79+ spezialisierte KI-Agenten in 12 Kategorien, jeder mit tiefem Domänenwissen, framework-spezifischer Expertise und intelligenten Fallback-Ketten. Von TypeScript React bis Rust Axum, von Playwright E2E bis Kubernetes-Deployments.
70+ AGENTEN
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TypeScript / Fastify
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React / Next.js
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Code-Qualität
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DAG / Planung
8 von 70+ passend · 62 herausgefiltert
TypeScript (Core, React, Next.js, Fastify, Node.js, Vue, Angular), Python (Django, FastAPI, Flask, Celery), Go (Core, Gin, gRPC), Rust (Core, Axum, Tokio), Java (Spring Boot, Quarkus), Kotlin (Android, Ktor), Swift (iOS) und ein Polyglot-Generalist. Tiefes Framework-Wissen in jedem.
Vitest, Jest, Playwright, Cypress, pytest, unittest, Go Table-Driven, Rust Cargo Test, JUnit 5, Spring Boot Test, XCTest, Android Instrumented Tests — plus Test-Runner-Agenten pro Sprache (Python, JS, Rust, Go, Java), die Tests ausführen und validieren.
Multi-Lens-Code-Review (Korrektheit, Stil, Performance, Sicherheit, Benennung), Barrierefreiheits-Audit (WCAG 2.1), Performance-Review, Integrations-Checks und Qualitätssicherung.
OWASP Top 10 Scanning, API-Authentifizierungs-Audit, Dependency-Vulnerability-Scanning und allgemeine SAST mit CWE-referenzierten Findings.
Docker-Optimierung, Kubernetes-Manifeste, Terraform-Module, CI/CD-Pipelines (GitHub Actions, GitLab CI) und allgemeine Infrastruktur-Investigation.
KI-Product-Owner für Anforderungsanreicherung, Task-Architekt für DAG-Zerlegung mit Experten-Zuweisung und Project-Inception-Intake für neue Projekte-Onboarding-Gespräche.
Systemdesign mit ADRs, REST/GraphQL-API-Architektur und Frontend-Architektur mit Komponentendesign und State-Management-Strategie.
SQL-Optimierung mit EXPLAIN ANALYZE, Zero-Downtime-Migrationen (Expand-Contract), Schema-Design mit ER-Modellierung und allgemeines Data Engineering.
Frontend (Core Web Vitals, Bundle-Optimierung), Backend (API-Latenz, N+1-Erkennung), Datenbank (Query Plans, Indexierung) und Full-Stack-Performance-Analyse.
Technisches Schreiben, API-Dokumentation mit OpenAPI-Specs und Architektur-Dokumentation mit Mermaid-Diagrammen und ADRs.
Linting-Setup (ESLint, ruff, clippy), Build-Tooling (Vite, turbo, pnpm), Projekt-Onboarding mit CLAUDE.md-Generierung und allgemeine DX-Verbesserung.
SWE-bench-Verified-Runner — wendet Kandidaten-Patches auf Ziel-Repos an und führt die offizielle Princeton-Docker-Eval-Harness für Pass/Fail-Scoring aus.
Jedes Team hat eigene Workflows. Erstellen Sie Experten-Agenten, die Ihre spezifischen Anforderungen verstehen.
Eigene Experten-Agenten-Typen mit individuellen System-Prompts, Modellen und Tools definieren.
Beliebige Services über das offene Adapter-Interface anbinden.
Mehrstufige Job-Pipelines bauen, zugeschnitten auf Ihren Teamprozess.
Projektspezifische Regeln, die Ihre Standards durchsetzen.
Wenn ein Job eingeht, klassifiziert die Plattform ihn automatisch und routet Mini-Jobs an die richtigen Experten-Agenten. Einfache Jobs bekommen schnelle, kosteneffiziente Modelle. Komplexe Arbeit bekommt tiefes Reasoning. Jede Routing-Entscheidung können Sie überschreiben.
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