Lithify

Aus jedem Feedback wird ein Pull Request.

Lithify sammelt Bug-Reports, Feature-Wünsche und Feedback von überall, wo eure Nutzer sind: Web-Formulare, In-App, E-Mail, Error-Tracker, MCP. Jede Meldung verdichtet es per LLM zu einem klaren, strukturierten Brief. Ist der Brief sicher genug, gibt Lithify ihn an einen Coding-Agenten weiter, der einen Pull Request im Entwurf eröffnet. Wo die KI unsicher ist, entscheidet ein Mensch. Es ist früh, eine private Alpha, die wir offen entwickeln.

Alpha beitreten → Pipeline ansehen

Alpha

Private · now

Eingänge

Ergebnis

Draft PRs

Hosting

Blick in die Alpha · in Arbeit

Feedback rein, Entwurfs-PR raus.

lithify.ai · Pipeline

Eingang

Web form

In-app

Sentry

API

MCP

Anreicherung

Export as CSV hangs on >5k rows bug

Add dark mode to the settings page feature

Offen

Bulk-assign labels from the list feature

In Arbeit

Timezone off by one on invoices bug

Review

Keyboard nav on the brief list feature

Pipeline Jeder Brief durchläuft dieselben Zustände, von der KI-Anreicherung bis zum offenen PR im Review. Die Confidence entscheidet, ob der Agent übernimmt oder erst ein Mensch draufschaut.

lithify.ai · Brief

Rohe Einreichung

„der Export meiner Kunden als CSV dreht ewig, wenn ich viele habe, bitte fixen"

◊ KI-Anreicherung

CSV-Export läuft bei großen Kundenlisten in Timeout

bug hoch export Confidence 88%

Brief-Detail · Facetten Rohes Feedback kommt rein; das LLM schlägt Titel, Typ, Priorität, Labels, einen Confidence-Wert und strukturierte Facetten vor: Thema, Stimmung, Oberfläche, Schweregrad. Erst Struktur macht Ranking möglich.

lithify.ai · Initiativen

Zuverlässigkeit CSV-/Datenexport

Export hohe Schwere

23 Briefs · +1 jetzt

Dark Mode in der ganzen App

Theming geringe Schwere

41 Briefs

Schnelleres Login / Magic-Link

Auth mittlere Schwere

12 Briefs

Neuer Brief · Ähnlichkeit 0,31 < 0,75 → neue Initiative erzeugt

Initiativen · Clustering Jeder Brief wird eingebettet und mit den Zentroiden bestehender Initiativen verglichen. Über der Ähnlichkeitsschwelle schließt er sich an, „zu 22 weiteren dazu“. Darunter entsteht eine neue Initiative. Genau diesen Schritt lassen Issue-Tracker aus, und darum geht es: Probleme ranken, nicht Tickets.

Was es wirklich tut.

Eingang von überall

Web-Formulare, In-App- und iOS-Feedback, E-Mail, Sentry, eine authentifizierte API und MCP. Aus jedem Kanal wird ein Brief.

KI-Anreicherung

Jeder Brief bekommt einen klareren Titel und eine klare Beschreibung, einen Typ, eine Priorität, Labels und einen Confidence-Wert. Alles, bevor ein Mensch hineinschaut.

Facetten-Extraktion

Beim Eingang wird jeder Brief zu strukturierten Facetten verdichtet: Thema, Stimmung, betroffene Oberfläche, Schweregrad. Erst Struktur, nicht Prosa, macht Ranking möglich.

Cluster zu Initiativen

Jeder Brief wird eingebettet und nach Bedeutung mit bestehenden Initiativen abgeglichen. Nah genug, schließt er sich dem Cluster an; sonst entsteht eine neue. Diesen Schritt lassen Issue-Tracker aus.

Spam-Vorprüfung

Ein Flagging-Durchlauf fängt Müll und Prompt-Injection vor der Anreicherung ab. Nur echtes Signal landet bei euch.

Confidence-gesteuert

Über eurer Schwelle öffnet sich ein Brief für den Agenten. Darunter entscheidet ein Mensch. Ihr setzt die Grenze, pro Projekt.

Feedback → Entwurfs-PR

Ein Coding-Agent übernimmt einen offenen Brief, arbeitet auf einem isolierten Branch und öffnet einen Entwurfs-PR auf GitHub oder GitLab.

Mit Feedback neu öffnen

Nicht auf Anhieb richtig? Mit Notizen neu öffnen. Der nächste Versuch liest alle vorherigen mit.