Doctolib steigert die Produktivität von Entwicklern mit Claude Code
Branche:
Gesundheitswesen
Unternehmensgröße:
Große
Produkt:
Claude Code
Standort:
Europa
Stunden statt Wochen
Migration und Ersatz der Legacy-Testinfrastruktur
Self-Service-Onboarding
zu unbekannten Codebasen und Technologie-Stacks
Das Problem
Die Lösung
"Engineers can now contribute to areas outside their expertise much faster. This fundamentally changes our development velocity."
Staff Engineer, Doctolib
Seit 2013 transformiert Doctolib das Gesundheitswesen in ganz Europa und betreut 420.000 medizinisches Fachpersonal und 90 Millionen Patienten. Die Plattform stellt Ärzten ein Betriebssystem bereit, das Workflows durch elektronische Patientenakten, Diagnoseunterstützung, Verschreibungsverwaltung und KI-gestützte klinische Lösungen optimiert. Tools für die Patientenverwaltung übernehmen die Planung, Telekonsultation und Praxisabläufe. Für Patienten vereinfacht Doctolib den Zugriff auf die Versorgung mit einer sicheren, proaktiven Gesundheitsverwaltung.
Mit Claude Code kann Doctolib:
- technischen Dokumentation bei jeder Codeänderung automatisch verwalten
- Entwickler in unbekannte Codebasen in Tagen statt Wochen einarbeiten
- Pull-Anfragen sofort überprüfen, ohne auf die Verfügbarkeit des Teams zu warten
- all seine Tools für visuelle Regressionstests innerhalb von Stunden statt Wochen migrieren
- technische Forderungen systematisch durch wiederverwendbare Prompts und automatisierte CI-Workflows bewältigen
Das Problem
Das Engineering-Team von Doctolib sah sich mit einem Produktivitätsparadoxon konfrontiert. Als Europas führendes Betriebssystem für Gesundheitstechnologie mit 420.000 medizinischen Fachkräften und 90 Millionen Patienten musste das Unternehmen Funktionen schneller bereitstellen und gleichzeitig die Zuverlässigkeit für wichtige Workflows im Gesundheitswesen aufrechterhalten. Aber administrative Aufgaben nahmen viel Zeit in Anspruch. Das Verfassen von Dokumenten, Erstellen von Tests, Überprüfen von Pull-Requests und Abwickeln technischer Verbindlichkeiten hielt Entwickler davon ab, komplexe Herausforderungen im Gesundheitswesen zu lösen.
„Entwickler verbrachten wertvolle Zeit mit wiederholten Aufgaben, anstatt komplexe Herausforderungen im Gesundheitswesen zu lösen“, sagte Julien Tanay, Staff Engineer und Leitung des KI-Tooling-Programms von Doctolib zusammen mit Plattform-Produktmanager Thomas Bentkowski.
Das Team musste drei spezifische Herausforderungen bewältigen: Erstens brauchten neue Entwickler Wochen, um sinnvolle Beiträge zu unbekannten Teilen der Codebasis zu erstellen. Zweitens verursachten Überprüfungen von Pull-Requests Engpässe, bei denen Techniker stundenlang oder tagelang auf die Verfügbarkeit im Team warteten. Drittens häuften sich technische Aufgaben schneller, als das Team sie bearbeiten konnte – Migrationen und Dokumentationsaktualisierungen blieben in Verzug, da die Entwickler die Arbeit an Funktionen priorisierten.
Doctolib testet KI-gestützte Entwicklung mit 30 Entwicklern
Nach der Pilotphase von Claude Code mit 30 Entwicklern, in der vielversprechende Produktivitätssteigerungen festgestellt werden konnten, hat Doctolib das Tool für das gesamte Entwicklungsteam bereitgestellt.
Entwickler konnten in weniger als fünf Minuten alle IDE-, JetBrains- oder CLI-basierten Workflows einrichten. Das Team entschied sich speziell wegen der Dokumentation, der praktischen Schulungen über die Skilljar-Plattform von Anthropic und der flexiblen Funktionen wie Slash-Befehle, Subagenten und den Planmodus für Claude Code. Dank des lizenzfreien Abrechnungsmodells mit nutzungsbasierter Abrechnung konnte das System ohne Vorabverpflichtungen skaliert werden.
Doctolib erstellt wiederverwendbare KI-Workflows für gängige Entwicklungsaufgaben
Das Plattformteam von Doctolib hat ein zentrales Repository mit Prompts, benutzerdefinierten Befehlen und Subagenten erstellt, das alle Entwickler während der Erstinstallation von Claude Code abrufen. Jeder Entwickler beginnt gleich am ersten Tag mit bewährten, wiederverwendbaren Workflows – Schreiben von Dokumentationen, Erstellen von Tests, Überprüfen von Code und Debuggen häufiger Probleme.
„Entwickler können jetzt sofort Beiträge zu unbekannten Codebasen erstellen“, sagte Tanay. „Anstatt wochenlang auf den Inhalt eines neuen Service oder einer neuen Bibliothek zu warten, beginnen sie eine Unterhaltung mit dem Code und nehmen innerhalb von Tagen Änderungen vor.“
Das Team integrierte Claude Code in mehreren kritischen Bereichen in den täglichen Entwicklungsworkflow. Techniker schreiben Dokumentationen und Tests, überprüfen Pull-Requests und lösen technische Probleme mithilfe wiederholbarer Prompts für Migrationen und Debugging. Der Headless-Modus des Tools wird direkt in der CI-Pipeline ausgeführt und öffnet automatisch Pull-Anforderungen für Routinewartungsaufgaben.
Ein Projekt zeigte die Geschwindigkeitsgewinne: Der Austausch der gesamten Infrastruktur für ältere visuelle Regressionstests. „Wir haben die Migration in Stunden, nicht Wochen abgeschlossen“, sagte Tanay. „Es ist jetzt in der Produktion, wo es alle unsere Screenshot-Vergleiche verarbeitet.“
Der automatisierte Dokumentationsworkflow änderte den Wartungsaufwand. Jede Codeänderung löst einen CI-Job aus, der die technische Dokumentation automatisch aktualisiert. Dieser Ansatz zur Dokumentation als Code hält die technischen Dokumente mit sehr seltenen Eingriffen auf dem neuesten Stand.
Überprüfungen von Pull-Anfragen, die zuvor einen Engpass darstellten, der Stunden oder Tage Wartezeit erforderte, werden jetzt sofort durchgeführt. Das Haupt-Infrastruktur-Repository enthält automatisierte, von Claude unterstützte Reviews, die Probleme schon früher im Entwicklungszyklus erkennen.
Das Ergebnis
Claude Code ist mittlerweile das am häufigsten verwendete KI-Tool im Engineering-Team von Doctolib. Entwickler können eigenständig in die Plattform einsteigen und erleben innerhalb von Minuten Produktivitätssteigerungen.
Teams können jetzt selbstständig neue Projekte auf unbekannten Technologie-Stacks einbeziehen – die Hochlaufzeit von Wochen auf Tage verkürzt.
„Techniker können jetzt viel schneller Beiträge zu Bereichen außerhalb ihres Fachgebiets leisten“, so Tanay. „Dies ändert unser Entwicklungstempo grundlegend.“
Doctolib plant, autonome Programmieragenten im ersten Quartal auszuweiten und von Tickets direkt auf Pull-Anfragen über GitHub Actions umzustellen. Außerdem entwickelt das Unternehmen maßgeschneiderte KI-gestützte Überprüfungen für Triage und Codequalität und implementiert mit Claude eine spezifikationsbasierte Entwicklung.
„Wir möchten bei der Gestaltung der Roadmap von Claude Code helfen und herausfinden, was mit autonomen Agenten möglich ist“, sagte Tanay.
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"Engineers can now contribute to areas outside their expertise much faster. This fundamentally changes our development velocity."
Staff Engineer, Doctolib
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