Überblick
Der SDLC Pilot ist ein internes Flagship-Projekt, das untersucht, wie KI tief in den Software-Entwicklungslebenszyklus integriert werden kann. Es bietet eine Web-Applikation und Backend-API, die Git-Repositories einliest und KI-gestützte Workflows über den gesamten SDLC ermöglicht — von Code-Review und Dokumentationsgenerierung bis hin zu Test-Scaffolding und Architekturanalyse.
Technische Architektur
- Backend: Spring-Boot-Applikation mit REST-APIs für Repository-Management, Workflow-Orchestrierung und Ergebnis-Delivery
- LLM-Inferenz: Lokale Modell-Inferenz via Ollama für Air-Gapped-Betrieb und Datensouveränität — entscheidend im Public-Sector-Kontext
- Job Queue & Worker: Asynchrone Job-Queue-Architektur mit dedizierten Workern für langlaufende KI-Tasks (Code-Analyse, Dokumentengenerierung, Test-Synthese)
- Frontend: Web-Interface für Repository-Onboarding, Workflow-Konfiguration und Ergebnis-Visualisierung
Zentrale Design-Entscheidungen
- Local-first KI: Alle LLM-Inferenzen laufen lokal via Ollama — keine Daten verlassen die Netzwerkgrenze. Dies war eine nicht verhandelbare Anforderung im Public-Sector-Kontext.
- Asynchrone Verarbeitung: KI-Tasks sind inhärent langlaufend. Die Job-Queue-Architektur entkoppelt Request-Handling von Verarbeitung und ermöglicht Skalierbarkeit und Resilienz.
- Modulare Workflows: Jede SDLC-Phase (Review, Test, Dokumentation) ist ein pluggbares Workflow-Modul für inkrementelle Adoption.
Wirkung
Der Pilot zeigte messbare Beschleunigung des Delivery-Durchsatzes und informiert die breitere KI-Strategie des Engagements.