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Projektbeispiel · Orchestrator Auto

Nicht alles allein.Alles auf ein Ziel.

Lurus Code schreibt komplette Features autonom - von der Planung über Implementation bis zum Test. Der Orchestrator verteilt Aufgaben an spezialisierte Agenten, die parallel arbeiten.

01 Planung /orchestrate
02 Spezialisierte Arbeit
03 Qualitätsprüfung
04 Gemeinsamer Kontext
Strukturillustration · kein laufendes Kundenprojekt

Ansicht aus Lurus Code

Mehrere Rollen. Ein nachvollziehbarer Arbeitsstand.

Sieh den Plan, die spezialisierte Arbeit und die Prüfungen im Zusammenhang. Parallelität hilft nur, wenn das gemeinsame Ergebnis überprüfbar bleibt.

Ansicht aus Lurus Code · Orchestrator Auto
Vorhandene Beispielansicht zur Veranschaulichung · kein laufendes Kundenprojekt und kein gemessenes Ergebnis.

Die Lösung

Ein Team aus spezialisierten KI-Agenten.

01

Planung

Der Planner analysiert die Aufgabe, erstellt einen Architekturplan und verteilt Teilaufgaben an spezialisierte Agenten.

02

Spezialisierte Arbeit

Explorer, Shell und Coder arbeiten parallel - nicht sequenziell. Das beschleunigt die Entwicklung um ein Vielfaches.

03

Qualitätsprüfung

QA-Gates prüfen den Code nach jedem Schritt - Bugs werden sofort erkannt und behoben, nicht erst am Ende.

04

Gemeinsamer Kontext

Session Memory bewahrt Kontext über die gesamte Entwicklung - der Orchestrator vergisst nichts.

Aufnahme einer Laufübergabe mit entstandenem Diff, Prüfergebnissen und offenen Lücken.
Umsetzung und ihre Prüfungen

Der Umfang dieses Beispiels

Von der Idee zum fertigen Feature - autonom.

Die Angaben beschreiben den Beispielumfang. Laufzeit und Ergebnis hängen von Aufgabe, Repository und Prüfung ab.

5x
Schneller als manuelle Entwicklung
4+
Spezialisierte Agenten pro Aufgabe
0
Kontextwechsel nötig

Das Problem

Feature-Entwicklung ist langsam und fragmentiert.

Autonomes Coding mit Orchestrator Auto

  • Planung, Implementierung und Tests laufen sequenziell - jeder Schritt wartet auf den vorherigen.
  • Kontextwechsel zwischen Dateien, Terminals und Dokumentation kosten Zeit und Fokus.
  • Einzelne KI-Assistenten haben keinen Gesamtüberblick - sie lösen Teilprobleme, aber kein Feature komplett.
  • Qualitätssicherung kommt immer am Ende - Bugs werden spät entdeckt und sind teuer zu beheben.

Teile die Arbeit auf. Nicht die Verantwortung.

Wähle ein Vorhaben mit klaren Teilaufgaben. Lass Planung, Umsetzung und Prüfung auf ein gemeinsames, überprüfbares Ziel hinarbeiten.

Eine bewusste Entscheidung

Vor dem ersten Prompt.

Interaktive Demo
Lurus Codeprivacy-demo · beispielhafter Workspace

Demo-Sitzung bereit. Modellwahl und Datenweg sind getrennte Entscheidungen.

Inszeniertes Beispiel. Keine echte Anmeldung, Sicherheitsprüfung oder Codeübertragung.

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