Gib deinen agentenbasierten Coding-Tools das Gesamtbild

Ein Leitfaden für technische Führungskräfte: MCP, Kontext und wie du besseren – nicht nur schnelleren – Code auslieferst

KI hat jeden Entwickler in deinem Team schneller gemacht. Es hat deine Engineering Organisation nicht schneller gemacht. Das liegt daran, dass die Zeit jetzt dafür draufgeht, den Kontext rund um den Code zusammenzusetzen: das Systemwissen, das nur im Kopf eines einzelnen Entwicklers lebt, und die Architektur, auf die sich niemand geeinigt hatte, bevor dieser riesige Pull Request auftauchte.

Hier gibt Łukasz Sągol, GM of Engineering Products bei Miro, seine Einschätzung dazu, was zu tun ist – drei Workflows, die du deinem Team diese Woche vorstellen kannst, und was sich ändert, sobald der MCP-Server von Miro die Entscheidungen, die dein Team auf dem Canvas trifft, in die Tools überträgt, auf denen deine Agenten aufbauen, ohne dass jemand sie neu eintippen muss.

Das erwartet Sie:

Drei vertraute Workflows, die sich mit einer Kontextschicht verändern:

• Einarbeitung in eine unbekannte Codebase – sieh dir das System an, bevor du die Dateien liest
• Plattformmigration koordinieren – aus einem Dokument, das niemand vollständig liest, werden 20 Boards, mit denen Teams arbeiten können
• KI-generierten Code prüfen – aus einer 2.000-zeiligen PR wird eine Zusammenfassung mit Risikokennzeichnung

Jeder enthält einen ehrlichen Bericht darüber, wie die eigenen Entwicklungsteams von Miro vorgegangen sind, einschließlich dessen, was gut funktioniert hat und was wir beim nächsten Mal anders machen würden.

Außerdem erläutern wir den Ansatz von Miro zu KI-Sicherheit, Compliance und Datenschutz – denn schlechte KI-Governance verhindert die Einführung von KI, bevor sie überhaupt beginnt.