SYSTEM ONLINE — DESIGN-PARTNER-PHASE
V0.1 · ENTWICKELT IN AT

Bugreports,
die eure Entwickler
wirklich lesen wollen.

NevaBridge sitzt zwischen eurem Team und eurem Dev-Backlog. Mitarbeitende melden Probleme in natürlicher Sprache, unsere KI stellt die richtigen Rückfragen, und eure Entwickler erhalten strukturierte Tickets, die direkt umsetzbar sind.

Design-Partner werden So funktioniert's
Herkunft
Austria
Compliance
DSGVO · EU Hosting
Phase
Pre-Launch · Geschlossen
LIVE-PIPELINE-VORSCHAU
47.6817°N · 11.5117°E
01 Die Pipeline

Von einem Satz im Chat
zu einem Ticket in deinem Issue Tracker.
In wenigen Minuten.

Seht euch den kompletten Ablauf an. Ein Teammitglied meldet ein Problem. NevaBridge erkennt, was für Dev fehlt. Fragt danach. Schreibt das Ticket. Leitet es weiter. Dev bekommt Kontext, keine Fragen.

01 Erfassen
Ein Teammitglied beschreibt das Problem in natürlicher Sprache, so wie ohnehin im Chat gesprochen wird.
02 Analysieren
NevaBridge erkennt, was schon da ist, was fehlt und wonach Dev fragen wird.
03 Klärung
Gezielte Rückfragen schließen die Lücken. Das Teammitglied antwortet, ohne starre Vorlage.
04 Ausliefern
Ein strukturiertes Ticket landet in deinem Issue Tracker. Mit Tags, Klassifizierung und passendem Scope.
NevaBridge · Live-Demo
Aufzeichnung
AM
Anna Müller · Customer Support · Jetzt
Report wird analysiert · DASH-2847
Dashboard-Performance · Enterprise-Accounts
Symptom
Dashboard läuft seit dem Donnerstags-Release nach ~30 s in Timeouts
✓
Betroffene Stufe
Enterprise-Accounts, größere Workspaces
✓
Release-Version
Letzten Donnerstag, genauer Build unbekannt
~
Fehler-Logs
Nicht bereitgestellt
!
Reproduktions-Scope
Noch nicht getestet oder quantifiziert
!
AM
Anna Müller · Customer Support · Jetzt
NevaBridge · 09:14
Danke, Anna. Drei kurze Dinge, damit Dev direkt damit arbeiten kann:
  1. der genaue Build oder das Release von letztem Donnerstag
  2. der Fehler- oder Statuscode in den Logs, z. B. ein Timeout-Typ
  3. ein ungefährer Schwellenwert, ab dem es kippt
AM
Anna Müller · 09:18
LINEAR · DASH-2847 ● WEITERGELEITET
DASH-2847 · Backend · Erstellt von NevaBridge
Dashboard läuft bei Enterprise-Workspaces über 50k Datensätzen seit v2.14.0 in Timeouts
Bug Schweregrad: Hoch Performance Query Timeout
Schritte
  1. Einen Enterprise-Workspace mit 50k+ Datensätzen öffnen
  2. Das Haupt-Dashboard laden
  3. Anfrage hängt und gibt nach ~30 s einen 504 Gateway Timeout zurück
Release
v2.14.0 · deployed Donnerstag 16:00 UTC
Fehler
504 Gateway Timeout · in Server-Logs von DevOps bestätigt
Scope
Enterprise-Stufe · 2 Eskalationen über Account Manager
Hypothese
Query-Performance-Regression in v2.14.0 bei großen Workspaces.
02 Das Problem

Bugreports kommen chaotisch rein.
Selbst die guten lassen aus, was Dev braucht.

Der vage Einzeiler · Chat 14:23
"schon wieder kaputt, bitte fixen 🙏"
Fehlt für Dev
  • Worauf sich „es" bezieht
  • Was kaputt ist, und wo
  • Was stattdessen erwartet wurde
  • Irgendein Reproduktionsdetail
Die selbstbewusste Fehldiagnose · E-Mail Gestern
"Stripe ist down — der Checkout öffnet nicht, wenn ich einen Gutscheincode nutze. Die müssen eine Störung haben."
Fehlt für Dev
  • Der tatsächliche Fehler (es ist nicht Stripe)
  • Welcher Gutscheincode und Plan
  • Die Backend-Antwort
  • Dass es nur Nicht-Admin-Accounts betrifft
Der Rohdump ohne Signal · DM Vor 3 Tagen
"[fügt 40 Zeilen Konsolenausgabe und Request-Header ein] ^ das passiert ständig"
Fehlt für Dev
  • Was sie versucht haben
  • Was sie erwartet haben
  • Die eine Zeile, die wirklich zählt
  • Schritte zur Reproduktion
03 Das System

Drei Schritte.
Ein sauberes Ticket.

Kein neues Verhalten zum Erlernen. Keine Formulare, keine Pflichtfelder, keine Reibung. Euer Team schreibt so, wie es ohnehin schreibt. Die Pipeline erledigt den Rest.

Erfassen STEP 01
01
Natürliche Sprache rein.

Euer Team meldet Probleme so, wie es ohnehin spricht. In Slack, im Chat, per E-Mail. Keine Formulare, keine Pflichtfelder, keine Reibung.

Native Chat-Kanäle Kein Onboarding Mehrsprachig
Struktur STEP 02
02
KI schließt die Lücken.

NevaBridge erkennt, was fehlt, stellt gezielte Rückfragen und klassifiziert das Ergebnis. Browser, Repro-Schritte, Schweregrad, Scope.

Gezielte Rückfragen Automatische Klassifizierung Schweregrad-Erkennung
Ausliefern STEP 03
03
Ticket raus.

Strukturierte Tickets landen in deinem Issue Tracker. Mit Custom Fields, korrekten Labels und bereit für den nächsten Sprint.

Native Integrationen Custom-Field-Mapping Sprint-ready
04 Positionierung

Wir ersetzen euren Workflow nicht.
Wir schärfen ihn.

NevaBridge ist kein weiteres Issue-Tracker-Tool. Es ist die Qualitätsschicht zwischen dem, was euer Team meldet, und den Tickets, die eure Entwickler tatsächlich brauchen.

01
Ein einziger Eingang für jeden Bug-Report. Keine Bugs mehr, die in Slack-Threads, E-Mails oder Flurgesprächen verloren gehen.
02
Verbindet sich mit den Tools, die eure Entwickler schon nutzen. Dein Issue Tracker. Custom-Field-Mapping inklusive.
03
Sitzt dazwischen und macht genau eine Sache richtig gut. Macht aus Gesprächen Tickets, mit denen Entwickler arbeiten können.
05 Integrationen

Passt in die Tools, die ihr schon nutzt.

NevaBridge hört, was euer Team schreibt, und schreibt dorthin, wo eure Entwickler arbeiten. Keine Migration, kein Ersatz, keine Unterbrechung.

Jira Bald
GitHub Bald
Asana Bald
ServiceNow Bald
Linear Bald
Intercom Bald
Slack Bald
Zendesk Bald

Weitere Integrationen sind unterwegs. Braucht ihr eine bestimmte? Sagt es uns.

06 Sicherheit & Compliance

Gehostet auf AWS Frankfurt.
Deine Daten bleiben hier.

NevaBridge läuft auf AWS eu-central-1 in Frankfurt. Wir haben uns bewusst für erstklassige Cloud-Infrastruktur entschieden, mit einer klaren Regel: Deine Daten werden ausschließlich in der EU verarbeitet und gespeichert. DSGVO-konform, ohne Ausnahme.

/ 01
AWS eu-central-1, Frankfurt.

Enterprise-grade Infrastruktur. Auto-Scaling, 99,95% Uptime SLA, verschlüsselt bei Übertragung und Speicherung.

/ 02
Deine Daten trainieren
keine Foundation Models.

Wir nutzen AWS Bedrock für die KI-Verarbeitung. Deine Gespräche und Tickets werden niemals zum Training oder zur Verbesserung von Modellen verwendet. Zero Data Retention auf der Inference-Ebene.

/ 03
Kein Vendor Lock-in.

Deine Daten bleiben exportierbar. Standardformate, offene APIs. Wenn du gehst, gehen deine Daten mit.

WIR SUCHEN DESIGN-PARTNER

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