CQSE GmbH

In embedded development, a few kilobytes can decide whether the firmware still fits on the target. Yet binary size is rarely tracked as closely as test coverage or findings. With Teamscale 2026.7, teamscale-build extracts binary size and memory footprint metrics from ELF binaries built with gcc or clang. It reads the linker map file and the dwarfdump output your build already produces. The results arrive in Teamscale as two predefined metrics, Binary Size and Memory Footprint. That puts them where your other quality data already lives: tracked over time and visible on dashboards next to findings and test coverage. The difference is when you notice. Instead of learning at integration time that the image grew past the flash budget, you see the trend while there is still time to act on it. How does your team track binary size today: a script in CI, a spreadsheet, or not at all?

Does the expensive model actually write better review comments? Now you can check. In Teamscale, developers can rate every agentic review comment in Teamscale: Very helpful, Helpful, or Not helpful. Teamscale 2026.7 puts those ratings to work. The new Agent Benchmark view reports quality of the comments (precision and recall) and cost per agent and model, based on the reviews your agents have already produced. Compare agent and model combinations side by side to decide which agents stay linked to a project, and whether a cheaper model reviews just as well. That second question matters once reviews run on every merge request. A public benchmark tells you how a model does on someone else's code. This one tells you how it does on yours, judged by the people who read the comments. We also extended the list of Git platforms that allow the direct triggering of an agentic review. Besides Gitlab, also users of Bitbucket Data Center or GitHub can now request a review by posting "/teamscale review" on a pull request. Results come back as inline comments or as a Code Insights report. For other platforms, you can still start the review using the Teamscale UI. How do you decide whether an AI tool in your pipeline is worth keeping?

Reviewing a draft is easier than facing an empty canvas. That holds for architecture specifications too. Deciding on components, mapping code to them, and specifying which dependencies are allowed, is often not as trivial as it seems at first. Actually, this is where a lot of architecture initiatives stall, and the analysis never runs. Teamscale 2026.7 writes the first draft for you. It proposes an architecture inferred from the code and existing dependencies. You choose whether it generates only the component structure or also the allowed and forbidden dependency policies between components. Add hints in free text, for example which layers should stay separate, and the AI takes them into account. Architectures change. The new AI Architecture refinement takes a plain language description of what you want changed, applies it to the current model, and summarizes what it changed. What you get is a proposal. How the system should be structured is still your call. But reviewing a draft is often much faster than starting from an empty canvas, and once the specification exists, Teamscale checks every change against it. Is there an architecture document in your team that nobody has updated in years?

Was für eine fantastische Zeit auf der BASTA! Herbst! Wir blicken auf inspirierende Tage voller spannender Gespräche, großartigem Austausch und zwei richtig gut besuchten Vorträgen unseres Teams zurück. Ein riesiges Dankeschön an alle, die dabei waren! Hier ein kurzer Rückblick auf unsere Sessions: 🔹 Philipp Straubinger sprach zum Thema „Qualität im Vorbeigehen: Nachhaltige Code-Qualität im Takt deiner Feature-Deadlines“. Er zeigte, wie Softwarequalität vom Bremsklotz zum natürlichen Begleiter im Entwicklungs-Flow wird. Der Schlüssel? Das perfekte Zusammenspiel aus smarter Automatisierung (Echtzeit-Feedback direkt in der IDE), der Zeltplatzregel und der gezielten Unterstützung durch Quality Engineers. https://tmscl.me/47pafpG 🔹 Dr. Tobias Röhm beleuchtete die hochaktuelle Frage: „Codequalität vs. KI“. Er gab kompakte Einblicke in Chancen und Grenzen generativer KI in der Qualitätssicherung — von LLM-basiertem Static Application Security Testing über intelligente Code-Reviews bis hin zu Quick-Fix-Generatoren, gestützt auf praxiserprobte Erfahrungen und Studien. https://tmscl.me/4z6jI10 #BASTA #SoftwareEngineering #CodeQualität #DevOps #KI #QualityEngineering #SoftwareTesting #CleanCode

Teamscale 2026.7 is out. Now you no longer have to write an architecture specification by hand before Teamscale can check your code against it. AI architecture modeling Teamscale proposes an architecture for a project, inferred from its code and existing dependencies. Generate only the component structure, or also the allowed and forbidden dependencies. Use text hints to steer the result. You can even drive changes and architecture refinement using a single prompt. Agentic reviews The new Agent Benchmark view reports review quality (my means of precision and recall metrics) and cost per review agent and model, based on your developers' ratings. Additionally, we added the capability to trigger reviews with "/teamscale review" also for Bitbucket and Github. Software Composition Analysis Teamscale now allows uploading CycloneDX and SPDX reports from tools like Sonatype Nexus via API. Performance A storage engine upgrade shrinks the database on disk for most installations and makes project analysis up to 25% faster. Full changelog: https://tmscl.me/4AzEJ5I

Codequalität vs. KI: Wer übernimmt am Ende die Verantwortung? Generative KI und Agentic Coding versprechen, die Softwareentwicklung grundlegend zu verändern. Aber was passiert eigentlich mit der Qualitätssicherung? Ersetzen Analyse- und Review-Agenten künftig das Testen? Oder ertrinken wir bald in KI-generiertem Code, den am Ende doch ein „Human in the Loop“ mühsam absichern muss? Heute um 15:30 Uhr gibt Dr. Tobias Röhm auf der BASTA! Herbst in Mainz Antworten auf genau diese Fragen. In seinem Vortrag „Codequalität vs KI: Chancen, Grenzen und Erfahrungen mit generativer künstlicher Intelligenz in der Qualitätssicherung“ beleuchtet er: 🔹 Praxiseinblicke & Evaluierung: Erfahrungen mit selbst implementierten LLM-basierten Tools (Static Application Security Testing, Code-Reviewer & Quick-Fix-Generatoren).🔹 Faktencheck: Was wirklich funktioniert – basierend auf eigener Entwicklung, Beratungspraxis und wissenschaftlichen Studien. 🔹 Takeaways: Wie man die Qualität von KI-Code effektiv sichert und KI-Tools in der Qualitätssicherung gewinnbringend einsetzt. Folien zum Vortrag gibt es hier zum Download: https://tmscl.me/4z6jI10 #BASTA #Softwareentwicklung #KI #ArtificialIntelligence #QualityAssurance #CodeQuality #SoftwareQuality #DevOps #TechConference

Keine Zeit für Code-Qualität? Von wegen! Heute um 10:45 Uhr steht Philipp Straubinger auf der BASTA! Herbst in Mainz auf der Bühne. Sein Thema: „Qualität im Vorbeigehen: Nachhaltige Code-Qualität im Takt deiner Feature-Deadlines“. In vielen Projekten gilt Qualität immer noch als Bremsklotz zwischen Release-Druck und engen Deadlines. Aber was, wenn sie einfach unbemerkt im Entwicklungs-Flow mitläuft? Philipp zeigt, wie das Zusammenspiel aus smarter Automatisierung und menschlicher Expertise funktioniert: 🔹 Echtzeit-Feedback in der IDE: Digitale Frühwarnsysteme schlagen direkt beim Coden an. 🔹 Quality Engineering mit Fokus: Abstrakte Metriken werden in klare, machbare Tasks übersetzt. 🔹 Die Zeltplatzregel: Warum sie deine Codebasis fast von alleine sauber hält. 🔹 Test-Gap-Analysen: Vor dem Release genau wissen, wo noch ungetesteter Code schlummert. https://tmscl.me/47pafpG Bist du vor Ort in Mainz? Dann schau vorbei und nimm praktische Impulse für deinen Entwicklungsalltag mit! #BASTA2026 #SoftwareQuality #QualityEngineering #CleanCode #DevOps #SoftwareEntwicklung #Mainz

Schnellerer Code bedeutet nicht automatisch besserer Code. Wie sichert man Softwarequalität im Zeitalter von Agenten? 🤖⚙️ Large Language Models revolutionieren das Software Engineering im Eiltempo. Doch während der Ausstoß an Code extrem steigt, gerät die Softwarequalität oft ins Hintertreffen. Unser CTO Benjamin Hummel blickt im Vortrag hinter den Hype, teilt konkrete Strategien für zukunftsfähige Systeme und erklärt, warum Softwarequalität gerade jetzt wichtig ist. Sei dabei!

Ein paar tolle Tage auf der TACON - Konferenz zur Testautomatisierung in Leipzig liegen hinter uns! Zwei Vorträge, eine gemeinsame Mission: Effizientere und schlankere Testsuites. Das Feedback von euch vor Ort war einfach überwältigend – vielen Dank für die großartigen Reaktionen, Fragen und den wertvollen Austausch! Für alle, die nicht dabei sein konnten (oder sich die Inhalte noch einmal in Ruhe ansehen möchten), stellen wir hier die Folien beider Vorträge bereit: 1. "Tschüss Altlasten! So schrumpfen wir mit wenig Aufwand unsere Testsuite auf das Wesentliche" - Hier sprachen Ramona Kühn und Stefan Brand über praktische Strategien, wie man unnötigen Ballast über Bord wirft und Tests fokussiert und wartbar hält. https://tmscl.me/4y29pLp 2. "Schatz, ich habe die Test-Suite geschrumpft: KI-basierte Test-Minimierungsverfahren als Umzugshelfer" - Johannes Veihelmann zeigte, wie smarte KI-Verfahren dabei helfen, Test-Suites gezielt auf das Minimum zu reduzieren, ohne an Testabdeckung einzubüßen. https://tmscl.me/4rmAFlm Ein riesiges Dankeschön geht auch an das Orga-Team der TaCon 2026! Die Atmosphäre in Leipzig war fantastisch, die Organisation top, und es hat riesigen Spaß gemacht, Teil dieses Events zu sein. Wir freuen uns schon aufs nächste Mal! #Tacon2026 #SoftwareTesting #Testautomation #SoftwareEngineering #Leipzig

Egal ob historisch gewachsene Testsuiten oder langsame Feedbackzyklen: Zu große Testsuiten kosten Zeit, Nerven und Geld – besonders bei Testmigrations- und Automatisierungsprojekten. Wir von der CQSE GmbH zeigen euch heute auf der TACON - Konferenz zur Testautomatisierung, wie ihr eure Testsuiten mit KI-basierten Verfahren effizient schrumpft, Redundanzen abbaut und nur das Wesentliche behaltet! Egal ob tiefer Praxiseinblick oder kurze Demo – schaut bei unseren zwei Vorträgen vorbei: ⏰ 11:45 Uhr: Johannes Veihelmann: "Schatz, ich habe die Test-Suite geschrumpft: KI-basierte Test-Minimierungsverfahren als Umzugshelfer". Johannes erklärt, wie moderne KI-Selektion und klassische Coverage-Analysen helfen, Redundanzen systematisch zu entfernen und Migrationsaufwände drastisch zu senken. https://tmscl.me/4rmAFlm ⏰ 12:40 Ramona Kühn & Stefan Brand: "Tschüss, Altlasten: So schrumpfen wir mit wenig Aufwand unsere Testsuite auf das Wesentliche!" Bei der Live-Demo zeigen Ramona und Stefan, wie „AI Test Clustering“ mit Embeddings und Sprachmodellen über Teamscale funktioniert – und warum das Setup einfacher ist als traditionelle Ansätze. https://tmscl.me/4y29pLp Seid ihr auch auf der TACON? Kommt vorbei, wir freuen uns auf den Austausch mit euch! #TACON2026 #SoftwareQuality #TestAutomation #Teamscale #CQSE #AI #SoftwareEngineering #TestMinimization