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Ein praxisnaher Rahmen zur Messung technischer Schulden in konkreten Zahlen, die bei Stakeholdern ankommen – mit Code-Metriken, Entwickler-Velocity-Daten und Vorfallskorrelationen zur Rechtfertigung von Refactoring-Investitionen.
Beherrsche Pair Programming in verteilten und persönlichen Settings mit praktischen Techniken für Driver-Navigator-Rotationen, Wissenstransfer und Sitzungsstrukturen, die besseren Code liefern und typische Fallstricke vermeiden, die Pairing anstrengend machen.
Wenden Sie systematische Refactoring-Strategien für Legacy-Codebasen an, darunter Charakterisierungstests, das Strangler Pattern und schrittweise Extraktion, um die Codequalität zu verbessern, ohne neue Regressionen einzuführen.
Praktische Methoden, um technische Schulden zu quantifizieren, ihre Rückzahlung nach geschäftlicher Wirkung zu priorisieren und nachhaltige Strategien aufzubauen, die Engineering-Teams tatsächlich umsetzen können.
Wie du eigene ESLint-Regeln für die Konventionen deines Teams erstellst — mit AST-Selektoren, Regeltests, Auto-Fixern und der Veröffentlichung eines gemeinsamen Plugins, das Muster durchsetzt, die der Standard-Linter nicht erkennt.
Wie du Git-Hooks nutzt, um Code-Quality-Checks, Commit-Message-Validierung, Pre-Push-Tests und Branch-Naming-Regeln zu automatisieren – mit praktischen Beispielen für Husky und eigene Skripte.
Ein Rahmenwerk zum Identifizieren, Kategorisieren, Priorisieren und Abbauen technischer Schulden, ohne die Feature-Entwicklung zu stoppen – mit Schuldeninventaren, Kapazitätszuteilung und messbaren Erfolgskriterien.
Praktische Pair-Programming-Techniken, die Codequalität und Wissenstransfer verbessern — mit Fokus auf Driver-Navigator, Ping-Pong und Remote-Pairing-Workflows.
Nicht jeder Ratschlag zu sauberem Code ist gleich viel wert — das sind die Prinzipien, die Bugs wirklich reduzieren, das Onboarding beschleunigen und echte Deadlines überstehen.