Software Quality Audits & Entwicklungsprozess Audits

Wir auditieren Ihre Code-, Software- und Prozessqualität – egal ob Bestandssoftware oder Neuentwicklung. Unsere Audits:
‍
AI Code AUDIT
AI DEV AUDIT
architektur audit
ux/UI audit
Kunde seit 2005
Kunde seit 2022
Kunde seit 2008
Kunde seit 2022
Kunde seit 2022
Kunde seit 2017
Kunde seit 2019
Kunde seit 2012
Kunde seit 2018
Kunde seit 2012
Kunde seit 2018
Kunde seit 2024
Kunde seit 2005
Kunde seit 2016
Kunde seit 2023
Kunde seit 2005
Kunde seit 2022
Kunde seit 2008
Kunde seit 2022
Kunde seit 2022
Kunde seit 2017
Kunde seit 2019
Kunde seit 2012
Kunde seit 2018
Kunde seit 2012
Kunde seit 2018
Kunde seit 2024
Kunde seit 2005
Kunde seit 2016
Kunde seit 2023
Kunde seit 2005
Kunde seit 2022
Kunde seit 2008
Kunde seit 2022
Kunde seit 2022
Kunde seit 2017
Kunde seit 2019
Kunde seit 2012
Kunde seit 2018
Kunde seit 2012
Kunde seit 2018
Kunde seit 2024
Kunde seit 2005
Kunde seit 2016
Kunde seit 2023
IHRE VORTEILE

Warum ein Software Quality Audit mit generic.de?

Weil Sie Gewissheit über KI-generierten Code bekommen

Mit KI entsteht Code heute in Tagen statt Monaten – ob er produktions­reif ist, sieht man ihm nicht an. Wir prüfen, was hinter funktionierenden Oberflächen steckt: Architektur, Sicherheit, Test­abdeckung und Wartbarkeit.

Weil Sie Klarheit und Sicherheit für Ihre Software erhalten

Ob mit KI entwickelt oder nicht: Sie erhalten eine fundierte Ein­schätzung zur Code­basis und den Entwicklungs­abläufen – inklusive technischer Schulden, UX-Schwächen und Risiken für Qualität und Prozesssicherheit.

Weil Sie von unserer Clean Code Expertise profitieren

Alle unsere Prüfer und Auditoren sind zertifizierte Clean Code Developer – mit vielen Jahren Erfahrung in komplexen Industrie- und Business-Anwendungen. Das ist der Maßstab, an dem wir Ihre Software messen.

Tobias Vock
manager solutions
SAATMANN GMBH
Wir hatten uns zu unserer neuen Software viele Gedanken gemacht. Um sicher­zustellen, dass wir hierbei auf dem richtigen Weg sind, wollten wir uns jedoch nicht nur auf interne Expertise verlassen. Das qualifizierte Software Audit von generic.de hat uns bei dem weiteren Prozess sehr geholfen.
UNSER VORGEHEN

Wie wir Ihre Softwarequalität auditieren

Horizontales Ablaufdiagramm des Software-Quality-Audits: Links ein Kreis „Kick-off“. Von dort führen gestrichelte Pfeile zu drei parallel angeordneten Kästen „Workshops“, „Interviews“ und „Reviews“. Alle drei münden in einen großen Kasten „Analyse & Erstellung eines Maßnahmenplans“. Ein Pfeil weist weiter auf „Präsentation & Diskussion“. Rechts schließt ein gestrichelter Kasten „Implementierungs­unterstützung (optional)“ den Prozess ab.Horizontal flowchart of the software quality audit: On the left is a circle labeled “Kick-off.” From there, dashed arrows lead to three boxes arranged in parallel: “Workshops,” “Interviews,” and “Reviews.” All three lead to a large box labeled “Analysis & Creation of an Action Plan.” An arrow points to “Presentation & Discussion.” On the right, a dashed box labeled “Implementation Support (optional)” completes the process.Vertikales Ablaufdiagramm des Software-Quality-Audits: Oben ein Kreis „Kick-off“. Von dort führen gestrichelte Pfeile zu drei parallel angeordneten Kästen „Workshops“, „Interviews“ und „Reviews“. Alle drei münden in einen großen Kasten „Analyse & Erstellung eines Maßnahmenplans“. Ein Pfeil weist weiter auf „Präsentation & Diskussion“. Rechts schließt ein gestrichelter Kasten „Implementierungs­unterstützung (optional)“ den Prozess ab.Vertical flow chart of the software quality audit: At the top is a circle labeled “Kick-off.” From there, dashed arrows lead to three boxes arranged in parallel: “Workshops,” “Interviews,” and “Reviews.” All three lead to a large box labeled “Analysis & Creation of an Action Plan.” An arrow points to “Presentation & Discussion.” On the right, a dashed box labeled “Implementation Support (optional)” completes the process.
Ihre Vorteile auf einen Blick:
  • Objektives Feedback zur KI-Code-Qualität, Architektur und Entwicklungs­prozessen
  • Belastbare Einschätzung, ob KI-generierter Code produktionsreif ist
  • Klare Empfehlungen für Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Performance
  • Zukunfts­sicherheit durch Best Practices und moderne Technologien
  • Erhöhte Softwarequalität & weniger technische Schulden
JETZT UNVERBINDLICH ANFRAGEN
Weiter zum Anfrageformular.
UNSER audits

Wir auditieren Ihre Softwarelösungen

AI Code Audit: KI-generierter Code / Vibe Coding

Ihr Team oder ein Dienstleister hat mit KI entwickelt – und Sie wollen wissen, was Sie bekommen haben. Wir analysieren KI-generierten Code auf Architektur, Sicherheit, Testabdeckung und Wartbarkeit. Typisch für Vibe Coding: Software, die funktioniert, aber nicht betreibbar ist. Am Ende wissen Sie, was tragfähig ist, was nachgearbeitet werden muss und was besser neu entsteht.
‍

Exemplarische Methoden
  • Scope- & Herkunftsklärung: welche Teile sind KI-gestützt entstanden, unter welchen Vorgaben und mit welchen Werkzeugen
  • Statische Analyse & Security-Scan: automatisierte Prüfung auf Schwachstellen, riskante Abhängigkeiten und Lizenzkonflikte
  • Muster-Review: wir suchen gezielt nach KI-typischen Schwächen – überflüssige Abstraktionen, inkonsistente Konventionen, fehlende oder generische Fehlerbehandlung
  • Substanzprüfung der Tests: prüfen die Tests tatsächlich Verhalten oder bilden sie nur den Code nach?
  • Produktionsreife-Check: Schnittstellen, Datenhaltung, Rechte- und Rollenkonzept, Hosting, CI/CD, Monitoring, Rollback-Fähigkeit sowie Anforderungen aus Audit, Compliance und SLAs
  • Verdikt & Maßnahmen: wir sagen Ihnen klar, was tragfähig ist, was nachgearbeitet werden muss und was besser neu entsteht – inklusive Aufwandsschätzung
jetzt anfragen
Weiter zum Anfrageformular.
Architektur-Audit: Codebasis, Legacy-Systeme & Skalierbarkeit

Wie tragfähig ist Ihre gewachsene Codebasis? Wir analysieren Quellcode, Architektur und Technologie-Stack – von Legacy-Systemen bis zu aktuellen Anwendungen. Das Audit deckt technische Schulden auf, bewertet Skalierbarkeit und Performance und zeigt, wie gut sich Ihre Software weiterentwickeln lässt.

Exemplarische Methoden
  • Zielschärfung: wir klären Scope, Qualitäts-Szenarien und Stakeholder-Ziele
  • Tiefenanalyse von Code & Architektur: statische Code-Scans, ATAM-basierte Architektur-Reviews, Technologie-Stack-Check sowie Security- und Performance-Profiling
  • Bewertung der Weiterentwickelbarkeit: wie leicht lässt sich die Codebasis künftig verändern – von Ihrem Team und von KI-Agenten, die zunehmend daran arbeiten
  • Findings-Report & Risiko-Matrix: priorisierte Schulden, Metriken (z. B. Zyklomatische Komplexität, Hot-Path-Latency) und Quick-Wins
  • Maßnahmen-Workshop: zusammen entwickeln wir eine Roadmap mit Aufwandsschätzungen und Refactoring-Paketen, sodass Ihr Team direkt in die Umsetzung starten kann
jetzt anfragen
Weiter zum Anfrageformular.
UX/UI Audit: User Experience & User Interface

Wie intuitiv ist Ihre Anwendung? Wir analysieren die User Journey, User Experience und User Interfaces. Unser UX Audit deckt Schwach­stellen in der Nutzer­führung auf und gibt klare Empfehlungen, um Bedien­barkeit, Conversion und Kunden­zufriedenheit zu verbessern – spezialisiert auf die Nutzung im Arbeitskontext (Enterprise UX)

Exemplarische Methoden
  • Stakeholder-Alignment & Zieldefinition: wir sammeln Business-Ziele, Nutzer­feedback und – falls vorhanden – Metriken, wie Conversion oder NPS
  • Heuristische & daten­getriebene Analyse: Expert-Review gegen Nielsen-Heuristiken, Click-Path-Analysen, Heatmaps und Session-Replays
  • Usability-Tests & Persona-Check: task-basierte Tests mit Kern-Personas, um Reibungen in User-Flows objektiv zu belegen
  • UX-Scorecard & Handlungsempfehlungen: wir gewichten Findings nach Impact auf Zufriedenheit, Conversion und Entwicklungs­aufwand
  • Review-Sprint: optional begleiten wir Ihr UX-Team bei der Arbeit und beim Testing
jetzt anfragen
Weiter zum Anfrageformular.

Wir auditieren Ihre Entwicklungs­prozesse

AI Dev Audit: KI-Entwicklungsprozess & Entwicklungsumgebung

Ihr Team arbeitet mit Claude, Cursor oder Copilot – aber niemand weiß, ob es wirklich gut läuft. Wir prüfen Ihren KI-gestützten Entwicklungsprozess: Wie sind Agenten eingebunden, welche Regeln und Guardrails greifen, wo prüfen Menschen und wo automatisierte Quality Gates? Dazu bewerten wir Ihre Entwicklungsumgebung mit Harness und MCP-Anbindungen.
‍

Exemplarische Methoden
  • Tool- & Nutzungsinventar: welche KI-Werkzeuge sind im Einsatz, wie sind sie konfiguriert, wer nutzt sie wie regelmäßig
  • Harness- & Guardrail-Review: Rule Files, Skills, MCP-Anbindungen, Hooks und Automationen – und die Frage, wie viel davon projektübergreifend standardisiert ist
  • Rollenmodell Mensch und Agent: an welchen Stellen entscheidet und prüft der Mensch, wo laufen Agenten eigenständig, wo fehlen Checkpoints
  • Quality Gates & Pipeline: welche Prüfungen laufen automatisiert, welche Gates blockieren tatsächlich und welche werden regelmäßig übergangen
  • Compliance & Datenschutz: Umgang mit Quellcode und Kundendaten, eingesetzte Anbieter, vertragliche Absicherung
  • Reifegrad-Einschätzung & Enablement-Plan: priorisierte Handlungsfelder plus Vorschläge für Schulung und Onboarding Ihrer Teams
Jetzt anfragen
Weiter zum Anfrageformular.
Requirements Audit: Anforderungserhebung & Backlog-Qualität

Gute Software beginnt mit klaren Anforderungen. Wir prüfen, wie Anforderungen, Bugs und Features erfasst, priorisiert und in User Stories übersetzt werden. Das gewinnt an Gewicht, sobald KI-Agenten umsetzen: Sie bauen sehr zuverlässig genau das, was spezifiziert wurde – inklusive der Lücken. Das Audit zeigt, wo unklare Anforderungen später als teure Nacharbeit zurückkommen.

Exemplarische Methoden
  • Anforderungs-Inventory & Stakeholder-Interviews: wir prüfen, wie Wissen ermittelt wird (Workshops, Dokumente, Systeme) und gleichen es mit Best Practices ab
  • Qualitäts-Check des Backlogs: Analyse von Vollständigkeit, Konsistenz, Testbarkeit und Priorisierung
  • Eignung als Kontext für KI-Agenten: sind Anforderungen und Akzeptanzkriterien so eindeutig formuliert, dass daraus verlässlich Software entstehen kann?
  • Traceability- & Tool-Review: wir bewerten die Verknüpfung zu Epics, Tests und Architekturartefakten sowie die Tool-Integration
  • Reifegrad-Scoring & Gap-Analyse: wir visualisieren den Reifegrad der Anforderungen und zeigen Quick-Wins (z. B. Review-Guidelines, Definition-of-Ready-Checklisten)
  • Verbesserungs-Roadmap: konkrete Maßnahmen inklusive Templates, Workshop-Serien und Empfehlungen, damit Anforderungen zukünftig fehlerarm in die Entwicklung fließen
Jetzt anfragen
Weiter zum Anfrageformular.
Delivery Audit: Entwicklungsprozess, Pipelines & Zusammenarbeit

Läuft Ihre Softwareentwicklung effizient? Wir analysieren Prozesse, Rollen und Zusammenarbeit – von Planung und Review über CI/CD-Pipelines bis zur Definition of Done. Besonders relevant, wenn KI-gestützt mehr Code in kürzerer Zeit entsteht: Wo bilden sich Review-Staus, wo fehlen Qualitätsschranken, und sind die richtigen Rollen an den richtigen Stellen eingebunden?

Exemplarische Methoden
  • Reifegrad-Assessment: wir erfassen Team-Dynamik, bewerten Prozess-Adhärenz und prüfen technische Praktiken
  • Ceremony & Pipeline Review: Beobachtung von Stand-ups, Plannings, Retros, CI/CD-Pipelines und Definition-of-Done-Erfüllung, um Lücken zwischen Anspruch und Praxis aufzudecken
  • Metrik-Benchmarking: Velocity-Stabilität, Lead- und Cycle-Times, Defect-Escape-Rate, Flow-Efficiency – ergänzt um qualitative Interviews
  • Review-Kapazität: wenn in kürzerer Zeit mehr Code entsteht, verschiebt sich der Engpass ins Review. Wir prüfen, ob Ihr Prozess dieses Volumen trägt
  • Reifegrad-Heatmap & Handlungsfelder: wir priorisieren Gaps nach Business-Impact und entwickeln einen Improve-Plan
  • Coaching & Follow-up-Messung: auf Wunsch begleiten wir Change-Initiativen und messen Fortschritt iterativ
Jetzt anfragen
Weiter zum Anfrageformular.
Unsere referenzen

Ausgesuchte Case Study

SAATMANN GMBH

Architektur Audit einer neu entwickelten QS-Software im Gesundheits­wesen

Wie wir die neu entwickelte QS-Monitor-Software der Saatmann GmbH hinsichtlich Quell­code-Qualität und System-Architektur geprüft haben.
Zur Case Study
Weiter zum Anfrageformular.

Softwarequalitäts- oder Prozess-Audit jetzt unverbindlich anfragen

Wenn Sie wissen möchten, welche Daten wir ver­ar­beiten und wie lange wir diese speichern, finden Sie weiter­führende Infor­mationen in unserer Daten­schutz­erklärung.
Ihre Daten werden verschlüsselt übertragen
Vielen Dank! Ihre Kontaktanfrage wurde von uns empfangen!
Oh nein! Irgendwas ist schiefgelaufen. Probieren Sie es bitte noch einmal!
Jörg Lenz
Key Account Manager
+49 721 619096-50
FAQs

Die häufigsten Fragen in Bezug auf unsere Software Quality Audits

Wann ist der beste Zeitpunkt für ein Software Quality Audit?

Empfehlenswert ist ein Software Audit...

  • wenn mit KI-Tools in kurzer Zeit viel Code entstanden ist und Sie wissen wollen, was davon trägt.
  • bevor Sie einen mit KI gebauten Prototyp in Produktion überführen.
  • wenn fraglich ist, ob Ihr Legacy System modernisiert werden muss/sollte.
  • kurz vor einer Software Modernisierung, um Klarheit über Risiken und Aufwand zu bekommen.
  • vor großen Release-Meilensteinen oder Migrationen, wenn Performance- oder Security-Probleme auftreten.
  • als „Gesundheits-Check“ nach 12-18 Monaten Produktlaufzeit.

Wie lange dauert ein Audit und wann liegen Ergebnisse vor?

Bei kompaktem Scope (z. B. nur Backend-Code) liefern wir erste Insights binnen 5-10 Tagen; umfangreiche Reviews über Frontend, Backend und Prozesse beanspruchen typischerweise zwei bis vier Wochen.

Welche Ergebnisse bekomme ich am Ende?

Welche Ergebnisse und Artefakte sinnvoll sind, klären wir gemeinsam im Kick-Off. Typische Artefakte sind:

  • ausführlicher Bericht & Abschlusspräsentation
  • Code-Metriken
  • Risiko-Matrix
  • UI-Screenshots mit Erläuterungen
  • Prozess-Gaps
  • Quick-Wins
  • Handlungsfelder
  • priorisierter Maßnahmenkatalog

Welche Rolle spielt Clean Code in euren Audits?

Alle Auditoren sind zertifizierte Clean-Code-Developer. Speziell für unsere Code- und Architektur-Audits bedeutet das: Bewertungen orientieren sich an SOLID-Prinzipien, Lesbarkeit, Testbarkeit und einfacher Erweiterbarkeit.

Bei KI-generiertem Code ist dieser Maßstab besonders wichtig: Agenten produzieren syntaktisch sauberen Code, der trotzdem schwer wartbar sein kann – etwa durch überflüssige Abstraktionen, inkonsistente Konventionen oder Tests, die nur formal bestehen. Clean-Code-Kriterien machen solche Schwächen sichtbar, die ein reiner Funktionstest nicht findet.