Wo Mensch und KI zusammen bauen.
intraFlow ist das neue Unternehmens-Tool für agile Workflows — 040.studio-erprobt. Eine Software, in der KI-Agenten wie vollwertige Mitarbeiter neben dem Menschen arbeiten: analysieren, umsetzen, deployen. Der Mensch entscheidet, die KI erledigt.
storyFlow — das gemeinsame Board von Mensch und KI
Werkzeuge für Projektmanagement, Zeit und Abrechnung gibt es viele. intraFlow ist etwas anderes.
In sich geschlossene Software, in der eine KI nicht nur assistiert, sondern eigenständig Projekte anlegt, sie in Aufgaben zerteilt, ihre Arbeitszeit erfasst, den Fortschritt überwacht und die Aufgaben tatsächlich abarbeitet — von der Analyse über die Umsetzung bis zum Live-Deploy. Klassische Tools verwalten die Routine nur; erledigt wird sie weiter von Hand. intraFlow dreht das um: Der Mensch bleibt an den entscheidenden Stellen das Kontroll-Gate, die Routine dazwischen übernimmt die KI — sichtbar, nachvollziehbar, mit echter Zeiterfassung als Abrechnungsbasis.
„Die KI ist kein Assistent am Rand. Sie ist im System — als Mitarbeiter mit eigener ID, eigener Zeiterfassung und eigenem Aufgaben-Board."
Die Startseite — der zentrale Einstieg ins intraFlow-Ökosystem
Kein loser Werkzeugkasten, sondern ein zusammenhängendes System mit gemeinsamer Datenbasis und einheitlicher Bedienung — ein Login für alles.
Projekte, Aufgaben, Sprints, Roadmap — das gemeinsame Board von Mensch und KI, mit Live-Auto-Refresh.
Zeiterfassung, Stempeluhr, Abwesenheiten. Real gemessene Zeiten je Aufgabe — die Abrechnungsgrundlage.
Rechnungen mit Nummer, Positionen und MwSt, direkt aus den gebuchten Zeiten. PDF-Export.
Verschlüsselter Zugangsdaten-Tresor mit Single-Sign-On für das gesamte Ökosystem.
Fehler- und Wunsch-Meldungen landen automatisch als Aufgaben im Board — mit zweiseitigem Antwort-Faden.
Mailversand für Benachrichtigungen und die automatischen Status-Berichte der Agenten.
Sechs Module, eine Datenbasis, ein Login — und ein KI-Mitarbeiter, der sie alle bedient.
Im System ist die KI ein vollwertiger Mitarbeiter — mit eigener Anwender-ID, eigener Zeiterfassung und eigenem Aufgaben-Board. Jede Buchung hält fest, welches KI-Modell gearbeitet hat.
Legt eigenständig Projekte an und zerteilt sie in konkrete Aufgaben mit User Story.
Erfasst die real gemessene Arbeitszeit je Aufgabe — nie geschätzt, als saubere Abrechnungsbasis.
Übergibt fertige Arbeit zum Review an den Menschen — sie landet in dessen Inbox.
Überwacht offene Meldungen und arbeitet sie stündlich ab — oder auf Zuruf.
Cockpit — Zeiten, Auslastung und Fortschritt je Projekt auf einen Blick
Jede Änderung durchläuft dieselbe Kette. Die KI erledigt die Arbeit; das Team gibt an zwei Stellen bewusst frei. Nichts geht ungeprüft live.
Neue Meldung sichten, am Live-Code analysieren, Ursache und Aufwand einschätzen.
Interne Analyse fürs Team, freundliche Rückmeldung an den Melder, Status auf Review.
Das Team prüft und setzt das Flag „Umsetzung" — die bewusste Freigabe.
Lokal auf einem eigenen Branch umsetzen, testen, zu GitHub pushen — nie direkt live.
Aufgabe landet in der Inbox, Zusammenfassung und Branch prüfen, Flag „Deploy".
Backup → live → Smoke-Test. Bei Fehler automatischer Rollback und Benachrichtigung.
Branch nach main mergen, Aufgabe auf „Fertig", Zeit real gebucht.
Zweiseitiger Antwort-Faden Mensch ↔ KI ↔ Melder, direkt an der Aufgabe
Gesteuert und überwacht über agentFlow — einen nativen Mac-Leitstand mit Live-Log-Spiegelung, Health-Monitoring, Benachrichtigungen und manuellem Auslösen.
Sichtet neue Meldungen, analysiert am Live-Code, schätzt Schweregrad und Aufwand, kommentiert intern, antwortet dem Melder und schickt einen Sammel-Report.
Setzt freigegebene Aufgaben lokal auf einem Branch um, testet, pusht zu GitHub — nie live, nie auf main.
Rollt freigegebene Branches live aus: Backup → Deploy → Smoke-Test → bei Fehler Rollback, sonst Merge und „Fertig".
agentFlow — der Leitstand, der die KI-Agenten plant, überwacht und ihre Ausgabe live spiegelt
Kein Mock-up. Der folgende Ablauf lief im echten Betrieb, von der KI selbstständig ausgeführt — mit dem Menschen nur als Freigabe-Gate.
Nach abgelaufener Session landete man auf einer rohen JSON-Seite. Die KI fand die Ursache im Live-Code.
Fix umgesetzt (sauberes 401-JSON statt HTML-Redirect), lokal getestet, Branch gepusht.
Backup, live ausgerollt, Smoke-Test bestätigte genau die Wirkung des Fixes. Merge nach main.
Das Team gab nur zweimal per Flag frei („Umsetzung", „Deploy"). Alles dazwischen: die KI.
Die Analyse der KI direkt an der Aufgabe — Ursache, betroffene Datei, nächster Schritt
Eine KI, die Code schreibt und deployt, braucht Grenzen. intraFlow verankert sie fest im Ablauf — der Mensch bleibt an den kritischen Stellen die Freigabe.
Die KI setzt nur um, was das Team per Flag freigibt. Ergebnis ist immer nur ein Branch — nie direkt live.
Live geht nur, was das Team nach Review freigibt. Der Deploy-Agent fasst live sonst nichts an.
Vor jedem Deploy ein Backup, danach ein Smoke-Test. Schlägt er fehl, rollt die KI automatisch zurück.
Jeder Schritt als Kommentar an der Aufgabe, jede Umsetzung als Branch auf GitHub, jede Zeit gemessen.
Die Freigabe-Gates an der Aufgabe: „von KI umsetzen lassen" und „live deployen lassen"
Ein Wunsch wird zur Aufgabe — analysiert, umgesetzt, getestet und live gebracht. In Stunden statt Wochen, ohne Reibung an jeder Übergabe.
Der Wert liegt nicht im Tippen von Code, sondern im Wissen, was zu bauen ist und wie es richtig gehört. Genau das bringt 040 ein — intraFlow macht die Umsetzung nur radikal schnell.
Aufgaben werden nicht mehr nur an Menschen verteilt, sondern per Häkchen auch an die KI delegiert — end-to-end erledigt. Ein neues Betriebsmodell für Software-Teams, unter der Regie eines erfahrenen Studios.
Änderungen und neue Features kommen schneller — geliefert von 040, mit dem Qualitätsanspruch, der Kontrolle und der Verantwortung eines erfahrenen Studios. Kein Ersatz fürs Studio, sondern sein Tempo-Vorteil.
bugFlow — ein Feature wünschen oder einen Fehler melden: der Startpunkt der KI-Umsetzung
Was drin ist — ein zusammenhängendes System statt einzelner Tools.
Kanban, Sprints, Roadmap, Backlog. Prio-Fähnchen, Kommentar-Marker, Auto-Refresh ohne Störung.
Gemessene Zeiten je Aufgabe, Stempeluhr, Modell-Tracking der KI — saubere Abrechnungsbasis.
Nummer, Positionen und MwSt aus gebuchten Zeiten; monatliche Generierung; PDF-Export.
Mitarbeiter melden Fehler und Wünsche im CRM, landen als Aufgabe; zweiseitiger Antwort-Faden.
Fertige KI-Arbeit läuft automatisch auf den Menschen — erscheint in dessen Inbox als „zu reviewen".
Projekt-Konzepte und Fragenkataloge als HTML im Intranet — neue Projekte starten klar.
Billing — Rechnung mit Positionen und MwSt, direkt aus den gebuchten Zeiten
Echte Oberflächen aus dem laufenden System — Dashboard, Roadmap, Rechnungen und Aufgaben-Detail. Zum Vergrößern anklicken.
Aus dem laufenden Betrieb · Hover zum Anhalten · Klick für Großansicht
intraFlow steuert reale Kundenprodukte. Das bugFlow-Modul ist produktiv im Einsatz — unter anderem bei Sonntagskinder (Casting-Portal) und bei MACHWERK (Community-Plattform). Erstmals kann eine KI eine Software-Aufgabe end-to-end erledigen — 040 macht daraus einen kontrollierten, wiederholbaren Betriebsablauf.
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Der Desktop-Leitstand, der die KI-Agenten plant, überwacht und ihre Ausgabe live spiegelt — nativ auf beiden Plattformen.
Wir denken Systeme vom Konzept bis zum Code — mit dem Tempo autonomer KI-Agenten und der Verantwortung eines erfahrenen Studios.
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