
Agent Skill Development
Wenn Ihr KI-Coding-Agent Code schreibt – aber nicht IHREN Code
KI-Coding-Agenten wie Claude Code, GitHub Copilot oder Cursor sind beeindruckend produktiv. Doch von Haus aus wissen sie nichts über die Softwarearchitektur, Frameworks, Konventionen oder Fachbereiche in Ihrem Unternehmen. Das Ergebnis: generischer Code, ständige Korrekturschleifen und Entwickler, die mehr Zeit mit der Überprüfung verbringen, als sie durch den Einsatz der Tools einsparen.
Ein anderer Ansatz: Bringen Sie dem Agenten bei, wie Sie arbeiten
Agent Skills bündeln das Know-how deines Teams in wiederverwendbaren, versionierten Anweisungen, Skripten und Referenzen. Der Agent lädt sie genau dann, wenn er sie braucht. Statt Ihre Konventionen in jedem Prompt neu zu erklären, kennt der Agent sie – zuverlässig und für alle Entwickler:innen im Team.
Ich entwickle solche Skills selbst. Beim AI Unified Process kommen die Plugins für Anforderungen, Use Cases, Entitätsmodelle, Vaadin, jOOQ und Testing in realen Projekten zum Einsatz. Alles, was ich bei ihrer Entwicklung gelernt habe, fliesst in die Skills ein, die ich für Sie entwickle.

Warum Prompting allein nicht ausreicht
Wissen bleibt in den Köpfen
Jede:r Entwickler:in schreibt eigene Prompts. Bewährte Vorgehensweisen werden nicht geteilt, und die Ergebnisse des Agenten hängen davon ab, wer die Anfrage stellt.
Kontext geht verloren
Lange Anweisungsdateien werden ignoriert oder nur teilweise befolgt. Der Agent braucht das richtige Wissen zum richtigen Zeitpunkt – nicht ständig alles auf einmal.
Qualität wird nicht gemessen
Ohne Tests weiss niemand, ob ein Prompt oder eine Regel das Ergebnis tatsächlich verbessert – oder ob sie nach dem letzten Modell-Update nicht mehr funktioniert.

Kompetenzentwicklung: Vom Know-how zum verlässlichen Agentenverhalten

Das Prinzip dahinter

Wann dieser Ansatz sinnvoll ist
So unterstütze ich dich
Ihr Know-how ist Ihr Vorteil – sorgen Sie dafür, dass auch Ihr KI-Agent davon weiss.
Kommen wir ins Gespräch


