Visão geral do produto HagiCode

Olá, colegas criadores. Sou Kun Yu, o criador do HagiCode.

Nesta página, quero explicar mais diretamente o que estou realmente tentando construir com o HagiCode.

Quando você ouve HagiCode pela primeira vez, algumas perguntas geralmente vêm à mente.

O HagiCode é uma ferramenta de codificação de IA?

O HagiCode é um jogo?

O HagiCode é um IDE?

Talvez a resposta para todas elas seja sim.

O HagiCode nunca foi concebido para ser outra caixa de bate-papo que só fala sobre código. O que ela quer fazer é trazer a IA para todo o processo de desenvolvimento de software. Você pode usá-lo para entender repositórios, escrever propostas, dividir tarefas, modificar código, organizar commits, gerenciar vários repositórios e construir uma base de conhecimento reutilizável. No mesmo espaço de trabalho, você também pode ver conquistas, relatórios diários, multiplicadores de eficiência, rendimento de tokens e uma interface temática.

Então, se você realmente quer uma definição curta, ela está mais próxima disso:

HagiCode é um produto que combina uma ferramenta de codificação de IA, um sistema de feedback gamificado e um espaço de trabalho de desenvolvimento completo em uma única plataforma.

Espaço de trabalho HagiCode em sua forma madura atual, mostrando a lista de sessões, notas de commit e pontos de entrada de ação de nível superior

Essa captura de tela já diz muito. O HagiCode não deixa a “conversa” parada no meio de uma página. Ele traz sessões, status, fluxos de trabalho, métricas e ações para o mesmo espaço de trabalho. Você não abre apenas para perguntar: “Você pode escrever algum código para mim?” Você o abre para avançar todo um trecho de trabalho de desenvolvimento.

Por que o HagiCode não se parece com uma ferramenta tradicional de codificação de IA

As ferramentas tradicionais de codificação de IA geralmente se concentram na geração. O HagiCode se preocupa mais em desviar menos, enviar de maneira confiável e poder ser revisado posteriormente.

Isso significa que seu design se inclina para fluxos de trabalho reais de desenvolvimento de software, em vez de interações únicas de perguntas e respostas:

entenda o repositório antes de alterar o código
esclarecer o objetivo antes do início da execução
defina os limites antes que a IA atue
preservar não apenas o resultado, mas também o processo e o raciocínio

Essa também é a base para as três identidades do HagiCode que se seguem. É uma ferramenta de codificação de IA, um espaço de trabalho gamificado e uma plataforma que reúne vários recursos de desenvolvimento.

1. HagiCode como ferramenta de codificação de IA

Se você olhar apenas para a camada de “codificação de IA”, o HagiCode não está tentando fazer com que a IA escreva um código mais chamativo. Ele está tentando fazer com que a IA escreva de forma mais confiável.

1. Organiza o trabalho antes de gerar o código

HagiCode tem o fluxo de trabalho OpenSpec integrado. Para algo um pouco mais complexo, a IA não vai direto para a edição de arquivos. Primeiro, ele transforma a solicitação em uma proposta, tarefas, escopo de impacto e etapas de validação.

Esse ponto é importante. Muitas ferramentas de codificação de IA parecem arriscadas não porque não conseguem gerar código, mas porque começam a mudar as coisas muito rapidamente quando o contexto está incompleto. HagiCode tenta reverter isso:

esclareça o problema primeiro
confirme quais módulos serão afetados
dividir tarefas e critérios de aceitação
depois passe para a implementação

O resultado direto é que a IA tem menos probabilidade de fazer edições aleatórias e orientadas pela intuição em projetos complexos. Em outras palavras, o HagiCode não está buscando o caminho mais curto. Está perseguindo o caminho mais confiável.

Nova gaveta de ideias mostrando a seleção do projeto, o escopo do repositório e a entrada de solicitação usada ao criar uma proposta

Visualização detalhada da sessão de proposta do HagiCode mostrando etapas do fluxo de trabalho, resultados de execução e contexto histórico

2. Enfatiza a compreensão em nível de projeto, não apenas a conclusão da tarefa atual

Muitos IDEs já podem editar vários arquivos e alguns podem até alterar vários diretórios em uma única sessão. Portanto, a vantagem do HagiCode não pode mais ser resumida simplesmente como “não é o preenchimento automático de arquivo único”.

O que quero enfatizar é que o HagiCode visa uma perspectiva de todo o projeto.

Ele não se preocupa apenas com “quais arquivos precisam ser alterados para esta tarefa”. Ele também se preocupa com as questões de nível superior:

qual problema o projeto como um todo está resolvendo
como o repositório atual se relaciona com outros repositórios
se essa mudança também afeta front-end, back-end, documentos, implantação ou scripts
que decisões semelhantes foram tomadas antes e por que
como as propostas, compromissos e conhecimentos de hoje devem ser reutilizados mais tarde

Em outras palavras, o HagiCode não está apenas tentando completar uma tarefa para você. Está tentando trazer a IA para a perspectiva de participação em um projeto de longo prazo.

Nessa perspectiva, uma única tarefa é apenas a superfície visível. O que mais importa é que os seguintes recursos possam ser conectados naturalmente:

alternar e coordenar vários projetos
construindo entendimento compartilhado em vários repositórios
preservando propostas históricas, compromissos e conhecimentos ao longo do tempo
transformando conversas individuais em contexto de projeto durável

É por isso que projetei o HagiCode como um espaço de trabalho em vez de uma simples janela de bate-papo. Quero que a IA veja não uma solicitação isolada, mas para onde todo o projeto está indo.

Visualização do quadro da sessão HagiCode mostrando as colunas Pendente, Em Andamento e Arquivado

Desse ângulo, o HagiCode parece mais “uma IA que pensa da perspectiva de todo o projeto” do que “uma IA que ajuda você a terminar uma edição temporária”.

3. Ele oferece suporte a vários Agent CLIs convencionais e separa de forma clara a CLI do modelo

A atual faixa de suporte ativo do HagiCode cobre vários Agent CLIs convencionais, incluindo:

Códice
Código Claude
Copiloto GitHub
Código aberto
Hermes
QoderCLI
Kiro
Kimi
Gêmeos
DeepAgentes
Código amigo

Há um ponto importante que quero deixar claro aqui: a CLI e o modelo não estão vinculados um ao outro.

Muitos produtos tratam “qual CLI você está usando” e “qual modelo de assinatura você está usando” como a mesma decisão. HagiCode não quer fazer isso.

Popover do AI Monitoring mostrando a versão atual do Agent CLI, o tempo de resposta e o status de integridade

4. OmniRoute separa a camada de modelo da CLI e torna o roteamento mais flexível

O HagiCode integra o OmniRoute para que o acesso ao modelo se torne sua própria camada de infraestrutura. Dessa forma, a CLI lida com o estilo de interação de sua preferência, enquanto modelos e assinaturas podem ser selecionados por meio de uma camada de roteamento unificada.

O valor disso é simples:

você pode continuar usando a CLI que você já gosta
você não é forçado a aderir à assinatura do modelo, uma CLI assume como padrão
você pode gerenciar a seleção de modelos, catálogos de modelos e acesso a endpoints em uma camada unificada
múltiplas CLIs podem reutilizar a mesma estratégia de roteamento de modelo

Em outras palavras, mesmo que você queira usar o Claude Code como CLI, você ainda poderá conectá-lo a outras fontes de modelo e assinaturas por meio do OmniRoute. Por exemplo, se você quiser usar a capacidade de assinatura do GitHub Copilot em vez de vincular a CLI ao seu caminho de assinatura padrão, isso pode funcionar no HagiCode.

O que eu quero é simples: você deve escolher uma CLI porque gosta de usá-la e escolher um modelo ou assinatura porque confia em seu custo, capacidade e disponibilidade. Esses não devem ser forçados a uma única escolha agrupada.

Página de configurações do OmniRoute mostrando a alternância de ativação, a configuração do endpoint e os cartões de status do tempo de execução

Tela de criação de modelo dentro do Agents Workspace, mostrando a lista de modelos e o formulário de criação de modelo

2. HagiCode como uma plataforma abrangente de desenvolvimento de IA

Se a primeira seção responder “Ele consegue lidar com codificação?”, então esta seção responderá a uma pergunta diferente: por que parece um IDE e, de certa forma, mais como uma plataforma completa do que um IDE tradicional?

A resposta é que o HagiCode não para no chat e também não para nas propostas. Ele reúne recursos que normalmente estariam espalhados por diferentes ferramentas e os transforma em um sistema contínuo.

1. MonoSpecs impede que o desenvolvimento entre repositórios se transforme em uma colcha de retalhos

Para equipes reais, um requisito raramente chega a apenas um repositório. O front-end, o back-end, a documentação, os scripts e a configuração de implantação podem precisar ser alterados juntos.

HagiCode introduz MonoSpecs para trazer esse tipo de colaboração entre repositórios de volta a uma única visão. Em um único projeto, você pode manter um inventário de repositório, um escopo de proposta e uma estratégia de arquivamento. Você também pode permitir que a IA entenda mais claramente quais limites uma mudança realmente ultrapassa.

Visão geral do status de vários repositórios MonoSpecs mostrando o status de ramificação e alteração em vários repositórios

Para usuários de repositório único, esse pode não ser o primeiro recurso que eles utilizam. Mas quando você começa a lidar com a coordenação frontend-backend, mantendo a documentação alinhada com o produto ou mantendo vários subprojetos, seu valor se torna óbvio.

2. O sistema Skills permite que a plataforma continue crescendo

Muitos produtos de IA se estendem de maneira grosseira: ou você espera por recursos oficiais ou faz com que os usuários mexam no terminal por conta própria. Em vez disso, o HagiCode transforma Skills em um módulo formal de produto.

Dentro do HagiCode, você pode:

visualizar habilidades já instaladas localmente
pesquise no catálogo de habilidades
obtenha recomendações de habilidades com base no projeto atual
inspecionar detalhes de habilidades, instalar comandos e confiar no status
atualização em lote de habilidades locais

Galeria de habilidades HagiCode mostrando resultados de pesquisa, filtros de origem e contagens de instalações

Página de habilidades locais do HagiCode mostrando a lista de habilidades instaladas e operações em lote

Isso significa que o HagiCode não é um produto lacrado. É mais como um shell que pode continuar incorporando novas habilidades, capacidades e fluxos de trabalho.

3. O sistema Vault evita que a base de conhecimento seja espalhada por todos os lugares

Você pode pensar no Vault como a camada de armazenamento de conhecimento do HagiCode.

Suporta trazer diferentes tipos de material para a plataforma, incluindo:

repositórios de referência de código
pastas comuns
Cofres de obsidiana
diretórios gerenciados pelo sistema

Dessa forma, notas de análise, códigos de referência e registros de projeto coletados em um projeto não ficam presos em uma única sessão. Eles podem ser citados novamente, organizados posteriormente e reutilizados como contexto em trabalhos futuros.

Para muitas equipes, isso é muito importante. A IA torna-se verdadeiramente valiosa não porque “respondeu uma vez”, mas porque pode continuar a trabalhar a partir de um corpo de conhecimento que já foi organizado.

Espaço de trabalho do Vault mostrando o Vault do usuário, o Vault do sistema e ações como abrir o servidor de código

4. AI Compose Commit estende a “codificação finalizada” para “escrita de commit clara”

Para muitas equipes, o verdadeiro problema não é a codificação em si, mas a etapa final: o código está pronto, mas ninguém quer escrever a mensagem de commit com cuidado.

HagiCode fornece AI Compose Commit, que também traz a geração de mensagens de commit para o fluxo de trabalho.

você não precisa se lembrar de cada alteração linha por linha
você não precisa improvisar uma descrição apressada do commit no último minuto
você pode deixar a IA organizar uma mensagem de commit mais clara com base na diferença real
no fluxo de trabalho do Turbo Engine, você também pode personalizar a IA Co-Authored-By assinatura e deixe a configuração em nível de repositório substituir seu padrão global

Ponto de entrada AI Compose Commit dentro do HagiCode

Seu valor não é apenas economizar algumas dezenas de segundos. É que o “commit” finalmente deixa de ser desvinculado do resto do contexto. Para as equipes, isso também significa que os commits gerados por IA podem continuar usando o nome do bot, o domínio de e-mail da empresa e a convenção de repositório dos quais já dependem, em vez de ficarem bloqueados em uma assinatura fixa.

5. A integração do Code Server torna a edição local e remota mais fácil

HagiCode também integra edição baseada em navegador por meio de servidor de código. Quer seu projeto esteja localizado localmente, em um servidor, em um contêiner ou em um tempo de execução remoto, você pode abrir o projeto ou o Vault com mais facilidade e ir direto para a edição.

Isso faz com que o HagiCode pareça mais uma plataforma de desenvolvimento real, em vez de apenas uma superfície front-end que analisa código. Muitas vezes, a IA já rastreou o problema até um arquivo específico. Se você ainda precisar voltar para outra ferramenta e realocar tudo sozinho, o fluxo de trabalho perderá impulso. A integração do Code Server resolve essa lacuna.

Resumo do tempo de execução do Code Server mostrando lançamentos recentes e pontos de entrada de reabertura

6. Ele trata os recursos de conveniência como capacidades reais, não como sobras

Além de propostas, execução, habilidades e gerenciamento de conhecimento, o HagiCode também inclui alguns recursos que afetam genuinamente a experiência do dia a dia:

Integração com GitHub
reconhecimento de fala
lembretes de hidratação
personalização de temas e interface
pontos de entrada de relatórios e estatísticas

Podem parecer “pequenos recursos”, mas decidem se uma plataforma é algo que as pessoas desejam manter aberta ao longo do tempo. O HagiCode não os esconde nas bordas. Ele tenta torná-los partes do produto visíveis, completas e configuráveis.

Página de configurações gerais mostrando cartões de idioma, exibição de sessão e lembretes de tarefas de longa duração

Sobreposição de lembrete de hidratação mostrando a contagem regressiva, as estatísticas da água do dia e o botão Beber agora

3. HagiCode como um jogo

A gamificação dentro do HagiCode não existe como decoração. Ele existe para fazer com que o uso a longo prazo de uma plataforma de desenvolvimento de IA pareça mais responsivo, mais rítmico e mais fácil de seguir.

1. Você pode ver seu progresso em vez de apenas ver os registros do bate-papo

No HagiCode, muitas ações são transformadas em feedback explícito de progresso. Criar sessões, enviar mensagens, executar planos, alternar projetos e enviar anotações não desaparecem mais como ações pontuais. Eles se acumulam em conquistas diárias, progresso de marcos e registros de conclusão.

O objetivo deste design não é apenas “diversão”. É que fica mais fácil sentir o que você realmente avançou em um dia. Para muitos desenvolvedores de longo prazo, a parte exaustiva não é a carga de trabalho em si. É a falta de feedback. HagiCode está tentando preencher essa lacuna.

Sala de conquistas mostrando progresso diário, conquistas globais e cartões de métricas de marcos

2. Não se limita às conquistas. Também fornece relatórios diários

Além das conquistas, o HagiCode também usa relatórios diários para mostrar o que você realmente fez ontem, de onde vieram os pontos e como está progredindo sua sequência.

Isso significa que a plataforma não registra apenas o que você fez. Ele reorganiza essas ações em uma superfície de revisão com ritmo real. Você pode saber mais facilmente se está bloqueado no progresso da sessão, no uso de ferramentas, na execução de código ou simplesmente no tempo ativo e na continuidade da tarefa.

3. Também transforma a produtividade em feedback visível

Muitos produtos dizem “A IA torna você mais produtivo”, mas não conseguem explicar o quanto mais produtivo. O HagiCode prefere expressar isso com dados visíveis.

Nesses relatórios de produtividade, você pode ver a duração do tempo de execução, o tempo gasto pela IA, o aumento da eficiência e a distribuição de simultaneidade. Não é mitificar a IA. Está tentando transformar a “produtividade” de um slogan em feedback concreto.

4. Ele ainda transforma o uso de tokens em algo que você pode sentir em tempo real

Se você é um usuário frequente, o valor desse design se torna óbvio. Em muitos casos, os problemas de custo e desempenho da IA não se revelam no final do mês. Eles aparecem enquanto uma sessão já está em andamento.

HagiCode mostra tokens de entrada, tokens de saída, contagens totais de tokens e níveis de rendimento diretamente no produto. Isso lhe dá uma noção mais imediata de quão pesada realmente é uma sessão, se o modelo atual está sob alta carga e se a conversa ficou muito inchada.

Painel de taxa de transferência de token mostrando taxas em tempo real, totais e registros recentes de chamadas de API

5. Heróis, profissões e níveis não são truques. Eles mapeiam o fluxo de trabalho

HagiCode inclui uma camada de apresentação completa construída em torno de heróis, profissões, carga e progressão de nível. Esta não é apenas uma renomeação cosmética. Ele mapeia diferentes agentes, responsabilidades e estados de trabalho em uma linguagem de interface que é mais fácil de entender e gerenciar.

Isso faz com que a colaboração multiagente, a troca de funções e o gerenciamento multimodelo pareçam menos abstratos. O que você vê não é apenas “um item de configuração”, mas “o que esse herói está fazendo agora, quais são as profissões primárias e secundárias e como o estado está progredindo”.

Para quem o HagiCode é realmente

Se você se enquadra em uma das funções abaixo, o valor do HagiCode geralmente se torna fácil de entender:

Função	O que você provavelmente valorizará
Novos engenheiros	Compreensão mais rápida de repositórios, fluxos de trabalho e contexto, em vez de obter apenas respostas fragmentadas
Desenvolvedores diários	Um fluxo de trabalho contínuo que reúne propostas, codificação, commits e métricas
Líderes técnicos	Melhor rastreabilidade para decisões e conhecimento por meio de OpenSpec, MonoSpecs e Vault
Equipes multi-repositórios	Um único sistema para coordenar alterações vinculadas em frontend, backend, documentos e scripts
Usuários pesados de IA	Gerenciamento mais claro de modelos, rendimento, produtividade, conquistas e ritmo de uso de longo prazo

Deixe-me responder às perguntas iniciais mais uma vez

O HagiCode é uma ferramenta de codificação de IA?

Sim, e coloca mais ênfase na redução das alucinações, evitando a deriva e produzindo mudanças que realmente acontecem.

O HagiCode é um jogo?

Sim, também, porque leva a sério conquistas, relatórios diários, multiplicadores, heróis, profissões e ciclos de feedback dentro do espaço de trabalho.

O HagiCode é um IDE?

De certa forma, está ainda mais próximo de uma plataforma. Não cobre apenas a superfície do editor. Ele conecta propostas, sessões, habilidades, base de conhecimento, colaboração entre repositórios, organização de commits e edição baseada em navegador em um fluxo completo.

Então, o que o HagiCode quer promover não é um recurso isolado, mas uma nova forma de trabalhar:

Atualize o desenvolvimento de IA de “pergunte uma vez, responda uma vez” para uma cadeia completa de compreensão, planejamento, execução, captura de conhecimento e feedback.

Edições e preços

Depois de entender o que o HagiCode está tentando ser, a próxima questão prática geralmente é simples: com qual edição você deve começar e o que os pacotes DLC realmente mudam?

Na tabela abaixo, ✅ significa suportado e ❌ significa não suportado.

Artigo	Área de trabalho	Recipiente	Vapor	HagiCode Plus
Ponto de entrada	Instalação na área de trabalho	Implantação de contêiner	Ver no Steam	Ver no Steam
Preços	Grátis	Grátis	Ver no Steam	Ver no Steam
Todos os recursos gratuitos incluídos	✅	✅	✅	✅
Cofre	✅	✅	✅	✅
Habilidades	✅	✅	✅	✅
Fluxo de trabalho da proposta	✅	✅	✅	✅
Conquistas locais	✅	✅	✅	✅
Todas as integrações do Agent CLI	✅	✅	✅	✅
Reconhecimento de fala	✅	✅	✅	✅
Integração OmniRoute	✅	✅	✅	✅
Integração com GitHub	✅	✅	✅	✅
Gerenciamento Git	✅	✅	✅	✅
Máximo de propostas simultâneas	3	3	3	32
Suporte para troca de cópias	❌	❌	❌	✅
Pacotes de avatares do Turbo Engine	❌	❌	❌	✅
Uploads de avatar personalizado	❌	❌	❌	✅
Logotipo personalizado	❌	❌	❌	✅
Título personalizado	❌	❌	❌	✅
Informações personalizadas de coautoria	❌	❌	❌	✅
Conquistas da nuvem Steam	❌	❌	✅	✅
Suporte gratuito para DLC	❌	❌	✅	✅
Suporte para oficina Steam	❌	❌	✅	✅
Suporte para salvar na nuvem	❌	❌	✅	✅

Regra de simultaneidade de propostas. As edições gratuitas e a edição básica do Steam começam com um limite de simultaneidade de 3 propostas. Todas as propostas que estão sendo geradas, executadas e arquivadas contam para esse mesmo limite. Turbo Engine DLC expande o limite para 32.

O que significa HagiCode Plus. HagiCode Plus é o pacote oficial do Steam que combina a edição principal do Steam com o DLC Turbo Engine em um único caminho de compra. Em termos diretos do usuário, é a entrada agrupada para “Edição Steam + maior simultaneidade e recursos aprimorados”.

Opções de avatar do Turbo Engine. O Turbo Engine DLC também inclui cinco pacotes de avatar independentes com 10 avatares selecionáveis em cada pacote e suporta uploads de avatares personalizados. Portanto, a atualização não envolve apenas simultaneidade. Também dá ao espaço de trabalho do Steam muito mais espaço para identidade e personalização.

Pacotes 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 onde começar com HagiCode

Se você estiver pronto para usá-lo de verdade, recomendo começar com este caminho:

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.

Se você quiser continuar explorando por tópico

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

Se você preferir entender o produto primeiro por meio de vídeo, a seção abaixo agora fornece à página em inglês seu próprio ponto de entrada mais claro: a recomendação principal permanece no YouTube, e o título, o resumo e o CTA explicam a plataforma. Mesmo antes de você abrir uma nova guia, a seção explica por que aquele vídeo é o lugar certo para começar.

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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