Systeme, auf die man sich verlässt
Wir entwerfen, bauen und betreiben Produktivsoftware für Organisationen, die sich einen Ausfall nicht leisten können.
Was wir bauen
KI-natives Produkt-Engineering
Sprachmodell-Funktionen, die im Produktivbetrieb halten: typisierte Ergebnisse, belegte Antworten und ein Protokoll jedes Aufrufs.
Cloud- und Serverless-Plattformen auf AWS
Serverless-Plattformen, entworfen entlang der Grenzen, die AWS wirklich hat — nicht derer, die ein Tutorial annimmt.
Echtzeit- und ereignisgetriebene Systeme
Event-Pipelines und Live-Oberflächen, die korrekt bleiben, wenn das Volumen steigt und ein Consumer zurückfällt.
Offline-First und Mobile
Anwendungen für den Außeneinsatz, die ohne Empfang arbeiten und sich danach abgleichen, ohne die Arbeit von jemandem zu verlieren.
Web-Plattform-Engineering
Schnelle, barrierefreie, internationalisierte Webanwendungen — und die State- und Datenschichten darunter.
Regulierte und nachweisfähige Software
Aufzeichnungen, die ein Dritter akzeptiert: manipulationssicher, änderbar ohne Umschreiben der Historie, von außen überprüfbar.
Technologien, mit denen wir arbeiten
- LLM
- RAG
- MCP
- Vector search
- Structured output
- AWS
- Lambda
- DynamoDB
- S3
- CloudFront
- SES
- EventBridge
- Kubernetes
- Terraform
- Kafka
- WebSockets
- RxJS
- Avro
- Java
- Spring Boot
- Reactive streams
- React Native
- Expo
- Service workers
- IndexedDB
- SQLite
- React
- Next.js
- TypeScript
- Tailwind CSS
- Node.js
- GraphQL
- Redux Toolkit
- Zustand
- SWR
- Core Web Vitals
- WCAG
- GDPR
- UK data residency
- Audit trails
- Cryptographic integrity
KI in Benutzeroberflächen integrieren: der umfassende Leitfaden
Eine durchgearbeitete Anleitung, um eine KI-Funktion in eine Next.js-Oberfläche zu bringen — von der Modellwahl bis zum Streamen der Antwort.
Was kann KI für kleine Unternehmen tun?
Wir erklären, wie kleine Unternehmen KI in ihrem Zeit- und Budgetrahmen nutzen können.
Wie funktioniert useState?
Ein kurzes Tutorial dazu, wie useState funktioniert und wo seine wichtigsten Fallstricke liegen.
Wie wir arbeiten
Wir sind ein kleines Team aus London und Oxfordshire, das Produktivsysteme entwirft, baut und betreibt — meist als die Entwicklungskapazität, die ein Kunde im Haus nicht hat, und oft über Jahre statt über die Länge eines Projekts. Wir übernehmen Verantwortung für das, was nach dem Start passiert; dieser Teil entscheidet, ob die Software es wert war.
Diese Arbeit umfasst sechs Bereiche: Sprachmodell-Funktionen für den Produktivbetrieb, Serverless-Plattformen auf AWS, Echtzeit- und ereignisgetriebene Pipelines, Offline-First-Anwendungen für den Außeneinsatz, Web-Plattformen, die an Core Web Vitals und WCAG gemessen werden, und nachweisfähige Systeme, deren Aufzeichnungen ein Dritter überprüfen kann. Das meiste, was wir bauen, braucht mehrere davon gleichzeitig. KI kommt dort zum Einsatz, wo sie sich rechtfertigt — eingeschränkte Ausgaben, belegte Antworten, Evaluation vor dem Release — und nicht als Chatfenster, das an ein Produkt geschraubt wird.
Die Maßstäbe, die wir an Kundenprojekte anlegen, gelten auch für uns selbst: in der CI erzwungene Coverage-Schwellen, End-to-End-Suites auf einer echten Gerätematrix, Observability vor dem Start verdrahtet statt nach dem ersten Zwischenfall, und ein Thema pro Änderung, damit jedes Release für sich gelesen, geprüft und zurückgenommen werden kann. Die größte Codebasis, die wir betreuen, trägt über 11.000 Unit-Tests hinter einer Coverage-Schwelle von 80 %; darunter wird nichts gemerged.
