HagiCode-Produktübersicht

Hallo, liebe Mitschöpfer. Ich bin Kun Yu, der Schöpfer von HagiCode.

Auf dieser Seite möchte ich direkter erklären, was ich eigentlich mit HagiCode zu erstellen versuche.

Wenn Sie HagiCode zum ersten Mal hören, kommen Ihnen normalerweise einige Fragen in den Sinn.

Ist HagiCode ein KI-Codierungstool?

Ist HagiCode ein Spiel?

Ist HagiCode eine IDE?

Vielleicht lautet die Antwort auf alle ja.

HagiCode war nie als eine weitere Chatbox gedacht, die nur über Code sprechen kann. Ziel ist es, KI in den gesamten Softwareentwicklungsprozess zu integrieren. Sie können damit Repositorys verstehen, Vorschläge schreiben, Aufgaben aufschlüsseln, Code ändern, Commits organisieren, mehrere Repositorys verwalten und eine wiederverwendbare Wissensdatenbank aufbauen. Im selben Arbeitsbereich können Sie auch Erfolge, tägliche Berichte, Effizienzmultiplikatoren, Token-Durchsatz und eine thematische Benutzeroberfläche sehen.

Wenn Sie also wirklich eine kurze Definition wünschen, ist diese näher an dieser:

HagiCode ist ein Produkt, das ein KI-Codierungstool, ein gamifiziertes Feedbacksystem und einen vollständigen Entwicklungsarbeitsbereich in einer Plattform vereint.

Dieser Screenshot sagt schon viel. HagiCode lässt die „Konversation“ nicht mitten auf einer Seite stehen. Es bringt Sitzungen, Status, Workflows, Metriken und Aktionen in denselben Arbeitsbereich. Sie öffnen es nicht nur, um zu fragen: „Können Sie Code für mich schreiben?“ Sie öffnen es, um einen ganzen Abschnitt der Entwicklungsarbeit voranzutreiben.

Warum HagiCode nicht wie ein traditionelles KI-Codierungstool aussieht

Herkömmliche KI-Codierungstools konzentrieren sich häufig auf die Generierung. HagiCode legt mehr Wert darauf, weniger Abweichungen zu verursachen, zuverlässig zu versenden und anschließend überprüfbar zu sein.

Das bedeutet, dass sein Design auf echte Arbeitsabläufe in der Softwareentwicklung ausgerichtet ist und nicht auf einmalige Frage-und-Antwort-Interaktionen:

• Machen Sie sich mit dem Repository vertraut, bevor Sie den Code ändern
• Klären Sie das Ziel, bevor mit der Ausführung begonnen wird
• Definieren Sie die Grenzen, bevor die KI handelt
• Bewahren Sie nicht nur das Ergebnis, sondern auch den Prozess und die Argumentation

Dies ist auch die Grundlage für die drei folgenden Identitäten von HagiCode. Es handelt sich um ein KI-Codierungstool, einen spielerischen Arbeitsbereich und eine Plattform, die mehrere Entwicklungsfunktionen zusammenführt.

1. HagiCode als KI-Codierungstool

Wenn Sie sich nur die Ebene „KI-Codierung“ ansehen, versucht HagiCode nicht, KI dazu zu bringen, auffälligeren Code zu schreiben. Es wird versucht, die KI beim Schreiben zuverlässiger zu machen.

1. Es organisiert die Arbeit, bevor es Code generiert

HagiCode verfügt über den integrierten OpenSpec-Workflow. Bei etwas komplexeren Aufgaben springt die KI nicht direkt in die Bearbeitung der Dateien ein. Zunächst wird die Anfrage in einen Vorschlag, Aufgaben, Wirkungsumfang und Validierungsschritte umgewandelt.

Dieser Punkt ist wichtig. Viele KI-Codierungstools fühlen sich riskant an, nicht weil sie keinen Code generieren können, sondern weil sie zu schnell anfangen, Dinge zu ändern, wenn der Kontext unvollständig ist. HagiCode versucht das umzukehren:

• Klären Sie zunächst das Problem
• Bestätigen Sie, welche Module betroffen sind
• Aufgaben und Akzeptanzkriterien aufschlüsseln
• Dann geht es an die Umsetzung

Das direkte Ergebnis ist, dass KI in komplexen Projekten seltener zufällige, intuitionsgesteuerte Änderungen vornimmt. Anders ausgedrückt: HagiCode verfolgt nicht den kürzesten Weg. Es verfolgt den zuverlässigeren Weg.

2. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis auf Projektebene und nicht nur auf dem Abschluss der aktuellen Aufgabe

Viele IDEs können bereits mehrere Dateien bearbeiten und einige können sogar mehrere Verzeichnisse in einer einzigen Sitzung ändern. Daher kann der Vorteil von HagiCode nicht mehr einfach so zusammengefasst werden: „Es handelt sich nicht um eine automatische Vervollständigung einzelner Dateien.“

Stattdessen möchte ich betonen, dass HagiCode eine gesamtprojektbezogene Perspektive anstrebt.

Dabei kommt es nicht nur darauf an, „welche Dateien für diese Aufgabe geändert werden müssen“. Es kümmert sich auch um die übergeordneten Fragen:

• welches Problem das Projekt als Ganzes löst
• wie sich das aktuelle Repository auf andere Repositorys bezieht
• ob diese Änderung auch das Frontend, Backend, Dokumente, Deployment oder Skripte betrifft
• Welche ähnlichen Entscheidungen wurden zuvor getroffen und warum?
• wie die heutigen Vorschläge, Verpflichtungen und Kenntnisse später wiederverwendet werden sollten

Mit anderen Worten: HagiCode versucht nicht nur, eine Aufgabe für Sie zu erledigen. Es wird versucht, KI langfristig in die Perspektive einer Projektteilnahme zu rücken.

Aus dieser Perspektive ist eine einzelne Aufgabe nur die sichtbare Oberfläche. Was noch wichtiger ist, ist, dass die folgenden Fähigkeiten auf natürliche Weise verbunden werden können:

• Schalten und Koordinieren über mehrere Projekte hinweg
• Aufbau eines gemeinsamen Verständnisses über mehrere Repositories hinweg
• Bewahrung historischer Vorschläge, Verpflichtungen und Wissen im Laufe der Zeit
• Verwandeln Sie einzelne Gespräche in einen dauerhaften Projektkontext

Aus diesem Grund habe ich HagiCode als Arbeitsbereich und nicht als einfaches Chatfenster konzipiert. Ich möchte, dass die KI nicht eine isolierte Anfrage sieht, sondern wohin das gesamte Projekt geht.

Aus diesem Blickwinkel fühlt sich HagiCode eher wie „eine KI, die aus der Perspektive des gesamten Projekts denkt“ als „eine KI, die Ihnen hilft, eine vorübergehende Bearbeitung abzuschließen.“

3. Es unterstützt mehrere Mainstream-Agent-CLIs und trennt die CLI sauber vom Modell

Der aktuelle aktive Supportbereich von HagiCode deckt mehrere gängige Agent-CLIs ab, darunter:

• Kodex
• Claude Code
• GitHub-Copilot
• OpenCode
• Hermes
• QoderCLI
• Kiro
• Kimi
• Zwillinge
• DeepAgents
• Codebuddy

Einen wichtigen Punkt möchte ich hier klarstellen: Die CLI und das Modell sind nicht fest aneinander gebunden.

Viele Produkte behandeln „welche CLI Sie verwenden“ und „welches Modellabonnement Sie verwenden“ als dieselbe Entscheidung. HagiCode möchte das nicht tun.

4. OmniRoute trennt die Modellebene von der CLI und macht das Routing flexibler

HagiCode integriert OmniRoute, sodass der Modellzugriff zu einer eigenen Infrastrukturschicht wird. Auf diese Weise verwaltet die CLI den von Ihnen bevorzugten Interaktionsstil, während Modelle und Abonnements über eine einheitliche Routing-Ebene ausgewählt werden können.

Der Wert davon ist klar:

• Sie können weiterhin die CLI verwenden, die Ihnen bereits gefällt
• Sie werden nicht in das Modellabonnement gezwungen, das eine CLI standardmäßig verwendet
• Sie können Modellauswahl, Modellkataloge und Endpunktzugriff in einer einheitlichen Ebene verwalten
• Mehrere CLIs können dieselbe Modell-Routing-Strategie wiederverwenden

Mit anderen Worten: Selbst wenn Sie Claude Code als CLI verwenden möchten, können Sie es dennoch über OmniRoute mit anderen Modellquellen und Abonnements verbinden. Wenn Sie beispielsweise die Abonnementkapazität von GitHub Copilot nutzen möchten, anstatt die CLI fest an ihren Standardabonnementpfad zu binden, kann dies in HagiCode funktionieren.

Was ich möchte, ist einfach: Sie sollten sich für eine CLI entscheiden, weil Ihnen die Bedienung gefällt, und Sie sollten sich für ein Modell oder Abonnement entscheiden, weil Sie auf deren Kosten, Leistungsfähigkeit und Verfügbarkeit vertrauen. Diese sollten nicht zu einer einzigen gebündelten Auswahl gezwungen werden.

2. HagiCode als umfassende KI-Entwicklungsplattform

Wenn im ersten Abschnitt die Frage „Kann es mit Codierung umgehen?“ beantwortet wird, beantwortet dieser Abschnitt eine andere Frage: Warum fühlt es sich wie eine IDE an und in gewisser Weise eher wie eine vollständige Plattform als wie eine herkömmliche IDE?

Die Antwort lautet: HagiCode hört nicht beim Chat auf, und es hört auch nicht bei Vorschlägen auf. Es bündelt Funktionen, die normalerweise auf verschiedene Tools verteilt wären, und wandelt sie in ein durchgängiges System um.

1. MonoSpecs verhindert, dass die Repository-übergreifende Entwicklung zu einem Flickenteppich wird

Bei echten Teams landet eine Anforderung selten in nur einem Repository. Möglicherweise müssen Frontend, Backend, Dokumentation, Skripte und Bereitstellungskonfiguration gemeinsam geändert werden.

HagiCode führt MonoSpecs ein, um diese Art der Repository-übergreifenden Zusammenarbeit wieder unter einen Hut zu bringen. In einem einzelnen Projekt können Sie ein Repository-Inventar, einen Angebotsumfang und eine Archivierungsstrategie verwalten. Außerdem können Sie die KI besser verstehen lassen, welche Grenzen eine Änderung tatsächlich überschreitet.

Für Benutzer eines einzelnen Repositorys ist dies möglicherweise nicht die erste Funktion, die sie nutzen. Aber sobald Sie anfangen, sich mit der Frontend-Backend-Koordination zu befassen, die Dokumentation auf das Produkt abzustimmen oder mehrere Teilprojekte zu verwalten, wird der Wert offensichtlich.

2. Das Skills-System lässt die Plattform weiter wachsen

Viele KI-Produkte erweitern sich auf eine grobe Art und Weise: Entweder man wartet auf offizielle Features, oder man lässt Benutzer selbst am Terminal herumbasteln. HagiCode verwandelt Skills stattdessen in ein formales Produktmodul.

In HagiCode können Sie:

• Sehen Sie sich bereits lokal installierte Fähigkeiten an
• Durchsuchen Sie den Kompetenzkatalog
• Erhalten Sie Kompetenzempfehlungen basierend auf dem aktuellen Projekt
• Überprüfen Sie die Fertigkeitsdetails, installieren Sie Befehle und den Vertrauensstatus
• Lokale Fertigkeiten stapelweise aktualisieren

Das bedeutet, dass HagiCode kein versiegeltes Produkt ist. Es ist eher wie eine Hülle, die immer wieder neue Fertigkeiten, Fähigkeiten und Arbeitsabläufe aufnehmen kann.

3. Das Vault-System verhindert, dass die Wissensdatenbank überall verstreut wird

Sie können sich Vault als die Wissensspeicherebene von HagiCode vorstellen.

Es unterstützt das Einbringen verschiedener Arten von Material in die Plattform, darunter:

• Code-Referenz-Repositorys
• gewöhnliche Ordner
• Obsidiangewölbe
• Vom System verwaltete Verzeichnisse

Auf diese Weise bleiben Analysenotizen, Referenzcode und Designdatensätze, die in einem Projekt gesammelt wurden, nicht in einer einzigen Sitzung gefangen. Sie können erneut zitiert, weiter geordnet und als Kontext in zukünftigen Arbeiten wiederverwendet werden.

Für viele Teams ist das sehr wichtig. KI wird nicht deshalb wirklich wertvoll, weil sie „einmal geantwortet“ hat, sondern weil sie auf der Grundlage eines bereits organisierten Wissensbestands weiterarbeiten kann.

4. AI Compose Commit erweitert „fertige Codierung“ zu „klarem Commit-Schreiben“

Für viele Teams ist der eigentliche Schmerzpunkt nicht die Codierung selbst, sondern der letzte Schritt: Der Code ist fertig, aber niemand möchte die Commit-Nachricht sorgfältig schreiben.

HagiCode bietet AI Compose Commit, wodurch auch die Generierung von Commit-Nachrichten in den Workflow integriert wird.

• Sie müssen sich nicht jede Änderung Zeile für Zeile merken
• Sie müssen nicht in letzter Minute eine überstürzte Commit-Beschreibung improvisieren
• Sie können die KI eine klarere Commit-Nachricht basierend auf dem tatsächlichen Unterschied organisieren lassen
• Im Turbo Engine-Workflow können Sie auch die KI anpassen Co-Authored-By Signatur und lassen Sie die Konfiguration auf Repository-Ebene Ihren globalen Standard überschreiben

Sein Wert besteht nicht nur darin, ein paar Dutzend Sekunden zu sparen. Es bedeutet, dass „commit“ endlich nicht mehr vom Rest des Kontexts losgelöst ist. Für Teams bedeutet das auch, dass KI-generierte Commits weiterhin den Bot-Namen, die E-Mail-Domäne des Unternehmens und die Repository-Konvention verwenden können, auf die sie sich bereits verlassen, anstatt an eine feste Signatur gebunden zu sein.

5. Die Code-Server-Integration sorgt für eine reibungslosere lokale und Remote-Bearbeitung

HagiCode integriert auch die browserbasierte Bearbeitung über Code-Server. Unabhängig davon, ob sich Ihr Projekt lokal, auf einem Server, in einem Container oder in einer Remote-Laufzeitumgebung befindet, können Sie das Projekt oder Vault einfacher öffnen und direkt mit der Bearbeitung beginnen.

Dadurch fühlt sich HagiCode eher wie eine echte Entwicklungsplattform an und nicht nur wie eine Front-End-Oberfläche, die Code analysiert. Oftmals hat die KI das Problem bereits auf eine bestimmte Datei zurückgeführt. Muss man trotzdem wieder in ein anderes Tool springen und alles selbst verlagern, verliert der Workflow an Schwung. Die Codeserver-Integration löst dieses Problem.

6. Komfortfunktionen werden als echte Fähigkeiten und nicht als Überbleibsel behandelt

Über Vorschläge, Ausführung, Fähigkeiten und Wissensmanagement hinaus umfasst HagiCode auch eine ganze Reihe von Funktionen, die sich wirklich auf die tägliche Erfahrung auswirken:

• GitHub-Integration
• Spracherkennung
• Erinnerungen an die Flüssigkeitszufuhr
• Thematisierung und Personalisierung der Benutzeroberfläche
• Einstiegspunkte für Berichte und Statistiken

Diese mögen wie „kleine Features“ aussehen, aber sie entscheiden darüber, ob eine Plattform etwas ist, das die Leute im Laufe der Zeit offen halten wollen. HagiCode verbirgt sie nicht an den Rändern. Es wird versucht, sie zu sichtbaren, vollständigen und konfigurierbaren Teilen des Produkts zu machen.

3. HagiCode als Spiel

Die Gamification in HagiCode dient nicht der Dekoration. Ziel ist es, die langfristige Nutzung einer KI-Entwicklungsplattform reaktionsfähiger, rhythmischer und einfacher zu gestalten.

1. Sie können Ihren Fortschritt sehen, anstatt nur Chatprotokolle anzuzeigen

In HagiCode werden viele Aktionen in explizite Fortschrittsrückmeldungen umgewandelt. Das Erstellen von Sitzungen, das Versenden von Nachrichten, das Ausführen von Plänen, das Wechseln von Projekten und das Einreichen von Anmerkungen verschwinden nicht länger als einmalige Aktionen. Sie summieren sich zu täglichen Erfolgen, Meilensteinfortschritten und Abschlussaufzeichnungen.

Bei diesem Design geht es nicht nur um „Spaß“. Es wird einfacher zu spüren, was Sie an einem Tag tatsächlich vorangebracht haben. Für viele Langzeitentwickler ist der anstrengende Teil nicht die Arbeitsbelastung selbst. Es ist der Mangel an Feedback. HagiCode versucht, diese Lücke zu schließen.

2. Es bleibt nicht bei Erfolgen. Außerdem erhalten Sie tägliche Berichte

Über die Erfolge hinaus zeigt HagiCode anhand täglicher Berichte auch an, was Sie gestern wirklich geschafft haben, woher die Punkte kommen und wie sich Ihr Streak entwickelt.

Das bedeutet, dass die Plattform nicht nur Ihre Aktivitäten aufzeichnet. Es ordnet diese Aktionen in eine Übersichtsoberfläche mit echtem Rhythmus um. Sie können leichter erkennen, ob Sie aufgrund des Sitzungsfortschritts, der Tool-Nutzung, der Codeausführung oder einfach nur der aktiven Zeit und der Aufgabenkontinuität blockiert sind.

3. Produktivität wird auch in sichtbares Feedback umgewandelt

Viele Produkte sagen Ihnen: „KI macht Sie produktiver“, können aber nicht erklären, wie viel produktiver. HagiCode würde das lieber mit sichtbaren Daten ausdrücken.

In diesen Produktivitätsberichten können Sie die Laufzeitdauer, die aufgewendete KI-Zeit, die Effizienzsteigerung und die Parallelitätsverteilung sehen. Es ist keine Mythologisierung der KI. Es wird versucht, „Produktivität“ von einem Slogan in konkretes Feedback umzuwandeln.

4. Es macht die Token-Nutzung sogar zu etwas, das Sie in Echtzeit spüren können

Wenn Sie ein Vielnutzer sind, wird der Wert dieses Designs offensichtlich. In vielen Fällen zeigen sich die Kosten- und Leistungsprobleme von KI am Ende des Monats nicht. Sie werden angezeigt, während eine Sitzung bereits läuft.

HagiCode zeigt Eingabe-Tokens, Ausgabe-Tokens, Gesamt-Token-Anzahl und Durchsatzstufen direkt im Produkt an. Dadurch erhalten Sie ein unmittelbareres Gefühl dafür, wie intensiv eine Sitzung tatsächlich ist, ob das aktuelle Modell stark ausgelastet ist und ob die Konversation zu aufgebläht ist.

5. Helden, Berufe und Level sind keine Spielereien. Sie bilden den Arbeitsablauf ab

HagiCode umfasst eine vollständige Präsentationsebene, die sich um Helden, Berufe, Auslastung und Levelfortschritt dreht. Dies ist nicht nur eine kosmetische Umbenennung. Es ordnet verschiedene Agenten, Verantwortlichkeiten und Arbeitszustände in einer Schnittstellensprache zu, die einfacher zu verstehen und zu verwalten ist.

Dadurch wirken die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, der Rollenwechsel und die Verwaltung mehrerer Modelle weniger abstrakt. Was Sie sehen, ist nicht nur „ein Konfigurationselement“, sondern „was dieser Held gerade macht, was die primären und sekundären Berufe sind und wie sich der Staat entwickelt.“

Für wen HagiCode wirklich geeignet ist

Wenn Sie in eine der folgenden Rollen passen, ist der Wert von HagiCode normalerweise leicht zu verstehen:

Rolle	Was Sie wahrscheinlich schätzen
Neue Ingenieure	Schnelleres Verständnis von Repositorys, Arbeitsabläufen und Kontext, anstatt nur fragmentierte Antworten zu erhalten
Alltagsentwickler	Ein kontinuierlicher Workflow, der Vorschläge, Codierung, Commits und Metriken zusammenführt
Technische Hinweise	Bessere Nachverfolgbarkeit von Entscheidungen und Wissen durch OpenSpec, MonoSpecs und Vault
Multi-Repository-Teams	Ein einziges System zur Koordinierung verknüpfter Änderungen über Frontend, Backend, Dokumente und Skripte hinweg
Starke KI-Benutzer	Klarere Verwaltung von Modellen, Durchsatz, Produktivität, Erfolgen und langfristigem Nutzungsrhythmus

Lassen Sie mich die Eröffnungsfragen noch einmal beantworten

Ist HagiCode ein KI-Codierungstool?

Ja, und es wird mehr Wert darauf gelegt, Halluzinationen zu reduzieren, Abdriften zu vermeiden und Veränderungen herbeizuführen, die tatsächlich eintreten.

Ist HagiCode ein Spiel?

Ja, denn es werden Erfolge, tägliche Berichte, Multiplikatoren, Helden, Berufe und Feedbackschleifen innerhalb des Arbeitsbereichs ernst genommen.

Ist HagiCode eine IDE?

In mancher Hinsicht kommt es einer Plattform sogar noch näher. Es deckt nicht nur die Editoroberfläche ab. Es verbindet Vorschläge, Sitzungen, Fertigkeiten, die Wissensdatenbank, Repository-übergreifende Zusammenarbeit, Commit-Organisation und browserbasierte Bearbeitung in einem vollständigen Ablauf.

Was HagiCode also letztlich fördern möchte, ist nicht ein einzelnes Feature, sondern eine neue Arbeitsweise:

Verbessern Sie die KI-Entwicklung von „Einmal fragen, einmal antworten“ zu einer vollständigen Kette aus Verständnis, Planung, Ausführung, Wissenserfassung und Feedback.

Editionen und Preise

Sobald Sie verstanden haben, was HagiCode sein möchte, ist die nächste praktische Frage normalerweise einfach: Mit welcher Edition sollten Sie beginnen und was ändern die DLC-Pakete tatsächlich?

In der Tabelle unten, ✅ bedeutet unterstützt und ❌ bedeutet nicht unterstützt.

Artikel	Desktop	Behälter	Dampf	HagiCode Plus
Einstiegspunkt	Desktop-Installation	Containerbereitstellung	Auf Steam ansehen	Auf Steam ansehen
Preise	Kostenlos	Kostenlos	Auf Steam ansehen	Auf Steam ansehen
Alle kostenlosen Funktionen inklusive	✅	✅	✅	✅
Tresor	✅	✅	✅	✅
Fähigkeiten	✅	✅	✅	✅
Angebotsworkflow	✅	✅	✅	✅
Lokale Erfolge	✅	✅	✅	✅
Alle Agent-CLI-Integrationen	✅	✅	✅	✅
Spracherkennung	✅	✅	✅	✅
OmniRoute-Integration	✅	✅	✅	✅
GitHub-Integration	✅	✅	✅	✅
Git-Verwaltung	✅	✅	✅	✅
Maximale Anzahl gleichzeitiger Vorschläge	3	3	3	32
Unterstützung für den Kopierwechsel	❌	❌	❌	✅
Turbo Engine-Avatar-Pakete	❌	❌	❌	✅
Benutzerdefinierte Avatar-Uploads	❌	❌	❌	✅
Benutzerdefiniertes Logo	❌	❌	❌	✅
Benutzerdefinierter Titel	❌	❌	❌	✅
Benutzerdefinierte Co-Autor-von-Informationen	❌	❌	❌	✅
Steam-Cloud-Erfolge	❌	❌	✅	✅
Kostenlose DLC-Unterstützung	❌	❌	✅	✅
Steam Workshop-Unterstützung	❌	❌	✅	✅
Unterstützung für Cloud-Speicherung	❌	❌	✅	✅

Vorschlags-Parallelitätsregel. Die kostenlosen Editionen und die Basis-Steam-Edition beginnen beide mit einer Obergrenze für die Parallelität von 3 Vorschlägen. Vorschläge, die generiert, ausgeführt und archiviert werden, werden alle auf denselben Grenzwert angerechnet. Der Turbo Engine DLC erhöht die Obergrenze auf 32.

Was HagiCode Plus bedeutet. HagiCode Plus ist das offizielle Steam-Bundle, das die Steam-Hauptedition mit Turbo Engine DLC in einem Kaufpfad kombiniert. Für den direkten Benutzer handelt es sich um den gebündelten Eintrag für „Steam Edition + höhere Parallelität und erweiterte Funktionen“.

Turbo Engine-Avatar-Optionen. Turbo Engine DLC enthält außerdem fünf eigenständige Avatar-Pakete mit jeweils 10 auswählbaren Avataren und unterstützt das Hochladen benutzerdefinierter Avatare. Beim Upgrade geht es also nicht nur um Parallelität. Außerdem gibt es dem Steam-Arbeitsbereich viel mehr Raum für Identität und Personalisierung.

DLC-Pakete

Free DLC · HagiCode - All Beauties Pack Free. An extra cosmetics pack for Steam users with 1,000 additional anime-style avatars, while leaving room for more beauty-themed extras in future updates.

Performance DLC · HagiCode: Turbo Engine DLC View on Steam. You can buy it on its own to expand maximum proposal concurrency from 3 to 32, unlock copy switching support, add five avatar packs with 10 standalone avatars each, enable custom avatar uploads, and customize the top-left logo and title. If you want the combined "Steam main edition + Turbo Engine DLC" purchase path, use the separate HagiCode Plus bundle entry.

Supporter DLC · HagiCode - Sponsor Pack View on Steam. Built for users who want to support the project directly over the long term, with one exclusive dark theme, one exclusive light theme, and one exclusive Steam achievement.

Wo fange ich mit HagiCode an?

Wenn Sie bereit sind, es tatsächlich zu nutzen, empfehle ich, mit diesem Pfad zu beginnen:

Wizard Setup Complete language, theme, dependency checks, and the default Agent CLI configuration first so the workspace is ready to use.

Create a Proposal Session Understand HagiCode's core OpenSpec-driven workflow and see how AI proposes before it executes.

Desktop Installation Guide Start quickly through the desktop app and experience the full workspace and service management flow.

Wenn Sie weiter nach Themen suchen möchten

MonoSpecs Guide Learn more about multi-repository management, unified proposal scope, and cross-repository collaboration.

Skills Guide Learn how to search, recommend, install, and update skills so the platform can keep expanding.

AI Compose Commit See how AI brings Git commit writing into the daily workflow and lets teams customize the Co-Authored-By signature with repository and global Git config.

Product Hunt

You can also scan HagiCode on Product Hunt

If you want a faster external snapshot before going deeper into the docs, this official Product Hunt featured badge gives you a quick way in.

View on Product Hunt

Wenn Sie das Produkt lieber zuerst per Video verstehen möchten, bietet der Abschnitt unten jetzt der englischen Seite den klarsten Einstiegspunkt: Die primäre Empfehlung bleibt auf YouTube, und der Titel, die Zusammenfassung und der CTA verdeutlichen die Plattform. Noch bevor Sie einen neuen Tab öffnen, erklärt der Abschnitt, warum dieses Video der richtige Ausgangspunkt ist.

Real Product Walkthroughs

See Hagicode in real coding sessions

Start with the English YouTube overview embedded below, then compare two supporting Bilibili demos without losing the product story or the direct watch links.

Featured walkthrough YouTube

Hagicode Product Overview on YouTube

This is the primary English-language product introduction, so readers can understand Hagicode's workflow, product scope, and multi-agent angle before leaving the docs page.

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Focused demo Bilibili

AI Playing Games While Coding

A supporting Bilibili demo that shows the product feeling playful and alive during real coding sessions instead of behaving like a dry code generator.

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Focused demo Bilibili

GPT Codex in Hagicode: Live Trial

A narrower validation run that helps readers judge how GPT Codex behaves inside the actual Hagicode product after the main YouTube introduction.

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Wenn Sie HagiCode zum ersten Mal treffen, ist es hilfreich, es als vollständige Plattform und nicht als Tool für einen einzigen Zweck zu betrachten. Sobald Sie dies getan haben, sind Funktionen wie OpenSpec, MonoSpecs, Skills, Vault, Code Server und gamifiziertes Feedback als Teile desselben Produkts viel sinnvoller.