Für Engineering-Teams mit 5 bis 50 Personen

KI Code Generator, verankert in Ihrem Repo

Generierter Code ist nur so gut wie der Kontext dahinter. Fragen Sie codebasechat zuerst, wo Dinge liegen, und generieren Sie dann Code, der zu Ihrem Repo passt und das Review übersteht.

Kostenlos starten So funktioniert es

Ingenieur an zwei Monitoren mit Code-Editor und Chatfenster am Abend

Warum generierter Code schiefgeht

Die Lücke ist der Kontext, nicht die Syntax

66%

66 % der Entwickler nennen KI-Ausgaben, die „fast richtig, aber nicht ganz“ sind, ihre größte Frustration (Stack Overflow 2025)

45%

45 % sagen, dass das Debugging von KI-generiertem Code mehr Zeit kostet (Stack Overflow 2025)

46%

46 % misstrauen der Genauigkeit von KI-Tools, 33 % vertrauen ihr (Stack Overflow 2025)

Was es hinzufügt

Was ein KI Code Generator allein nicht sehen kann

Sechs Abfragen, die aus einem plausiblen Snippet Code machen, den Ihr Team tatsächlich mergt.

Den vorhandenen Helfer finden

Fragen Sie, ob ein Retry-Wrapper oder Datumsformatierer schon existiert. Sie erhalten Datei und Zeile, bevor ein Generator eine zweite Kopie schreibt.

Lokale Konventionen erkennen

Sehen Sie, wie Fehler, Logging und Konfiguration in dem Service behandelt werden, den Sie bearbeiten, damit generierter Code dasselbe Muster übernimmt.

Aufrufe über Repos hinweg verfolgen

Verfolgen Sie eine Funktion durch ein Monorepo, das in Pakete aufgeteilt ist, oder durch sechs getrennte Repos, bevor Sie eine Signatur ändern.

Architekturdokumente, die aktuell bleiben

Eine Karte, wie ein Service verdrahtet ist, wird bei jedem Push aktualisiert, damit Prompts von Fakten ausgehen statt vom Gedächtnis.

Direkt im Editor

Läuft in VS Code und JetBrains neben Ihrem Generator. Stellen Sie eine Frage, ohne einen Browser-Tab zu öffnen oder einen Kollegen anzuschreiben.

PR-Kontext für Reviewer

Fasst zusammen, was ein Pull Request berührt und welche Aufrufstellen er betrifft, damit generierte Änderungen ein echtes Review bekommen.

Ablauf

So passt es neben Ihren Generator

Vier Schritte, von einem verbundenen Repo bis zu einer geprüften Änderung.

1

Repos verbinden

Verbinden Sie codebasechat mit Ihrem Git-Anbieter, nur mit Lesezugriff. Im selbst gehosteten Tarif verlässt der Code nie Ihre Infrastruktur.
2

Erst fragen, dann prompten

Wo wird die Abrechnung wiederholt? Welches Modul verwaltet die Sessions? Sie erhalten Datei, Zeile und Begründung in verständlicher Sprache.
3

Gegen die Antwort generieren

Fügen Sie den Namen des Helfers oder die Konvention in Ihren Prompt für Cursor, Copilot oder Aider ein. Der Generator arbeitet jetzt mit Ihrem Code statt mit einer Vermutung.
4

Mit Kontext prüfen

Öffnen Sie den Pull Request und lesen Sie zuerst die Zusammenfassung der betroffenen Aufrufstellen. Investieren Sie Prüfzeit dort, wo die Änderung etwas brechen kann.

Vor dem Generieren

Schluss mit Duplikaten von Code, den Sie schon haben

Der häufigste Fehler eines KI Code Generators ist, eine neue Hilfsfunktion neben einer bereits vorhandenen zu schreiben. Sie kompiliert, besteht einen schnellen Blick und schafft eine zweite Wahrheitsquelle. Das Repo vorher zu fragen kostet zehn Sekunden und beseitigt diese ganze Fehlerklasse. Codebasechat schreibt Ihnen die Funktion nicht. Es sagt Ihnen, dass sie bereits im geteilten Paket liegt und wer sie zuletzt geändert hat.

Antworten verweisen auf die tatsächliche Datei und Zeile, nicht auf eine veraltete Wiki-Seite
Zeigt die bestehende Konvention, bevor Sie den Prompt schreiben
Funktioniert auf einem Repo, das Sie nicht geschrieben und noch nicht gelesen haben

Laptop-Bildschirm mit Code-Editor und einem generierten Diff neben bestehenden Projektdateien

Nach dem Generieren

Generierten Code mit dem vollen Bild prüfen

Bei einem Diff mit 40 Dateien sinkt die Review-Qualität, weil jede Zeile für sich vernünftig aussieht. Codebasechat fasst zusammen, was die Änderung berührt, und markiert die Teile des Codes, von denen sie abhängt. Ein Reviewer, der den Service nicht kennt, weiß, wo er zuerst hinschauen muss. Das grenzt ein, wo menschliche Prüfung nötig ist. Sie ersetzt sie nicht.

Zeigt Aufrufstellen, die eine Änderung betrifft, auch über Repos hinweg
Markiert Code, der lange keinen aktiven Verantwortlichen hatte
Die menschliche Entscheidung über den Merge bleibt bei Ihnen

Zwei Ingenieure prüfen gemeinsam einen Pull Request auf einem großen Monitor

Unterschiedliche Aufgaben

Generatoren schreiben Code. Codebasechat erklärt Ihren.

Beide ergänzen sich. Die Tabelle zeigt, wofür jedes Werkzeug gebaut ist.

Aufgabe	Codebasechat	Typischer KI Code Generator
Schreibt neuen Code aus einem Prompt	Nein	Ja
Beantwortet, wo X implementiert ist, mit Datei und Zeile	Ja	Teilweise, abhängig von offenen Dateien
Begründung über mehrere Repos hinweg	Ja, im Pro-Tarif	Unterschiedlich je nach Tool und Tarif
Fasst zusammen, was ein Pull Request betrifft	Ja	Selten
Architekturdokumente, bei jedem Push aktualisiert	Ja	Nein
Selbst gehostete oder VPC-Option	Ja, im Team-Tarif	Je nach Tool

Preise

Drei Tarife. Im Free-Tarif gibt es keinen Mindestumfang an Plätzen.

Free

$0

Für Einzelpersonen, die es an einem Repo testen

1 indexiertes Repo
50 Fragen pro Monat
IDE-Erweiterung für VS Code und JetBrains
Community-Support

Kostenlos starten

Am beliebtesten

Pro

$24 /Monat pro Platz

Für Teams mit 5 bis 50 Personen

Unbegrenzte Repos, Begründung über mehrere Repos
Unbegrenzte Fragen
Automatisch erzeugte Architekturdokumente
PR-Kontext für Reviewer
Slack-Integration
Prioritäts-Support

14-Tage-Testversion starten

Team

Custom

Für mehr als 50 Entwickler oder regulierte Umgebungen

Selbst gehostete oder VPC-Bereitstellung
SSO und Audit-Logs
Individuelles Onboarding
Support mit SLA

Vertrieb kontaktieren

Häufige Fragen

Was ist ein KI Code Generator?

Ein KI Code Generator macht aus einem Prompt oder einer Teildatei neuen Code. Werkzeuge wie GitHub Copilot, Cursor und Aider tun das direkt im Editor. Das Ergebnis ist nur so gut wie der Kontext, den das Tool sehen kann. Deshalb kompiliert generierter Code oft, ignoriert aber, wie Ihr Repo dasselbe Problem bereits löst.

Generiert codebasechat Code?

Nein. Codebasechat beantwortet Fragen zu Ihren bestehenden Repos mit Datei, Zeile und Begründung. Das Tool ist dafür gedacht, neben einem Generator zu arbeiten: Sie suchen zuerst den passenden Helfer, die Konvention oder die Service-Grenze, generieren dann dagegen und prüfen das Ergebnis anschließend mit PR-Kontext.

Warum fällt generierter Code so oft im Review durch?

Selten wegen der Syntax. In der Stack Overflow Developer Survey 2025 nannten 66 % der Entwickler KI-Lösungen, die „fast richtig, aber nicht ganz“ sind, als größte Frustration. Die übliche Ursache ist eine fehlende Konvention: ein doppelt geschriebenes Hilfsmittel, der falsche Fehlertyp, eine interne API, die auf die alte Weise aufgerufen wird.

Kann ich es mit Cursor oder Copilot verwenden?

Ja. Codebasechat läuft in VS Code und JetBrains. Sie behalten Ihren Generator Ihrer Wahl und fragen codebasechat, wo etwas implementiert ist, bevor Sie einen Prompt schreiben. Es gibt keinen Ersatzschritt und nichts zu migrieren.

Wird mein Code zum Training eines Modells verwendet?

Nein. Jeder Workspace erhält einen privaten Index, und Code trainiert nie ein gemeinsames Modell. Im Team-Tarif kann der Index in Ihrer VPC oder auf selbst gehosteter Infrastruktur laufen, mit SSO und Audit-Logs.

Wie viele Repos kann ich verbinden?

Der kostenlose Tarif indiziert ein Repo mit 50 Fragen pro Monat. Pro hebt beide Grenzen auf und fügt die Begründung über mehrere Repos hinzu, was wichtig ist, wenn ein Feature mehrere Services betrifft.

Wie lange dauert die Einrichtung?

Ein Repo mit Lesezugriff zu verbinden und eine erste Frage zu stellen, dauert bei den meisten Teams unter 15 Minuten. Große Monorepos werden im Hintergrund indiziert, sodass Sie schon fragen können, bevor der vollständige Index fertig ist.

Geben Sie Ihrem Generator den Kontext, der ihm fehlt

Verbinden Sie ein Repo und stellen Sie Ihre erste Frage in unter 15 Minuten. Kostenloser Tarif, keine Kreditkarte nötig.

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