Wie skalierst du Engineering-Praktiken, wenn das Team wächst?

Question

Accepted Answer

Praktiken, die für 3 Ingenieure funktionieren, scheitern bei 30. Informale Koordination, implizites Wissen und manuelle Prozesse skalieren nicht. Ein erfahrener TL muss **Praktiken dem Wachstumskurs voraus entwickeln** und gerade genug Struktur formalisieren, um Geschwindigkeit ohne Bürokratie zu erhalten.

## Was skaliert werden muss

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✓ CI/CD — fast, reliable, automated; manual deploys don't survive growth
✓ TESTING — automated suites; you can't manually verify everything
✓ CODE REVIEW — clear norms, reasonable turnaround, ownership boundaries
✓ DOCUMENTATION — written knowledge replaces "ask Bob"
✓ ONBOARDING — repeatable, not bespoke per hire
✓ DECISION-MAKING — clear ownership; who decides what
✓ ON-CALL / OWNERSHIP — defined, rotated, not heroic
```

## Ein konkretes Beispiel

Bei 5 Personen kennt jeder das gesamte System und deployments erfolgen von Hand. Bei 25 ist das Chaos, du brauchst eine echte CI/CD-Pipeline, Service-Ownership, schriftliche Runbooks und Review-Normen, sonst kommt das Team zum Stillstand.

## Struktur im richtigen Moment hinzufügen

Zwinge einem winzigen Team keinen schweren Prozess auf (das würgt es ab), und halte dich nicht an Startup-Informalität in einem großen Team fest (sie bricht zusammen). Füge jedes Strukturelement *hinzu, wenn der Schmerz auftritt*, idealerweise kurz davor. Achte auf die Signale: steigende Merge-Konflikte, Knowledge Bottlenecks, fehlerhafte Deployments.

## Der Trade-off

Mehr Prozess tauscht Flexibilität gegen Konsistenz und Skalierbarkeit. Zu wenig und große Teams geraten in Chaos; zu viel und du ersticktst die Geschwindigkeit, die euch erfolgreich machte. Kalibriere kontinuierlich.

## Warum es wichtig ist

Die Praktiken, die ein kleines Team zum Erfolg brachten, werden ein größeres aktiv erdrosseln.

Ein TL, der Praktiken proaktiv skaliert, hält ein wachsendes Team schnell; einer, der das nicht tut, sieht die Geschwindigkeit zusammenbrechen, wenn das Team wächst – die klassische Skalierungsfalle.