AI-tools beloven 10x productiviteit. De meeste teams zien 10%. Ik bouwde 8 AI-ventures met deze methodologie — een EV-laadplatform, een bedrijfs-OS, een compliance-engine, een AI-codebeveiligingsscanner, en nog vier andere — allemaal solo, allemaal productieklaar. Dat is wat ik onderwijs.
Uw team heeft Copilot. Ze zijn niet 10x sneller.
AI-codesuggesties creëren meer bugs dan ze oplossen.
Niemand weet hoe AI-gegenereerde code effectief te reviewen.
De 'AI-ontwikkeling' workflow is ad hoc, niet systematisch.
Dezelfde aanpak die ik gebruikte om een compleet EV-laadplatform te bouwen in 2 maanden. Systematisch. Leerbaar. Bewezen.
Huidig AI-toolgebruik evalueren, gaps identificeren, baseline productiviteit meten
Systematische aanpak introduceren: prompting-patronen, review-workflows, quality gates
Hands-on workshops met uw echte codebase en echte projecten
Methodologie integreren in dagelijkse workflows, verbeteringen meten, itereren
De exacte methodologie die gebruikt is om een compleet EV-laadplatform te bouwen (319 microservices, ~20 AI-agents) in 2 maanden. Geen theorie—een beproefde workflow die transformeert hoe ontwikkelaars met AI-tools werken.
Uw team heeft AI-tools maar ziet niet de productiviteitswinsten. U wilt systematische methodologie, geen willekeurige tips. U gelooft in kennisoverdracht—niet permanente consultants.
De meeste teams gebruiken Copilot voor autocomplete—dat is misschien 20% van wat mogelijk is. De Auralink-methodologie omvat architecturale prompting, code review workflows, test-driven AI-ontwikkeling en contextbeheer. Het is het verschil tussen de tool hebben en de methodologie hebben.
De methodologie is stack-agnostisch. Ik heb het toegepast in Python, TypeScript, Go, React en diverse frameworks. De principes van effectieve AI-ondersteunde ontwikkeling vertalen zich naar alle talen en platformen.
We stellen baseline metrics vast voor de training—regels code, gemerge PRs, bugpercentages, time-to-feature. Daarna tracken we dezelfde metrics na de training. Typische verbeteringen zijn 3-5x voor ervaren ontwikkelaars die zich committeren aan de methodologie.
Slecht gebruikte AI-tools creëren schuld. De methodologie omvat review-patronen, teststrategieën en quality gates specifiek ontworpen voor AI-gegenereerde code. Teams zien vaak kwaliteitsverbeteringen omdat de methodologie praktijken afdwingt die ze sowieso al hadden moeten volgen.
Ontdek andere diensten die dit aanbod aanvullen
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen kan aanpakken en echte resultaten kan leveren.