Wir schaffen die Voraussetzungen, damit Ihr Team produktiv mit KI entwickeln kann.
Cursor, GitHub Copilot und Claude Code sind längst in Ihrem Team. Doch aus individueller KI-Nutzung entsteht noch keine gemeinsame Engineering-Praxis. Jede:r arbeitet anders, Standards fehlen und KI-generierter Code wird schwerer nachvollziehbar.
Wir bei Peerigon schaffen Team-Standards, technische Guardrails und ein produktionsreifes Referenz-Setup. Ein KI Engineering Framework, das KI-Agenten und Entwickler:innen brauchen, um wirklich produktiv zu sein, und das Ihre IT versteht und deployen kann.
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Die gute Nachricht: Die meisten dieser Probleme lassen sich lösen, sobald Teams gemeinsame Standards und Verantwortlichkeiten etablieren.
„Wir wissen nicht, was die KI alles installiert hat.“
Die KI ergänzt Pakete, Bibliotheken und Tools in Sekunden. Nachvollziehen, welche Abhängigkeiten wirklich gebraucht werden und welche Risiken sie mitbringen, wird schnell zur Herausforderung.
"Jede App eine Insel."
Vier Teams, vier Setups, vier verschiedene Lösungen für dasselbe Problem. Wissen wird lokal optimiert statt organisationsweit geteilt.
„Da gibt's einen Designsystem-Code-Drift...“
Das hauseigene Designsystem hat 50+ Komponenten. Der LLM kennt keine davon. Mit der Zeit entfernen sich Produkt und Designsystem immer weiter voneinander.
„Secrets liegen teils in der .env, teils im Code.“
Secrets landen im Repository, neue Abhängigkeiten werden ungeprüft eingebunden und Sicherheitsanforderungen bleiben implizit. Das Ergebnis funktioniert oft erstaunlich gut, bis es in Production gehen soll.
"Die IT deployt das nicht."
Tests, CI/CD, Monitoring oder nachvollziehbare Deployments fehlen. Der Prototyp funktioniert, aber für den produktiven Betrieb fehlen die Grundlagen.
„Wer hat das geschrieben?“
Mensch oder Maschine? Niemand weiß es mehr. Und eigentlich mag auch niemand es anfassen. Tausend Zeilen pro Pull Request, wer schaut da schon gerne so genau hin?
Das Fundament für skalierbare KI-Entwicklung
Standards, Governance und technische Leitplanken sorgen dafür, dass KI-generierter Code nachvollziehbar, wartbar und sicher bleibt.
Teamstandards
Gemeinsame Regeln für Agenten, Reviews, Berechtigungen und Tooling: Von AGENTS.md bis hin zu Freigabeprozessen für MCP-Server und Plugins.
Technische Guardrails
Automatisierte Prüfungen, Security-Regeln, Dependency-Governance und Schutzmechanismen, die Risiken früh sichtbar machen.
Referenzarchitektur
Das produktionsreife Fundament für moderne Web-Anwendungen: Wir bringen 15 Jahre Erfahrung aus der gelebten Engineering-Praxis auf Basis von React und TypeScript ein.
Von Guardrails bis MCP: die wichtigsten Konzepte
Begriff
Guardrails, Leitplanken, Policies, Permissions
Was gemeint ist
Was der Agent darf und was nicht.
Was wir einsetzen: Berechtigungs-Settings, Hooks und Allowlists, die definieren, wo der Agent eigenständig handelt und wo ein Mensch zustimmen muss.
Begriff
Context, Memory, Rules, AGENTS.md / CLAUDE.md
Was gemeint ist
Die Spielregeln, die ein Agent vor jedem Prompt liest.
Was wir einsetzen: eine AGENTS.md mit Ihren Konventionen, die von allen gängigen Tools gelesen wird.
Begriff
Scaffolding, Boilerplate, Starterkit
Was gemeint ist
Das vorgefertigte Gerüst einer Anwendung.
Was wir einsetzen: ein forkbares, fertig verdrahtetes Referenz-Setup mit Auth, Tests, CI und Deployment.
Begriff
MCP, Tools, Connectors, Function Calling
Was gemeint ist
Die Anbindung des Agents an Ihre echten Systeme.
Was wir einsetzen: Geprüfte MCP-Server und Tools mit klaren Berechtigungen und kontrollierten Versionen.
Der Weg zum KI Engineering Framework
Wie ein LLM brauchen wir Kontext, bevor wir gute Arbeit leisten können.
Wir besuchen Ihr Team, schauen uns das bestehende Projekt an und verstehen Stack, Infrastruktur, Designsystem und IT-Vorgaben.
Ein Workshop bringt alle an einen Tisch: Developer, IT-Security, Product, also alle, die betroffen sind.
Workshop · 1–2 Tage vor Ort
Praxis statt Theorie | Im Projektalltag erprobt
Unsere Konventionen, Review-Pipelines und Guardrails sind nicht für Workshops entstanden, sondern aus unserem Entwicklungsalltag.
Ein Teil davon ist öffentlich: Unsere Open-Source-Konfigurationen auf GitHub bringen Security-Regeln, Quality Gates und Supply-Chain-Pinning direkt mit.
Weil sich das Feld ständig verändert, evaluieren wir laufend neue Modelle, Tools und Agenten-Workflows. Was sich bewährt, übernehmen wir. Was nur glänzt, empfehlen wir nicht weiter.
Heimspiel | KIs lieben diesen Stack
LLMs schreiben in keiner Sprache so präzise wie in TypeScript und in keinem Framework so produktiv wie in React. Das ist kein Zufall: TypeScript, React, Next.js, Tailwind und das dazugehörige Tooling gehören zu den meistgenutzten Technologien der Webentwicklung. Die Modelle kennen die Patterns, Bibliotheken und Konventionen dieses Ökosystems entsprechend gut.
Hinzu kommt die Typisierung von TypeScript. Halluziniert ein Modell eine Schnittstelle oder Eigenschaft, fällt das oft schon beim Kompilieren auf, nicht erst in Produktion. Das macht KI-generierten Code leichter überprüfbar und sicherer integrierbar.
Genau in diesem Ökosystem entwickeln wir seit über 15 Jahren Software. Wenn KI-gestützte Webentwicklung heute irgendwo ihr Heimspiel hat, dann hier.
Unsicher, ob das zu Ihrem Team passt? Im Erstgespräch sagen wir Ihnen, ob sich ein KI Engineering Framework für Ihr Team lohnt. Jetzt unverbindlichen Call vereinbaren!
Ihr Kontakt: Michael Jaser, Co-Founder
Was unser KI Engineering Framework konkret umfasst
Referenz-Setup und Quality Gates
AGENTS.md, Coding-Konventionen und gemeinsame Arbeitsweisen für Cursor, Claude Code und Copilot. Was heute im Kopf einzelner Entwickler steckt, wird dokumentiert, versioniert und für das gesamte Team nutzbar. So entstehen gemeinsame Standards statt individueller Setups.
Referenz-Setup und Quality Gates
Ein forkbares Repository mit Auth, Tests, CI/CD, Security-Checks und mehreren Ebenen automatisierter Qualitätssicherung: Von Pre-Commit über statische Analyse und Supply-Chain-Checks bis zum KI-Review und Human Oversight greift jede Schicht an einer anderen Stelle. Jede Ebene fängt eine andere Fehlerklasse ab, geordnet von billig nach teuer. KI-generierter Code wird nie ungeprüft produktiv.
Skill- und Tool-Governance
Geprüfte Skills, MCP-Server und Integrationen für Ihre Infrastruktur. Rechte, Freigaben und Versionen sind klar geregelt. Was Agenten nutzen dürfen, ist definiert und nachvollziehbar. Und Plugins laufen mit den Rechten Ihrer Entwickler. Deshalb setzen wir auf Allowlists, Versions-Pins und menschliche Freigaben statt Auto-Updates und Tool-Wildwuchs.
Architektur, Berechtigungen und Compliance
Berechtigungen werden bis auf Datenbankebene definiert und automatisiert getestet. Wer welche Daten sehen darf, wird einmal modelliert und technisch bis zur einzelnen Datenbankabfrage durchgezogen. Standards wie OWASP, NIS2 oder der EU Cyber Resilience Act fließen von Anfang an in das Setup ein, statt später mühsam nachgezogen zu werden.
Noch Fragen offen? In einem kurzen Gespräch klären wir, welcher Baustein zu Ihrem Team passt.
Ihr Kontakt: Michael Jaser, Co-Founder
FAQs zum KI Engineering Framework
Wie führt man KI-Tools sinnvoll ein? Welche Standards braucht ein Team? Und wie bleibt KI-generierter Code nachvollziehbar und sicher? Die Antworten auf die häufigsten Fragen haben wir hier zusammengestellt.
Wo steht Ihr Team heute mit KI-Coding?
Vielleicht haben Sie bereits Standards etabliert. Vielleicht experimentiert Ihr Team noch. In einem ersten Gespräch finden wir gemeinsam heraus, wo Sie stehen und welche Bausteine für Ihr Team sinnvoll sind.
Danach wissen Sie klarer, welche nächsten Schritte sich für Ihr Team lohnen und welche nicht.