Code Conductor
CodeConductor · 程式設計
CodeConductor 是為企業設計的 AI 應用程式開發平台，能把自然語言需求變成全端應用程式與受政策控管的副駕駛，並附上政策檢查。
關於 Code Conductor
What Is CodeConductor
CodeConductor 服務的是想把軟體交給業務團隊動手做、又不想給他們一個封閉黑箱的企業。你在 App Studio 描述一個應用程式，系統就把 React 加 TypeScript 的前端，以及 Spring Boot 的後端，寫進你自己的 Git 儲存庫。第二個工作區 Copilot Studio 則扮演 AI 副駕駛建置工具的角色：它組出具有明確推理步驟、資料檢索與工具呼叫的代理。兩者外圍還有一層控制面，負責企業 AI 治理：政策引擎、模型路由器，以及把成果送進你家雲端的部署管線。
這個做法針對的是一個很常見的斷層。業務團隊有想法，IT 有一疊待辦工單，東西真正上線往往要等幾個月。市面許多打著無程式碼應用程式建置工具名號的產品，靠把邏輯鎖進專有執行環境來補這個斷層，結果工程師不願意接手維護。CodeConductor 走另一條路。產出的程式碼就是普通程式碼，進到儲存庫、能用 pull request 審查，就算你離開平台也跑得動。
簽約前有三個限制要先看清楚。價格由業務團隊洽談，因此沒有公開價目表，也沒有自助式免費方案。平台預設你已有企業環境：Git、CI/CD、支援的後端，以及身分驗證服務。治理層跑的是 OPA/Rego 政策，功能很強，但要先投入工程時間，這些護欄才會真的起作用。
Getting Started
- 先與業務團隊談好試行範圍。CodeConductor 沒有自助註冊，起步通常是一場需求訪談，加上 4 到 6 週的試行計畫。
- 接上你的技術環境。把身分驗證、資料庫、API 與監控接到控制面，再選定團隊已經在維護的應用類型與後端。
- 在 App Studio 描述第一個應用程式。用自然語言寫出流程，檢查產生的 React 與 Spring Boot 程式碼，然後在儲存庫開一個 pull request。
- 如果應用程式需要 AI，就到 Copilot Studio 建一個副駕駛。設定推理步驟、接上檢索用的資料來源，並掛上代理可以呼叫的工具。
- 寫好上線前的政策。為資料存取、允許的模型與部署核准加上 OPA/Rego 規則，再把建置從開發、預備環境推進到正式環境。
產品資訊
快速了解 Code Conductor 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 中大型企業的平台與 IT 團隊：把應用開發、代理設計與治理收在同一套介面，不必在五個分散工具之間切換。前提是技術堆疊在支援範圍內，而且有人能負責推動導入。
- 有流程想法的業務與營運團隊：可以用自然語言描述法規遵循追蹤表或預算規劃工具，不必學 IDE 就能得到可用的應用程式。資料存取與上線核准仍由 IT 把關。
- 資安與法遵負責人：政策即程式碼、稽核紀錄與模型允許清單，會留下每個應用程式與代理做過什麼的紀錄。但要預留時間撰寫或調整 Rego 規則，控制項才會符合自家要求。
任務
- 把人工流程變成內部應用程式：App Studio 會產生追蹤表、檢查清單與評分工具所需的資料表、表單、CRUD API 與儀表板，正好是團隊一路拖延的工作。
- 建一個以公司資料為基礎的副駕駛：Copilot Studio 處理切塊、向量化、索引與重排序，你再接上 SQL、API 與文件來源，讓回答引用真實紀錄。
- 統一各團隊的程式碼產生方式：匯入自家的 React 元件庫、套用設計系統，並把每次變更留在 Git，產出就會像你的程式庫，而不是範本。
- 把 AI 使用規則放進交付流程：政策引擎會檢查提示詞、檢索、工具呼叫與輸出，規則不通過時可在 GitHub Actions、GitLab CI 或 Jenkins 擋下部署。
情境
- 用一套長期維護的內部工具，取代散落的試算表與一次性腳本：產生的應用程式自帶身分驗證、資料庫層與部署目標，不會因為當初寫的人離開就停擺。
- 在 IT 監督下跑短期試行：廠商提出的模式是 4 到 6 週、最後有一支應用程式在正式環境運作，適合需要先看到成果才敢擴大導入的團隊。
- 在私有環境處理受監管的工作負載：企業版支援私有雲、VPC、地端與實體隔離環境，並能用路由規則把敏感請求留在本機模型。
主要功能
原生整合 Git 的應用程式產生
App Studio 前端寫 React 與 TypeScript，後端寫 Spring Boot，再把成果提交到你的儲存庫。變更以一般 commit 與 pull request 進到專案，程式碼審查照原本的流程走。邏輯不會被專有執行環境綁住，你也能直接帶走，不必重寫應用程式。
固定推理路徑的視覺化副駕駛建置工具
Copilot Studio 採用視覺化的思考鏈編輯器。步驟順序、分支、判斷閘門與每個步驟的模型參數都由你決定，代理會照著設計走，而不是即興發揮。同一個工作區還涵蓋檢索、工具呼叫、個資偵測，以及含金絲雀流量與回復機制的版本推進。
以 OPA 與 Rego 為底的政策引擎
政策是納入版控的檔案，不是一份 PDF。你為資料存取、模型允許清單、個資處理、資料落地與部署核准寫規則，引擎在每次請求與每次發布時執行。紀錄會留下操作者、動作、資源與結果，稽核拿到的是軌跡，不是截圖。
可自帶金鑰的模型路由器
路由器依政策、延遲、成本與過往成功率，為每次請求挑選模型，供應商狀況變差時還能自動切換。它支援 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Meta Llama、Azure OpenAI、AWS Bedrock、Mistral、自訂 API 與地端 GPU。自帶金鑰的團隊，計費與資料處理仍留在原本簽約的供應商。
多目標部署管線
同一條管線涵蓋 AWS、Google Cloud、Azure、Kubernetes、地端硬體、邊緣節點、Vercel 與私有 VPC。它管理密鑰、身分聯邦與環境漂移，並把不可變的產出物從開發、預備環境推進到正式環境，採藍綠部署。命令列也能觸發同一條管線。
設計系統與元件匯入
你可以匯入 React 元件庫，不管是 Chakra、Tailwind、Material 或內部系統，再把已核准的區塊拖進頁面。視覺化的 props 編輯與主題同步，讓產生的畫面貼近品牌。重點是別讓每個團隊重做同一顆按鈕、同一張表格與同一個表單。
給程式代理用的 Harmony 記憶伺服器
Harmony 是 MCP 記憶伺服器，會索引儲存庫，把上下文提供給 Claude Code、Cursor、Windsurf 等代理。它結合語意搜尋、符號解析、呼叫圖與近期變更，再把結果塞進權杖預算裡。第一個儲存庫免費、不須帳號，是整套 stack 裡最容易先試的一塊。
優缺點
優點
- 產生的應用程式是儲存庫裡的標準 React 與 Spring Boot 程式碼，工程師能審查、擴充，甚至在不靠廠商的情況下接手專案。
- 政策檢查與程式產生、部署走同一條路徑，未核准的模型與個資外流會在發布前被攔下，而不是等稽核才發現。
- 路由器接受自帶金鑰與本機模型，受監管的請求可以留在自家 VPC 或地端硬體。
- 元件匯入讓既有設計系統繼續沿用，省下低程式碼工具上線後常見的重工。
- 部署從同一條管線涵蓋主要雲端、Kubernetes、邊緣與實體隔離環境。
缺點
- 沒有公開價格，也沒有自助註冊，評估階段必須先跟業務談、跑一次試行，才碰得到產品。
- 建置環境預設要有 Git、CI/CD、身分驗證服務與支援的後端。小團隊少了這些基礎，前期設定會拖很久。
- 真正的治理成效取決於 OPA/Rego 規則，因此必須有工程師負責政策，護欄才不會形同虛設。
- 客戶文件藏在密碼後面，在進入業務流程之前，公開的技術細節相當有限。
常見問題
CodeConductor 用 AI 打造並交付內部與對外軟體。團隊用自然語言描述應用程式，在 Git 儲存庫拿到 React 與 Spring Boot 程式碼，需要時加上副駕駛，再經由受政策控管的管線部署。
相關內容
探索與 Code Conductor 相關的工具、技能與文章。
Code Conductor 替代方案
Base Code
Base44 (Wix) · 程式設計 · 生產力Base Code 是 Base44 推出的共享雲端開發環境。團隊在對話中描述對既有 GitHub 儲存庫的修改，看著預覽確認結果，再以 Pull Request 交回工程團隊。
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · 寫作 · 圖片 · 程式設計Google EmbeddingGemma 2 是 7.4 億參數的開源模型，能把文字、程式碼、圖片、音訊與影片畫面轉成同一個 768 維空間裡的向量，在手機與筆電上就能執行。
GitGlow
GitGlow · 程式設計 · 生產力GitGlow 是桌面版 Git 用戶端，把你自己的程式碼與 AI 代理程式的變更集中在同一份審查裡，讓你在交付前看清楚機器上究竟要送出什麼。