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tovarna.dev
tovarna.dev · AI issue factory

Issue rein.
Merge raus.

Eine autonome Fabrik für die Verarbeitung von GitHub-Issues. Jedes Issue durchläuft die Fertigungslinie in einem isolierten Git-Worktree — von der Triage über Entwicklung und Tests bis zur unabhängigen Review und dem Fast‑Forward-Merge nach main. Sie führen Aufsicht, nicht die Tastatur.

Ein Coding-Agent schreibt Code. Tovarna steuert den gesamten Prozess, der entscheidet, ob dieser Code nach main darf. Innen kann ruhig Claude Code laufen — Tovarna ist die Schicht darüber, nicht sein Ersatz.

Fertigungslinie

Eine Linie. Keine Abkürzungen.

Jedes Issue fährt über das Band durch feste Stationen — vom Auftrag bis zur Auslieferung. Was Tests oder die unabhängige Review nicht besteht, kommt nicht raus. Die Gates sind fail‑closed.

#616
01

Auftrag

ein Issue mit klarem Ziel

02

Analyse

was sich ändert und warum

03

Architektur

wie es ins Ganze passt

04

Entwicklung

Implementierung in Isolation

05

Test

geprüft gegen sauberen Stand

06

Auslieferung

unabhängige Review · Merge

automatische Station mögliche Eskalation an einen Menschen
Prinzipien

Auf Misstrauen gebaut. Mit Absicht.

Autonomie ohne Bremsen ist ein Glücksspiel. Jeder Mechanismus in der Fabrik geht davon aus, dass der Agent sich irren kann — und stellt ihm ein Gate in den Weg.

Isolierter Worktree

Jedes Issue läuft auf eigenem Branch im eigenen Worktree. Nach main führt genau ein Weg: ein ff-only-Merge einer Änderung, deren komplette Tests innerhalb dieser Isolation bestanden haben.

Unabhängige Review

Den Diff prüft ein Modell, das die Entwicklung nie gesehen hat — kein Anchoring-Bias. Es bewertet das Ergebnis allein gegen den Auftrag.

Mensch im Loop

Ein Review-Konflikt oder eine hängende Station wird nicht unter den Teppich gekehrt — es wird eskaliert. Sie geben Ihre Entscheidung direkt in den laufenden Loop und die Linie fährt weiter. Ohne Neustart.

Was das Gate nicht passiert, existiert nicht.

atomare Änderungen · Merge-Gate · Nachvollziehbarkeit zu Quellen

Jede Änderung hat einen nachvollziehbaren Grund und ein Gate, das sie passieren musste.

Jeder Fehler wird zu einem Gate.

Ein Vorfall durchläuft eine RCA und wird zur dauerhaften Regel — die Fabrik, die heute fehlte, schreibt sich morgen selbst die Kontrolle.

Aufsicht statt Fleißarbeit

Sie greifen mit einem Satz ein. Den Rest fährt die Linie zu Ende.

Findet die Review einen Konflikt zwischen Auftrag und Test, hält die Fabrik an und fragt. Sie schreiben die Entscheidung — und die Pipeline macht genau dort weiter, wo sie stand. Durchschnittlicher Eingriff: ein Satz, zwanzig Sekunden.

12
Merges / Tag
stabiler autonomer Durchsatz
83 %
First-Pass sauber
Rest über Reparatur oder Eskalation
0,52 USD
KI-Modellkosten / Issue
Haiku Triage · Sonnet Entwicklung · Opus Review
3,7 min
Median-Laufzeit / Issue
p90 10,5 min · vorher 7,4 min
Wie wir die Zahlen messen →
  • 12 Merges / Tag — Durchschnitt über aktive Tage (Median 7,5, Maximum 50); autonome Durchläufe ohne menschlichen Eingriff in den Code.
  • 83 % First-Pass — das Issue lief von der Triage bis zum Merge ohne Reparatur-Iteration und mit dem ersten Kritiker-Verdikt APPROVE; die unabhängige Review lief bei 100 % der gemergten Issues (in 03–07 bei 79 %).
  • 0,52 USD — durchschnittliche KI-Modellkosten pro Issue, inklusive aller Iterationen und der unabhängigen Review (Median 0,39; Spanne 0,07–2,78).
  • 3,7 min — Median der Pipeline-Laufzeit pro Issue (p90 10,5 min); in 03–07 waren es 7,4 min.

Gemessen an der Entwicklung von Tovarna selbst — die Fabrik baut sich selbst (Dogfooding). n = 397 gemergte Issues, 08–09/2026 (32 aktive Tage). Quelle: git log für das Tempo, Per-Issue-Laufmetriken für First-Pass, Kosten und Dauer; bei 1 von 397 Issues fehlen die Kosten. Die vorherige Ausgabe nannte 16 / 64 % / 0,82 USD für 03–07/2026 — das Tempo ist seitdem gesunken (die unabhängige Review läuft bei allen Issues, nicht bei 79 %), First-Pass, Kosten und Laufzeit haben sich verbessert. Zahlen aus externen Projekten folgen nach dem Pilotbetrieb.

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