gitlab-ai-dashboard

Ihre Prozesse bestimmen die Software.
Nicht umgekehrt.

Beschreib deinen Prozess in Alltagssprache – so leicht wie eine Google-Anfrage. Daraus entsteht ohne Programmierkenntnisse reviewbare Software, die bereitgestellt und direkt genutzt werden kann.

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inframinds · gitlab-ai-dashboard ● Live
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💡Issues 0
🤖Auto-Implement 0
✅Reviewbereit 0
100%
Prozesswissen statt Programmierkenntnisse
24/7
Auto-Implement Queue
1
Dashboard für Review, Merge und Deployment
GitLab-Integration
Issues, MRs und Reviews an einem Ort
Budgetgrenzen & Usage-Logs
Cache-Nutzung pro Projekt und Commit
Austauschbare Coding-Agenten
Vorteile

Software entwickeln lassen, ohne programmieren zu können.

Du kennst deine Prozesse. inframinds übersetzt dieses Wissen in klare Workflows, nachvollziehbare Änderungen und transparente Usage-Logs statt unkontrollierter Experimente.

🧭

Alltagssprache reicht als Start

Du beschreibst, was im Unternehmen passieren soll. Daraus werden strukturierte Tickets, nachvollziehbare Merge Requests und Software, die deinem Ablauf folgt.

🛡️

Sicherer Betrieb im eigenen Rahmen

Review, Freigabe, GitLab-Prozesse und Deployment bleiben Teil des Workflows. Auf Wunsch läuft die Lösung self-hosted oder on-premise nach deinen Sicherheitsanforderungen.

⚡

Spürbar weniger technische Hürde

Routineaufgaben starten direkt aus der Prozessbeschreibung heraus. Dein Team entscheidet fachlich, ohne zuerst technische Details formulieren zu müssen.

📊

Transparenz über jeden Lauf

Automatisierte Erstimplementierungen reduzieren Wartezeiten. Gleichzeitig zeigen Usage-Logs, Cache-Treffer und Status, wie aus der Anfrage nutzbare Software wird.

Das Problem

Wenn Prozesswissen nicht in Software ankommt.

Der Painpoint ist selten eine einzelne Person. Meist fehlen Kontext, Transparenz und eine einfache Brücke zwischen fachlicher Beschreibung, Umsetzung, Review und Merge.

⏱️

Kontext geht zwischen Schritten verloren

Der Fachbereich kennt den Ablauf, aber die Umsetzung landet in technischen Zwischenstufen. Ohne gemeinsamen Kontext wird jede Übergabe schwerer nachvollziehbar.

🔗

KI-Läufe brauchen klare Leitplanken

Automatisierte Implementierung ist stark, wenn Scope, Labels, Akzeptanzkriterien und Freigaben sauber definiert sind. Diese Struktur entsteht aus deiner Prozessbeschreibung.

📋

Prioritäten verschwinden im Backlog

Gute Ideen sind vorhanden, aber Aufwand, Wirkung, Risiko und Status sind nicht vergleichbar genug. Das Dashboard macht daraus eine sortierbare Entscheidungsgrundlage.

🔄

Status ist zu verteilt

Issue, Branch, CI, Merge Request, Deployment und Rückmeldung liegen in getrennten Ansichten. Das kostet Aufmerksamkeit und erschwert schnelle, fundierte Freigaben.

💸

Ressourcen sind schwer planbar

KI-Analysen und Implementierungen verbrauchen Ressourcen. Ohne Usage-Logs, Cache und Budgetregeln bleibt unklar, welcher Lauf welchen Wert erzeugt.

🔁

Agenten sollen austauschbar bleiben

Heute passt ein Coding-Agent, morgen ein anderer. Wenn der Workflow providerfähig bleibt, bleiben Prozesse, Freigaben und Protokolle stabil.

Leistungen

Aus Prozessbeschreibung wird reviewbare Software.

Wir bauen die Infrastruktur, die fachliche Anfragen sammelt, GitLab-Issues erstellt, Code analysiert, Merge Requests erzeugt und Usage nachvollziehbar macht – automatisiert, reviewbar, steuerbar, inklusive Merge-Request-Review.

📝

Von der Alltagssprache zum GitLab-Issue

Wir helfen dir, Anforderungen so zu strukturieren, dass sie als `ai-ready`-Issues verständlich, priorisierbar und direkt durch einen Coding-Agenten bearbeitbar sind.

  • Issue-Vorlagen für fachliche, technische, UX- und Security-Themen
  • Akzeptanzkriterien für präzise KI-Implementierung
  • Kategorien und Labels für automatische Läufe
  • Feedback-Loop: Issue → MR → Review → Verbesserung
🤖

KI-Implementierungs-Pipeline

Claude Code oder Codex CLI liest das Issue, analysiert den Codebase, implementiert die Änderung und öffnet einen Merge Request mit nachvollziehbarem Status.

  • GitLab-Integration & CI/CD-Anbindung
  • Automatischer Branch & MR pro Issue
  • Implementierungsnotizen im MR
  • Label-basiertes Workflow-Management
  • Analyse-Cache pro Projekt, Kategorie und Commit
🔍

Review & Merge Dashboard

Alle KI-implementierten Merge Requests auf einen Blick. Du prüfst fachlich Status, Diffs und Hinweise und mergst direkt aus dem Dashboard.

  • Übersicht aller offenen MRs
  • Diff-Ansicht & Kommentarfunktion
  • Ein-Klick-Merge nach Freigabe
  • Konfliktlösung mit KI-Unterstützung
  • Optionales Deployment nach dem Merge
⚙️

GitLab & Infrastruktur Setup

Wir richten die gesamte Infrastruktur ein: GitLab-Zugriff, lokale Repositories, Provider-Binaries, Dashboard-Token, Runner und optionale Deployment-Anbindung.

  • Self-Hosted oder Cloud-GitLab
  • Claude-Code- und Codex-Konfiguration
  • Automatische Zeitpläne und manuelle Dashboard-Starts
  • Sichere Defaults für Tokens, Logs und Zugriff
📊

Analyse, Cache & Laufsteuerung

Das Dashboard sammelt Verbesserungsideen mit wählbarer Analyse-Tiefe und nutzt Cache-Ergebnisse, solange sich der Commit-Stand nicht geändert hat.

  • Quick- und Full-Analyse je Projekt
  • Wählbare Analyse-Tiefe für Ideensammlung
  • Monatsbudgets und bewusste Overrides
  • Usage-Logs mit Verbrauch und Zusammenfassung
  • Priorisierung nach Aufwand, Wirkung und Risiko
🛠️

Laufende Betreuung & Weiterentwicklung

Die Pipeline läuft – und bleibt anpassbar. Wir betreuen neue Repositories, Kategorien, Provider, Prompts, Budgets und Deployments im laufenden Betrieb.

  • Regelmäßige Pipeline-Wartung
  • KI-Modell-Updates & Prompt-Optimierung
  • Team-Schulung & Onboarding
  • Erweiterung auf neue Systeme, Repos und Coding-Agenten

Nicht sicher, wo du anfangen sollst?

Beschreib uns deinen wichtigsten Prozess – wir zeigen dir, wie daraus ein steuerbarer GitLab-AI-Workflow und nutzbare Software wird.

Unverbindlich anfragen →
Lieferkette

Vom Prozesswissen zum geprüften Merge Request.

Vom GitLab-Issue zum geprüften Merge Request. Das Dashboard verbindet Prozessbeschreibung, Issue, Coding-Agent, Branch, Review, Merge, Deployment und Usage-Logs in einem steuerbaren Ablauf. Budgetregeln und Analyse-Caches bleiben Teil der Leitplanken für kontrollierte Implementierungen.

Die Fabrik

Von der Anfrage zum nachvollziehbaren Merge

Wir bauen nicht einfach Code. Wir bauen die Lieferkette von der Prozessbeschreibung über das GitLab-Issue bis zum geprüften Merge Request und optionalen Deployment.

💡
Anfrage
→
📋
ai-ready Issue
→
🤖
Claude/Codex
→
💻
Branch
→
✅
MR Review
→
🚀
Merge
→
📊
Usage-Log
→
🔄
Deployment
KI-Unabhängigkeit

Der Motor ist austauschbar.
Deine Prozesse bleiben.

Heute Claude Code, morgen Codex CLI, später ein anderer Agent – die Pipeline bleibt providerfähig. Neue Anforderungen oder bessere Agenten lassen sich anbinden, ohne eure Prozesse neu aufzubauen. Dein System, deine Workflows und deine Freigaben bleiben unverändert.

AktivClaude Code
Codex CLI
Open-Source-Modelle
Kurz erklärt

App-Clips für den schnellen Überblick.

Hier entstehen kurze Erklärvideos zur App, zur einfachen Prozessanfrage und zum Review-Prozess. Bis die Clips eingebunden sind, bleiben die Platzhalter lokal und laden keine externen Medien.

Clip 01

Anfrage erfassen

Wie aus einer kurzen Beschreibung in Alltagssprache ein klares Ticket für die KI-Implementierung wird.

Clip 02

Umsetzung verfolgen

Wie Status, Merge Request und Usage-Logs während der Umsetzung sichtbar bleiben.

Clip 03

Review und Freigabe

Wie fachliche Freigabe, Code-Review und Deployment in einem nachvollziehbaren Ablauf zusammenlaufen.

Videos werden später hier eingebunden, ohne den Seitenaufbau zu verändern.

Vorgehen

So wird das Dashboard eingeführt

Von der ersten Prozessbeschreibung bis zur laufenden Auto-Implement Queue – mit klaren Rollen, nachvollziehbaren Freigaben, Deployments und sichtbaren Usage-Logs.

Einsteigen

Von null zur laufenden Pipeline

Für Teams, die ihre Abläufe kennen, aber keine Softwareentwicklung steuern wollen – und direkt starten möchten.

01

Prozess und Zielbild klären

Du erklärst uns den Ablauf, das Ziel und vorhandene Systeme. Wir prüfen, wo das GitLab AI Dashboard zuerst Wirkung entfaltet.

02

Anfragen in Issues übersetzen

Wir übersetzen Anforderungen in ai-ready Issues mit Labels, Akzeptanzkriterien, Kategorien und Review-Erwartungen.

03

Dashboard und Agenten einrichten

Wir verbinden GitLab, lokale Repositories, Claude Code oder Codex CLI, Budgetregeln, Analyse-Cache und sichere Dashboard-Zugriffe.

04

Erster Merge Request im Review

Die Auto-Implement Queue erzeugt Branch und MR. Ihr prüft Diff, Notizen, Status, Usage-Logs und CI-Ergebnis direkt im Dashboard.

05

Übergabe & Wachstum

Das Team arbeitet selbstständig mit Queue, Review, Merge, Deployment und Usage-Logs. Wir begleiten neue Repos, Kategorien und Budgets.

Integrieren

KI in bestehende Entwicklung einbetten

Für Teams, die bereits mit GitLab oder ähnlichen Tools arbeiten – und die KI sinnvoll einbinden wollen.

01

Analyse bestehender Workflows

Wir betrachten Repositories, Issue-Typen, CI/CD, Merge-Regeln und Deployment-Wege – und identifizieren sinnvolle Automatisierungspunkte.

02

KI-Integration ohne Unterbrechung

Die Implementierungs-Pipeline läuft parallel zu eurem bestehenden Prozess. Bestehende Reviews, Freigaben und Merge-Regeln bleiben erhalten.

03

Pilotprojekt & Feedback

Wir starten mit einem abgegrenzten Bereich. Euer Team prüft echte MRs, bewertet die Ergebnisse und wir optimieren Prompts, Kategorien und Limits.

04

Rollout auf weitere Repos

Was funktioniert, wird ausgerollt. Weitere Projekte profitieren von konsistenten Issues, MRs, Usage-Logs und nachvollziehbaren Entscheidungen.

05

Steuerbarer Betrieb & Skalierung

Euer Team steuert die Pipeline eigenständig. Wir bleiben für neue Anforderungen, Agentenwechsel, Budgetanpassungen und Deployments erreichbar.

Ergebnisse

Was das Dashboard konkret liefert

Nicht KI um der KI willen. Sondern ein nachvollziehbarer Lieferprozess von der fachlichen Anfrage bis zu Software, die geprüft, gemergt und bereitgestellt wird.

10×

Schnellere erste Umsetzung

Von der Prozessbeschreibung zum reviewbaren Merge Request in deutlich kürzerer Zeit. Das Team entscheidet auf Basis von Diff, Tests, Notizen und Status.

↓ 80%

Weniger Reibung im Ablauf

Routineänderungen, kleine Features und Bug-Fixes starten strukturiert aus dem Ticket heraus. Reviews bleiben fachlich und technisch nachvollziehbar.

100%

Issues als Arbeitsvertrag

Jedes Ticket hält Ziel, Kontext, Akzeptanzkriterien und Grenzen fest. Der Merge Request zeigt anschließend, wie diese Vorgaben umgesetzt wurden.

↓ 40%

Planbare KI-Läufe

Usage-Logs, Budgetlimits und Cache-Treffer zeigen, welche Läufe Ressourcen nutzen und wann neue Umsetzungen bewusst pausiert oder freigegeben werden.

∞

Skalierbar über Repositories

Mehr Projekte, Kategorien oder Coding-Agenten lassen sich ergänzen, ohne den Review- und Merge-Prozess neu zu erfinden.

+15h

Pro Woche gewonnen

Wenn Routineentwicklung automatisch läuft, gewinnt dein Team Zeit für strategische Arbeit, die wirklich den Unterschied macht.

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Colin Schmidt – Gründer inframinds
Über inframinds
Colin Schmidt
Gründer & Geschäftsführer · inframinds

Ich bin Colin – Experte für KI-gestützte Softwareentwicklung und sichere IT-Systeme. inframinds habe ich gegründet, weil ich glaube, dass der Weg von der Prozessbeschreibung zur nutzbaren Software viel kürzer sein kann – auch ohne Programmierkenntnisse.

Mein Ansatz: Deine Prozesse sind das Wertvolle, nicht der Code. Ich helfe dir, diese Prozesse klar zu beschreiben – und sorge dafür, dass KI sie zuverlässig in Software übersetzt, reviewt und bereitstellt. Pragmatisch, nachvollziehbar, ohne Buzzwords.

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