CodePus ni an AI-native IDE: 10 built-in ń ṣiṣẹ́ ipò — Ask, Ètò, Ọ̀kanṣojú, YOLO, Design and Síwájú — paired pẹ̀lú multi-Ọ̀kanṣojú orchestration and self-healing ṣàtúnṣe àṣìṣe. Láti Q&Ọ̀kan, Ètò and kóòdù to design and ṣàtúnṣe àṣìṣe, Gbogbo in one place. Yí ipò per iṣẹ́, and AI works within Ọ̀tún Ìyọ̀ọ̀da boundaries.
Ó wà fún Windows · macOS · Linux. Owó ọ̀fẹ̀ẹ́ títí láé.
industry's Àkọ́kọ́ AI automation pipeline covering entire software engineering lifecycle. super Ọ̀kanṣojú advances stage by stage under contract, pẹ̀lú fixed Ìfití/Ìjáde/acceptance criteria — Bẹ́ẹ̀kọ́ Fò, Bẹ́ẹ̀kọ́ gaps.
Iṣẹ́ recognition · Irú ìwárí · Template matching
Multi-source intake · Structured follow-ups · Multi-Àwoṣe debate
Ìpín ìdìpọ̀ · Àwòrán API · Ìpín ìdìpọ̀
URL→HTML · Àwòrán→Àwòrán àbáyọ · Ọ̀rọ̀→Àwòrán
Aládàáṣiṣẹ́-ìwárí · Dependency install · Environment Ṣàyẹ̀wò
Iṣẹ́ breakdown · Aládàáṣiṣẹ́-kóòdù · Change Ìròyìn
Tiered testing · Aládàáṣiṣẹ́-diagnosis · Self-healing
Àwọn ìwé ṣẹ̀dá · Ààbò Ṣàyẹ̀wò · Dídára gate
Artifact packaging · Canary Ìgbékalẹ̀ · Delivery sign-pa
Monitoring & alerting · Runbooks · Feedback tún ṣe
Three yára-Bẹ̀rẹ̀ templates covering every scenario
S1→S9 ti a ṣe adaṣe ni kikun, pẹlu iṣẹ-ṣiṣe, ayika, idanwo, ẹnu-ọna, ifisilẹ ati iṣẹ
S1→S5 pẹlu ipade idanwo, titẹ URL + awọn ibeere ti o pada + imuse adaṣe
S1→S5 mọ koodu ti o wa tẹlẹ ati ki o ṣe atunṣe ni ilọsiwaju
Ojú ti gidi akoko si ipo ti gbogbo aṣoju, ipele ilọsiwaju ati didara-ori awọn esi. Nigbati awọn super aṣoju ti wa ni ṣiṣe, o ko ri a dudu apoti o ri a kikun ipele akoko, ilọsiwaju awọn bar ati deliverable akojọ.
S0→S9 visual ìlà àkókò, Lọ́wọ́lọ́wọ́ stage highlighted, ìlọsíwájú at ọ̀kan glance
Àṣeyọrí rate, average duration, failure point tracking — every delivery quantified
Pass/Warn/Fail tri-tier gating kò sí ohun kan tó ń lọ sí àwọn ọkọ̀ títí tí wọ́n fi lè gba ìdánilójú
Àwọn ohun tó yẹ kí wọ́n ṣe, àwọn àbáṣe ìṣe, àwọn ìròyìn ìwádìí, àwọn àkọsílẹ̀ ìṣẹ́ṣẹ́ gbogbo wọn ní ìran kan
Kìí ṣe ọ̀kan simple Copilot — it's an AI architect, iṣẹ́-ọnà ṣàkóso and chief engineer pẹ̀lú full lifecycle authority. One instruction, láti requirements to launch, orchestrating 12 specialist sub-agents autonomously.
Ó pàṣẹ fún àwọn aláṣẹ méjìlá láti fi àwọn ètò sọ́rọ̀ tó kún fún ìparí sí ìparí ránṣẹ́
Automated S0→S9 ten-stage orchestration pẹ̀lú smart Fò/parallel/rollback
7 àwọn olùpèsè, ìtọ́jú àárín àwọn àwòṣe, àwọn ìpinnu tó dá lórí ìfọkànbalẹ̀
Test → diagnose → fix → retest, 3 aládàáṣiṣẹ́-fix ìyípo by Àfidífún
Gbogbo ipele ti ẹnu-ọna Pass / Wọ / Fail ko si ohun ti o kọja ti ko ba pade awọn ifilelẹ
Àwọn ohun èlò tí a fi ń ṣàyẹ̀wò àwọn ohun èlò tó ń ṣòfò ní gbogbo ìsọfúnni, ìsọfúnni kò sì ní pàdánù kankan
Human confirmation at Kọ́kọ́rọ́ ibi ìdánwò, autonomous decisions otherwise — efficiency and safety in parallel
Every sub-Ọ̀kanṣojú ni an expert in its niche — independent Fèrèsé, Ìpàdé, Àṣẹ and acceptance criteria. Launch individually or orchestrated by super Ọ̀kanṣojú.
S1→S3 · Láti requirements to àfidámọ̀
Multi-source intake (ọ̀rọ̀/voice/URL/video/àwọn ìwé), structured follow-ups, multi-Àwoṣe debate, Ìjáde PRD + acceptance criteria + ànímọ́-UI mapping
Ìpíntí ìdìpọ̀ ìmọ̀-ẹrọ, pípa àwọn modùlì mọ́lẹ̀, àlàfo API, ètò àwòrán data Àkọlé ìṣètò tó ń dáni lóhùn ara ẹni sílẹ̀
URL→HTML reverse engineering, image→prototype, sketch→code, ìyípadà ìmúra tí a ń sọ̀rọ̀, ìmúṣẹ àwòrán ojúewé-UI
S4→S5 · Láti environment to kóòdù
Automated environment ìwárí (doctor), dependency install (setup), runtime verification (verify) — ṣetan in one tẹ
Kà requirements and design artifacts, decomposes iṣẹ́ tree, implements kóòdù, emits change Ìròyìn and risk kìí ṣe
S6→S7 · Testing, àwọn ìwé, Ààbò & CI/CD
Unit→integration→E2E→RPA tiered testing, aládàáṣiṣẹ́-diagnosis + aládàáṣiṣẹ́-fix + retest loop (configurable ìyípo)
Aṣiṣẹ-n-n-ṣe awọn iwe-ẹri ayaworan, awọn iwe-ẹri API, awọn iwe-iṣakoso olumulo ati awọn itọsọna iṣẹ ti a ṣepọ laaye pẹlu koodu naa
Dependency Ṣàyẹ̀wò, risk grading (Gíga/Medium/Low), fix àbá, Ìdásílẹ̀-blocking decisions
Pipeline ṣe, gate aggregation, artifact verification — automated CI/CD
S8→S9+ · Láti launch to tún ṣe
Artifact packaging, Ìdásílẹ̀ gates, canary deployment ìgbìmọ̀, human confirmation fún production, delivery manifest
Àwọn ìlànà ìtọ́jú àti ìkìlọ̀, Ìgbélọ̀wọ́ àbájáde, Àsọfúnni nípa ìṣẹ̀lẹ̀, ètò lílo ibi tí wọ́n ti ń gbé àwọn ohun èlò náà jáde/ìkànnì kan.
Gba awọn iṣoro / olumulo feedback, ṣe awọn ti o, ọkan tẹ awọn loops pada si S1 lati bẹrẹ awọn ti n tẹle iteration
Ṣàtúnṣe àṣìṣe ipò Ṣiṣẹ́ ọ̀kan full self-healing pipeline: Ṣiṣẹ́ tests → aládàáṣiṣẹ́-diagnose → Fi sílò fixes → re-test, looping until they pass — freeing you láti repetitive manual ṣàtúnṣe àṣìṣe.
Unit · Integration · E2E · RPA tiered ṣe
Aggregate Àkọsílẹ̀, traces, àwòrán ojú-ìwé to locate gòǹgò ìdí
Automatically Fi sílò fix patches based on diagnosis
Aládàáṣiṣẹ́-retest Lẹ́yìn fix to Fidimúlẹ̀ resolution
CodePus ṣe atilẹyin awọn ohun elo multi-modal lori iwiregbe ati gbogbo ipo iṣẹ. Ṣafihan awọn ibeere rẹ ni ọna ti o dabi julọ.
Describe requirements and intent in natural Èdè
Àkọlé → Àdàkọ → Ṣàtúnṣe → Ṣàlàyé, ASR ń ṣe atilẹyin ọ̀pọ̀ èdè
Aládàáṣiṣẹ́-scrape web ojú-ìwé, configurable depth (0=full site)
Àwòrán ojúewé→HTML, Àwòrán ojúewé→Àwòrán ojúewé, Àwòrán ojúewé→Àwòrán ojúewé→Àwòrán ojúewé
Ṣiṣiro fidio multimodal lati yọ awọn ibeere ati apẹrẹ
PDF/DOC/MD ti a ṣe àtúnṣe àtọwọdá ara ẹni sinu awọn ibeere ti a ṣètò
Got ọ̀kan complex requirement? Multiple AI Àwoṣe debate contested àwọn àmì and Ìjáde ọ̀kan converged Ètò. Kìí ṣe one Àwoṣe's guess — multiple Àwoṣe colliding into best answer.
At least 2 different Àwoṣe in debate
Olùpàá lè dúró ní gbogbo ìgbà kó sì gba ìwé tuntun náà
Disagreements → merged conclusions → Ṣí ìbéèrè Gbogbo Àkọsílẹ̀
Ó bo gbogbo àwọn olùpèsè AI pataki, ó sì máa darí iṣẹ́ kọọkan sí awoṣe tó dara jù laifọwọyi. Yíyí padà jẹ́ tẹ̀kan ṣoṣo, ó sì máa ń bá àwọn agbara tuntun mu. Kò sí ìdẹ́kùn olùtajà. Àwọn bọtini rẹ, ìṣàkóso rẹ.
Complex logic · Math proofs · Multi-step Ètò
Smart kóòdù · Tún ṣètò · Aládàáṣiṣẹ́ testing
Àwòrán+ọ̀rọ̀ · UI Àwòrán ojú-ìwé ìtúpalẹ̀ · Visual ìrònú
Àwọn ìlàjú tí ó ní àràádọ́ta owó àmì · Ìmọ̀ràn repo kíkún
Millisecond inference · Real-Àkókò Parí · Streaming
Agbègbè deployment · Dátà stays on-premise · Compliance
Oju opo wẹẹbu ti o ni ibamu pẹlu OpenAI · Iṣiṣẹpọ ti ara ẹni · Awọn awoṣe ti a ṣe agbekalẹ ara ẹni
Láti millisecond Ìparí to deep kóòdù understanding, every Ẹ̀kúnrẹ́rẹ́ engineered fún peak efficiency.
Proprietary Parí Àwoṣe pẹ̀lú millisecond Ìdáhùn, multi-line prediction, function-level ṣẹ̀dá. Àyíká-aware precision.
Yàn kóòdù, describe changes in natural Èdè, AI rewrites instantly. Diff Àwòtẹ́lẹ̀ + AI review — see Ṣáájú you change.
Semantic Atọ́nà of your entire Ìpìlẹ̀ kóòdù. Ṣàwárí kóòdù in natural Èdè, understand ìtumọ̀ ilé intent beyond ọ̀rọ̀ matching.
Model Context Protocol connects external tools, .codepus/rules enforces coding standards — infinitely extensible AI capabilities.
Kọ̀ọ̀dù rẹ ni ohun ìní rẹ tó ṣeyebíye jù lọ. CodePus ń pèsè ààbò tó kúnnú rẹ̀ kí àwọn ilé iṣẹ́ lè fọkàn tán láti fi kọ́kọ́ kọ́ àwọn èèyàn nípa AI.
One-tẹ Àṣírí ipò — zero kóòdù tí fi ránṣẹ́ to Àwọsánmà. Use Agbègbè Àwoṣe fún sensitive iṣẹ́-ọnà, fully offline.
SAML/OIDC ilé iṣẹ́, SCIM auto-sync seats, ìparapọ ìdarí ìmísí.
Parí operation ìṣayẹ̀wò trail, meeting SOC 2, ISO 27001 and Òmíràn compliance requirements.
Full on-premise deployment, dátà never leaves your Nẹ́tíwọ́ọ̀kì. Built fún finance, government, and gíga-Ààbò environments.
Share àwọn àṣẹ, Òfin, and Irinṣẹ́ configs. Unified Ẹgbẹ́ AI kóòdù experience — new ọmọ ẹgbẹ́ onboard instantly. Per-ọmọ ẹgbẹ́ AI Ìlò and kóòdù ṣẹ̀dá analytics.
Mo máa ń kọ́ kọ́ọ̀ṣì, mo sì máa ń ṣàpèjúwe ohun tí wọ́n fẹ́, tí ẹni tó ń ṣe iṣẹ́ náà á sì máa bá a lọ láti S1 sí S8 láìnídìí.
Àwọn òṣìṣẹ́ méjìlá ní ipò wọn, láti ìparí sí ìparí, láti ìṣẹ́jú sí ìṣẹ́jú, àgbá mẹ́ta ni wọ́n máa ń ṣe kí wọ́n tó sọ pé òṣìṣẹ́ gidi ni.
One-tẹ URL scraping → reverse ìtúpalẹ̀ → àfidámọ̀ → kóòdù. Simulating ọ̀kan competitor's site tí ká láti 2 weeks to 2 hours.
kì í ṣe kíkọ́ tó tètè parí nìkan ọ̀nà tuntun kan láti ṣiṣẹ́ lórí àwọn ìbéèrè àti ìdáhùn, ètò, kọ́kọ́, ètò àti ìsọfúnni. Àwọn ìṣe mẹ́wàá + iṣẹ́ ẹgbẹ́ ọ̀pọ̀ ọ̀gá. Ẹ̀ka ọfẹ títí láé.