Descripción general del producto HagiCode

Hola compañeros creadores. Soy Kun Yu, el creador de HagiCode.

En esta página, quiero explicar más directamente lo que realmente estoy intentando construir con HagiCode.

Cuando escuchas HagiCode por primera vez, normalmente te vienen a la mente algunas preguntas.

¿HagiCode es una herramienta de codificación de IA?

¿HagiCode es un juego?

¿HagiCode es un IDE?

Quizás la respuesta a todas ellas sea sí.

HagiCode nunca pretendió ser otro cuadro de chat que solo pueda hablar sobre código. Lo que quiere hacer es incorporar la IA al proceso completo de desarrollo de software. Puede usarlo para comprender los repositorios, escribir propuestas, dividir tareas, modificar código, organizar confirmaciones, administrar múltiples repositorios y crear una base de conocimientos reutilizable. En el mismo espacio de trabajo, también puedes ver logros, informes diarios, multiplicadores de eficiencia, rendimiento de tokens y una interfaz temática.

Entonces, si realmente quieres una definición breve, se acerca más a esto:

HagiCode es un producto que combina una herramienta de codificación de IA, un sistema de retroalimentación gamificado y un espacio de trabajo de desarrollo completo en una sola plataforma.

Espacio de trabajo de HagiCode en su forma madura actual, que muestra la lista de sesiones, notas de confirmación y puntos de entrada de acciones de nivel superior

Esa captura de pantalla ya dice mucho. HagiCode no deja “conversaciones” varadas en medio de una página. Reúne sesiones, estados, flujos de trabajo, métricas y acciones en el mismo espacio de trabajo. No lo abres sólo para preguntar: “¿Puedes escribir algún código para mí?” Lo abres para avanzar en todo un tramo del trabajo de desarrollo.

Por qué HagiCode no parece una herramienta de codificación de IA tradicional

Las herramientas tradicionales de codificación de IA suelen centrarse en la generación. HagiCode se preocupa más por desviarse menos, realizar envíos de manera confiable y ser revisable después.

Eso significa que su diseño se inclina hacia flujos de trabajo de desarrollo de software reales en lugar de interacciones únicas de preguntas y respuestas:

entender el repositorio antes de cambiar el código
aclarar el objetivo antes de que comience la ejecución
definir los límites antes de que la IA actúe
preservar no sólo el resultado, sino también el proceso y el razonamiento

Esa es también la base de las tres identidades de HagiCode que siguen. Es una herramienta de codificación de IA, un espacio de trabajo gamificado y una plataforma que reúne múltiples capacidades de desarrollo.

1. HagiCode como herramienta de codificación de IA

Si nos fijamos únicamente en la capa de “codificación de IA”, HagiCode no intenta hacer que la IA escriba un código más llamativo. Está intentando que la IA escriba de forma más fiable.

1. Organiza el trabajo antes de generar código.

HagiCode tiene incorporado el flujo de trabajo OpenSpec. Para algo un poco más complejo, la IA no pasa directamente a editar archivos. Primero convierte la solicitud en una propuesta, tareas, alcance del impacto y pasos de validación.

Ese punto importa. Muchas herramientas de codificación de IA se sienten riesgosas no porque no puedan generar código, sino porque comienzan a cambiar las cosas demasiado rápido cuando el contexto está incompleto. HagiCode intenta revertir eso:

aclarar el problema primero
confirmar qué módulos se verán afectados
dividir tareas y criterios de aceptación
luego pasar a la implementación

El resultado directo es que es menos probable que la IA realice ediciones aleatorias impulsadas por la intuición en proyectos complejos. Dicho de otra manera, HagiCode no sigue el camino más corto. Está siguiendo el camino más confiable.

Nuevo cajón de ideas que muestra la selección del proyecto, el alcance del repositorio y la solicitud de entrada utilizada al crear una propuesta.

Vista detallada de la sesión de propuesta de HagiCode que muestra los pasos del flujo de trabajo, los resultados de la ejecución y el contexto histórico

2. Enfatiza la comprensión a nivel de proyecto, no solo terminar la tarea actual.

Muchos IDE ya pueden editar varios archivos y algunos incluso pueden cambiar varios directorios en una sola sesión. Por lo tanto, la ventaja de HagiCode ya no se puede resumir simplemente en “no es un autocompletado de un solo archivo”.

Lo que quiero enfatizar en cambio es que HagiCode apunta a una perspectiva de todo el proyecto.

No le importa sólo “qué archivos deben cambiarse para esta tarea”. También se preocupa por las preguntas de nivel superior:

¿Qué problema está resolviendo el proyecto en su conjunto?
cómo se relaciona el repositorio actual con otros repositorios
si este cambio también afecta al frontend, backend, documentos, implementación o scripts
qué decisiones similares se tomaron antes y por qué
cómo las propuestas, compromisos y conocimientos de hoy deberían reutilizarse más adelante

En otras palabras, HagiCode no solo intenta completar una tarea por usted. Se trata de llevar a la IA a la perspectiva de participar en un proyecto a largo plazo.

Desde esa perspectiva, una sola tarea es sólo la superficie visible. Lo que más importa es que las siguientes capacidades se pueden conectar de forma natural:

cambiar y coordinar entre múltiples proyectos
construir un entendimiento compartido entre múltiples repositorios
Preservar propuestas históricas, compromisos y conocimientos a lo largo del tiempo.
convertir conversaciones individuales en un contexto de proyecto duradero

Por eso diseñé HagiCode como un espacio de trabajo en lugar de una simple ventana de chat. Quiero que la IA no vea una solicitud aislada, sino hacia dónde se dirige todo el proyecto.

Vista del tablero de sesión de HagiCode que muestra las columnas Pendiente, En progreso y Archivado

Desde este ángulo, HagiCode se siente más como “una IA que piensa desde la perspectiva de todo el proyecto” que “una IA que te ayuda a terminar una edición temporal”.

3. Admite múltiples CLI de agentes convencionales y separa claramente la CLI del modelo

El rango de soporte activo actual de HagiCode cubre múltiples CLI de agentes convencionales, que incluyen:

Códice
Código Claude
Copiloto de GitHub
código abierto
Hermes
QoderCLI
kiro
kimi
Géminis
Agentes profundos
Código amigo

Hay un punto importante que quiero dejar claro aquí: la CLI y el modelo no están vinculados entre sí.

Muchos productos tratan “qué CLI está utilizando” y “qué modelo de suscripción está utilizando” como la misma decisión. HagiCode no quiere hacer eso.

Ventana emergente de AI Monitoring que muestra la versión actual de la CLI del agente, el tiempo de respuesta y el estado de salud

4. OmniRoute separa la capa del modelo de la CLI y hace que el enrutamiento sea más flexible

HagiCode integra OmniRoute para que el acceso al modelo se convierta en su propia capa de infraestructura. De esa manera, la CLI maneja el estilo de interacción que prefiera, mientras que los modelos y las suscripciones se pueden seleccionar a través de una capa de enrutamiento unificada.

El valor de eso es sencillo:

puedes seguir usando la CLI que ya te gusta
no está obligado a ingresar al modelo de suscripción, una CLI tiene el valor predeterminado
puede gestionar la selección de modelos, los catálogos de modelos y el acceso a los terminales en una capa unificada
Múltiples CLI pueden reutilizar la misma estrategia de enrutamiento modelo.

En otras palabras, incluso si desea utilizar Claude Code como CLI, aún puede conectarlo a otras fuentes de modelos y suscripciones a través de OmniRoute. Por ejemplo, si desea utilizar la capacidad de suscripción de GitHub Copilot en lugar de vincular la CLI a su ruta de suscripción predeterminada, eso puede funcionar en HagiCode.

Lo que quiero es simple: debes elegir una CLI porque te gusta cómo se siente usarla y elegir un modelo o suscripción porque confías en su costo, capacidad y disponibilidad. Estos no deberían verse obligados a elegir entre un solo paquete.

Página de configuración de OmniRoute que muestra las tarjetas de activación, configuración de endpoint y estado de tiempo de ejecución

Pantalla de creación de modelos dentro de Agents Workspace, que muestra la lista de modelos y el formulario de creación de modelo.

2. HagiCode como plataforma integral de desarrollo de IA

Si la primera sección responde “¿Puede manejar la codificación?”, entonces esta sección responde a una pregunta diferente: ¿por qué se siente como un IDE y, en algunos aspectos, más como una plataforma completa que un IDE tradicional?

La respuesta es que HagiCode no se limita al chat y tampoco se limita a las propuestas. Reúne capacidades que normalmente estarían dispersas en diferentes herramientas y las convierte en un sistema continuo.

1. MonoSpecs evita que el desarrollo entre repositorios se convierta en un mosaico

Para los equipos reales, un requisito rara vez llega a un solo repositorio. Es posible que sea necesario cambiar el frontend, el backend, la documentación, los scripts y la configuración de implementación.

HagiCode presenta MonoSpecs para traer ese tipo de colaboración entre repositorios nuevamente bajo una sola vista. En un solo proyecto, puede mantener un inventario del repositorio, un alcance de propuesta y una estrategia de archivo. También puede permitir que la IA comprenda más claramente qué límites cruza realmente un cambio.

Descripción general del estado de varios repositorios de MonoSpecs que muestra el estado de las ramas y los cambios en varios repositorios

Para los usuarios de un solo repositorio, es posible que esta no sea la primera capacidad que toquen. Pero una vez que comienzas a lidiar con la coordinación frontend-backend, manteniendo la documentación alineada con el producto o manteniendo múltiples subproyectos, su valor se vuelve obvio.

2. El sistema Skills permite que la plataforma siga creciendo

Muchos productos de IA se extienden de forma aproximada: o esperas a que aparezcan las funciones oficiales o haces que los usuarios modifiquen el terminal por su cuenta. En su lugar, HagiCode convierte Skills en un módulo de producto formal.

Dentro de HagiCode, puedes:

ver habilidades ya instaladas localmente
buscar en el catálogo de habilidades
obtener recomendaciones de habilidades basadas en el proyecto actual
inspeccionar los detalles de las habilidades, instalar comandos y confiar en el estado
actualización por lotes de habilidades locales

Galería de habilidades de HagiCode que muestra resultados de búsqueda, filtros de fuentes y recuentos de instalaciones

Página de habilidades locales de HagiCode que muestra la lista de habilidades instaladas y operaciones por lotes

Eso significa que HagiCode no es un producto sellado. Es más como un caparazón que puede seguir incorporando nuevas habilidades, capacidades y flujos de trabajo.

3. El sistema Vault evita que la base de conocimientos se disperse por todas partes.

Puedes pensar en Vault como la capa de almacenamiento de conocimientos de HagiCode.

Admite incorporar diferentes tipos de material a la plataforma, que incluyen:

repositorios de referencia de código
carpetas ordinarias
Bóvedas de obsidiana
directorios administrados por el sistema

De esa manera, las notas de análisis, el código de referencia y los registros de diseño recopilados en un proyecto no quedan atrapados dentro de una sola sesión. Se pueden citar nuevamente, organizar más y reutilizar como contexto en trabajos futuros.

Para muchos equipos, esto es muy importante. La IA se vuelve verdaderamente valiosa no porque “respondió una vez”, sino porque puede continuar trabajando a partir de un conjunto de conocimientos que ya ha sido organizado.

Espacio de trabajo de Vault que muestra el Vault del usuario, el Vault del sistema y acciones como abrir el servidor de códigos

4. AI Compose Commit extiende la “codificación terminada” a “escritura de confirmación clara”

Para muchos equipos, el verdadero problema no es la codificación en sí, sino el paso final: el código está terminado, pero nadie quiere escribir el mensaje de confirmación con cuidado.

HagiCode proporciona AI Compose Commit, que también incorpora la generación de mensajes de confirmación al flujo de trabajo.

No es necesario recordar cada cambio línea por línea.
no es necesario improvisar una descripción de confirmación apresurada en el último minuto
puedes dejar que AI organice un mensaje de confirmación más claro basado en la diferencia real
En el flujo de trabajo de Turbo Engine, también puedes personalizar la IA. Co-Authored-By firma y permita que la configuración a nivel de repositorio anule su valor predeterminado global

Punto de entrada AI Compose Commit dentro de HagiCode

Su valor no es sólo ahorrar unas pocas docenas de segundos. Es que “comprometerse” finalmente deja de desligarse del resto del contexto. Para los equipos, eso también significa que las confirmaciones generadas por IA pueden seguir usando el nombre del bot, el dominio de correo electrónico de la empresa y la convención de repositorio en la que ya confían en lugar de estar limitadas a una firma fija.

5. La integración del servidor de códigos hace que la edición local y remota sea más fluida

HagiCode también integra la edición basada en navegador a través de code-server. Ya sea que su proyecto se encuentre localmente, en un servidor, en un contenedor o en un tiempo de ejecución remoto, puede abrir el proyecto o Vault más fácilmente y pasar directamente a la edición.

Eso hace que HagiCode se sienta más como una plataforma de desarrollo real en lugar de solo una superficie frontal que analiza el código. Muchas veces, la IA ya ha rastreado el problema hasta un archivo específico. Si aún tiene que volver a utilizar otra herramienta y reubicar todo usted mismo, el flujo de trabajo pierde impulso. La integración de Code Server resuelve esa ruptura.

Resumen del tiempo de ejecución de Code Server que muestra los lanzamientos recientes y los puntos de entrada de reapertura

6. Trata las funciones de conveniencia como capacidades reales, no como sobrantes.

Más allá de las propuestas, la ejecución, las habilidades y la gestión del conocimiento, HagiCode también incluye bastantes características que afectan genuinamente la experiencia del día a día:

Integración de GitHub
reconocimiento de voz
recordatorios de hidratación
Tematización y personalización de la interfaz.
puntos de entrada de informes y estadísticas

Estas pueden parecer “pequeñas funciones”, pero deciden si una plataforma es algo que la gente quiere mantener abierta con el tiempo. HagiCode no los oculta en los bordes. Intenta convertirlos en partes visibles, completas y configurables del producto.

Página de configuración general que muestra tarjetas de idioma, visualización de sesiones y recordatorios de tareas de larga duración

Superposición de recordatorio de hidratación que muestra la cuenta regresiva, las estadísticas de agua de hoy y el botón Beber ahora

3. HagiCode como juego

La gamificación dentro de HagiCode no está ahí como decoración. Existe para hacer que el uso a largo plazo de una plataforma de desarrollo de IA parezca más receptivo, más rítmico y más fácil de seguir.

1. Puedes ver tu progreso en lugar de ver solo los registros de chat.

En HagiCode, muchas acciones se convierten en comentarios de progreso explícitos. Crear sesiones, enviar mensajes, ejecutar planes, cambiar de proyecto y enviar anotaciones ya no desaparecen como acciones únicas. Se acumulan en logros diarios, progreso de hitos y registros de finalización.

El objetivo de este diseño no es sólo “divertido”. Es que se vuelve más fácil sentir lo que realmente avanzaste en un día. Para muchos desarrolladores a largo plazo, la parte agotadora no es la carga de trabajo en sí. Es la falta de retroalimentación. HagiCode está intentando llenar ese vacío.

Sala de logros que muestra el progreso diario, los logros globales y las tarjetas de métricas de hitos.

2. No se detiene en los logros. También te brinda informes diarios.

Más allá de los logros, HagiCode también utiliza informes diarios para mostrar lo que realmente hiciste ayer, de dónde vinieron los puntos y cómo está progresando tu racha.

Eso significa que la plataforma no solo registra lo que hiciste. Reorganiza esas acciones en una superficie de revisión con ritmo real. Puede saber más fácilmente si está bloqueado en el progreso de la sesión, el uso de herramientas, la ejecución de código o simplemente el tiempo activo y la continuidad de la tarea.

3. También convierte la productividad en retroalimentación visible

Muchos productos te dicen que “la IA te hace más productivo”, pero no pueden explicar cuánto más productivo. HagiCode preferiría expresar eso con datos visibles.

En estos informes de productividad, puede ver la duración del tiempo de ejecución, el tiempo invertido en la IA, el aumento de la eficiencia y la distribución de la simultaneidad. No se trata de mitificar la IA. Está tratando de convertir la “productividad” de un eslogan en una retroalimentación concreta.

4. Incluso convierte el uso de tokens en algo que puedes sentir en tiempo real.

Si eres un gran usuario, el valor de este diseño se vuelve obvio. En muchos casos, los problemas de costo y rendimiento de la IA no se revelan a fin de mes. Aparecen mientras ya hay una sesión en curso.

HagiCode muestra tokens de entrada, tokens de salida, recuentos totales de tokens y niveles de rendimiento directamente en el producto. Eso le da una idea más inmediata de qué tan pesada es realmente una sesión, si el modelo actual está bajo una carga alta y si la conversación se ha vuelto demasiado abultada.

Panel de rendimiento de tokens que muestra tasas en vivo, totales y registros de llamadas API recientes

5. Los héroes, las profesiones y los niveles no son trucos. Mapean el flujo de trabajo

HagiCode incluye una capa de presentación completa basada en héroes, profesiones, carga y progresión de niveles. Este no es sólo un cambio de nombre cosmético. Asigna diferentes agentes, responsabilidades y estados de trabajo en un lenguaje de interfaz que es más fácil de entender y administrar.

Eso hace que la colaboración entre múltiples agentes, el cambio de roles y la gestión de múltiples modelos parezcan menos abstractos. Lo que ves no es sólo “un elemento de configuración”, sino “qué está haciendo este héroe en este momento, cuáles son las profesiones primarias y secundarias y cómo está progresando el estado”.

¿Para quién es realmente HagiCode?

Si cumple con uno de los roles a continuación, el valor de HagiCode generalmente resulta fácil de entender:

Rol	Lo que probablemente valorarás
Nuevos ingenieros	Comprensión más rápida de los repositorios, los flujos de trabajo y el contexto en lugar de obtener solo respuestas fragmentadas
Desarrolladores cotidianos	Un flujo de trabajo continuo que reúne propuestas, codificación, confirmaciones y métricas.
Líderes técnicos	Mejor trazabilidad de decisiones y conocimiento a través de OpenSpec, MonoSpecs y Vault
Equipos de múltiples repositorios	Un sistema único para coordinar cambios vinculados entre frontend, backend, documentos y scripts
Usuarios intensivos de IA	Gestión más clara de modelos, rendimiento, productividad, logros y ritmo de uso a largo plazo.

Déjame responder las preguntas iniciales una vez más.

¿HagiCode es una herramienta de codificación de IA?

Sí, y pone más énfasis en reducir las alucinaciones, evitar la deriva y producir cambios que realmente aterricen.

¿HagiCode es un juego?

Sí también, porque se toman en serio los logros, los informes diarios, los multiplicadores, los héroes, las profesiones y los ciclos de retroalimentación dentro del espacio de trabajo.

¿HagiCode es un IDE?

En cierto modo, está aún más cerca de una plataforma. No sólo cubre la superficie del editor. Conecta propuestas, sesiones, habilidades, la base de conocimientos, la colaboración entre repositorios, la organización de compromisos y la edición basada en navegador en un flujo completo.

Entonces, lo que HagiCode finalmente quiere promover no es una característica aislada, sino una nueva forma de trabajar:

Actualice el desarrollo de la IA de “preguntar una vez, responder una vez” a una cadena completa de comprensión, planificación, ejecución, captura de conocimientos y retroalimentación.

Ediciones y precios

Una vez que comprenda lo que HagiCode intenta ser, la siguiente pregunta práctica suele ser simple: ¿con qué edición debería comenzar y qué cambian realmente los paquetes DLC?

En la siguiente tabla, ✅ significa apoyado y ❌ significa no soportado.

| Artículo | Escritorio | Contenedor | vapor | HagiCode Plus |’ | --- | --- | --- | --- | --- | | Punto de entrada | Instalación de escritorio | Implementación de contenedores | Ver en Steam | Ver en Steam | | Precios | Gratis | Gratis | Ver en Steam | Ver en Steam | | Todas las funciones gratuitas incluidas | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | Bóveda | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | Habilidades | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | Flujo de trabajo de propuesta | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | Logros locales | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | Todas las integraciones de CLI del agente | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | reconocimiento de voz | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | Integración OmniRoute | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | Integración de GitHub | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | gestión de git | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | Propuestas concurrentes máximas | 3 | 3 | 3 | 32 | | Soporte de cambio de copia | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | | Paquetes de avatares de Turbo Engine | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | | Cargas de avatares personalizados | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | | Logotipo personalizado | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | | Título personalizado | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | | Información personalizada de coautoría | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | | Logros de la nube de Steam | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | | Soporte de DLC gratuito | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | | Soporte de Steam Workshop | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | | Soporte para guardar en la nube | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |

Regla de simultaneidad de propuestas. Las ediciones gratuitas y la edición básica de Steam comienzan con un límite de simultaneidad de 3 propuestas. Todas las propuestas que se generan, ejecutan y archivan cuentan para ese mismo límite. El DLC Turbo Engine amplía el límite a 32.

Qué significa HagiCode Plus. HagiCode Plus es el paquete oficial de Steam que combina la edición principal de Steam con el DLC Turbo Engine en una sola ruta de compra. En términos de usuario directo, es la entrada incluida para “Edición Steam + mayor concurrencia y capacidades mejoradas”.

Opciones de avatar de Turbo Engine. El contenido descargable Turbo Engine también incluye cinco paquetes de avatar independientes con 10 avatares seleccionables en cada paquete y admite cargas de avatar personalizados. Entonces, la actualización no se trata solo de simultaneidad. También le da al espacio de trabajo de Steam mucho más espacio para la identidad y la personalización.

Paquetes DLC

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.

Por dónde empezar con HagiCode

Si estás listo para usarlo de verdad, te recomiendo comenzar con esta ruta:

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.

Si quieres seguir explorando por tema

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

Si prefiere comprender el producto a través de un video primero, la siguiente sección ahora le brinda a la página en inglés su punto de entrada más claro: la recomendación principal permanece en YouTube, y el título, el resumen y la CTA explican la plataforma. Incluso antes de abrir una nueva pestaña, la sección explica por qué ese video es el lugar correcto para comenzar.

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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