Limestone Digital
Limestone Digital · Coding · Produktivität · Business
Limestone Digital ist ein Partner für KI-Transformation, der Ingenieure in bestehende Codebasen einbettet, eigene KI-Agenten liefert und Releases beschleunigt, mit monatlich kündbaren Verträgen.
Über Limestone Digital
About
Was ist Limestone Digital
Limestone Digital ist ein Software-Dienstleister, der KI-Transformation als Dienstleistung verkauft und nicht als Produkt. Die Kunden sind Konzerne und Beteiligungen von Private-Equity-Fonds in Gesundheitswesen, Versicherung, Immobilienfinanzierung und Kredit, Finanzdienstleistungen, Logistik und Regulatorik. Das Angebot ist bewusst eng: das Produkt, das ein Kunde bereits betreibt, mit KI-Fähigkeiten ausstatten, ohne Neuentwicklung und ohne Greenfield-Projekt.
Die Arbeit läuft in drei Schichten. KI-Schulung baut Fähigkeiten in den Engineering- und Delivery-Teams des Kunden auf. Maßgeschneiderte KI-Agenten decken Datenbasis, Pilot und Produktivgang ab. AI SDLC bringt eingebettete KI-Ingenieure in bestehende Teams, damit die Roadmap schneller vorankommt. Daneben misst ein Dashboard namens DevInt die Delivery-Zahlen, die über die Rechnung entscheiden.
Das Geschäftsmodell ist der ungewöhnliche Teil. Verträge laufen monatlich, ohne Laufzeit über zwölf Monate, und das Unternehmen gibt an, nur bei messbarem Fortschritt abzurechnen. Ein AI Velocity Pod zum Einstieg besteht aus einem Senior-KI-Ingenieur plus geteilter Spezialistenunterstützung und kostet 17.000 bis 20.000 US-Dollar pro Monat. Bei diesem Preis bleiben Einzelgründer und kleine Teams außen vor, und auf der Website gibt es keine Selbstbedienung.
Erste Schritte
- Buchen Sie ein Erstgespräch und beschreiben Sie das Produkt, die entscheidende Einschränkung (Regulatorik, gewachsene Systemlandschaft, kleines Team) und das Ergebnis, das Sie belegen müssen.
- Führen Sie die zweiwöchige Diagnose durch. Limestone instrumentiert Ihre Delivery mit DevInt und liefert eine Ausgangsbasis sowie ein Architekturentscheidungs-Dokument.
- Wählen Sie den ersten Arbeitsstrom. In den Wochen 3 bis 6 geht das erste KI-Inkrement in Produktion, während Planung, Review und Release-Zyklus auf KI-gestützte Arbeit umgestellt werden.
- Lesen Sie in Woche 7 die Fortschritts-Dashboards und entscheiden Sie, ob Sie weitere Pods hinzunehmen, die Playbooks intern übernehmen oder aufhören.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Limestone Digital.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Engineering-Leiter in regulierten Unternehmen
- Operating Partner von Private-Equity-Fonds
- Produktteams auf einer alten Plattform
Aufgaben
- Eine KI-Funktion in ein laufendes Produkt bringen
- Einen KI-Agenten für eine wiederkehrende Aufgabe bauen
- Prüfen, ob KI-Werkzeuge etwas verändert haben
Szenarien
- Ihre Security lehnt Dienstleister ab, die Produktionsdaten berühren
- Sie haben KI-Lizenzen gekauft und die Nutzung stagniert
- Ein Roadmap-Punkt hängt seit zwei Quartalen
Wichtigste Funktionen
Eingebettete Ingenieure in Ihrem Team
Limestone setzt Senior-Ingenieure in Ihre Dailies, Repositories und Ihren Slack, statt ein separates Team hinter einer Ticket-Warteschlange zu betreiben. Sie folgen Ihren Konventionen und Ihrem Review-Prozess, der Code landet also in dem Produkt, das Sie bereits ausliefern. Laut Unternehmen sind 98 Prozent des gelieferten Codes nicht von Hand geschrieben, und alles davon durchläuft menschliche Reviews und Tests vor dem Merge.
Maßgeschneiderte KI-Agenten für einen Arbeitsablauf
Die Agentenarbeit beginnt mit einer wiederkehrenden Aufgabe, deren Nutzer, Daten und erwartetes Ergebnis klar sind. Das Team kartiert zuerst Geschäftsregeln und Ausnahmen und baut dann eine funktionierende Version, die Ihre Fachleute mit selbst geprüften Fällen testen. Produktionskontrollen, Monitoring und Verantwortlichkeiten stehen vor jeder Ausweitung des Umfangs.
AI-SDLC-Lieferung
Der AI-SDLC-Service setzt Ingenieure, die KI in Planung, Entwicklung, Test und Review einsetzen, auf einen definierten Arbeitsstrom. In einem veröffentlichten Projekt zur Frachtprüfung haben zwei Ingenieure und ein KI-Produktivitätslead in den ersten 90 Tagen 122 Pull Requests gemergt und im fünften bis sechsten Monat die Produktion erreicht. Die begleitende Zahl sind 50 Prozent schnellere Entwicklungszyklen.
Delivery-Analyse mit DevInt
DevInt führt Versionskontrolle, Issue-Tracking und KI-Nutzung in einem wöchentlichen Bericht für Engineering-Leiter zusammen. Abgedeckt sind GitHub, Bitbucket, Jira, ClickUp, Cursor, Anthropic und OpenAI, gemessen werden Cycle Time, Review-Last, KI-Unterstützungsstunden und KI-Ausgaben. Jede Zahl trägt ihre Einheit und ihr Zeitfenster, was zählt, wenn Sie eine Kennzahl im Einzelgespräch verteidigen müssen.
Zweiwöchige Diagnose vor dem Bau
Jede Zusammenarbeit beginnt mit einem Diagnose-Sprint. Limestone instrumentiert Ihren Delivery-Prozess, erfasst Cycle Time, Review-Last, offene Pull Requests und KI-Unterstützungsstunden und liefert eine Ausgangsbasis plus ein Architekturentscheidungs-Dokument. Sie können die Zusammenarbeit nach diesem Dokument beenden und die Ausgangsbasis behalten.
KI-Schulung und Befähigung
Die Schulungsschicht arbeitet gleichzeitig mit Engineering, technischer Leitung und Delivery-Teams. Das Ziel ist offen formuliert: Die Fähigkeit bleibt nach Projektende im eigenen Haus. Das zählt für Unternehmen, die schon einmal Code von Dienstleistern übernommen haben, den intern niemand warten konnte.
Sicherheit und IP-Bedingungen für regulierte Kunden
Die Arbeit findet in Ihren Repositories, Ihrer Cloud und Ihrem Identity Provider statt, mit Least-Privilege-Zugriff, den Sie an jedem Tag widerrufen können. Alles Gebaute wird Ihnen schriftlich übertragen, NDAs sind Standard, und Kundencode wird nicht zum Trainieren von Modellen verwendet. Die Wahl des KI-Anbieters folgt Ihren Compliance-Vorgaben und nicht den Vorlieben des Partners.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Der Monatsvertrag mit Fortschrittsklausel senkt das Risiko eines langen KI-Programms, das Folien statt ausgelieferter Funktionen produziert.
- Bestehender Code ist die erklärte Spezialität, ein Gespräch über die Modernisierung von Altsystemen endet also nicht in einem Neuentwicklungsvorschlag.
- Der Preis für den Einstiegs-Pod ist öffentlich, 17.000 bis 20.000 US-Dollar pro Monat. In der KI-Beratung ist das selten und erlaubt eine Budgetplanung vor dem ersten Gespräch.
- DevInt liefert dieselben Zahlen, mit denen der Anbieter seine Rechnung begründet. Der Fortschritt lässt sich damit prüfen statt glauben.
- Sicherheits- und IP-Klauseln sind für Einkäufer aus Gesundheit, Versicherung und Kredit geschrieben, was Monate juristischer Rückfragen spart.
Nachteile
- Ab 17.000 US-Dollar pro Monat ist der Service für finanzierte Unternehmen gebaut. Ein Startup mit einer Produktidee kann ihn nicht nutzen.
- Es gibt keinen Selbstbedienungstest und keine öffentliche Demo. Alles beginnt mit einem Vertriebsgespräch, und der Diagnose-Sprint ist bezahlte Arbeit.
- DevInt ist das einzige fertige Produkt. Der Wert hängt davon ab, Ihre GitHub-, Jira- und KI-Konten anzubinden, und Lücken in diesen Daten tauchen in den Berichten auf.
- Das Modell hängt an den eingebetteten Ingenieuren selbst. Wechselt ein Pod mitten im Projekt, geht das Produktwissen mit.
Häufige Fragen
Das Unternehmen bettet Ingenieure in ein bestehendes Produktteam ein, um KI-Funktionen zu ergänzen, eigene KI-Agenten zu bauen und die Delivery zu beschleunigen. Zusätzlich schult es die Mitarbeiter des Kunden und misst die Veränderung mit dem eigenen Werkzeug DevInt.
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