65 % unserer Commits entstehen mit KI. Jeder Agent unterschreibt mit.
Co-Authoring Kennzeichnung ist Pflicht für alle Agenten.
Commits mit KI-Co-Autor
65 %
3.910 von 6.056 Commits, alle erfassten Repositories
- Claude-Code-Sessions
- 2.233
- 520.926 Nachrichten, bis 13.9.
- Codex-Threads
- 720
- 5,4 Mrd. Token
- Projekte mit KI
- 26
- in 9 Bereichen
- Agenten im Dienst
- 7
- Nachtschicht, Triage, Ads. 19 gebaut
- KI-Tutor-Fragen
- 11×
- Wachstum seit Februar
- Support-Anfragen mit KI-Entwurf
- 80 %
- jede Antwort gibt ein Mensch frei
Vom Menschen bis zum Modell in fünf Ebenen.
Sieh dir an, wer bei uns was wie verwendet.
Baustein antippen, um den Datenfluss zu verfolgenKnoten berühren oder antippen, um den Datenfluss zu verfolgen
AnthropicGoogle GeminiOpenAILokale ModelleElevenLabs
- Menschen & Auslöser
- Schnittstellen
- Unternehmensbereiche
- Infrastruktur
- Modelle
Wo KI arbeitet: vom Lern-Chat bis zur Buchhaltung.
Jedes Feld ein Projekt, inklusive R&D Lab.
NautigoPlattformVentures
Fläche = Commits mit KI-Co-Autor. Jedes Projekt trägt zusätzlich einen zufälligen Codenamen. Ventures sind eigene Gründungen aus dem R&D Lab. Dort entsteht viel neuer Code, darum ist die Fläche groß. Projekt antippen für Details.Klick auf ein Feld zeigt Details.
Claude schreibt den Code. Gemini antwortet den Lernenden.
Wir setzen bewusst stark auf Anthropic. Erstens: Wir haben früh angefangen, und dieser Vorsprung ist in den Zahlen sichtbar. Zweitens: Die Claude App und Claude Code sind für unser Team leichter zu bedienen. Drittens: Die Nutzungslimits sind großzügiger.
Generierte Token nach Anbieter
- AnthropicBauen & Betreiben: Code, Agenten, Routinen92,8 %der Ausgabe-Token
- OpenAICode-Review, Ads-Kritik, Belege, Video5,8 %der Ausgabe-Token
- Google GeminiProdukt-Laufzeit: Chat, Support, Bewertungen, Creatives1,4 %der Ausgabe-Token
Gezählt sind Ausgabe-Token, also Text und Code, den die Modelle erzeugt haben. Claude schreibt den Großteil, weil Code lang ist. Gemini liefert dafür jede Antwort, die Lernende sehen. Lokale Modelle erzeugen keine messbaren API-Token.
Die meistgenutzten Modelle
- Claude Opus 524,7 %
- Claude Opus 4.822,0 %
- Claude Fable 517,5 %
- Claude Opus 4.78,6 %
- Claude Opus 4.65,8 %
- Claude Haiku 4.55,1 %
- Claude Sonnet 53,5 %
- Claude Fable 5.13,5 %
- Claude Sonnet 4.62,0 %
- GPT-5.6 Sol1,5 %
Tagsüber das Team, abends die Lernenden, nachts die Agenten.
Team
Claude-Code-Sessions
Spitze 11:00 Uhr00 · 06 · 12 · 18 · 23
Lernende
Fragen an den KI-Tutor
Spitze 10:00 Uhr00 · 06 · 12 · 18 · 23
Agenten
Geplante Zeitfenster
Nachtfenster 22 bis 05 Uhr00 · 06 · 12 · 18 · 23
Der Tag der Agenten
- 22 bis 05 UhrNachtschicht4 Jobs auf dem CI-Runner: Flaky-Tests, Dependencies, Doku, Lint. Ergebnis als Pull Request.
- 06:47 UhrMorgenberichtZusammenfassung der Nacht ohne Modell, 0 €.
- 07:55 UhrPostfach-Triage3 Postfächer sortiert, nichts gesendet.
- montagsAds-WochenreviewKampagnen-Analyse mit Kritiker-Modell.
Erst 12 Wartungsagenten, jetzt die Nachtschicht. Mergen dürfen nur Menschen.
12 Nacht-PRs seit Oktober, 11 davon von Menschen gemergt.
Wartungsagenten auf der Workstationpausiert seit Oktober
AgentRhythmusErfolgreichErgebnisGrenze
- täglich≤ 300 ZeilenCI Guardianci-guardiantäglich26/28 erfolgreich9 PRs
- wöchentlich≤ 250 ZeilenRepository Truth Synctruth-syncwöchentlich5/5 erfolgreich4 PRs
- wöchentlich≤ 200 ZeilenDependency Janitordependency-janitorwöchentlich4/4 erfolgreich2 PRs
- 14-tägig≤ 400 ZeilenDead-Code Janitordead-code-janitor14-tägig4/4 erfolgreich3 PRs
- 14-tägig≤ 300 ZeilenReliability & Error-Handling Auditorreliability-auditor14-tägig3/3 erfolgreich3 PRs
- 14-tägig≤ 250 ZeilenBug Hunterbug-hunter14-tägig2/2 erfolgreich2 PRs
- 14-tägig≤ 400 ZeilenTest Guardiantest-guardian14-tägig2/2 erfolgreich2 PRs
- monatlich≤ 500 Zeilen+ Review-GateDuplication Unifierdup-unifiermonatlich2/2 erfolgreich1 PR
- monatlich≤ 400 Zeilen+ Review-GateComplexity Simplifiercomplexity-simplifiermonatlich2/2 erfolgreich2 PRs
- monatlichnur lesenArchitecture Guardianarchitecture-guardianmonatlich2/2 erfolgreich2 Issues
- monatlich≤ 300 ZeilenContract & Schema Guardiancontract-guardianmonatlich2/2 erfolgreich2 PRs
- monatlichnur lesenSecurity Boundary Auditorsecurity-auditormonatlich1/1 erfolgreich1 Issue
Was Lernende und Kunden davon sehen: Tutor, Bewertungen, Antwortentwürfe.
Jede Support-Antwort gibt ein Mensch frei.
KI-Tutor in der App
11×
mehr Fragen im September als im Februar
4
Fragen pro lernender Person seit Start
Fragen pro Monat, relativ zur Spitzeseit Januar 2026
Jan
Feb
Mär
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Oktober bis zum Stichtag. Gemini beantwortet mit Kontext aus den Lerninhalten und bewertet Testantworten automatisch.
Support-Brainlive seit 23.9.2026
Drei Modelle arbeiten nacheinander: Triage, Autor, Prüfer. Ein Mensch entscheidet immer, was rausgeht.
- Anfragen triagiert100 %Typ, Absicht, Sprache, Dringlichkeit
- Antwort entworfen80 %Autor-Modell schreibt Vorschlag
- Vom Prüfer geprüft79 %zweites Modell prüft jede Aussage gegen Quellen
- Prüfung bestanden51 %alle Aussagen belegt
- Vom Menschen gesendet48 %Mitarbeiter gibt frei, bearbeitet oder verwirft
87 %
über WhatsApp
7 %
direkt an Mensch
6
Sprachen erkannt
DE 96 % · EN 1 % · NL 1 % · FR <1 % · ES <1 % · PT <1 %
Jede Rolle arbeitet mit KI. Manche Aufgaben übernimmt sie ganz.
Rollen statt Namen. Agenten zählen als eigene Rolle.
Geschäftsführung
arbeiten mit KI zusammen
- Produktentwicklung mit Claude Code
- Finanzmodell & Planung
- Kampagnensteuerung
- Ventures & Prototypen
Ausbilder & Skipper
arbeiten mit KI zusammen
- Lernplattform mit KI-Tutor
- Prüfungsvorbereitung der Schüler
- Feedback-Auswertung
Kundenservice
arbeiten mit KI zusammen
- Antwortvorschläge im Support
- Übersetzung von Anfragen
- Medien-Verständnis in WhatsApp
KI-Agenten
arbeiten selbstständig
- Nachtschicht im Code
- Wartungsroutinen
- Postfach-Triage
- Ads-Review
- Belegerfassung
Augmentation vs. Automation
Wie im Anthropic Economic Index: Wird eine Aufgabe delegiert oder gemeinsam erledigt? Verteilung über alle 26 Projekte.
AugmentationBeidesAutomation
14 gemeinsam4 beides8 delegiert
Gemeinsam mit KI
- Entwürfe für InserateVertriebs-Websites
- MehrsprachigkeitVertriebs-Websites
- AntwortentwürfeBewertungs-Antworten
- MarkentonBewertungs-Antworten
- SzenarienFinanzplanung
- KapazitätFinanzplanung
- ZusammenführungKundendaten
- ZielgruppenKundendaten
- WidgetsWebsite & SEO
- SEO-AuditsWebsite & SEO
Beides
- Tutor mit FolgefragenLernplattform
- Automatische BewertungLernplattform
- Wochen-ReviewAds-Agenten
- Kritiker-ModellAds-Agenten
- StoryboardsVideo-Pipeline
- SprecherVideo-Pipeline
An Agenten delegiert
- CI-ReparaturWartungsagenten
- Bug-SucheWartungsagenten
- Flaky-TestsNachtschicht
- UpdatesNachtschicht
- KlassifizierenPostfach-Triage
- LabelnPostfach-Triage
- ExtraktionBelegerfassung
- BuchungsvorschlagBelegerfassung
- TranskriptionDubbing
- ÜbersetzungDubbing
KI-Aktivität pro Woche seit Oktober 2025.
Claude Code hat seine Statistik zuletzt am 13.9. berechnet. Darum endet die Kurve dort. Commits zählen bis 9. Oktober 2026.
Gesamt 520.926
Commits pro Monat
mit KI-Co-Autor ohne
Balken antippenBalken berühren
Juni 25Okt. 26
Was die Agenten tun, gezählt pro Werkzeugaufruf.
Die meiste Arbeit passiert in der Shell.
Was Claude Code tut
- Shell-Befehle29.164
- Dateien lesen5.064
- Externe Systeme (MCP)2.668
- Code ändern2.284
- Dateien schreiben970
- Webseiten lesen484
- Websuche415
- Werkzeuge nachladen346
- Sub-Agenten starten259
Angebundene Systeme
- Chrome-Browser861
- Eingebauter Browser509
- Connectoren (Docs, Vercel, Notion …)347
- PostHog-Analytics218
- Supabase203
- Terminal53
Sub-Agenten & Skills
- general-purpose165×
- fork60×
- Explore28×
- Plan3×
- code-reviewer3×
Skills, Aufrufe
/code-review 17/artifact-design 11/tdd 7/dataviz 6/unslop 3/verify 3/impeccable 2/grilling 2/claude-api 2/hyperframes 1/domain-modeling 1/brainstorming 1
Neun Grenzen für die Agenten. Alle stehen im Code, nicht in einer Richtlinie.
- Mensch merged
- Kein Agent merged eigenen Code. Jede Änderung kommt als Pull Request mit Prüfprotokoll.
- Budget pro Lauf
- Jeder Nacht-Job hat ein Kosten- und Zeitlimit. Der Morgenbericht läuft ganz ohne Modell.
- Getrennte Rechte
- Der Agent liest nur. Pushen und Pull Requests übernimmt ein zweiter Runner-User ohne Modell.
- Sandbox & Hooks
- Vor jedem Befehl prüft ein Hook Pfade, Shell-Operatoren und Wiederholungen. Acht Ausbruchsversuche laufen als Test.
- Sende-Sperre
- Die Postfach-Triage kann keine E-Mails senden. Ein automatisierter Test stellt das sicher.
- Zweites Modell prüft
- Support-Antworten prüft ein separates Modell gegen Quellen. Kritische Fälle gehen direkt an einen Menschen.
- Größengrenzen
- Wartungsagenten dürfen nur eine feste Zahl Zeilen ändern. Große Umbauten brauchen ein Review-Gate.
- Lokal, wo es geht
- Dubbing und Sprachmodelle laufen auf eigener Hardware. Produktdaten liegen bei Supabase und Vercel.
- GoBD & DSGVO
- Der Beleg-Agent arbeitet revisionssicher. Kundendaten werden nur mit Einwilligung zusammengeführt.
Wie wir messen. Und was wir nicht zeigen.
- Claude Code
- Lokale Statistik und Sitzungsprotokolle: Anzahl, Modelle, Token, Werkzeugaufrufe, Uhrzeit. Keine Inhalte.
- Codex
- Thread-Datenbank von Codex, inklusive archivierter Threads: Anzahl, Modell, Token, Art (CLI, Desktop, Exec, Review, Sub-Agent). Ausgabe-Token aus den Sitzungsprotokollen.
- Git
- Commits je Repository und Monat. Als KI-gestützt zählt ein Commit mit KI-Co-Autor, also Claude oder Codex. Die Kennzeichnung ist für alle Agenten Pflicht. Ältere Codex-Commits ohne Kennzeichnung fehlen in der Zählung.
- Agenten
- Laufprotokolle der Wartungsroutinen: Läufe, Erfolg, PRs, Issues.
- Produkt
- Aggregierte Zählungen aus der App-Datenbank: Tutor-Fragen, Bewertungen, Support-Brain-Entscheidungen.
Grenzen der Daten
- Alle Werte sind Aggregate. Prompts, Antworten, Kundendaten und Namen verlassen nie das System.
- Claude- und Codex-Summen umfassen die gesamte Entwicklungsarbeit der Geschäftsführung, auch für Ventures. Projektwerte zählen nur zugeordnete Arbeit.
- Projekte tragen zufällige Codenamen. Die Zuordnung zu echten Projekten liegt nur intern vor.
- Sitzungsprotokolle werden nach einiger Zeit gelöscht. Projektwerte (Treemap) decken daher nur die jüngsten Wochen ab; Summen stammen aus der vollständigen Statistik.
- Produktwerte (Tutor, Support) zeigen wir nur als Anteile und Wachstum, nicht als absolute Mengen.
- Laufende Rechtsangelegenheiten und private Projekte sind ausgeschlossen.
- Token zählen Cache-Lesezugriffe mit. Sie sagen mehr über Arbeitsumfang als über Kosten.
snapshot 2026-10-09 12:04 UTC · 26 Projekte · scripts/collect.py
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