yaico Plattform · For Data Engineers

Pipeline auf Pipeline — mit KI als Co-Engineer.

Ihr implementiert Data Pipelines für Kunden. Erstellung, Debugging, Monitoring — das kostet Zeit, die ihr lieber in Kundenlogik stecken würdet. Mit Reveal und einem KI-Agenten wie Claude übernimmt der Agent den Großteil davon.

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Was der Agent wissen muss.

Damit ein KI-Agent eine Pipeline vollständig übernehmen kann, braucht er Zugang zu vier Dingen — nicht als Dokumentation, sondern direkt als navigierbare Artefakte.

→ Reveal: Agentic First im Detail

Pipeline Code

Reveal-Nodes sind selbstbeschreibende C#-Klassen. Der Agent liest die gesamte Pipeline direkt aus dem Repo.

Helm Charts

Deployment-Setup, Image-Tags, Environment-Variablen — der Agent versteht Helm Charts nativ.

Cluster Access via kubectl

Logs lesen, Jobs triggern, Image-Tags aktualisieren — direkt aus dem Agenten-Kontext.

Daten Zugriff

Eingangsdaten und Outputs direkt inspizieren — Fehlersuche auf echten Datensätzen, nicht auf Logs.

Drei Szenarien. Einmal einrichten, dauerhaft profitieren.

Was ein KI-Agent auf einer Reveal-Pipeline heute schon kann.

Szenario 1 — Debug

> Hey Claude, die Umsatzzahlen von gestern stimmen nicht.

Ich analysiere den DAG ... VerheirateMatchNode hat 12 Transaktionen ohne gültiges Gegenkonto. Ursache in Zeile 84: Filterbedingung greift nicht für CounterAccountId = "0". Fix-Vorschlag: int.TryParse mit > 0 Prüfung.

Vom Symptom zur Ursache in Minuten — kein manueller Log-Trawl, kein Raten.

Szenario 2 — Extend

> Hey Claude, erstelle einen weiteren Bankkontobewegungs-Import für Bank XY.

Ich lese die bestehende BankSourceNode als Vorlage ... BankXYCashFlowSourceNode.cs erstellt. CSV-Mapping für die spezifischen Spalten konfiguriert. Unit-Test-Stub angelegt.

Neue Connectors, Transformationen, Business Rules — der Agent schreibt den Boilerplate.

Szenario 3 — Monitor

> Hey Claude, hat der gestrige Run alle Nodes erfolgreich abgeschlossen?

Alle 5 Nodes erfolgreich. 847 Records verarbeitet, 0 Fehler. CashFlowNormalize: 312ms, VerheirateMatch: 1.4s. Kein Handlungsbedarf.

Monitoring per natürlichsprachlicher Abfrage — keine Dashboard-Pflege, kein Alert-Tuning.

Was das in der Praxis bedeutet.

5×

schnellere Implementierung

Neue Pipeline in Tagen statt Wochen

−90%

Debugging-Aufwand

Agent navigiert direkt zur Fehlerursache

Kontext-Wechsel

Alles im Chat — kein Dashboards, kein SSH-Hopping

Nächste Pipeline mit Reveal bauen?

Wir zeigen euch in 20 Minuten wie Reveal und der KI-Agent konkret auf eurem nächsten Projekt aussehen.

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