Teststrategie & Abdeckungs-Audit
Wir bewerten die aktuelle Abdeckung, identifizieren kritische Lücken und entwerfen eine Strategie, die Vertrauen in Deployments gibt, nicht nur Zeilenzahlen.
QUALITY ENGINEERING
Qualität, die Ihnen Vertrauen in jedes Deployment gibt.
Teststrategie, automatisierte Suiten und KI-Evaluierungs-Harnesse, die echte Regressionen abfangen, bevor Ihre Nutzer es tun — keine Vanity-Abdeckungszahlen. Gebaut für KI-integrierte Produkte und regulierte Plattformen, wo ein fehlgeschlagenes Deployment mehr kostet als ein Bug.
Was wir tun
Testbare Systeme. Deploybarer Code.
Entwicklung automatisierter Testsuiten
Unit-, Integrations- und End-to-End-Suiten, gebaut, um gepflegt zu werden. Wir schreiben Tests, die echte Regressionen abfangen.
KI-Ausgabenvalidierung
Evaluierungs-Harnesse für LLM- und ML-Features. Siehe KI-Qualität unten für das vollständige Bild.
Release-Prozess & CI/CD-Qualitäts-Gates
PR-Checks, automatisierte Gates und Deployment-Pipelines, die Regressionen verhindern, ohne das Team zu verlangsamen.
KI-Evaluierung
Das Testen von KI-Features braucht eine andere Disziplin.
Traditionelle Tests prüfen, ob Code das tut, was er soll. KI-Features haben keine einzelne richtige Ausgabe — also muss "bestanden" definiert werden, bevor darauf getestet werden kann.
Halluzinations- & Genauigkeitsregression
Evaluierungssets aus echten Produktionseingaben, nicht synthetischen Idealfällen — verfolgt gegen eine Baseline, damit Qualitätsdrift erkannt wird, bevor Nutzer sie bemerken.
Prompt- & Modellregressionstests
Eine Prompt-Änderung oder ein Modell-Versionswechsel ist ein Deployment. Wir testen es wie eines — bevor es ausgeliefert wird, nicht nach einem Support-Ticket.
Kosten- & Latenzdrift
Der Token-Verbrauch wächst mit den Prompts. Wir instrumentieren Kosten pro Interaktion und Latenz als überwachte Metriken, nicht als Rechnungsüberraschungen.
Randfälle & adversariale Eingaben
Wir testen auf fehlerhafte Eingaben, Prompt-Injection und themenfremde Fragen — was Nutzer tatsächlich senden, nicht den Idealfall der Spezifikation.
Für wen es geeignet ist
Wann Quality Engineering die richtige Wahl ist.
Jedes Deployment ist ein Glücksspiel
Wenn Ihr Team vor jedem Merge zögert oder vor jedem Release manuelle Smoke-Tests durchführt, ist das Problem strukturell. Wir beheben die Test-Infrastruktur, nicht die Symptome.
KI-Features, die still regressieren
LLM-Ausgaben, die letzten Sprint funktioniert haben, verhalten sich diesen Sprint anders. Ohne Evaluierungs-Harnesse und Baseline-Metriken erfahren Sie es erst, wenn ein Nutzer es meldet.
100% Abdeckung, null Vertrauen
Hohe Zeilenabdeckung, gebaut um Implementierungsdetails, bedeutet, dass Ihre Tests bestehen, wenn Sie einen Variablennamen ändern, und in Produktion brechen, wenn sich eine echte Annahme ändert.
Regressionen, die es bis zur Produktion schaffen
Features, die andere Features brechen, Bugs, die den Code-Review passieren, Releases, die Hotfixes innerhalb von Stunden brauchen. Qualitäts-Gates bremsen Ihr Team nicht — ihr Fehlen tut es.
Compliance-Audit ohne Audit-Trail
Teams, die sich auf SOC-2-, HIPAA- oder PCI-DSS-Nachweisanfragen vorbereiten, brauchen oft mehr als grüne CI-Checks — sie brauchen nachvollziehbare Testnachweise, Abdeckungshistorie und Release-Aufzeichnungen.
Manuelles QA ist Ihr Release-Engpass
Ihre QA-Warteschlange ist das Letzte zwischen Code und Produktion. Jedes Release wartet darauf. Die Lösung sind nicht mehr Tester — sondern Qualität früher zu verlagern und zu automatisieren, was kein menschliches Auge braucht.
Wie wir arbeiten
Qualität ist eine Systemeigenschaft, kein letzter Schritt.
Erst Teststrategie, dann Automatisierung
Wir kartieren, was tatsächlich Abdeckung braucht — kritische Pfade, compliance-relevante Logik, KI-Ausgabengrenzen —, bevor ein einziger Test geschrieben wird.
Qualitäts-Gates leben in CI/CD, nicht in einem QA-Postfach
PR-Checks, automatisierte Regressionssuiten und Deployment-Gates laufen bei jeder Änderung. Qualität wird von der Pipeline durchgesetzt.
KI-Features bekommen Evaluierungs-Harnesse, kein Bauchgefühl
Für LLM- und ML-Features definieren wir Abnahmekriterien und Baseline-Metriken vor dem Launch und überwachen dann auf stille Drift.
Keine Übergabe, keine Black Box
Das Team, das Ihre Teststrategie entwirft, bleibt durch die Implementierung und in den stabilen Betrieb hinein. Sie erben eine wartbare Suite.
Was wir verantworten
Kontinuität, kein einmaliges Audit.
Abdeckung, die sich am Risiko orientiert, nicht an Vanity-Metriken
Wir verfolgen, was zählt — Zahlungspfade, PHI-verarbeitenden Code, KI-Inferenzgrenzen und andere Bereiche, wo Regressionen echtes Produkt- oder Compliance-Risiko schaffen.
Review auf Architekturebene, nicht nur Test-Review
Flaky Tests und stille Regressionen sind meist Symptome früherer Architekturentscheidungen. Wir markieren diese, nicht nur fehlgeschlagene Assertions.
Ein Audit-Trail, den Sie einem Prüfer geben können
Testnachweise und Abdeckungshistorie bleiben aktuell, damit eine Compliance-Anfrage nicht zur Hektik wird.
Ausgewählte Arbeiten
Validierung, Compliance und Release-Vertrauen.
Life Sciences Pharma Supply Chain Forecasting: 9 Months of Development to Production in 90 Days
A pharma supply chain forecasting model had been in internal development for nine months but could not reach production. We rebuilt the pipeline with GxP-aligned validation, audit logging, and a QA-owned kill-switch — and deployed to production in 90 days with a validation package the regulatory team accepted without revision.
Fallstudie ansehen
FinTech PHP Monolith to Microservices: Payment Platform Modernization
Replaced a fragile PHP monolith handling €40M annual payment volume with an event-driven microservices architecture — achieving PCI-DSS Level 1 compliance and unblocking a €12M Series C.
Fallstudie ansehen
Healthcare Personalized Health AI Platform
Developed an AI-powered platform delivering personalised care pathways from EHR, wearable, and genetic data — built to HIPAA-compliant architecture standards, with a 30% increase in patient adherence to preventive care plans.
Fallstudie ansehen Fragen
Häufige Fragen
Ersetzen Sie unser QA-Team oder arbeiten Sie daneben?
Wir rahmen das nicht als Ersatz Ihres QA-Teams oder als generisches Personal. Wir bauen die Qualitätsinfrastrukturschicht, die Ihr Team möglicherweise keine Zeit hat zu besitzen: automatisierte Gates, Evaluierungs-Harnesse, CI/CD-Checks und Release-Nachweise. Das Ziel ist, QA-Aufwand von wiederholtem Release-Feuerlöschen hin zu explorativem Testen, Produkt-Review und evidenzbasierten Release-Entscheidungen zu verlagern.
Können Sie KI-Features ohne deterministische Ausgaben evaluieren?
Ja — deterministische Testsuiten reichen für dieses Problem nicht aus. Wir definieren Abnahmekriterien, bevor die erste Evaluierung läuft: akzeptable Genauigkeitsbereiche, Latenzbudgets, Randfall-Fehlermodi und Baseline-Metriken, gebunden an echte oder repräsentative Eingaben. Der Ansatz ist für LLM-Features, ML-Klassifikatoren und KI-unterstützte Workflows gedacht, bei denen "richtig" oft eine Verteilung ist, kein fester Einzelwert.
Hohe Abdeckung, aber wir liefern trotzdem Regressionen aus — warum?
Abdeckung misst, welche Zeilen während eines Testlaufs ausgeführt wurden. Sie sagt nichts darüber, ob die richtigen Dinge getestet wurden, ob die Assertions etwas Sinnvolles abgefangen haben oder ob die Suite echtes Nutzerverhalten abbildet. Eine hohe Abdeckungszahl, gebaut um Implementierungsdetails, kann trotzdem Zahlungspfade, Datensynchronisation, rollenbasierten Zugriff oder KI-Ausgabengrenzen verfehlen. Wir prüfen, was Ihre Tests tatsächlich behaupten, identifizieren die Lücken, durch die Regressionen schlüpfen, und gestalten die Suite um das Risiko herum neu — nicht um Zeilenzahlen.
Arbeiten Sie mit unserem bestehenden CI/CD-Setup?
Ja. Wir arbeiten innerhalb Ihrer bestehenden Pipeline, statt einen separaten Prozess zu schaffen, den Ihr Team sich merken muss. Ob das Setup GitHub Actions, GitLab CI, CircleCI, Jenkins oder einen eigenen Workflow nutzt — das Ziel ist, Qualitäts-Gates zum Teil des Release-Pfads zu machen. Sind Pipeline-Änderungen nötig, werden sie vor der Umsetzung benannt.
Bereit, mit Vertrauen auszuliefern?
Buchen Sie ein Gespräch, und wir prüfen Ihre aktuelle Testabdeckung und Ihren Deployment-Prozess. Skizziert innerhalb eines Pilot- oder Build-Engagements, oder als eigenständiger Retainer.