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KI-Agenten, die Code schreiben, testen und bereitstellen
Autonom.
Von Boilerplate bis Produktionscode -- wir entwickeln KI-Agenten, die Ihre Codebasis verstehen, Ihren Mustern folgen und mit vollstaendiger Testabdeckung liefern.
Code 100x schneller ausliefern
Top-Engineering-Teams automatisieren ihren gesamten Entwicklungsworkflow mit KI-Agenten. Von der Code-Generierung bis zur Bereitstellung.
- Autonomes Programmieren — Agenten schreiben, testen und refaktorisieren
- CI/CD-Integration — Automatische Bereitstellung erfolgreicher Builds
- Sicherheitsscanning — Schwachstellen fruehzeitig erkennen
- Leistungsoptimierung — Schnellere Ladezeiten
- Designsysteme — UI-Varianten generieren
Vertraut von innovativen Teams, die mit KI entwickeln
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"If you're looking for a team that can support you, help scale your product, and be a true technical partner, slashdev.io is the way to go. Features that took months to finish are getting done in days. They have completely changed my business!"
Entwicklungsengpaesse sind ueberall
Teams verbringen 60% ihrer Zeit mit repetitivem Code, Boilerplate und Wartung
Boilerplate
Stunden werden mit dem Schreiben von repetitivem CRUD, Validierungen und Endpunkten verbracht.
Kontextwechsel
Das Nachschlagen von Mustern und Dokumentation unterbricht den Flow-Zustand der Entwickler.
Testluecken
Das Schreiben von Tests ist langsam, was zu Abdeckungsluecken und Fehlern fuehrt.
Sicherheitsrisiken
Manuelle Code-Reviews uebersehen Schwachstellen in komplexem Code.
KI-Agenten, die Ihren Code verstehen
Speziell entwickelte Coding-Agenten, die auf Ihrer Codebasis und Ihren Konventionen trainiert wurden
Codebasis-Verstaendnis
Agenten analysieren Ihre gesamte Repository-Struktur, Abhaengigkeiten und Codierungsmuster, um kontextuell angemessenen Code zu generieren.
Stil-Konformitaet
Generierter Code befolgt automatisch die Konventionen, Linting-Regeln und Architekturmuster Ihres Teams.
Test-Generierung
Automatische Erstellung von Unit-Tests, Integrationstests und Edge-Case-Abdeckung zusammen mit dem Feature-Code.
Sicherheitsscanning
Integrierte Schwachstellenerkennung faengt haeufige Sicherheitsprobleme ab, bevor der Code in die Produktion gelangt.
Schnelle Iteration
Verfeinern und iterieren Sie den generierten Code durch natuerliche Konversation, bis er Ihren Anforderungen entspricht.
Mehrsprachige Unterstuetzung
Generieren Sie Code in TypeScript, Python, Go, Rust und mehr -- mit framework-spezifischen Mustern.
Vom Prompt zum Produktionscode
Ein nahtloser Workflow, der Entwicklern die Kontrolle laesst
Codebasis-Indexierung
Der Agent indexiert Ihr Repository und lernt Ihre Projektstruktur, Abhaengigkeiten, Namenskonventionen und Architekturmuster.
agent.index({
repository: "./",
include: ["src/**", "lib/**"],
analyzePatterns: true,
learnConventions: true,
})Absichtserkennung
Beschreiben Sie in natuerlicher Sprache, was Sie moechten. Der Agent interpretiert Ihre Absicht und ordnet sie konkreten Code-Anforderungen zu.
// Natural language input "Add a user preferences API endpoint with validation and caching" // Agent interprets as: → Create REST endpoint → Add Zod schema validation → Implement Redis caching → Follow existing API patterns
Code-Generierung
Der Agent generiert vollstaendigen, produktionsreifen Code, der Ihren Mustern folgt, Fehlerbehandlung beinhaltet und Ihre Linting-Regeln besteht.
// Generated: api/preferences/route.ts
export async function GET(req: Request) {
const session = await getSession(req)
if (!session) return unauthorized()
const cached = await redis.get(cacheKey)
if (cached) return json(cached)
const prefs = await db.preferences.find(...)
await redis.set(cacheKey, prefs, "EX", 3600)
return json(prefs)
}Testen & Verifizieren
Automatisch generierte Tests stellen sicher, dass der Code korrekt funktioniert. Der Agent fuehrt auch Sicherheitsscans durch und schlaegt Verbesserungen vor.
// Auto-generated: __tests__/preferences.test.ts
describe("Preferences API", () => {
it("returns cached data when available")
it("fetches from DB on cache miss")
it("requires authentication")
it("validates input schema")
it("handles database errors gracefully")
})
// Security scan: ✓ No vulnerabilities
// Coverage: 94% statementsAgenten-Architektur
Wie wir Code-Generierungs-Agenten bauen, die tatsaechlich funktionieren
code_agent:
name: "CodeGen"
context: { indexer: "tree-sitter", store: "pinecone" }
models: { primary: "claude-3-opus", fast: "haiku" }
tools:
- file_system: [read, write, create]
- git: [diff, blame, history]
- linter: { config: ".eslintrc", auto_fix: true }
- test_runner: { framework: "vitest" }
pipeline: [intent, context, plan, generate, lint, test, review]Kontext-Engine
Tree-sitter-Parsing kombiniert mit code-spezifischen Embeddings ermoeglicht ein tiefes Verstaendnis der Semantik Ihrer Codebasis.
Multi-Modell-Strategie
Verschiedene Modelle fuer verschiedene Aufgaben -- Claude fuer logisches Denken, spezialisierte Modelle fuer Code, schnelle Modelle fuer schnelle Bearbeitungen.
Tool-Integration
Direkte Integration mit Ihren Entwicklungstools -- Git, Linter, Test-Runner und Sicherheitsscanner.
Mensch-in-der-Schleife
Jede wesentliche Aenderung wird ueberprueft. Der Agent schlaegt vor, aber Sie entscheiden, was ausgeliefert wird.
Auswirkungen auf Entwicklungsteams
Kennzahlen von Teams, die unsere Code-Generierungs-Agenten nutzen