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DeutschlandGPT

Code — agentische KI für Ihre Softwareaufgaben

Mehrschrittige Entwicklungsaufgaben von der Analyse bis zur Änderung — und der Quellcode verlässt dabei Ihre Infrastruktur nicht. Für Teams, die KI-Unterstützung wollen, ohne ihr Repository einem US-Dienst anzuvertrauen. Zu finden in der Desktop-App für macOS, Windows und Linux.

Das Problem

Der Quellcode ist das Betriebsgeheimnis — und wandert trotzdem in fremde Tools

KI-Codeassistenten gehören längst zum Alltag von Entwicklungsteams. Nur: Bei den gängigen Diensten wird der Quellcode — Architektur, Geschäftslogik, Zugangspunkte — an Server außerhalb Ihrer Kontrolle übertragen. Für viele IT-Leitungen ist genau das der Grund, sie zu verbieten.

Code arbeitet anders: der Quellcode verlässt Ihre Infrastruktur nicht. Die KI analysiert, plant und ändert mehrschrittig — unter denselben Verträgen und mit denselben Rechten wie der Rest der Plattform.

Funktionen

Findet, ändert, prüft

Code sieht das ganze Projekt, ändert am echten Stand und prüft sich, bevor „fertig“ gemeldet wird.

Erst finden

Sucht im ganzen Projekt nach Name und Inhalt, bevor eine einzige Zeile geändert wird.

Chirurgisch ändern

Gezielte Ersetzungen mit eindeutigem Anker. Neu geschrieben wird nur, was wirklich neu ist.

Live-Vorschau

Änderungen sofort sehen — als Desktop-, Tablet- und Mobile-Ansicht nebeneinander.

Git integriert

Branches, Commits und Änderungen laufen direkt in der Oberfläche — ohne separates Werkzeug daneben.

Ausführen und prüfen

Build, Tests, Linting und Git laufen direkt — gefundene Fehler werden selbst behoben.

Selbst geprüft

Öffnet die Vorschau, macht einen Screenshot und liest die Konsole — und korrigiert vor dem Fertig-Melden.

Der Unterschied

Was sich beim Arbeiten mit Code ändert

Mit einem Chat-Tool

Kopieren, erklären, zurückkopieren

  • Code-Schnipsel in ein US-Chat-Tool kopieren
  • Der KI fehlt der Kontext — sie sieht nur den Ausschnitt
  • Vorschläge von Hand zurück ins Projekt übertragen
  • Der Quellcode verlässt die eigene Umgebung

Mit DeutschlandGPT

Die KI arbeitet am echten Projekt

  • Die KI arbeitet direkt im lokalen Projektordner
  • Voller Kontext statt einzelner Schnipsel
  • Änderungen kommen als nachvollziehbarer Vorschlag
  • Der Code bleibt in der geprüften Umgebung

Berechtigungen

Sie behalten die Kontrolle

Vier Stufen legen fest, wie viel Code selbst tun darf — von Nachfrage bei jeder Änderung bis vollautomatisch.

Normal

Standard

Fragt vor Änderungen, dem Löschen von Dateien und dem Ausführen von Befehlen nach.

Änderungen erlauben

Dateiänderungen laufen ohne Nachfrage. Befehle und externe Werkzeuge fragen weiterhin nach.

Plan-Modus

Nur lesen: erstellt einen Plan, ohne Dateien zu ändern oder Befehle auszuführen.

Auto

Führt alle Aktionen ohne Nachfrage aus — für alle, die dem Assistenten vertrauen.

Verbindungen automatisch genehmigen

Aktionen von Integrationen und MCP-Servern laufen ohne Nachfrage. Dateien und Befehle behalten ihre eigene Nachfrage.

Jede Änderung sehen Sie vorher als Bestätigung und danach als Diff. Gearbeitet wird ausschließlich in freigegebenen Ordnern — nichts außerhalb.

Sicherheit

Gebaut für Teams, die nicht alles hochladen dürfen

Code bleibt im Haus

Analyse und Änderungen laufen, ohne dass Ihr Repository die Infrastruktur verlässt.

Nachvollziehbare Schritte

Jeder Schritt der KI ist sichtbar — was gelesen, was geändert, was vorgeschlagen wurde.

Änderungen als Vorschlag

Die KI ändert nicht am Team vorbei: Ergebnisse kommen als prüfbare Änderung, die Entscheidung bleibt bei Ihren Entwicklern.

Vorschau

Code im Betrieb

DeutschlandGPT Code: Aufgabe mit Analyse-Schritten, betroffenen Dateien und vorgeschlagener Änderung.

Anwendungsfälle

Wofür Teams es einsetzen

Fremden Code verstehen

Gewachsene Codebasen, Altsysteme oder übernommene Projekte analysieren und dokumentieren lassen.

Wiederkehrende Änderungen

Mehrschrittige Anpassungen über viele Dateien — von der Umbenennung bis zur Bibliotheks-Migration.

Fehlersuche mit Kontext

Von der Fehlermeldung zur Ursache: die KI liest den relevanten Code und schlägt die Korrektur vor.

Referenzen

Was unsere Kunden sagen

Zertifizierungen

Unabhängig geprüft und zertifiziert

TÜV SÜD ISO 27001 — InformationssicherheitTÜV SÜD ISO 9001 — Qualitätsmanagement

ISO 27001 und ISO 9001, beide vom TÜV SÜD zertifiziert. Hosting auf der BSI C5-zertifizierten Open Telekom Cloud — Ihre Daten auf deutschen Servern.

FAQ

Was Entwicklungsteams vorher klären

Verlässt unser Quellcode die eigene Infrastruktur?
Nein. Die agentische Bearbeitung von Softwareaufgaben läuft so, dass der Quellcode die Infrastruktur nicht verlässt — auch bei mehrschrittigen Aufgaben von der Analyse bis zur Änderung.
In welchem Tarif ist Code enthalten?
Code ist verfügbar. Welche Tarife ihn enthalten, zeigt die Preisübersicht. Tarife ansehen
Werden meine Daten für das KI-Training verwendet?
Nein, unter keinen Umständen. Daten und Gespräche werden niemals zum Training von KI-Modellen verwendet. Dies ist vertraglich mit allen Modellanbietern vereinbart und durch unsere Datenschutzrichtlinie garantiert. Die volle Kontrolle über die eigenen Daten bleibt jederzeit erhalten.
Kann ich DeutschlandGPT in unsere bestehende IT-Infrastruktur integrieren?
Ja. DeutschlandGPT lässt sich nahtlos in die bestehende Infrastruktur einbinden. Unterstützt werden SSO über SAML und SCIM für die Nutzerverwaltung (beides im Enterprise-Tarif), eine umfassende API sowie Anbindungen an über 40 Tools — darunter Microsoft 365, Google Workspace, Jira, GitHub, Confluence, Notion, HubSpot, Salesforce, Slack und viele mehr.
Wie schnell kann DeutschlandGPT eingeführt werden?
DeutschlandGPT ist kein monatelanges IT-Projekt. Das Team kann innerhalb von 24 Stunden loslegen. Die SSO-Anbindung an die bestehende Infrastruktur gehört zum Enterprise-Tarif und ist dort in unter einer Woche abgeschlossen.
Kann ich zwischen den Modellen wechseln?
Ja, jederzeit. Ein Tarif, alle Modelle. Pro Anfrage lässt sich das beste Modell für die jeweilige Aufgabe wählen. In der Chat-Oberfläche einfach das Modell per Dropdown wechseln. Per API genügt die Änderung des model-Parameters.

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