面向软件工程全生命周期的阶段化流水线。超级智能体按阶段合同推进，每个阶段定义输入、输出和验收标准，最终结果以实际门禁证据为准。
任务识别 · 类型判定 · 快捷模板匹配
多源采集 · 结构化追问 · 多模型辩论验证
技术栈选型 · API 设计 · 模块拆解规划
URL→HTML · 图片→原型 · 语音→设计稿
自动检测 · 依赖安装 · 环境健康校验
任务拆解 · 自动编码 · 变更报告输出
多级测试 · 自动诊断 · 自愈修复闭环
文档生成 · 安全扫描 · 质量门禁把控
打包制品 · 灰度部署 · 交付确认归档
监控告警 · Runbook · 反馈迭代闭环
三种快捷模板，覆盖所有场景
S1→S9 全流程自动化，含架构、环境、测试、门禁、发布、运维
S1→S5 含测试闭环，URL 抓取 + 逆向需求 + 自动实现
S1→S5 识别现有代码，增量迭代开发
不仅是代码补全，也可按阶段协调需求、架构、实现和验证任务，并在关键节点请求人工确认。
统帅 12 位子智能体，端到端交付完整软件项目。覆盖需求→架构→设计→编码→测试→发布→运维全链路。
S0→S9 十阶段编排，支持跳过、并行与回退，关键动作仍受权限和人工确认控制
支持多 Provider、多模型交叉验证，以降低单模型偏差
测试→诊断→修复→复测，默认 3 轮自动修复，超限才请求人工介入
每个阶段 Pass/Warn/Fail 三级门控，不达标不放行
需求、架构、设计、代码和测试产物可在阶段间传递，并保留可核验记录
关键节点人工确认，非关键自主决策，效率与安全并行
每个子智能体都是细分领域的专家 — 拥有独立窗口、独立会话、专属命令、独立验收标准。可独立启动，也可由超级智能体统一调度。
一键编排 · 阶段化交付 · 关键节点人工确认多源采集（文本/语音/URL/视频/文档）、结构化追问、多模型辩论、输出 PRD + 验收标准 + 功能-UI 映射
技术栈选型、模块划分、API 清单、数据模型设计，自动生成架构草案
URL→HTML 逆向、图片→原型、手绘→代码、语音指令修改设计，功能-UI 映射校验
自动环境检测（doctor）、依赖安装（setup）、运行校验（verify），一键就绪
读取需求和设计产物，自动拆解任务树，编码实现，输出变更报告和风险说明
单测→集成→E2E→RPA 分级测试，自动诊断 + 自动修复 + 复测闭环（可配置轮数）
自动生成架构文档、API 文档、用户手册、运维说明，与代码实时同步
依赖扫描、代码风险分级（High/Medium/Low）、修复建议、发布阻断决策
流水线执行、门禁汇总、制品验证，自动化持续集成与交付
打包制品、发布门禁、灰度部署策略、生产发布人工确认、交付清单输出
监控告警规则、Runbook 生成、故障响应流程、数据库/服务器部署配置
收集 Issue/用户反馈、优先级分类、一键回到 S1 启动下一轮迭代
实时掌控每个智能体的运行状态、阶段进度、质量门禁结果。超级智能体运行时，你看到的不是黑箱，而是完整的阶段时间线、进度条和产物清单。
S0→S9 可视化时间线，当前阶段高亮，一眼知进度
成功率、平均时长、失败点追踪，量化每次交付
Pass/Warn/Fail 三级门禁，不达标不放行
需求文档、设计原型、测试报告、交付清单，一站浏览
Debug 模式运行完整自愈管线：执行测试 → 自动诊断 → 应用修复 → 复测验证，循环往复直到通过，把你从反复手动调试中解放出来。
单测 · 集成 · E2E · RPA 分级执行
汇总日志、trace、截图，精准定位根因
基于诊断结果自动应用修复补丁
修复后自动复测，确认修复有效
CodePus 在对话与各工作模式中统一支持多模态输入，用你最自然的方式表达需求。
遇到复杂需求？多个不同 AI 模型围绕争议点进行辩论，输出折中版方案。不是一个模型拍脑袋，而是多个模型碰撞出最优解。
至少 2 个不同模型参与辩论
用户可随时终止并获取最新共识文档
观点差异→合并结论→未决问题全程记录
从毫秒级补全到深度代码理解，每个细节都为极致效率而生。
专有补全模型，毫秒级响应，多行预测，函数级生成。上下文感知，精准到你想要的下一步。
选中代码，用自然语言描述修改意图，AI 即时重写。Diff 预览 + AI 审查，改之前看清楚。
语义索引整个代码库，用自然语言搜索代码，理解架构意图而非简单文本匹配。
内置 AI Agent 理解整个代码库，支持多轮对话、@file 精准引用、上下文全贯通。
后台 Agent 自动执行复杂任务：多文件重构、测试生成、Bug 排查，无需等待，后台完成。
AI 自动审查 Pull Request，发现潜在 Bug、性能问题和安全隐患，提供修复建议。
覆盖主流 AI 服务商，自动路由至最适合当前任务的模型。一键切换，始终同步各服务商最新能力。不绑定单一厂商，你的密钥你做主。
复杂逻辑 · 数学证明 · 多步规划
智能编码 · 重构优化 · 自动测试
图文交互 · UI 截图分析 · 视觉推理
百万 Token 窗口 · 全仓库感知
毫秒级推理 · 实时补全 · 流式输出
本地部署 · 数据不出域 · 合规审计
OpenAI 兼容 · 私有部署 · 自有模型
通过 MCP、项目规则和隐私配置，在管理员授权与工作区信任边界内扩展能力。
通过 Model Context Protocol 连接经批准的数据库、API 和文档工具；安装与执行受权限策略控制。
通过项目级规则文件定义编码规范、技术栈约束，确保 AI 生成的代码符合团队标准。版本化管理，团队共享。
敏感项目可配置本地模型；实际数据路径取决于启用的模型、工具和部署方式。
AI 可读取终端输出，理解构建错误，自动提供修复方案并直接执行。
AI 理解代码意图，自动建议重构方案。支持提取函数、重命名变量、优化结构。
使用 @ 符号引用文件、文件夹、代码符号、文档链接，让 AI 精准理解你的意图。
共享 Prompt、规则和工具配置，统一团队 AI 编程体验。
共享 Prompt、规则和工具配置。统一团队 AI 编程体验，新成员即刻上手。
按团队成员查看 AI 功能使用情况、模型消耗、代码生成统计，优化团队效率。
细粒度角色权限控制，管理员、成员、查看者分级管理。
CodePus 提供隐私、身份、审计和私有部署配置；正式启用前仍需结合实际部署完成安全验证。
敏感项目可配置本地模型；实际数据路径取决于启用的模型、工具和部署方式。
提供 SAML/OIDC 与 SCIM 配置能力；企业启用前需完成 IdP 联调和安全验证。
提供操作审计能力；认证与合规状态以正式第三方审计结果为准。
支持私有部署配置；数据边界以实际模型、工具和基础设施配置为准。