Qualitativ
Im Journal landet, was in der Arbeit auffällt: gute Prompts, kaputte Annahmen, saubere Handoffs, unnötige Schleifen.
Organisationstheorie trifft agentic coding
Ich bring euch in Gang. Den Rest macht ihr selbst.
Mit Workshop, Setup und klaren nächsten Tasks durch Phase 0 und 1. Danach baut ihr Phase 2 und 3 mit eurem Team selbst weiter.
Wo Teams hängen bleiben
Agentic coding scheitert selten am ersten Demo-Moment. Es scheitert im Alltag, wenn review, Quality Gates und Lernen nicht als System mitwachsen.
Review wird zum Bottleneck
Eure schnellsten Leute hängen im review fest, während Agents immer mehr erzeugen. Das drückt den Durchsatz und macht Qualität vom Kalender einzelner Personen abhängig.
Quality Gates wechseln dauernd
Was vor dem merge geprüft wird, ändert sich je nach Person, Repo oder Tagesform. Dadurch lernt der Agent kein stabiles Zielbild.
Der Lern-Loop fehlt
Ohne Journal und Messung bleibt jedes gute oder schlechte Ergebnis ein Einzelfall. Das Team wiederholt Fehler, statt sie in bessere Prompts, Regeln und Tasks zu übersetzen.
Der Ansatz
Ich verbinde Organisationstheorie mit agentic coding. Wir bauen zuerst die Arbeitsform, in der Agents verlässlich beitragen: Rollen, Gates, Übergaben und klare Verantwortung.
Ich schaue mit euch laufend auf zwei Ebenen: qualitativ im Journal, quantitativ in den Spuren aus hooks, logs, SQL und traces.
Tag 1
Tag 1 ist Workshop und Setup in einem. Ich richte mit euch die Grundlage ein und arbeite an den Konzepten, bis klar ist, wie ihr den Rest ohne mich weiterbaut.
- Phase 0 und die ersten Teile von Phase 1 sind im Arbeitsalltag verankert.
- Das Team versteht die Kernideen hinter review, Rollen, Handoffs und Lern-Loop.
- Ihr geht mit einem priorisierten Aufgabenpaket für die nächsten Schritte raus.
Im besten Fall reicht ein gemeinsamer Start. Danach setzt ihr den Rest mit eurem Team selbst um.
Vier Bausteine reichen
Für den Start braucht ihr keine große Bibliothek. Diese vier Artefakte tragen fast alles, was später wiederverwendbar werden soll.
subagent prompts
Diese Prompts schneiden Aufgaben so zu, dass ein subagent einen klaren Scope, klare Inputs und einen sauberen Output hat.
skills
Diese skills halten wiederkehrende Abläufe fest, damit gute Arbeitsschritte immer gleich beschrieben werden.
AGENTS.md
Hier stehen Fakten, Regeln und lokale Konventionen. So muss Kontext nicht in jedem Prompt neu erklärt werden.
handoff contract
Er legt fest, was beim Übergang zwischen Agent und Mensch oder zwischen zwei Agents geliefert werden muss.
Der Lern-Loop
Agentic coding wird besser, wenn ihr Ergebnisse systematisch zurück in das Setup spielt. Der Lern-Loop macht daraus eine Routine.
Quantitativ
Dazu kommen messbare Signale aus hooks, logs, SQL und traces. So seht ihr, wo Agents Zeit sparen, hängen bleiben oder Qualität verlieren.
Ressourcen
Material, das ihr direkt im Team nutzen könnt. Den Anfang macht ein Deck über den Workflow, um den es auf dieser Seite geht: vom Coding zum pull request, mit Agents.
Spezialisierung
Mein Hintergrund ist Data Engineering. Dort fallen Kosten von unklaren Übergaben, schwachen reviews und fragilen pipelines früh auf. Die Muster dahinter gelten in jedem Stack.
Eike Stürmer
Über mich
Ich bin Eike. Ich arbeite an der Stelle, an der Arbeitsweise und Code zusammenlaufen. Mein Ziel ist ein Setup, das euch nach kurzer gemeinsamer Arbeit ohne externe Hilfe weiterbringt.
Ausstellung 1994–2034 // Raster // Terrain // Testbild // Feld // Organisationstheorie trifft agentic coding //