ScalePlane · Eigenes Produkt

Eine Plattform für KI-Agenten. Mit KI-Agenten gebaut.

Meine Interpretation einer Software Factory: Workflows strukturieren die Arbeit, Trigger stoßen sie an und Agenten übernehmen Aufgaben. Ich gebe die Richtung vor, prüfe Ergebnisse und entwickle die Plattform weiter.

Software Factory

Von einem Auftrag zur überprüfbaren Änderung.

Als Einzelentwickler mit KI-Agenten entwickelt. ScalePlane verbindet die einzelnen Arbeitsschritte zu einem System, das ich für die Weiterentwicklung des Produkts selbst nutze.

ScalePlane mit einem Feature-Workflow: Ein Supervisor koordiniert Agenten für Intake, Recherche, Planung, Implementierung und Validierung. Rechts setzt sich der Workflow fort.
Einblick in einen Feature-Workflow: spezialisierte Agenten bearbeiten und prüfen eine Änderung. Zum Vergrößern anklicken.
  1. 01

    Auslösen

    Ein Auftrag oder ein Trigger startet die Arbeit.

  2. 02

    Koordinieren

    Ein Workflow gibt Aufgaben und Kontext vor.

  3. 03

    Bearbeiten

    Agenten arbeiten mit Code und Werkzeugen.

  4. 04

    Prüfen

    Tests und Ergebnisse machen Änderungen überprüfbar.

  5. 05

    Freigeben

    Ich prüfe die Änderungen und entscheide über den nächsten Schritt.

Vereinfachter Arbeitsablauf: Ein Auftrag startet einen Workflow; Agenten bearbeiten ihn, Ergebnisse werden geprüft und von mir freigegeben.

Aktuell im Pre-Release und im eigenen Entwicklungsalltag im Einsatz.

Projekt in Zahlen

Ein System mit Substanz.

Stand 20.09.2026: ein gemeinsamer Snapshot von Code und Entwicklungshistorie.

Zeilen Quellcode
486.044

Anwendungen und Bibliotheken

Zeilen Tests & Testdaten
230.566

Tests und zugehörige Fixtures

Zeilen generierter Code
869.798

Separat gezählt

Gemergte Pull Requests
939

Integrierte Änderungen

Entwicklungs-Commits
2.231

Ohne Merge-Commits

Wie werden die Zahlen gezählt?

Gezählt wird der Code von ScalePlane. Quellcode umfasst menschliche und KI-unterstützte Entwicklung. Tests samt Testdaten und generierte Dateien werden getrennt ausgewiesen. Leerzeilen, Kommentare, Abhängigkeiten, Fremdcode und Build-Ausgaben zählen nicht zum Quellcode.

Weitere 51.825 Codezeilen für Werkzeuge und Infrastruktur sind separat erfasst und nicht in der Quellcode-Zahl enthalten. Die Zählung umfasst auch ältere, weiterhin enthaltene Produktteile.

Die Entwicklungshistorie wird ohne Doppelzählungen erfasst. Merge-Commits, reine Migration und Änderungen außerhalb des Produkts sind aus den jeweiligen Summen ausgeschlossen. Pull Requests und Commits sind unterschiedliche Größen.

Gezählt mit scc 4.1.0 am 2026-09-20. Quellstand: 6565e7737057. Die Zahlen zeigen Umfang und Entwicklungshistorie, keine Aussage über Produktivität oder Qualität.

Brownfield statt leeres Projekt

Neue Ideen treffen auf ein bestehendes System.

ScalePlane wächst in einem Umfeld, in dem sich Modelle und Agentenwerkzeuge ständig verändern. Gleichzeitig müssen bestehende Funktionen weiter zusammenarbeiten: Oberfläche, API, Datenbank, Agenten-Laufzeiten, Workflows und Integrationen.

Das ist Brownfield-Entwicklung: Änderungen an einem System mit vorhandenen Regeln, Daten und Abhängigkeiten. Ein neues Feature betrifft oft mehrere Teile gleichzeitig – vom Datenmodell bis zur Darstellung einer laufenden Aufgabe.

So erlebe ich unmittelbar, wie gut Agenten mit großen Codebeständen umgehen, welche Informationen ihnen fehlen und welche Prüfungen Änderungen verlässlich machen.

Engineering

Was hinter der Agentenarbeit steckt.

ScalePlane-Chat mit Arbeitsauftrag, laufenden Werkzeugaufrufen und einer Seitenleiste für Thread-Status, Agenten-Laufzeit und Zugriffsrechte.
Agentenarbeit im Chat: Auftrag und Werkzeugaufrufe bleiben einsehbar. Die Seitenleiste zeigt die gewählte Laufzeit und ihre Zugriffsrechte. Zum Vergrößern anklicken.

Agenten und ihre Arbeitsumgebung

Ein Modell allein erledigt noch kein Projekt. Es braucht Kontext, Werkzeuge und einen verlässlichen Ablauf. Diese Umgebung – der Harness – verbindet in ScalePlane unterschiedliche Agenten-Laufzeiten mit Aufgaben, Repositories und nachvollziehbaren Ergebnissen.

  • Codex
  • Claude
  • OpenCode

Sandboxes und Zugänge

Agenten brauchen eine Umgebung, in der sie tatsächlich arbeiten können. Dazu gehören das Bereitstellen und Aufräumen von Sandboxes, zugeordnete Zugänge und der Umgang mit Secrets. Im Code sind unter anderem getrennte Zugangsdaten und das Maskieren bekannter Geheimnisse in Ausgaben umgesetzt.

  • Ausführungsumgebungen
  • Secret-Verwaltung
  • Lebenszyklus

Fortsetzen statt neu anfangen

Lange Aufgaben bringen Verbindungsabbrüche, Neustarts und neue Anweisungen mit sich. Gespeicherte Zustände, Wiederaufnahme und überprüfbare Ergebnisse sind deshalb eigene Teile des Systems. Genau hier zeigt sich, wie Agenten im Alltag arbeiten.

  • Zustände
  • Wiederaufnahme
  • Validierung

Technik

Vom Code bis zur Infrastruktur.

Zum Produkt gehören auch Deployment, Datenhaltung, Zugänge und der Blick auf laufende Systeme.

Backend und Daten

  • .NET
  • PostgreSQL

API, Fachlogik und gespeicherte Aufgaben- und Ausführungszustände.

Oberfläche und Agenten

  • TypeScript
  • Vue
  • Bun

Weboberfläche, Werkzeuge und die Laufzeit, die Agenten mit der Plattform verbindet.

Hosting und Deployment

  • Hetzner
  • Docker

Server, Container und die Konfiguration für den Betrieb der Plattform.

Secrets und Beobachtbarkeit

  • Azure
  • Terraform
  • SigNoz

Azure Key Vault für Infrastruktur-Secrets, Azure Blob für Terraform-State und Terraform für SigNoz-Dashboards.

Für Ihre Zusammenarbeit

Erfahrung aus dem täglichen Bauen.

Was ich hier entwickle, teste ich selbst – vom ersten Agentenauftrag bis zum Betrieb der Plattform. Diese Erfahrung bringe ich in Ihre Projekte ein.

Wir können gemeinsam klären, welche Aufgaben Agenten übernehmen sollen, welche Werkzeuge und Zugänge sie brauchen und wie Ihr Team die Ergebnisse prüft. Vom ersten Versuch bis zur Integration in Ihre bestehende IT.