Wir zwingen KI-Modelle, ihre besten Resultate zu liefern.
Ein Sprachmodell allein ist nur ein Baustein. Erst der Harness darum herum — strukturierter Kontext, präzise Steuerung, Validierung und Feedback-Schleifen — macht daraus Software, die zuverlässig liefert. Wir bauen genau diesen Rahmen: für KMU und Startups, in deren Produkt, bis in den produktiven Einsatz.
Das Modell ist nicht das Produkt. Der Harness ist es.
Dieselben drei Prinzipien gelten für jede Integration, jeden Agenten und jedes Projekt, das wir umsetzen.
Bessere Antworten
Konsistente, nachprüfbare Resultate statt Zufall.
Strukturierte Kontexte, klare Regeln und automatische Validierung statt Prompt-Raten. Das Modell bekommt genau, was es braucht — und nichts anderes.
Weniger Tokens, tiefere Kosten
Wer den Kontext kuratiert, schickt weniger.
Deterministisches Routing, Caching und schlanke Prompts senken Tokens und Latenz messbar — ohne Qualitätsverlust.
Unabhängig vom Anbieter
Die Harness-Logik läuft bei dir — ohne LLM-Aufruf.
Regeln, Routing, Evaluation und Tooling laufen deterministisch in deiner Umgebung. Das Modell dahinter ist austauschbar: heute Claude, morgen ein lokales Modell auf deiner Hardware.
Was wir für dich tun
Drei Wege zum Ziel — vom ersten Sparring bis zum Harness in Produktion. Klar abgegrenzt, nahtlos kombinierbar.
AI Harnessing
Wir bauen den Rahmen, der dein KI-Modell kontrolliert: Prompts, Tools, Regeln, Tests, Monitoring. Damit KI in deiner Software verlässlich läuft — nicht daneben.
KI-Agenten & RAG
Agenten, die Entscheidungen treffen, Tools aufrufen und Aufgaben eigenständig übernehmen — mit deinem Wissen als Grundlage und deinem Harness als Leitplanke.
KI-Beratung & MVP
Wir zeigen dir, wo KI in deinem Produkt den grössten Hebel hat, und beweisen es mit einem POC — gemeinsam mit deinem Team, in Wochen statt Monaten.
Dein Repository wächst. Deine KI-Agenten verlieren den Überblick.
Sherpa macht aus einer über Jahre gewachsenen Codebasis eine Wissensarchitektur, die KI-Assistenten tatsächlich nutzen können.
Jedes Projekt, das über Jahre gewachsen ist, trägt Wissen, das nur noch in Köpfen steckt: wer welches Modul kennt, was zusammen geändert wird, wo es regelmässig brennt. Genau dieses Inselwissen fehlt deinen KI-Assistenten — und dir, wenn jemand geht.
Sherpa liest deine Git-History und dein Repository deterministisch, ohne einen einzigen LLM-Aufruf, und plant daraus die Wissensarchitektur für Claude Code, Codex, Cursor, Copilot & Co.: Owner-Docs, spezialisierte Agenten, Skills, Evals. Du prüfst den Plan, Sherpa setzt ihn um — und begründet jeden Vorschlag und jedes Nein mit Zahlen.
Was Sherpa auszeichnet
- Jedes Repository analysierbar — .NET, Python, Node, Go, Rust, Java; in Sekunden, ohne Setup
- Inselwissen wird Struktur — Hotspots, Change-Coupling und Zuständigkeiten landen dort, wo deine KI-Tools sie lesen
- Plan → Freigabe → Apply, wie Terraform — du siehst jede Datei, bevor sie existiert; Sherpa besitzt nur seine markierten Blöcke
- Misst sich selbst — jede Ausführung trägt ein Label mit Harness-Version; jede Änderung hat eine Zahl, an der sie sich messen lässt
$ sherpa plan .harness-plan.yaml — 6 proposals, 4 reasoned no's + owner-doc pay 24 commits/90d ✓ · 40 files ✓ + agent pay rank 1/4 churn ✓ · 2 authors ✓ + skill regenerate-migrations 6 generated ✓ - owner-doc old 0 commits/90d ✗ - librarian core 1 commits/30d ✗→ .sherpa/harness-plan.yamlProjekte, die wirken
Wir arbeiten aktuell mit unseren ersten Kunden an konkreten KI-Integrationen. Ausführliche Case Studies veröffentlichen wir, sobald die Ergebnisse stehen.
Mehr erfahrenBereit, mehr aus deinem KI-Modell zu holen?
Kein Pitch, kein Verkaufsgespräch. Erzähl uns, wo dein Modell heute zu teuer oder zu unzuverlässig ist — wir zeigen dir im ersten Gespräch, was ein Harness konkret ändert.