Was Teams meist beantworten können
- Welche Bugs offen sind
- Welche Incidents passiert sind
- Welche Themen gerade wehtun
Pilot für eine evidenzbasierte Bug-Analyse
Wo liegt der größte Hebel in eurer Bug-Historie?
Wir verknüpfen Tickets mit Code-Änderungen und machen wiederkehrende Fehlerbilder, systemische Muster und Hotspots sichtbar - ohne dir Entscheidungen vorzuschreiben.
Für Teams, die unter wiederkehrenden Bugs leiden – aber Klarheit brauchen, bevor sie handeln.
- Wiederkehrende Fehlerbilder über Tickets hinweg erkennen
- Hotspot-Dateien mit hohem Fix-Aufwand sehen
- Geht mit einer entscheidungsreifen Analyse in die Planung
Das Problem
Die meisten Teams können Bugs zählen. Nur wenige verstehen die Muster dahinter.
Wiederkehrende Ursachen verteilen sich über Tickets, Merge Requests, Diffs und Köpfe - eine gemeinsame, überprüfbare Sicht fehlt.
Was deutlich schwerer ist
- Welche Fehlerbilder sich wiederholen
- Welche Codebereiche den meisten Fix-Aufwand ziehen
- Wo der größte Hebel liegt
Wenn niemand versteht, warum Bugs immer wieder auftreten, setzt sich am Ende das Tagesgeschäft gegen strukturelle Verbesserungen durch.
Was Ticket Triage macht
Bug-Historie in wirkungsvolle Ansatzpunkte übersetzen
Kein weiteres Dashboard. Eine fokussierte Analyse, die eure Bug-Historie für Entscheidungen nutzbar macht.
Eure Bug-Historie aus GitLab nutzen
Wir bringen Bug-Tickets, verknüpfte Merge Requests und Diffs zusammen, damit die Analyse auf eurer tatsächlichen Entwicklung basiert.
Wiederkehrende Muster und Hotspots sichtbar machen
Wiederkehrende Fehlerbilder, Kategorien des Root Cause Classification Framework (RCCF) und Codebereiche identifizieren, die regelmäßig Fix-Aufwand verursachen.
Zeigen, wo es sich lohnt anzusetzen – ohne etwas vorzuschreiben
Konkrete, belegbare Ansatzpunkte und Richtungen liefern – was ihr daraus macht, entscheidet ihr.
Ablauf
Ein schlanker Ablauf für Teams, die wenig Zeit haben
Klarer Scope, echte Daten – und am Ende eine belastbare Analyse.
In drei Schritten von eurer Bug-Historie zu einem Ergebnis, mit dem ihr Entscheidungen treffen könnt.
- 1
Scope festlegen und Daten einbinden
Wir definieren gemeinsam den Datensatz und binden eure GitLab-Tickets, Merge Requests und Diffs ein.
- 2
Muster hinter wiederkehrenden Bugs erkennen
Die Analyse zeigt, welche Fehlerbilder, systemischen Muster und Hotspots echte Aufwandstreiber sind.
- 3
Ergebnisse erkunden und nachvollziehen
Ihr könnt die Ergebnisse erkunden, Muster verstehen und jede Erkenntnis bis auf Tickets und Diffs zurückverfolgen.
Was ihr bekommt
Ergebnisse, mit denen ihr gute Entscheidungen trefft – keine leeren Vorgaben
Engineering-Leads können die Ergebnisse prüfen, hinterfragen und für die eigene Planung nutzen.
Wiederkehrende Fehlerbilder im Überblick
Macht sichtbar, welche Fehlerkategorien dominieren und wo der größte Hebel liegt.
Systemische Muster über Tickets hinweg
Querschnittsthemen erkennen, die in Tickets, Teams oder Stack-Teilen wiederkehren.
Hotspots im Code
Dateien und Bereiche sichtbar machen, die wiederholt Bug-Fix-Aufwand ziehen.
Entscheidungsreifes Ergebnis
Alle Erkenntnisse gebündelt – inklusive PDF-Export direkt im Produkt.
Belege
Nachvollziehbare Ergebnisse auf Basis echter Tickets und Diffs
Einblicke, die zeigen, wie die Analyse anhand eurer Bug-Historie nachvollzogen werden kann.
Wiederkehrende Muster
Welche Fehlerkategorien dominieren?
Versteht, was den Bug-Fix-Aufwand antreibt, damit Planung auf Evidenz statt auf Meinung basiert.
Nachvollziehbar
Evidenz hinter einer Kategorie prüfen
Begründungen, Unterkategorien und verlinkte Tickets transparent nachvollziehen.
Fundiert
Nah an der Ticket-Realität bleiben
Einzelne Tickets öffnen, um den Kontext der Analyse zu bestätigen.
Warum Teams darauf setzen
Für Engineering-Organisationen, die Ergebnisse hinterfragen und nachvollziehen wollen
Worum es geht
- Belegbare Analyse wiederkehrender Bugs
- Nachvollziehbare Ergebnisse auf Basis echter Tickets und Diffs
- Ein gemeinsames Verständnis dafür, wo ihr ansetzen solltet
Worum es nicht geht
- Kein weiteres Error-Monitoring-Dashboard
- Kein Static-Analysis-Rauschen ohne Bezug zur Bug-Realität
- Kein Consulting-Plan, der Teams sagt, was sie tun sollen
Pilot
Startet mit einem fokussierten Pilot statt direkt groß auszurollen
So könnt ihr schnell prüfen, ob das Produkt für euch funktioniert – und bekommt direkt ein nutzbares Ergebnis.
Am besten geeignet für
Engineering-Teams mit echter Bug-Historie und wiederkehrenden Qualitätsproblemen
- Sponsor: Head of Engineering, CTO, EM, Staff Engineer oder Tech Lead
- Genug historische Bugs und verlinkte Merge Requests, um Muster sichtbar zu machen
- Ein einzelnes System oder Team als Fokus
- Teams, die Klarheit wollen, bevor sie größere Veränderungen angehen
Im Pilot enthalten
Ein konkretes Ergebnis – nicht nur Zugang zur Software
- Überblick über wiederkehrende Fehlerbilder und systemische Muster
- Hotspots im Code
- Konkrete Ansatzpunkte für Verbesserungen
- Nachvollziehbar bis auf Tickets und Diffs
- PDF-Export direkt im Produkt
Pilot-Scope: Ein System oder Team, GitLab-Issues, ein Code-Host, ein Analyse-Lauf, ca. 2–4 Wochen.
Pilotpreis: EUR 18,000 gesamt (EUR 12,000 Setup und Baseline, EUR 6,000 Pilot-Plattform und Support).
Betrieb: Läuft in eurer Umgebung, mit eurem eigenen OpenAI-Zugang (BYOK).
Integrationen: Integrationen über das Standard-Setup hinaus: Alternativen zu OpenAI oder GitLab, individuell abgestimmt, typischerweise 4.000–12.000 EUR.
FAQ
Typische Fragen vor dem Pilot
Wie unterscheidet sich das Produkt von Sentry, Datadog, Sonar oder CodeScene?
Diese Tools helfen bei Monitoring, Regelverletzungen oder Code-Signalen. Ticket Triage fokussiert die historische Bug-Realität: wiederkehrende Fehlerbilder, verknüpfte Fixes, systemische Muster und Ansatzpunkte mit belastbarer Evidenz.
Brauchen wir GitLab und OpenAI?
Für das aktuelle Angebot ja. Der Pilot ist auf GitLab-Bug-Tickets und OpenAI ausgelegt. Andere Setups sind je nach Scope über zusätzliche Integrationen möglich.
Was bekommen wir am Ende des Pilots?
Ihr bekommt eine Sicht auf wiederkehrende Fehlerbilder, eine Zusammenfassung systemischer Muster, eine Hotspot-Sicht und ein entscheidungsreifes Ergebnis mit Evidenzbasis – inklusive PDF-Export direkt im Produkt.
Ist das ein Software-Produkt oder ein Pilot?
Die Software treibt die Analyse, und im Pilot bekommt ihr Read-only-Zugriff, um die Ergebnisse selbst zu erkunden – nicht nur einen statischen Report. Das Ganze ist ein produktisierter Pilot mit klarem Scope, bevor es einen breiteren Rollout gibt.
Wie viel Setup ist nötig?
Der Pilot ist bewusst klar eingegrenzt: ein System oder Team, eine Ticket-Quelle (GitLab), ein Code-Host und ein gemeinsam festgelegtes Zeitfenster.
Wie geht ihr mit Vertrauen, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit um?
Das Modell läuft in eurer Umgebung mit eurem eigenen OpenAI-Zugang (BYOK). Die Ergebnisse bleiben nachvollziehbar und bis auf Tickets und Diffs zurückführbar.
Sagt ihr Teams, was sie tun sollen?
Nein. Wir zeigen, wo die wichtigsten Ansatzpunkte liegen, und geben mögliche Richtungen mit – was ihr daraus macht, entscheidet ihr selbst.
Bereit, euren Hebel zu finden?
Lasst uns eure Bug-Historie gemeinsam anschauen und prüfen, ob ein Pilot sinnvoll ist
Startet mit einem Team oder System, erkennt wiederkehrende Muster in euren Tickets und Diffs – und trefft eure nächsten Entscheidungen auf einer geteilten evidenzbasierten Grundlage.