Sprint-Historie
Alle Sprints im Überblick - von AI Timesheets bis Modell-Vergleich.
Überblick
SessionPilot wird in Sprints entwickelt. Jeder Sprint fokussiert sich auf ein Thema und wird als Gitea-Issue getrackt. Hier ist die vollständige Historie aller bisherigen Sprints.
Sprint-Tabelle
| Sprint | Thema | Highlights |
|---|---|---|
| 1 | AI Timesheets | Zeiterfassung pro Projekt - automatische Berechnung von Arbeitszeit und Kosten aus Session-Daten |
| 2 | Rework Tracking | Outcome-Bewertung (ok, needs_fix, reverted) - erkennt ob AI-Arbeit nachgebessert werden musste |
| 3 | Context Effectiveness | Session-Analyse Charts - Visualisierung von Token-Verbrauch und Effizienz |
| 4 | Scaffolding | Neues Projekt erstellen - Projekt-Templates und Initialisierung direkt aus dem Dashboard |
| 5 | Scanner | Verbesserte Projekt-Erkennung - Monorepo-Support, Sub-Projekte, bessere Typ-Erkennung |
| 6 | System Cleanup | Duplikate entfernen, Refactoring - Code-Qualität und technische Schulden abbauen |
| 7 | UI Integration | Frontend-Verbesserungen - Design Tokens, Modal-System, einheitliche UX |
| 8 | Automation | auto_coder Pipeline, Quality Checks - automatisierte Code-Analyse und Semgrep-Integration |
| 9 | Fehler-Kategorien | outcome_reason, AI-Scope-Filter, Tool-Erkennung - detaillierte Klassifizierung von Session-Ergebnissen |
| 10 | File Heatmap | Per-File AI-Touches, Risk Radar - zeigt welche Dateien am häufigsten von der AI bearbeitet werden |
| 11 | Modell-Vergleich | Quality Score, Stack-Analyse, Empfehlungs-Engine - welches AI-Modell für welchen Einsatzzweck am besten geeignet ist |
Sprint-Details
Sprint 1-3: Grundlagen
Die ersten drei Sprints legten das Fundament: Session-Import, Kosten-Tracking und erste Analysen. Hier entstanden die Kern-Tabellen sessions und messages sowie der Hash-basierte Import-Cache.
Sprint 4-6: Infrastruktur
Projekt-Scaffolding, verbesserter Scanner und ein grosses Cleanup-Sprint. Der project_detector.py wurde zur zentralen Instanz für Typ-Erkennung und Tags.
Sprint 7-8: Qualität
Frontend-Vereinheitlichung mit Design Tokens und dem Modal-System. Die auto_coder Pipeline ermöglicht automatisierte Quality-Checks mit Semgrep.
Sprint 9-11: Intelligence
Die jüngsten Sprints bringen tiefere Analyse-Fähigkeiten: Fehler-Kategorien mit outcome_reason, File-Heatmaps die zeigen wo die AI am meisten arbeitet, und der Modell-Vergleich mit Empfehlungs-Engine.