WorkWeave
Weave (WorkWeave) · Coding
WorkWeave ist eine Plattform für Engineering-Intelligence, die KI-Nutzung und Token-Ausgaben mit geliefertem Code verbindet. Der Router schickt jede Anfrage der Coding-Agenten an das günstigste Modell, das Ihre Qualitätslatte hält.
Über WorkWeave
About
Was ist WorkWeave
WorkWeave ist eine Messschicht für Softwareteams, die ihren Code längst mit KI-Assistenten schreiben. Commits, Pull Requests, Reviews, Deployments, Abrechnungsdaten und Agenten-Telemetrie laufen an einer Stelle zusammen, und daraus wird berichtet, was das Team tatsächlich geliefert hat. Das Versprechen ist eng gefasst: Hören Sie auf zu raten, ob Cursor oder Claude Code sich rechnen, und schauen Sie auf die Zahl.
Das Unternehmen betreibt seine Website inzwischen als Weave, und das Produkt ist über Dashboards hinausgewachsen. Neben der Analytik steht ein Router für Coding-Agenten, der denselben Käufer anspricht. Teams bekommen Produktivitätsanalyse für Entwickler und dazu Kostenkontrolle für die Agenten, die daneben arbeiten.
Die Grenze ist echt. Zahlen sind nur so gut wie die angebundenen Quellen, und wer weder Abrechnung noch KI-Telemetrie verbindet, sieht einen kleinen Ausschnitt. Der Preis pro Entwickler summiert sich außerdem schnell, sobald das Team wächst.
Erste Schritte
- Melden Sie sich mit GitHub an und benennen Sie den Workspace.
- Verbinden Sie Repositories und Ihre KI-Werkzeuge wie Claude Code, Cursor oder Copilot, damit Commits und Token-Daten ankommen.
- Laden Sie Entwickler ein und vergeben Sie Rollen. Einzelstatistiken und die Detailansicht pro Pull Request brauchen den Pro-Plan.
- Öffnen Sie die KI-ROI-Ansicht oder stellen Sie Wooly eine Frage in normaler Sprache.
- Optional: Installieren Sie den Router und richten Sie Ihre Coding-Clients darauf aus.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von WorkWeave.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Engineering-Leitungen mit 20 bis 500 Personen
- Plattform- und Developer-Experience-Teams
- Finanzteams, die die KI-Rechnung zahlen
Aufgaben
- KI-ROI messen
- Engpässe finden
- Modellkosten senken
- Das Quartalsreview vorbereiten
Szenarien
- Claude Code oder Cursor im ganzen Team ausrollen
- KI-Einführung ohne Bauchgefühl steuern
- Qualitätsdrift prüfen, wenn Agenten mehr Code schreiben
Wichtigste Funktionen
Dashboard für Engineering-Intelligence
Weave führt Kennzahlen zur KI-Nutzung, DORA-Kennzahlen, SPACE-Signale und Team-Feedback in einer Ansicht zusammen, vom Prompt bis zur Produktion. Commits, Tokens, Pull Requests, Reviews und Deployments liegen auf derselben Zeitachse, ein Sprung bei der Durchlaufzeit hat also eine sichtbare Ursache. Diagramme auf Organisationsebene gibt es schon im kostenlosen Starter-Plan, Schnitte nach Team und Person erst in Pro.
Berichte zu KI-Nutzung und Rendite
Die Kennzahlen zur KI-Nutzung zeigen, wie viel des Codes Agenten anfassen, und die ROI-Ansicht verbindet diesen Anteil mit Leistung, Qualität und Kosten. Jeder Entwickler steht mit seiner Nutzungsquote neben einem KI-Wert. Das Unternehmen berichtet, Kunden sähen die gemessene Leistung binnen Wochen steigen. Diese Zahl stammt aus eigenen Fallstudien, nicht aus unabhängiger Forschung.
Token-Intelligenz und Kostenkontrolle
Mit Weave lassen sich Token-Ausgaben verfolgen und direkt mit Engineering-Ergebnissen verbinden, sodass jedes gelieferte Feature einen Preis trägt. Der eigene Return lässt sich gegen mehr als 1.000 Organisationen vergleichen, und Projekte, in denen die Modellrechnung den Wert übersteigt, fallen auf. Finanzteams fragen diese Funktion zuerst an.
LLM-Router für Coding-Agenten
Der Router von Weave ordnet jede Anfrage in Millisekunden ein und schickt sie an ein passendes Modell. Eine cachebewusste Regel wechselt nur nach unten, wenn die Ersparnis die Kosten für den Cache-Neuaufbau übersteigt, und eine Eskalationsprüfung holt hängende Aufgaben zu einem Spitzenmodell zurück. Die Einrichtung ist ein Befehl plus eine Umgebungsvariable pro Anbieter, und Claude Code, Codex sowie Cursor laufen unverändert weiter.
KI-Agent Wooly
Wooly ist ein Rechercheagent, der Fragen zur eigenen Engineering-Organisation mit zitierten Quellen beantwortet. Fragen Sie, warum die Durchlaufzeit im letzten Sprint gestiegen ist, und er liefert die Pull Requests, Reviews, Agentenläufe und Abrechnungspositionen dahinter. Er arbeitet in der App und über eine MCP-Verbindung auch in anderen Werkzeugen.
Qualitäts- und Review-Analyse
Zu den Qualitätssignalen gehören KI-Autorschaft, Code-Fluktuation, Revert-Raten und Review-Tiefe, aufgeschlüsselt nach Repository, Team oder Person. Die Detailansicht pro Pull Request zeigt Diff und Kommentarverlauf, und genau das macht eine Kennzahl angreifbar statt abstrakt. Ein Reviewer verweist auf einen konkreten Pull Request, nicht auf eine Trendlinie.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Der kostenlose Starter-Plan deckt KI-Nutzung, Prozess- und Qualitätskennzahlen auf Organisationsebene ab, ein Pilot kostet also nichts.
- Er bindet KI-Ausgaben an gelieferten Code statt an Prompts oder Lizenzen.
- Der Router fügt sich mit einem Befehl in bestehende Claude-Code-, Codex- und Cursor-Setups ein.
- Wooly antwortet in klarer Sprache mit angehängten Quellen, was das Wochenreporting verkürzt.
- SOC 2 Type II, externe Audits, SSO und rollenbasierter Zugriff sind für die Konzernprüfung vorhanden.
Nachteile
- Bei 50 Dollar pro Entwickler und Monat zahlt eine Organisation mit 100 Personen 60.000 Dollar im Jahr, bevor Enterprise-Extras dazukommen.
- Einzelstatistiken, die Detailansicht pro Pull Request und Wooly stecken hinter Pro, der Gratisplan bleibt damit dünn.
- Brauchbare Zahlen brauchen GitHub, KI-Telemetrie und Abrechnungs-Connectoren, und diese Arbeit hängt an der Person, die die Integration betreut.
- Die Router-Ersparnis stammt aus Hersteller-Benchmarks, behandeln Sie die Prozente also als Zusage, die auf Ihren Repositories zu prüfen ist.
Häufige Fragen
Es misst Engineering-Arbeit von Ende zu Ende: Commits, Pull Requests, Reviews, Deployments, KI-Nutzung und Token-Ausgaben. Diese Signale fließen in KI-ROI, DORA-Kennzahlen, Qualitäts- und Leistungswerte für eine Organisation, ein Team oder eine Person.
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