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title: "FAQ: Individuelle Softwareentwicklung"
description: "Frequently asked questions about Individuelle Softwareentwicklung at Context Studios."
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  at: "2026-09-26T11:45:01.768Z"
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# FAQ: Individuelle Softwareentwicklung

## FAQ

**Welchen Tech-Stack nutzen Sie für Webanwendungen?**

Wir setzen auf Next.js 16 mit React Server Components, TypeScript, Tailwind CSS, und je nach Anforderung PostgreSQL, Convex oder Supabase als Datenbank. Für Hosting nutzen wir Vercel oder AWS/GCP mit Edge-Deployment.

**Wie werden Scope-Änderungen während des Projekts gehandhabt?**

Wir arbeiten in klar abgegrenzten Etappen: zuerst ein Sprint von rund vier Wochen mit dem Ziel einer lauffähigen Beta, danach die Ausbau-Etappen im Format Build & Begleitung. Scope-Änderungen sind willkommen und werden über ein strukturiertes Change-Request-Verfahren bewertet. Jede Änderung wird hinsichtlich Aufwand, Timeline und Budget transparent kommuniziert, bevor sie in den Backlog aufgenommen wird.

**Wie regeln Sie den laufenden Betrieb?**

Im Format Build & Begleitung übernehmen wir Monitoring, Fehlerbehebung und Updates. Pauschale Verfügbarkeitszusagen geben wir nicht; wie schnell wir reagieren und woran wir den Betrieb messen, legen wir gemeinsam im Vertrag fest – abgestimmt auf die Bedingungen der eingesetzten Cloud-Dienste.

**Wie wird die Security der Anwendung gewährleistet?**

Security ist von Anfang an integriert: OWASP-konforme Entwicklung, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Secrets Management, verschlüsselte Kommunikation (TLS 1.3), Audit-Logging und regelmäßige Security-Reviews. Bei sensiblen Daten implementieren wir zusätzlich PII-Handling nach DSGVO.

**Wie funktioniert die Wartung nach dem Go-Live?**

Fehler, die Sie innerhalb von 30 Tagen ab der finalen Lieferung melden, beheben wir kostenlos. Danach übernehmen wir im Format Build & Begleitung Bugfixes, Security-Updates, Performance-Optimierung und Feature-Entwicklung – mit Ticket-System, regelmäßigen Status-Reports und einem festen Ansprechpartner.

**Wie wird KI verantwortungsvoll integriert?**

Wir setzen auf AI Governance: Modelwahl basierend auf Ihren Anforderungen (Claude, GPT, Gemini, Open Source), Guardrails gegen Halluzinationen und unerwünschte Outputs, Cost Caps für Token-Verbrauch, und Fallback-Strategien bei API-Ausfällen. RAG-Systeme trainieren kein Modell mit Ihren Daten: Die Daten werden zur Laufzeit aus einem Vektorindex abgerufen, der unter Ihrer Kontrolle bleibt, und nicht an Dritte weitergegeben.