denn-gubsky/ai-dev-effectiveness

Misst die Effektivität der KI-Ko-Programmierung in jedem Git-Repository. Erkennt Signaturen von Claude/Copilot/Cursor/Codex und trianguliert Produktivitätsmultiplikatoren mittels Top-Down-Rollen, Bottom-Up-Formel und einem optionalen Claude Code-Subagenten, der Diffs liest.

Was ist ai-dev-effectiveness?

Diese Skill hilft Entwicklern und Teams, den tatsächlichen Produktivitätsschub durch KI-Assistenten wie Claude, Copilot, Cursor oder Codex auf Basis der Git-Historie zu messen. Sie analysiert automatisch Commits und Pull-Requests eines beliebigen Git-Repositorys, erkennt KI-generierten Code anhand von Signaturen und wendet sowohl eine top-down-Rollenanalyse (z. B. Architekt vs. Implementierer) als auch eine bottom-up-Formel an, um einen Produktivitätsmultiplikator zu berechnen. Optional kann ein Claude Code-Subagent eingesetzt werden, der die tatsächlichen Diffs liest und den menschlichen Aufwand schätzt. Die Ergebnisse liefern eine evidenzbasierte Metrik, wie viel schneller oder effizienter ein Team mit KI-Unterstützung arbeitet. Unterstützt werden die gängigsten KI-Coding-Tools, und die Skill kann einfach in bestehende CI/CD-Pipelines integriert werden.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
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Dokumentation

Was macht ai-dev-effectiveness?

Misst die Effektivität der KI-Ko-Programmierung in jedem Git-Repository. Erkennt Signaturen von Claude/Copilot/Cursor/Codex und trianguliert Produktivitätsmultiplikatoren mittels Top-Down-Rollen, Bottom-Up-Formel und einem optionalen Claude Code-Subagenten, der Diffs liest.

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