Aufgaben gezielt delegieren
Beginne mit klar begrenzten Aufgaben, bei denen Akzeptanzkriterien, Tests und Reviewer bereits definiert sind.
Produkt
AI Agent
4 Modi, 19+ Tools, Extended Thinking
Code Review
Automatische Reviews mit HTML/JSON-Export
Security Scanning
4 Scan-Skills, SARIF, Inline-Diagnostics
Multi-Agent
Autonome Planung mit Quality Gates
Teamverwaltung
Wallet, Budgets und Admin-Policies
Git & GitHub
Commits, PRs, Issues automatisiert
Testing & TDD
Testgenerierung und TDD-Workflows
Dokumentation
Auto-Docs, Mermaid, Changelog
IDE & CLI
Erweiterungen
Skills
Community Skills und Custom Commands
MCP Integration
Model Context Protocol Server
Custom Agents & Rules
Eigene Agents, Rules, LURUS.md
Code Indexing
Semantische Suche mit RAG
Hooks
Event-Automation mit 11 Events
Web Search & Browser
Brave Search, Browser-Automation
Permissions
Sandbox-Isolation, Datei-Schutz, Befehlserlaubnislisten
API Keys
Token-basierte Auth für CI/CD und Headless-Umgebungen
Sicherheit
DSGVO-konform
Ihr Code wird nie gespeichert. DSGVO-konforme Verarbeitung mit sofortiger Datenlöschung.
Zu unseren SicherheitsstandardsFür Engineering-Teams
KI-Coding in bestehende Engineering-Standards einordnen
Lurus Code unterstützt Teams dabei, agentische Workflows für Planung, Implementierung, Tests und Reviews innerhalb klarer Zugriffs-, Qualitäts- und Datenweg-Grenzen zu evaluieren.
Für Engineering-Teams
Qualitätsgates beibehalten
KI-gestützte Arbeit ergänzt vorhandene Tests, Code Reviews und Deployment-Prozesse statt sie zu umgehen.
Datenwege transparent einordnen
Modell, Provider und Verarbeitungsregion werden je Weg dokumentiert; Zero Data Retention und kein Training mit Kundendaten gelten standardmäßig.
Aus dem Pilot lernen
Bewerte Qualität, Durchlaufzeit, Kosten und Teamakzeptanz, bevor der Einsatz ausgeweitet wird.
Mit einem begrenzten Pilot starten
Prüfe zuerst die Voraussetzungen deines Teams oder ordne einen konkreten Workflow gemeinsam ein.