Gjennom høstsemesteret hos KPMG jobber jeg og Einar med to sammenhengende prosjekter innenfor ServiceNow-utvikling, der hovedfokuset vårt er å utforske og dokumentere hvordan AI-verktøyet Claude Code kan brukes i utviklingsprosessen på plattformen.
Det primære leveransen vår er dokumentasjon av beste praksis for hvordan Claude Code kan integreres i en ServiceNow-utviklingssyklus (SDLC). Vi undersøker dette langs fire akser: prompting-strategi, kontekststyring, arbeidsflyt og kvalitetskontroll. Målet er å produsere praktisk anvendelig veiledning som kan brukes av andre utviklere i lignende prosjekter, ikke bare et engangsfunn fra vårt eget prosjekt.
Vi samler funnene fortløpende i et eget dokumentasjons-repo (claude-code-sdlc-methodology), strukturert etter de fire aksene. Hvert eksperiment vi gjennomfører logges systematisk med hvilken prompt som ble brukt, hvilken kontekst Claude Code hadde tilgjengelig, hva resultatet ble, og hvilke manuelle korreksjoner som var nødvendige. Denne systematiske tilnærmingen gjør at vi kan sammenligne ulike metoder objektivt, i stedet for å basere konklusjoner på enkeltinntrykk.
For å ha et konkret og realistisk case å teste metodikken på, bygger vi parallelt en ServiceNow-applikasjon for ressursallokering. Dette prosjektet er i seg selv ikke hovedmålet — det fungerer som et testmiljø der vi kan gjenskape samme applikasjon flere ganger med ulike tilnærminger til Claude Code, for å produsere sammenlignbare funn til metodikk-dokumentasjonen. Vi eksperimenterer blant annet med å koble applikasjonen til et eget kildekode-repo via ServiceNow sin Source Control-modul, slik at Claude Code kan jobbe med applikasjonskoden lokalt før endringene importeres tilbake til instansen.
Kombinasjonen av de to prosjektene gir oss praktisk erfaring med sentrale deler av ServiceNow-utvikling — blant annet scoped applications, Studio, Source Control-integrasjon og applikasjonsarkitektur — samtidig som vi opparbeider oss en mer overordnet forståelse av hvordan AI-assisterte utviklingsverktøy best kan tas i bruk i en strukturert utviklingsprosess. Vi anser dette som spesielt relevant erfaring, både fordi ServiceNow-utvikling er en direkte overførbar ferdighet, og fordi metodikken vi dokumenterer rundt AI-assistert utvikling er et område i rask utvikling som blir stadig mer relevant i konsulentbransjen.