortung für das Ergebnis. Das Werkzeug unterschreibt nichts
Von Agenten beschleunigt
Überprüfbare, repetitive, langweilige Arbeit. Genau dort, wo eine Maschine nicht müde wird.
- Boilerplate und Gerüst auf Basis einer bereits entschiedenen Architektur
- Übersetzungen in fünf Sprachen mit anschließender Review
- Massenmigrationen und mechanische Refactorings über Hunderte Dateien
- Tests, Fixtures und CI-Skripte
- Durchforsten der Dokumentation von Fremd-APIs
- Prüfungen zu Barrierefreiheit, technischem SEO und Metadaten
Wir schreiben es offen auf: Wir haben eine Obduktion unseres eigenen Repositories veröffentlicht — was funktioniert hat und was wir neu machen mussten. Die Obduktion des Repositories lesen →
Die Tore, die niemand überspringt
Schnell Code zu schreiben ist einfach. Schwierig ist, dass bei hohem Tempo nichts halbfertig liegen bleibt. Deshalb erreicht unvollständige Arbeit nicht einmal den Hauptzweig.
Übersetzungsabdeckung
Erscheint eine Seite oder ein Artikel auf Spanisch ohne die vier Übersetzungen, schlägt der Push fehl. Keine verwaisten Inhalte.
npm run check:translations Geprüfte Bilder
Prüft, ob jedes referenzierte Bild existiert und ob zwei verschiedene Inhalte dieselbe Datei wiederverwenden.
npm run check:images SEO-Audit
Titel, Descriptions, h1, Canonicals und hreflang jeder gebauten URL. Keine manuellen Ausnahmen.
npm run check:seo Schema.org
Validierung des JSON-LD jeder Vorlage, damit Suchmaschinen und LLMs die Seite verstehen.
npm run check:schema Social Cards
Jede URL hat ihre eigene Social Card mit eigenem Text, on demand gerendert und in der CI geprüft.
npm run check:og Hook vor dem Push
Dieselben Checks laufen lokal, bevor irgendetwas hochgeht. Die CI ist das Netz, nicht die erste Warnung.
.githooks/pre-push Dazu kommen die geplanten Audits: Lighthouse, tote Links, Metadaten-Wächter und Ranking-Snapshots. Insgesamt 22 Automatisierungen.
Unsere eigene Website ist die Fallstudie
Die internen Zahlen unserer Kunden können wir nicht zeigen. Das Repository von soamee.com schon — gebaut mit exakt derselben Pipeline.
Veröffentlicht und gepflegt, ohne dynamische Routen
26 Fälle × 5 Sprachen, immer synchron
127 spanische Originale plus ihre 4 Übersetzungen
Eigenes Designsystem, keine gekauften Templates
Veröffentlichte Seiten pro Sprache
Mehrsprachige Parität ist die ehrlichste Kennzahl einer Pipeline: Sie ist das Erste, was jedes Team mit knapper Kapazität aufgibt.
Was sich in Ihrem Projekt ändert
Drei konkrete Folgen dieser Arbeitsweise — ohne Versprechen, die wir nicht halten können.
Mehr Umfang pro Sprint
Was andere Agenturen in «Phase 2» schieben — die weiteren Sprachen, das Admin-Panel, die Dokumentation — passt meist schon in den ursprünglichen Umfang.
Weniger versteckte Schulden
Automatische Checks finden täglich, was ein menschliches Team erst im Audit des nächsten Jahres entdeckt.
Keine Blackbox
Wir sagen Ihnen, welchen Teil ein Agent erzeugt und welchen ein Mensch geprüft hat. Und der Code gehört Ihnen ab dem ersten Commit.
Häufige Fragen
Die Fragen aus dem ersten Gespräch, beantwortet, bevor Sie sie stellen müssen.
Schreibt die KI den gesamten Code meines Projekts?
Ist der Code schlechter, weil Sie KI einsetzen?
Wem gehört der Code?
Kann ich sehen, welchen Teil ein Agent erzeugt hat?
Eignet sich diese Methodik für jedes Projekt?
Und meine vertraulichen Daten?
Erzählen Sie uns Ihre Herausforderung. Wir schlagen die Lösung vor.
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