Code Conductor
CodeConductor · Coding
CodeConductor ist eine KI-Plattform für App-Entwicklung in Unternehmen: Sie macht aus einer Anfrage in Alltagssprache eine Full-Stack-App und einen Copiloten mit Policy-Prüfungen.
Über Code Conductor
What Is CodeConductor
CodeConductor richtet sich an Unternehmen, die ihre Fachteams Software bauen lassen wollen, ohne ihnen eine geschlossene Blackbox zu geben. Sie beschreiben eine Anwendung in App Studio, und das System schreibt ein Frontend in React und TypeScript sowie ein Backend in Spring Boot in Ihr eigenes Git-Repository. Ein zweiter Arbeitsbereich, Copilot Studio, arbeitet als KI-Copilot-Generator: Er baut Agenten mit festgelegten Denkschritten, Wissensabruf und Tool-Aufrufen. Um beides liegt eine Steuerungsebene für KI-Governance für Unternehmen: eine Policy-Engine, ein Model Router und eine Deployment-Pipeline, die das Ergebnis in Ihre Cloud bringt.
Der Ansatz zielt auf eine bekannte Lücke. Fachteams haben Ideen, die IT hat eine Ticketliste, und bis zur ersten Auslieferung vergehen Monate. Viele Werkzeuge, die als No-Code-App-Builder verkauft werden, schließen diese Lücke, indem sie die Logik in einer proprietären Laufzeit einsperren, die Ingenieure nicht pflegen wollen. CodeConductor geht den anderen Weg. Der erzeugte Code ist normaler Code, liegt im Repository, lässt sich in einem Pull Request prüfen und läuft ohne die Plattform weiter, wenn Sie gehen.
Drei Grenzen zählen vor dem Vertrag. Der Preis wird mit dem Vertrieb verhandelt, es gibt also keine öffentliche Preisliste und keine kostenlose Self-Service-Version. Die Plattform setzt eine Unternehmensumgebung voraus: Git, CI/CD, ein unterstütztes Backend und einen Identity Provider. Und die Governance-Schicht läuft auf OPA/Rego-Policies, was leistungsfähig ist, aber Ingenieurszeit verlangt, bevor die Leitplanken etwas bewirken.
Getting Started
- Sprechen Sie mit dem Vertrieb und grenzen Sie einen Piloten ab. CodeConductor bietet keine Self-Service-Anmeldung, der Einstieg beginnt mit einem Discovery-Call und einem Pilotplan über 4 bis 6 Wochen.
- Binden Sie Ihre Umgebung an. Verknüpfen Sie Identität, Datenbanken, APIs und Monitoring mit der Steuerungsebene und wählen Sie Anwendungstyp und Backend, die Ihr Team bereits betreibt.
- Beschreiben Sie die erste App in App Studio. Formulieren Sie den Ablauf in Alltagssprache, prüfen Sie den erzeugten React- und Spring-Boot-Code und öffnen Sie einen Pull Request in Ihrem Repository.
- Bauen Sie einen Copiloten in Copilot Studio, wenn die App KI braucht. Legen Sie die Denkschritte fest, verbinden Sie eine Datenquelle für den Abruf und hängen Sie die Tools an, die der Agent aufrufen darf.
- Schreiben Sie die Policies für die Freigabe. Ergänzen Sie OPA/Rego-Regeln für Datenzugriff, erlaubte Modelle und Deployment-Freigaben und schieben Sie den Build von Development über Staging nach Production.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Code Conductor.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Plattform- und IT-Teams in mittleren und großen Unternehmen
- Fach- und Betriebsteams mit Prozessideen
- Verantwortliche für Sicherheit und Compliance
Aufgaben
- Einen manuellen Ablauf in eine interne App überführen
- Einen Copiloten auf Unternehmensdaten bauen
- Die Code-Erzeugung über Teams hinweg vereinheitlichen
- Regeln für KI-Nutzung in die Lieferkette legen
Szenarien
- Ein Bündel aus Tabellen und einzelnen Skripten durch ein gepflegtes internes Werkzeug ersetzen
- Einen kurzen Piloten unter IT-Aufsicht fahren
- Regulierte Workloads in einer privaten Umgebung betreiben
Wichtigste Funktionen
Git-native App-Erzeugung
App Studio schreibt React und TypeScript im Frontend und Spring Boot im Backend und committet das Ergebnis in Ihr Repository. Änderungen kommen als normale Commits und Pull Requests an, die Codeprüfung läuft also wie gewohnt. Keine proprietäre Laufzeit hält die Logik fest, und Sie können aussteigen, ohne die Anwendung neu zu schreiben.
Visueller Copilot-Builder mit festen Denkwegen
Copilot Studio nutzt einen visuellen Editor für die Gedankenkette. Sie legen Reihenfolge, Verzweigungen, Entscheidungspunkte und Modellparameter je Schritt fest, damit der Agent Ihrem Entwurf folgt statt zu improvisieren. Derselbe Bereich deckt Wissensabruf, Tool-Aufrufe, Erkennung personenbezogener Daten und Versionsfreigaben mit Canary-Traffic und Rollback ab.
Policy-Engine auf Basis von OPA und Rego
Policies sind versionierte Dateien, kein PDF. Sie schreiben Regeln für Datenzugriff, erlaubte Modelle, Umgang mit personenbezogenen Daten, Datenresidenz und Deployment-Freigaben, und die Engine setzt sie bei jeder Anfrage und jedem Release durch. Logs halten Akteur, Aktion, Ressource und Ergebnis fest, damit Audits eine Spur bekommen und keinen Screenshot.
Model Router mit eigenen Schlüsseln
Der Router wählt pro Anfrage ein Modell nach Policy, Latenz, Kosten und bisheriger Erfolgsquote und wechselt den Anbieter, wenn einer schwächer wird. Er verbindet OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Meta Llama, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Mistral, eigene APIs und lokale GPUs. Wer eigene Schlüssel mitbringt, behält Abrechnung und Datenverarbeitung bei den Anbietern, mit denen schon Verträge bestehen.
Deployment-Pipeline für viele Ziele
Eine Pipeline deckt AWS, Google Cloud, Azure, Kubernetes, eigene Hardware, Edge, Vercel und private VPCs ab. Sie verwaltet Secrets, Identity-Federation und Abweichungen zwischen Umgebungen und schiebt unveränderliche Artefakte über Development und Staging nach Production, mit Blue-Green-Rollouts. Ein CLI-Befehl stößt dieselbe Pipeline aus dem Terminal an.
Import von Designsystem und Komponenten
Sie importieren eine React-Komponentenbibliothek, ob Chakra, Tailwind, Material oder ein internes System, und ziehen freigegebene Bausteine auf eine Seite. Visuelle Prop-Bearbeitung und Theme-Sync halten die erzeugten Ansichten nah an der Marke. Der Punkt ist, dass nicht jedes Team denselben Button, dieselbe Tabelle und dasselbe Formular neu baut.
Harmony-Memory-Server für Coding-Agenten
Harmony ist ein MCP-Memory-Server, der ein Repository indexiert und Kontext an Agenten wie Claude Code, Cursor und Windsurf liefert. Er verbindet semantische Suche, Symbolauflösung, Aufrufgraphen und aktuelle Änderungen und packt das Ergebnis in ein Token-Budget. Das erste Repository ist kostenlos und braucht kein Konto, damit ist dieser Teil am einfachsten zu testen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Erzeugte Apps sind Standardcode in React und Spring Boot in Ihrem Repository, Ihre Ingenieure können ihn prüfen, erweitern oder das Projekt ohne den Anbieter übernehmen.
- Policy-Prüfungen laufen im selben Pfad wie Erzeugung und Deployment und finden nicht freigegebene Modelle sowie Abflüsse personenbezogener Daten vor dem Release, nicht erst im Audit.
- Der Router akzeptiert eigene Schlüssel und lokale Modelle, regulierte Anfragen bleiben damit in Ihrer VPC oder auf Ihrer Hardware.
- Der Komponentenimport hält ein vorhandenes Designsystem im Einsatz und senkt die Nacharbeit, die nach einem Low-Code-Rollout üblich ist.
- Das Deployment deckt die großen Clouds, Kubernetes, Edge und abgeschottete Umgebungen aus einer Pipeline ab.
Nachteile
- Es gibt keine veröffentlichten Preise und keine Self-Service-Anmeldung, eine Bewertung braucht also ein Verkaufsgespräch und einen Piloten, bevor Sie das Produkt anfassen.
- Die Einrichtung setzt Git, CI/CD, einen Identity Provider und ein unterstütztes Backend voraus. Ein kleines Team ohne diese Basis steht vor einer langen Konfigurationsphase.
- Echte Governance hängt an OPA/Rego-Regeln, also muss ein Ingenieur die Policy-Arbeit übernehmen, bevor die Leitplanken viel leisten.
- Die Kundendokumentation liegt hinter einem Passwort, öffentliche technische Details bleiben dünn, bis Sie im Verkaufsprozess sind.
Häufige Fragen
CodeConductor baut und liefert interne und kundennahe Software mit KI. Teams beschreiben eine App in Alltagssprache, erhalten React- und Spring-Boot-Code im Git-Repository, ergänzen bei Bedarf Copiloten und deployen über eine Pipeline mit Governance.
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