Augment Code
Augment Code ist eine KI-gestützte Entwicklerplattform, die für professionelle Softwareentwickler und große Codebasen entwickelt wurde und über eine branchenführende Context Engine verfügt, die ein Live-Verständnis Ihres gesamten Stacks aufrechterhält, um überlegenen Code durch KI-Agents, Codevervollständigungen und intelligente Code-Überprüfung bereitzustellen.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Apr 16, 2026
Was ist Augment Code
Augment Code ist ein umfassender KI-Codierungsassistent, der speziell für professionelle Softwareentwickler entwickelt wurde, die mit großen, komplexen Codebasen arbeiten. Im Gegensatz zu anderen KI-Codierungstools, die sich ausschließlich auf dieselben Sprachmodelle verlassen, unterscheidet sich Augment Code durch seine proprietäre Context Engine, die ein tiefes, Live-Verständnis Ihres gesamten Technologie-Stacks aufrechterhält – einschließlich Code, Abhängigkeiten, Architektur und Historie. Augment Code ist als Erweiterung für VS Code und JetBrains IDEs sowie als leistungsstarkes CLI-Tool verfügbar und lässt sich nahtlos in die bestehenden Workflows von Entwicklern integrieren. Die Plattform wird von Engineering-Teams großer Unternehmen wie MongoDB, Spotify, Webflow und Crypto.com genutzt und hat eine überlegene Leistung bei Branchen-Benchmarks gezeigt, wobei sie auf der SWE-Bench Pro-Bestenliste mit einer Erfolgsquote von 51,80 % den ersten Platz belegt.
Hauptfunktionen von Augment Code
Augment Code ist eine KI-gestützte Entwicklerplattform, die speziell für professionelle Softwareentwickler entwickelt wurde, die mit großen, komplexen Codebasen arbeiten. Sie verfügt über eine branchenführende Context Engine, die ein Live-Verständnis der gesamten Codebasis aufrechterhält – einschließlich Code, Abhängigkeiten, Architektur und Historie – mit einem Kontextfenster von 200.000 Token. Die Plattform bietet KI-Agenten, die über IDEs (VS Code und JetBrains), CLI und Code-Review-Workflows hinweg arbeiten und Funktionen wie autonome Multi-File-Änderungen, intelligente Code-Vervollständigungen, Chat-basierte Codebasis-Abfragen und proaktive \'Next Edit\'-Vorschläge bieten. Augment integriert sich in GitHub, Jira, Confluence und Slack, unterstützt mehrere KI-Modelle, darunter Claude Sonnet 4/4.5 und GPT-5, und gewährleistet Sicherheit auf Enterprise-Niveau mit SOC 2 Typ II- und ISO 42001-Zertifizierungen.
Context Engine mit 200K Token Window: Erhält ein umfassendes, Live-Verständnis der gesamten Codebasis, einschließlich Architektur, Abhängigkeiten, Legacy-Code und Änderungshistorie, wodurch eine genauere und kontextbezogenere Codegenerierung im Vergleich zu Wettbewerbern mit kleineren Kontextfenstern ermöglicht wird.
Autonome IDE-Agenten: KI-Agenten, die komplexe Multi-File-Codeänderungen autonom mit Aufgabenlisten für mehrstufige Arbeiten, automatischem Speicher über Sitzungen hinweg und schrittweiser Anleitung für Refaktorierungen, Abhängigkeitsaktualisierungen und Schema-Updates handhaben.
Next Edit Proactive Suggestions: Antizipiert die Auswirkungen von Codeänderungen und schlägt automatisch notwendige Folgeänderungen in anderen Dateien vor, wobei der Fortschritt über Sitzungen hinweg verfolgt wird, ohne dass bei jedem Schritt eine erneute Eingabeaufforderung erforderlich ist.
KI-gestütztes Code-Review: Bietet Inline-Kommentare in GitHub-Pull-Requests mit vollständigem Codebasis-Kontext, fängt kritische Bugs mit hoher Präzision und Recall ab und bietet One-Click-Fixes direkt in der IDE.
Intent Workspace: Eine koordinierte Entwicklungsumgebung, in der mehrere Agenten zusammen an Aufgaben arbeiten, Spezifikationen lebendig bleiben und sich mit dem Projekt weiterentwickeln und die Arbeit in isolierten Umgebungen mit lebenden Spezifikationen stattfindet.
CLI-Integration (Auggie): Vollwertige Terminalintegration, die dieselbe Context Engine und leistungsstarke Agenten in Command-Line-Workflows bringt, mit personalisierten Prompt-Vorschlägen und Shell-Integration für Ingenieure, die die Terminal-basierte Entwicklung bevorzugen.
Anwendungsfälle von Augment Code
Groß angelegte Codebasis-Refaktorierung: Enterprise-Teams, die mit massiven, komplexen Codebasen arbeiten (wie Elasticsearch mit 3,6 Millionen Java LOC), können Augment verwenden, um umfassende Refaktorierungen, Abhängigkeitsaktualisierungen und Schema-Migrationen mit koordinierten Änderungen über mehrere Dateien und Repositories hinweg durchzuführen.
Entwickler-Onboarding und Wissenstransfer: Neue Entwickler, die Teams beitreten, können sich schnell einarbeiten, indem sie die Chat-Funktion nutzen, um Fragen zur Authentifizierungslogik, zu Code-Abhängigkeiten und Architekturmustern zu stellen, wodurch das Onboarding in großen Enterprise-Umgebungen beschleunigt wird.
Repository-übergreifende Entwicklung: Teams, die mehrere zusammengehörige Repositories verwalten, können gemeinsam genutzte Bibliotheken refaktorieren und alle nachgelagerten Konsumenten in einer Sitzung automatisch aktualisieren, wobei der Agent Repository-übergreifende Abhängigkeiten versteht und Änderungen synchron hält.
Design-to-Code-Implementierung: Produktteams können Screenshots, Mockups oder Figma-Dateien einfügen, und der Agent interpretiert den visuellen Kontext, um Designs in produktionsreifen Code zu übersetzen, der zu bestehenden Projektmustern und der Architektur passt.
Entwicklung in regulierten Branchen: Unternehmen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in anderen regulierten Sektoren können die SOC 2 Typ II- und ISO 42001-Zertifizierungen von Augment nutzen, mit Optionen für Private-Cloud- oder Air-Gapped-Bereitstellungen, während sie gleichzeitig die Codequalität und Compliance aufrechterhalten.
Qualitätssicherung von Pull-Requests: Entwicklungsteams können Code-Review-Prozesse mit KI-gestützten Reviews automatisieren, die Feedback auf Senior-Engineer-Niveau liefern und kritische Bugs und Edge Cases vor dem Merging abfangen, direkt in GitHub-Workflows integriert.
Vorteile
Überlegenes Kontextverständnis mit einer Kapazität von 200.000 Token, das Wettbewerber wie GitHub Copilot (64k Token) deutlich übertrifft
Starke Sicherheits- und Compliance-Funktionen, einschließlich SOC 2 Typ II-, ISO 42001-Zertifizierungen und Richtlinien, die das Training mit Benutzercode verbieten (im Gegensatz zu einigen Wettbewerbern)
Produktionsreife Codequalität mit verifizierten Benchmarks, die ein #1-Ranking auf HumanEval (65,4 %) und eine Top-Performance auf SWE-Bench Pro (51,80 %) zeigen
Umfassende Multi-Plattform-Unterstützung, einschließlich VS Code, JetBrains, CLI, Slack und GitHub-Integration mit konsistenter Erfahrung über alle Tools hinweg
Nachteile
Höhere Preise im Vergleich zu einigen Wettbewerbern, wobei die kostenpflichtigen Pläne bei 50 $/Monat für 600 Nachrichten beginnen und es einen eingeschränkten Free Tier gibt (50 Nachrichten/Monat)
Eingeschränkte Bildunterstützung und Websuchfunktionen, die von Benutzern gemeldet wurden, obwohl die Bildunterstützung Berichten zufolge bald verfügbar sein wird
Kann für kleine Projekte oder einzelne Entwickler, die an einfachen Codebasen arbeiten, überdimensioniert sein, da es speziell für große, komplexe Enterprise-Umgebungen entwickelt wurde
Erfordert einen Synchronisierungs-/Indizierungsprozess für Codebasen, der bei sehr großen Repositories Zeit in Anspruch nehmen kann
Wie verwendet man Augment Code
1. Augment Code installieren: Laden Sie die Augment Code-Erweiterung für Ihre bevorzugte IDE herunter und installieren Sie sie. Verfügbar für VS Code (über Visual Studio Marketplace), JetBrains IDEs (über JetBrains Plugin Marketplace) oder Vim. Sie können auch das CLI-Tool für die terminalbasierte Verwendung installieren.
2. Bei Augment anmelden: Melden Sie sich nach der Installation mit Ihren Anmeldedaten beim Augment-Dienst an. Für VS Code/JetBrains erfolgt dies über die Erweiterungsschnittstelle. Verwenden Sie für CLI den Befehl \'auggie signin\' oder \':Augment signin\' in Vim.
3. Arbeitsbereichsordner konfigurieren: Informieren Sie Augment über Ihr Projekt, indem Sie Ihrer Konfigurationsdatei Arbeitsbereichsordner hinzufügen. Dies hilft der Context Engine von Augment, Ihre Codebasis besser zu verstehen, indem sie Ihre gesamte Projektstruktur, Abhängigkeiten und Architektur indiziert. Verwenden Sie absolute Pfade oder Pfade relativ zu Ihrem Home-Verzeichnis (~).
4. Codevervollständigungen verwenden: Öffnen Sie eine Quelldatei in Ihrem Projekt und beginnen Sie mit der Eingabe. Augment bietet kontextbezogene Codevervollständigungen basierend auf Ihrer Codebasis. Drücken Sie die Tabulatortaste, um einen Vorschlag zu akzeptieren, oder geben Sie weiter ein, um die Vorschläge zu verfeinern. Die Vervollständigungen verstehen die Muster und Konventionen Ihres Projekts.
5. Mit Augment Agent chatten: Verwenden Sie die Chat-Funktion, um Fragen zu Ihrer Codebasis zu stellen oder bestimmte Änderungen anzufordern. Drücken Sie in VS Code/JetBrains Cmd/Strg+I, um den Chat zu öffnen. Verwenden Sie in CLI den Befehl \'auggie\' oder \':Augment chat\' in Vim. Beschreiben Sie in einfacher Sprache, was Sie möchten, z. B. \'Dunkelmodusunterstützung zur App hinzufügen\'.
6. Verwenden Sie den Befehl /specify für komplexe Aufgaben: Verwenden Sie für größere Funktionen den Befehl /specify, um eine detaillierte technische Spezifikation zu erstellen. Beispiel: \'auggie /specify \"Dunkelmodusunterstützung zur App mit im lokalen Speicher gespeicherten Benutzereinstellungen hinzufügen\"\'. Augment wandelt Ihre Klartextbeschreibung in eine strukturierte Spezifikation um.
7. Lassen Sie Agents mehrstufige Aufgaben erledigen: Augment-Agents können komplexe, mehrfache Bearbeitungen autonom durchführen. Sie verwenden Aufgabenlisten, um komplexe Arbeiten in Schritte zu unterteilen, automatische Erinnerungen über Sitzungen hinweg zu pflegen und mehrere Agents für parallele Arbeiten zu koordinieren. Überprüfen Sie die vorgeschlagenen Änderungen in einer Diff-Ansicht, bevor Sie sie akzeptieren.
8. Verwenden Sie Intent für die koordinierte Entwicklung: Verwenden Sie für macOS-Benutzer Augment Intent – eine Desktop-App, in der mehrere Agents Aufgaben koordinieren, Spezifikationen aktiv bleiben und die Arbeit in isolierten Umgebungen stattfindet. Agents arbeiten parallel an verschiedenen Aspekten Ihrer Funktion und wahren dabei die Konsistenz.
9. Code Review-Integration aktivieren: Installieren Sie Augment Code Review für GitHub, um KI-gestützte Code-Reviews für Pull-Requests zu erhalten. Augment stellt Inline-Kommentare mit vollständigem Codebasis-Kontext bereit, fängt kritische Fehler ab und schlägt Verbesserungen vor. One-Click-Fixes können direkt in Ihrer IDE angewendet werden.
10. Verwenden Sie CLI für Terminal-Workflows: Verwenden Sie für Befehlszeilen-Workflows \'auggie\' in Ihrem Terminal. Es bietet dieselbe Context Engine und Agents wie die IDE-Erweiterungen. Verwenden Sie \'auggie --print \"Ihre Aufgabe\"\' für die Automatisierung oder den interaktiven Modus für die konversationelle Codierungsunterstützung.
11. Änderungen überprüfen und anwenden: Wenn Augment Code-Änderungen vorschlägt, überprüfen Sie diese sorgfältig in der Diff-Ansicht. Die Änderungen sind kontextbezogen und entsprechen dem Stil Ihrer Codebasis. Klicken Sie auf \'Anwenden\' oder drücken Sie die Akzeptanz-Verknüpfung, um die Änderungen in Ihren Code zu übernehmen. Augment erstellt neue Registerkarten für größere Refaktorierungen.
12. Nutzen Sie den persistenten Speicher: Augment-Agents pflegen automatische Erinnerungen über Sitzungen hinweg und verstehen die Architektur Ihres Projekts, Ihre Präferenzen und frühere Konversationen. Dies ermöglicht im Laufe der Zeit kontextbezogenere und relevantere Vorschläge, ohne den Kontext zu wiederholen.
Augment Code FAQs
Augment Code ist eine KI-gestützte Entwicklerplattform, die Ihnen hilft, Code zu verstehen, Probleme zu debuggen und schneller zu liefern. Was es auszeichnet, ist seine Context Engine, die ein lebendiges Verst\u00e4ndnis Ihres gesamten Stacks pflegt \u2013 Code, Abh\u00e4ngigkeiten, Architektur und Historie. W\u00e4hrend jedes KI-Codierungstool die gleichen Modelle verwendet, bietet die Context Engine von Augment eine h\u00f6here Codequalit\u00e4t, da sie Ihre Codebasis tiefgehend versteht.
Augment Code Video
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Neueste KI-Tools ähnlich wie Augment Code
Gait
Gait ist ein Collaboration-Tool, das KI-unterstützte Codegenerierung mit Versionskontrolle integriert und es Teams ermöglicht, KI-generierten Codekontext effizient zu verfolgen, zu verstehen und zu teilen.
invoices.dev
invoices.dev ist eine automatisierte Rechnungsplattform, die Rechnungen direkt aus den Git-Commits der Entwickler generiert und Integrationsmöglichkeiten für GitHub, Slack, Linear und Google-Dienste bietet.
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EasyRFP ist ein KI-gestütztes Edge-Computing-Toolkit, das RFP (Request for Proposal)-Antworten optimiert und eine Echtzeit-Feldphänotypisierung durch Deep-Learning-Technologie ermöglicht.
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Cart.ai ist eine KI-gestützte Dienstleistungsplattform, die umfassende Lösungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen bietet, einschließlich Programmierung, Kundenbeziehungsmanagement, Videobearbeitung, E-Commerce-Setup und benutzerdefinierter KI-Entwicklung mit 24/7 Unterstützung.
Beliebte KI-Tools wie Augment Code
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat ist ein KI-gestützter Codierungsassistent, der Interaktionen in natürlicher Sprache, Echtzeit-Codevorschläge und kontextuelle Unterstützung direkt innerhalb unterstützter IDEs und GitHub.com bietet.
CopilotForXcode
CopilotForXcode ist eine Xcode-Quell-Editor-Erweiterung, die GitHub Copilot, Codeium und ChatGPT integriert, um KI-gestützte Codevorschläge, Chat-Unterstützung und Prompt-to-Code-Funktionalität innerhalb von Xcode bereitzustellen.
BrowserAI
BrowserAI ist eine Open-Source-Bibliothek, die die Ausführung lokaler Large Language Models (LLMs) direkt in Webbrowsern mit WebGPU-Beschleunigung ermöglicht und datenschutzorientierte KI-Funktionen bietet, ohne dass eine Serverinfrastruktur erforderlich ist.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI ist ein schlanker Open-Source-Coding-Agent, der in Ihrem Terminal ausgeführt wird und es Entwicklern ermöglicht, natürliche Sprache in Codeausführung zu übersetzen und gleichzeitig ChatGPT-ähnliche Argumentation mit der Möglichkeit, Code auszuführen, Dateien zu bearbeiten und unter Versionskontrolle zu iterieren, bereitzustellen.