Verhalten mobiler Anwendungen
Quellcodebasiertes App-Verhalten, Berechtigungen, Endpunkte, Consent-Timing und beobachtete Datenflüsse.
Data Solutions
Produktion, Daten und Agenten, die wirklich arbeiten müssen
Dieselbe Disziplin hinter unseren Systemen und öffentlichen Evidenzen, als Daten und Infrastruktur geliefert: ein Data Warehouse, reproduzierbare Umgebungen, Experten-Trajektorien und Evaluationen für schwierige, langfristige Arbeit. Unsere Services verbinden sich über eine kontrollierte Datenschicht mit ternären Logik-Pipelines. Ihr Korpus bleibt privat. Jedes ausgelieferte Artefakt bleibt nachvollziehbar.
Das ist es, was ein Data-Auftrag liefert. Sehen Sie, was Sie erhalten →
Datensätze
Was wir bereits vorhalten
SDK- & Tracker- Wissensgraphen
Wiederkehrende SDKs, Tracker-Beziehungen, Infrastruktur und App-übergreifende Zusammenhänge als verbundene Evidenz.
Agent-Safety- Trajektorien
Tool-Use-Traces unter Injection, Zielkonflikten, Grenzdruck, Recovery und expliziten Stop-Bedingungen.
World-State & Kausalitäts- Mapping
Domänenübergreifende Beobachtungen, Entitäten, Veränderungshistorien und evidenzgebundene Kausalketten.
Gestresste Benchmark-Varianten
Kontrollierte, reproduzierbare Störungen offener Benchmarks für Robustheitstests jenseits sauberer Inputs.
Was wir liefern
Von der Umgebung bis zur Evaluation
Gemeinsam definieren wir belastbare Erfolgskriterien und bauen den Datenbetrieb passend zu Ihren realen Trainings- und Evaluationsabläufen. Kein anonymer Task-Stream und kein Benchmark-Theater: Umgebung, Trace, Label und Entscheidung bleiben verbunden.
Data Warehouse
Eine kontrollierte Basis für Betriebs-, Trainings- und Evaluationsdaten, verbunden über eine produktive Datenpipeline mit unseren Reasoning-Services.
Virtuelle Umgebungen
Von Menschen simulierte Unternehmen, Computer-Use- und MCU-Mockups, deterministische Resets und kontrollierte Zugangsdaten.
Capability-Evaluationen
Erweiterungen für MCP-bench und TAU-bench, TinyTAU für On-Device-Agenten und Aufgabensuiten für Ihre echten Werkzeuge.
Trajectory Data
Expertendemonstrationen, Schritt-Annotationen, Präferenzlabels, Fehlerklassen und kalibrierte Evaluationen für Training und Reward Shaping.
Safety-Evaluation
Sicherheit von Coding-Agenten, MCP-Injection-Assessments, Computer-Use-Red-Teaming und reproduzierbare adversariale Trajektorien.
Coding-Daten
Repository-Erzeugung, Issue Resolution, Code Review, Tests, Debugging, Tool-Nutzung, Datenanalyse und visuelle Frontend-Aufgaben.
Gebaut für
Agenten entlang der gesamten Toolchain
Aufgabenumgebungen und Daten, abgestimmt darauf, wie jeder Agent beobachtet, schlussfolgert, Werkzeuge nutzt und sich erholt, wenn die Arbeit vom Plan abweicht.
Conversational Agents
Natürlichsprachlicher Dialog, verankert in Evidenz und Richtlinien.
Corporate Assistants
Interne Tools, Workflows, Wissensbasen und kontrollierte Automatisierung.
Deep-Research-Agenten
Mehrquellen-Recherche, Synthese und belastbare Schlussfolgerungen.
Computer-Use-Agenten
Browser, Anwendungen, Dateisysteme und realistische Oberflächen.
Coding Copilots
Code, Debugging, Repository-Arbeit, Tests und Reviews.
OS- & Device-Agenten
Desktop, Mobile, Embedded, Wearables und On-Device-Umgebungen.
So funktioniert es
Eine gemanagte Pipeline, von Engineers für Engineers
01
Definieren
Ziele, Grenzen, Rubrics, Formate und Akzeptanzkriterien werden zu einer testbaren Spezifikation.
02
Bauen & ausführen
Wir erstellen Umgebung und Aufgaben. Experten führen sie aus. Die vollständige rohe Trajektorie wird erfasst.
03
Validieren
Automatische Checks prüfen Schema, Invarianten, logische Konsistenz, Rubric-Treue und Aufgabenerfüllung.
04
Prüfen
Senior Reviewer auditieren schwierige und markierte Traces sowie eine statistisch belastbare Stichprobe.
05
Ausliefern
Versionierte Datensätze, Eval-Reports, deterministische Umgebungen und Audit-Logs kommen workflow-fertig an.
Drei Einstiege
Daten passend zum Stand Ihres Vorhabens
Ganz gleich in welcher Phase Ihr Vorhaben steckt, vom ersten Experiment bis zur laufenden Produktionspipeline, es gibt einen passend dimensionierten Einstieg.
Sofort lieferbar
Nutzen Sie einen bereits produzierten und validierten Datensatz, abgestimmt auf Format und Liefergrenze Ihres Stacks.
Pipeline-ready
Starten Sie eine vorbereitete Collection- oder Eval-Pipeline, angepasst an Volumen, Domäne und Kriterien.
Erweitern oder anpassen
Erweitern Sie einen Korpus, adaptieren Sie ihn an Ihre Domäne oder beauftragen Sie Umgebung und Datensatz von Grund auf.
Expertentiefe
Keine Crowd-Arbeit. Technische Arbeit.
Produktion und Review finden auf derselben Ebene statt, auf der wir unsere eigenen Systeme bauen: Python, Rust, C/C++, JavaScript und TypeScript, Go, Java, Kotlin, SQL, Bash, Mobile- und ML-Stacks — in Backend, Frontend, Systems, Security, DevOps, Data Science und Model Engineering.