AI skriver koden. Vi ser till att den är bra på djupet.

AI gör kod billig. Kod som ni fortfarande kan förstå och ändra om 7 eller 17 år är det inte. Larv IT hjälper utvecklingsteam att få AI:s fart utan att tumma på kvaliteten.

Kontakta oss

Tjänster

  • AI-assisterad utveckling

    Vi hjälper er att sätta upp ett AI-arbetsflöde, med era konventioner, granskningsagenter och hooks. Dela det mellan utvecklarna utan att kväva dem med regler de måste följa.

    Claude Code · OpenCode · plugin-marknadsplatser · agentiska loopar

  • Testautomatisering och CI/CD

    Vi tar er från manuell testning till automatisk kontroll och block innan merge: enhets-, integrations- och end-to-end-tester som startar hela systemet med testdata och bevisar att det fungerar innan något når produktion.

    Playwright · Gitea Runners · GitHub Actions · Bitbucket Pipelines

  • Teknisk ledning

    En tillfällig tech lead, arkitekt, CTO eller utvecklingschef medan ni växer, eller medan ni rekryterar en permanent. Vi sköter gärna rekryteringen också.

    Arkitektur · teamuppbyggnad · rekrytering

  • Övervakning

    Loggar, traces och metrics som visar vad ert system gör i produktion, från servern till mobilappen, byggt på öppna standarder.

    OpenTelemetry · Grafana · Loki · Tempo · Prometheus

  • Integrationer och meddelanden

    API:er och meddelandeflöden mellan era system och omvärlden, från REST och GraphQL till köer och SMS-gateways.

    REST · OpenAPI · GraphQL · RabbitMQ · SMPP · OAuth2

Så bygger vi

Vårt eget arbete går genom en utvecklingspipeline som styr AI-kodagenter med väldigt lite mänsklig tillsyn. Vi bygger den för att:

  • Bevisa kvalitet. En finstämd armé av AI-granskare med olika roller går igenom varje ändring innan den mergas. Deterministiska tester står alltid i centrum. Går det att testa, ska det testas.
  • Hålla koden lätt att förstå. Pipelinen mäter hur svårläst varje projekt är, och arbetar för att förbättra den siffran med varje ändring.
  • Fråga människan när, och bara när, beslutet är människans. Varje projekts mål avgör de flesta beslut. Varje svar människan ger justerar projektets riktning, så att samma fråga inte dyker upp igen.
  • Spendera tokens bara där det lönar sig. Kostnaden läggs där den höjer kvaliteten, och skärs ner överallt annars.

Projekt

Öppen källkod, fritt att använda, MIT-licensierat och utan runtime dependencies.

  • @larvit/log

    TypeScript · npm

    Strukturerad loggning i ett litet API, med fokus på OpenTelemetry-export av loggar, spans och traces. Fungerar likadant i Node, Bun, Deno, webbläsare och React Native.

    Källkodnpm

  • fejkdata

    Go · bibliotek och CLI

    Fejkdata anpassad efter land och språk (sv_SE, nb_NO och en_US) för tester och fixtures: personer, giltiga test-id:n, adresser med mera, strömmat som JSON, CSV eller SQL.

    Källkodpkg.go.dev

  • @larvit/adf-codec

    TypeScript · npm

    Konverterar Atlassian Document Format, textformatet i Jira och Confluence, till och från markdown, utan förluster fram och tillbaka. Den skriver också enklare markdown som GitHub, GitLab och Obsidian kan visa, på bekostnad av viss formatering.

    Källkodnpm

  • @larvit/smpp

    TypeScript · npm

    SMPP 3.4-klient och -server för Node, med keepalive, återanslutning, långa meddelanden och leveransrapporter inbyggt. Testad mot Kannel, Jasmin och fem andra SMPP-stackar.

    Källkodnpm

Mer blandad kod finns på GitHub och på vår egen Gitea.

Mikael "Lilleman" Göransson

Om oss

Larv IT är Mikael "Lilleman" Göransson, tech lead, arkitekt och utvecklingschef med mer än 20 års erfarenhet av webbutveckling. Han har varit CTO på en startup, UI-arkitekt för en plattform för videoannonsering och tech lead för ett affärssystem levererat som SaaS, i branscher från telekom och e-handel till video on demand.

Larv IT startade 2011 som ett konsultbolag inom öppen källkod, och har sedan dess gjort om de generella delarna av kunduppdragen till bibliotek med öppen källkod.

Vi tror att de bästa resultaten uppstår där teknik möter människor. Människor är väldigt olika, och ett team som tar vara på det, i stället för att försöka stöpa om dess medlemmar i fasta mallar, får enastående resultat.