DevPrism: die erste Agentic Engineering Intelligence Platform

Engineering-Dashboards gibt es seit 10 Jahren. DORA ist zum Standard geworden. Warum haben wir also DevPrism gebaut?

Das Problem, das niemand löst

Heute hat ein VP Engineering Zugang zu Dutzenden von Metriken: Deployment Frequency, Lead Time, Code Coverage, Throughput… Aber wenn ein Indikator rot wird, was passiert dann?

Er bittet einen Engineering Manager zu investigieren
Der EM verbringt 2 Stunden damit, Daten manuell abzugleichen
Die Ursache wird 3 Tage später gefunden (oder gar nicht)
Die Korrekturmaßnahme kommt zu spät

Das wahre Problem ist nicht der Mangel an Daten. Es ist der Mangel an handlungsfähiger Intelligenz.

Unsere Vision: Sehen · Verstehen · Handeln

DevPrism ist in 3 Schichten architekturiert:

Sehen — Die Macro-Schicht

BI-Dashboards synchronisiert von 12 Integrationen (GitHub, GitLab, Azure DevOps, Jira, Linear, SonarQube, Codacy, GitHub Copilot, Cursor, Devin Desktop, Claude Code, Codex). DORA, SPACE, AI Impact, Engineering, Quality — alles auf einen Blick.

Verstehen — Die Micro-Schicht

6 spezialisierte KI-Agenten, koordiniert durch einen Microsoft Agent Framework (MAF) Supervisor:

Investigation Agent: Root-Cause-Analyse in 4 automatischen Schritten
Quality Guardian: erkennt Regressionen, identifiziert kausale PRs und handelt unter Policy
Capacity Planning: Überlastung, Bus Factor, Burnout-Risiko
DevPrism Agent: Konversationsassistent mit kontextbezogenen Antworten
PR Intelligence: Risk Scoring auf 8 Faktoren
Token Efficiency Guardian: proaktives KI-Kosten-Routing (Token → Outcome → Kosten)

Handeln — Die Control-Schicht

Eine Policy Engine mit abgestufter Autonomie:

Suggest: der Agent empfiehlt, der Mensch entscheidet
ActWithApproval: der Agent bereitet die Aktion vor, der Mensch validiert
AutoAct: der Agent handelt autonom innerhalb definierter Grenzen

Multi-Provider Write-back: Kommentare, Labels, Zuweisungen — direkt in Ihren Repos.

Was uns einzigartig macht

AI Impact: niemand sonst korreliert KI-Adoption mit DORA-Metriken
Native Agenten: kein aufgepfropfter Chatbot — spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten
Abrechnung pro verwalteter Entität: angepasst an die Ära autonomer KI-Agenten
Nativer MCP Server: Ihre externen Agenten (Copilot, Claude) greifen auf Ihre Metriken zu

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