Michael Hartkopf am Arbeitsplatz, mehrere Monitore mit Code

Die erste Version, die wir mit KI gebaut haben

Ausgeliefert an einen echten Kunden, im täglichen Einsatz — kein Labor, kein Prototyp: nu:expert für PHIplan, gebaut mit Claude Code.

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Michael Hartkopf·10. Mai 2026

Eine Version in einer laufenden Kette

Anfang Februar 2026 stand der erste Commit für diese Version von nu:expert. Am Ostersonntag, dem 5. April 2026, lief sie produktiv bei PHIplan — inklusive Datenmigration und einer Reihe zusätzlicher fachlicher Anforderungen, die im Projektverlauf dazukamen. Ein einmaliges Großereignis war das nicht: Für nu:expert liefern wir regelmäßig aus, davor wie danach.

nu:expert ist unsere Branchenlösung für Ingenieurbüros im Brandschutz — für Projekte und die kaufmännische Abwicklung von Angebot bis Rechnung. Für PHIplan in Bayern arbeiten wir seit 2014 — zunächst als PHIsys, seit 2019 als nu:expert. Diese zwölf Jahre gewachsene Fachtiefe ist der Grund, warum diese neue Version kein triviales Neubauen war.

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Wie wir das gemacht haben

Wir haben dafür kein Allzweck-Werkzeug eingesetzt, sondern ein Team spezialisierter KI-Agenten mit klar getrennten Rollen aufgebaut — für Anforderungen, Umsetzung, Test und Review jeweils eigen besetzt. Angebunden ist dieses Team an unser Azure DevOps: Anforderungen und Stories bleiben die führende Quelle, die Agenten arbeiten entlang dieser Vorgaben, und jedes Ergebnis landet nachvollziehbar am jeweiligen Vorgang.

Feste Qualitätstore sorgen dafür, dass nichts als fertig gilt ohne Commit, Testlauf und Prüfung durch eine zweite, unabhängige Instanz. Diese Auslieferung war die erste echte Bewährungsprobe für diese Aufstellung — nicht im Labor, sondern an Software, die ein Kunde jeden Tag benutzt.

Die eigentliche Erkenntnis: der Aufwand verschiebt sich

Das sind Erfahrungswerte aus diesem Projekt — keine Studie, kein Benchmark, keine Branchenzahl. Aber sie sind der eigentliche Kern dieses Impulses. Vor Claude Code lag unsere Aufwandsverteilung bei einem Projekt dieser Größenordnung grob bei 10 % Konzept, 80 % Entwicklung, 10 % Test. Bei der aktuellen Version sah das anders aus: rund 30 % Konzept, 10 % Entwicklung, 60 % Test und Verifikation. Subjektiv war das Gesamttempo dabei etwa doppelt so hoch wie zuvor.

Aufwandsverteilung: vor und mit Claude Code

Vor Claude Code

Aufwandsverteilung vor Claude Code Konzept 10 Prozent, Entwicklung 80 Prozent, Test 10 Prozent.
  • Konzept · 10 %
  • Entwicklung · 80 %
  • Test · 10 %

Mit Claude Code

Aufwandsverteilung mit Claude Code Konzept 30 Prozent, Entwicklung 10 Prozent, Test 60 Prozent.
  • Konzept · 30 %
  • Entwicklung · 10 %
  • Test · 60 %
  • Konzept +20
  • Entwicklung −70
  • Test +50
  • Prozentpunkte

Erfahrungswerte aus diesem Projekt — keine Messung.

Drei Konsequenzen daraus sind uns wichtiger als die Prozentzahlen selbst:

Konzeptqualität wird zum Engpass

Coding ist nicht mehr der langsame Teil der Arbeit. Eine unklare Anforderung kostet heute mehr als früher — weil die Umsetzung nicht mehr langsam genug ist, um Unklarheiten unterwegs zu kaschieren.

Test wird zur Hauptdisziplin

60 % Testanteil ist kein Ballast. Dort findet die eigentliche Verifikation von KI-erzeugtem Code statt. Wer diese Disziplin nicht konsequent aufbaut, bekommt Tempo ohne Sicherheit.

Evidenz statt Selbstauskunft

Fertig zählt bei uns nur mit Commit, Testlauf und einer echten Prüfung am laufenden System — nie mit der bloßen Aussage, etwas sei erledigt. Das ist eine organisatorische Antwort, kein Werkzeug-Thema.

Ehrlich gesagt

  • Das Tempo ist real — aber kein Selbstläufer.
  • Sicherheit entsteht nicht nebenbei, sondern durch die Verschiebung von Entwicklung zu Test.
  • Wer diese Verschiebung auslässt, bekommt Tempo ohne Verlässlichkeit — für ein Fachsystem im Brandschutz zu wenig.
  • Die Grundlage bleibt die zwölf Jahre gewachsene Fachtiefe, kein Neuanfang.

Wie das bei Ihnen aussehen kann

Wenn Sie wissen wollen, was eine solche Verschiebung von Entwicklung zu Konzept und Test für Ihr eigenes Projekt bedeuten würde, schreiben Sie uns.

hello@nu-version.ai