Code Conductor
CodeConductor · Programação
O CodeConductor é uma plataforma de desenvolvimento de apps com IA para empresas: transforma pedidos em linguagem natural em aplicações full stack e copilotos com controle de políticas.
Sobre Code Conductor
What Is CodeConductor
O CodeConductor é uma plataforma para empresas que querem ver os times de negócio construindo software sem entregar a eles uma caixa preta fechada. Você descreve uma aplicação no App Studio e o sistema escreve um front-end em React e TypeScript, mais um back-end em Spring Boot, dentro do seu próprio repositório Git. Um segundo espaço, o Copilot Studio, funciona como criador de copilotos de IA: monta agentes com etapas de raciocínio definidas, recuperação de dados e chamadas de ferramentas. Em volta dos dois fica uma camada de controle para governança de IA empresarial: um motor de políticas, um roteador de modelos e um pipeline de deploy que leva o resultado para a sua nuvem.
A proposta ataca uma lacuna conhecida. Os times de negócio têm ideias, o TI acumula chamados e meses passam antes de algo sair. Boa parte das ferramentas vendidas como criador de apps sem código fecha essa lacuna trancando a lógica em um runtime proprietário que os engenheiros se recusam a manter. O CodeConductor segue outro caminho. O código gerado é código comum, fica em um repositório, passa por pull request e roda sem a plataforma se você decidir sair.
Três limites importam antes de contratar. O preço é negociado com o time comercial, então não existe tabela publicada nem plano gratuito de autoatendimento. A plataforma presume uma stack corporativa: Git, CI/CD, um back-end compatível e um provedor de identidade. E a camada de governança roda sobre políticas OPA/Rego, o que é poderoso, mas exige tempo de engenharia antes de os controles fazerem diferença.
Getting Started
- Fale com o time comercial e defina um piloto. O CodeConductor não tem cadastro de autoatendimento, então a entrada começa com uma call de descoberta e um plano de piloto de 4 a 6 semanas.
- Conecte a sua stack. Ligue identidade, bancos de dados, APIs e observabilidade ao plano de controle, depois escolha o tipo de aplicação e o back-end que o seu time já sustenta.
- Descreva o primeiro app no App Studio. Escreva o fluxo em linguagem natural, revise o código React e Spring Boot gerado e abra um pull request no seu repositório.
- Monte um copiloto no Copilot Studio se o app precisar de IA. Defina as etapas de raciocínio, conecte uma fonte de dados para a recuperação e anexe as ferramentas que o agente pode chamar.
- Escreva as políticas que liberam a entrega. Adicione regras OPA/Rego para acesso a dados, listas de modelos permitidos e aprovação de deploy, depois promova a build de desenvolvimento para staging e produção.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Code Conductor.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Times de plataforma e TI em empresas médias ou grandes
- Times de negócio e operações com ideias de processo
- Líderes de segurança e conformidade
Tarefas
- Transformar um processo manual em app interno
- Construir um copiloto apoiado em dados da empresa
- Padronizar a geração de código entre times
- Colocar regras de uso de IA no caminho da entrega
Cenários
- Trocar um conjunto de planilhas e scripts avulsos por uma ferramenta interna mantida
- Rodar um piloto curto com supervisão do TI
- Tratar cargas reguladas em ambiente privado
Principais recursos
Geração de apps nativa de Git
O App Studio escreve React e TypeScript no front-end e Spring Boot no back-end, depois comita o resultado no seu repositório. As mudanças chegam como commits e pull requests normais, então a revisão de código segue o processo que o time já usa. Não há runtime proprietário guardando a lógica, e você pode sair sem reescrever a aplicação.
Construtor visual de copilotos com caminhos de raciocínio fixos
O Copilot Studio usa um editor visual de cadeia de pensamento. Você define a ordem das etapas, os desvios, os portões de decisão e os parâmetros de cada modelo, então o agente segue o caminho desenhado em vez de improvisar. O mesmo espaço cobre recuperação, chamadas de ferramentas, detecção de dados pessoais e promoção de versões com tráfego canário e rollback.
Motor de políticas sobre OPA e Rego
As políticas são arquivos versionados, não um PDF. Você escreve regras para acesso a dados, modelos permitidos, tratamento de dados pessoais, residência de dados e aprovação de deploy, e o motor aplica isso em cada pedido e cada release. Os logs guardam ator, ação, recurso e resultado, o que dá à auditoria uma trilha e não um print de tela.
Roteador de modelos com chaves próprias
O roteador escolhe o modelo por pedido com base em política, latência, custo e taxa de sucesso anterior, e troca de provedor quando um deles piora. Ele conecta OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Meta Llama, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Mistral, APIs próprias e GPUs locais. Quem usa as próprias chaves mantém cobrança e tratamento de dados com os provedores que já tem contrato.
Pipeline de deploy para vários destinos
Um pipeline cobre AWS, Google Cloud, Azure, Kubernetes, hardware próprio, edge, Vercel e VPCs privadas. Ele administra segredos, federação de identidade e desvio entre ambientes, e promove artefatos imutáveis por desenvolvimento, staging e produção com rollouts blue-green. Um comando de CLI dispara o mesmo pipeline pelo terminal.
Importação de design system e componentes
Você importa uma biblioteca de componentes React, seja Chakra, Tailwind, Material ou um sistema interno, e arrasta blocos já aprovados para a página. A edição visual de props e a sincronização de tema mantêm as telas perto da marca. A ideia é impedir que cada time reconstrua o mesmo botão, a mesma tabela e o mesmo formulário.
Servidor de memória Harmony para agentes de código
O Harmony é um servidor de memória MCP que indexa um repositório e devolve contexto para agentes como Claude Code, Cursor e Windsurf. Ele combina busca semântica, resolução de símbolos, grafos de chamada e mudanças recentes, e depois encaixa o resultado em um orçamento de tokens. O primeiro repositório é grátis e não pede conta, o que faz dele a peça mais fácil de testar.
Prós e contras
Prós
- Os apps gerados são código React e Spring Boot padrão no seu repositório, então os engenheiros podem revisar, ampliar ou assumir o projeto sem o fornecedor.
- As checagens de política rodam no mesmo caminho da geração e do deploy, o que pega modelos não aprovados e vazamento de dados pessoais antes do release, não depois da auditoria.
- O roteador aceita as suas chaves e modelos locais, então pedidos regulados podem ficar dentro da sua VPC ou do seu hardware.
- A importação de componentes mantém o design system existente em uso, o que reduz o retrabalho comum depois de implantar uma ferramenta low-code.
- O deploy cobre as principais nuvens, Kubernetes, edge e ambientes isolados a partir de um pipeline só.
Contras
- Não há preço publicado nem cadastro de autoatendimento, então avaliar a plataforma exige conversa com vendas e um piloto antes de tocar no produto.
- A configuração presume Git, CI/CD, um provedor de identidade e um back-end compatível. Um time pequeno sem essa base encara uma fase longa de ajuste.
- A governança de verdade depende de regras OPA/Rego, o que coloca um engenheiro responsável pelas políticas antes de os controles renderem algo.
- A documentação para clientes fica atrás de senha, então o detalhe técnico público é escasso até você entrar em um processo de venda.
Perguntas frequentes
O CodeConductor serve para construir e publicar software interno e voltado ao cliente com IA. Os times descrevem um app em linguagem natural, recebem código React e Spring Boot no repositório Git, adicionam copilotos quando preciso e fazem deploy por um pipeline com governança.
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