AI for Backend & Frontend Code Development

Was ist Workik?

Workik ist eine Plattform für die Entwicklung von Kontext-KI, die sich an Entwickler und Ingenieurteams richtet. Sie verbindet Code-Repositories, Datenbanken, API-Spezifikationen, technische Dokumentationen, Aufgabensysteme sowie das Wissen des Teams miteinander und bietet auf Projektebene einen Kontext für die Erstellung von Code, das Debuggen, Testing, Dokumentation sowie automatisierte Aufgaben.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Chat-Tools, die nur die aktuelle Datei lesen, legt Workik Wert auf die zentrale Verwaltung eines wiederverwendbaren Engineering-Kontexts und bringt die entsprechenden Informationen auf Webseiten, Desktop-Plattformen, Editor, Terminals sowie in AI-Tools, die MCP unterstützen.

Eine kurze Beschreibung

Workik bündelt Code, Datenstrukturen, APIs, Dokumentationen und Aufgaben im Teamkontext zusammen, damit KI um echte Projekte herum Codierung, Dokumentation, Automatisierung und Sicherheitsarbeiten durchführen kann.

Kernfunktionen

• Context-getriebene Programmierung: Erstellung von projektbezogenem Code auf der Grundlage von Code-Stilen, Abhängigkeiten, Datenbanken und APIs.
• Code-Repository-Verbindung: Synchronisierung mit GitHub, GitLab, Bitbucket und anderen Code-Quellen.
• KI-Codeerstellung: Erstellung von Funktionen, Schnittstellen, Hilfsfunktionen sowie Strukturen für Dienste und Anwendungen.
• Debugging und Refactoring: Fehler erklären, relevante Dateien ausfindig machen und Verbesserungsvorschläge unterbreiten.
• Testgenerierung: Erstellung von Unit- oder Integrationstests basierend auf echten Schnittstellen und Datenstrukturen.
• Code-Bibliotheks-Dokumentation: Erstellung von wartbaren Dokumenten für Dateien, Module, Klassen und die gesamte Bibliothek.
• Datenbankdokumentation: Verbindung von relationellen oder Dokumenten-Datenbanken sowie Erklärung von Tabellen, Feldern und Beziehungen.
• AI-Prozesse: Wiederholte Entwicklungs-, Dokumentations- oder Analyseschritte zu automatisierten Prozessen zusammenfassen.
• Team-AI-Roboter: Erstellen Sie mit Projektwissen Slack- oder Discord-Roboter.
• Ausführung von Ingenieursaufgaben: Erstellung von Plänen, Code sowie Durchführung von Prüfungen vor der Freigabe auf Grundlage von Anfragen oder Aufträgen.
• Code-Sicherheitsprüfung: Entdeckung von Schwachstellen, vertraulichen Informationen, Abhängigkeitsrisiken und unsicheren Implementierungen.
• MCP-Kontextausgabe: Die ausgewählten Projektinformationen werden an andere AI-Programmierwerkzeuge bereitgestellt.

Was umfasst das Kontextsystem?

• Code-Repositorys, Branches, Verzeichnisse und Code-Ausschnitte.
• Sprache, Frameworks, Paketversionen und interne Kodierungsstandards.
• Datenbankverbindungen, Tabellendesign, ERD, JSON- oder CSV-Format.
• OpenAPI, Swagger, Postman und Informationen zu REST-Schnittstellen.
• Produktanforderungen, technische Beschreibungen, Konfigurationsdateien und Designreferenzen.
• Arbeitseinträge in Aufgaben- und Kooperationssystemen wie Jira, Linear usw.
• Hinweise zur Teamgeschichte, AI-Ergebnisse und Ergebnisse der manuellen Überarbeitung.
• Wissensdatenbanken und Suchindizes, die nach Projekten erstellt werden.

Kontextgesteuertes AI-Programmieren

Workik verwendet vektorbasierte Suche, um aus den Projektunterlagen Inhalte zu wählen, die mit der aktuellen Aufgabe zusammenhängen, und übermittelt diese an das ausgewählte KI-Modell. Dadurch wird die Kosten für die Übermittlung des gesamten Codebases pro Aufruf reduziert, und die Ergebnisse entsprechen besser den bestehenden Namenskonventionen, Modulgrenzen sowie Datenstrukturen.

• Erstellen Sie Code, der mit dem bestehenden Technologiestack kompatibel ist.
• Erklärung von Aufrufen zwischen Dateien und Geschäftslogik.
• Erstellen Sie Abfragen oder Schnittstellen basierend auf dem Datenbankmodell.
• Alten Code gemäß den Teamrichtlinien umstrukturieren.
• Erstellen von Simulationsdaten sowie Test- und Validierungsregeln.
• Im selben Kontext weitere Fragen stellen.

Leitfaden zur Erstellung eines Projektkontexts

1. Registrieren Sie sich bei Workik und erstellen Sie eine eigene Projekt- oder Teamarbeitsebene.
2. Wählen Sie die Sprache, das Framework, die Abhängigkeiten sowie das zu verwendende KI-Modell aus.
3. Erteilen Sie Berechtigungen nur für die benötigten GitHub-, GitLab- oder Bitbucket-Repositorien und -Branches.
4. Importieren von Datenbank-Schemata, API-Spezifikationen, technischen Dokumenten und Kodierungsregeln.
5. Überprüfen Sie den Indexbereich und entfernen Sie Schlüssel, Kundendaten sowie unrelevanten Verzeichnisse.
6. Testen Sie mit einer bekannten Aufgabe, ob die KI die Projektstruktur korrekt zitieren kann.
7. Korrigieren Sie den fehlerhaften Kontext und speichern Sie ihn als Konfiguration, die vom Team wiederverwendet werden kann.
8. Schrittweise wird es weiteren Mitgliedern und automatisierten Prozessen geöffnet.

KI-Codegenerierung und Aufgabenerfüllung

• Erstellen Sie auf Basis der Textanforderungen Frontend-, Backend- oder Full-Stack-Code.
• Erstellung von CRUD-Schnittstellen, Authentifizierungslogik, Datenkonvertierung und Hilfsfunktionen.
• Teilen Sie das PRD in Entwicklungsaufgaben und Umsetzungspläne auf.
• Sammeln Sie den entsprechenden Code aus den Tickets und bereiten Sie die Änderungssitzung vor.
• Erstellen von Tests, Beschreibungen und Veröffentlichungsprotokollen für Änderungen.
• Teilweise Reparaturen in einer isolierten Umgebung überprüfen.
• Nachdem das Ergebnis der Bearbeitung dem Entwickler zur Genehmigung vorgelegt wurde, kann es weiter eingereicht werden.

Dokumentation der Codebasis

Workik kann Dokumente für eine einzelne Datei oder für mehrere Dateien gleichzeitig erstellen. Zudem ist es möglich, das Layout sowie den Kontext anzupassen und weiterhin mit der KI zu kommunizieren. Nach der Verbindung mit einer Code-Hosting-Plattform können Teams die Dokumente außerdem automatisch mit den Änderungen im Code aktualisieren.

• Erstellen von Beschreibungen für Funktionen, Klassen, Module und Architekturen.
• Ausgabe nach Javadoc, Docstring, JSDoc oder benutzerdefiniertem Layout.
• Mehrere Dateien können selektiert werden, um gemeinsam ein Dokument zu erstellen.
• Manuelle Bearbeitung, Herunterladen und Teilen der Erstellungsresultate.
• Erklären Sie asynchrone Abläufe, Abhängigkeiten und komplexe Algorithmen.
• Erstellen Sie Dokumentationen für die Schnittstellen mithilfe von Swagger oder Postman.
• Durch die Synchronisierung mit dem Lager wird die Ablaufzeit der Dokumente verringert.

Leitfaden zur Erstellung von Code-Dokumentation

1. Gehen Sie im Projektbereich zur Funktion „AI-Code-Dokumentation“ und erstellen Sie eine Dokumentensammlung.
2. Verbinden Sie Lager, laden Sie Ordner hoch oder fügen Sie Code hinzu, der erläutert werden muss.
3. Wählen Sie ein einzelnes Dokument aus oder nutzen Sie die Funktion für mehrere Dokumente, um mehrere Dateien auszuwählen.
4. Wählen Sie für verschiedene Dateierweiterungen eine eingebaute Struktur oder eine benutzerdefinierte Dokumentstruktur aus.
5. Ergänzung von Zielgruppen, Begriffen, Beispielen und Formatanforderungen.
6. Nach der Erstellung des Dokuments sollten Parameter, Rückgabewerte, Ausnahmen und Abhängigkeiten überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind.
7. Der Verantwortliche für den Code korrigiert die Fehler und speichert die endgültige Version.
8. Stellen Sie die Lager-Synchronisierung ein und überprüfen Sie die Dokumente nach wichtigen Änderungen erneut.

Datenbankdesign und Dokumentation

• Es werden Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MariaDB und MongoDB unterstützt.
• Verbinden mit externen Datenbanken oder Importieren von strukturierten Informationen in Form von SQL, JSON, CSV usw.
• Das Schema kann mit ERD, SQL oder Formularen angezeigt und geändert werden.
• Erstellen, optimieren, interpretieren und ausführen von SQL-Abfragen.
• Erstellen Sie Datenbankdokumente in Batches gemäß Tabelle oder gesamtem Muster.
• Erstellen Sie auf der Grundlage der Feldbeziehungen geschäftsnahes Simulationsdaten.
• Mit KI zu kommunizieren, um Beziehungen zwischen Tabellen, Indizes und Abfragenlogik zu verstehen.

KI-gestützte Automatisierungsprozesse und Roboter

Workiks Prozessablauf ermöglicht es, mehrere KI- und Ingenieursschritte miteinander zu kombinieren – ideal für wiederkehrende Dokumentenbearbeitungen, Datenverarbeitung, Codeprüfungen sowie Teamfragen. Das Team kann außerdem Slack- oder Discord-Bots erstellen, die den Projektkontext nutzen.

• Wählen Sie Wissensdaten, Code oder Datenbanken als Kontext für den Roboter aus.
• Wählen Sie ein Modell, das zur Geschwindigkeit der Aufgabe, den Kosten sowie der Tiefe der Abfolgung passt.
• Testen Sie die Antworten des Roboters vor der Veröffentlichung und korrigieren Sie den Wissensumfang.
• Durch die kontinuierliche Überprüfung der Antworten sowie der Kosten wird die Qualität dokumentiert.
• Mit dem Workflow werden mehrstufige Erstellungs- oder Überprüfungsaufgaben automatisch abgewickelt.
• Gängiges Ingenieurwissen zur Verfügung stellen für Abfragen in Nicht-Entwicklungspositionen.

Fähigkeiten zur Code-Sicherheit

• Häufige Schwachstellen und unsichere Implementierungen in Scannercodes.
• Entdeckung von Konfigurationsdateien, Umgebungsdateien und Schlüsseln im Repository.
• Überprüfen Sie Abhängigkeiten und bekannte Sicherheitslücken.
• Analyse der Sicherheitsrisiken in eingereichten oder heruntergeladenen Anfragen.
• Vorbereiten von Fixes für das Problem und Erstellen von Regressionstests.
• Einige Empfehlungen werden in einer isolierten Umgebung getestet.
• Manuelle Überprüfung beibehalten, um zu vermeiden, dass automatische Korrekturen das Geschäftsverhalten verändern.

Support-Plattformen und Integration

Für welche Benutzer geeignet

• Einzelne Entwickler, die eine KI benötigen, um das gesamte Projekt zu verstehen.
• Entwicklerteam zur Verwaltung mehrerer Code-Repositories.
• Ingenieurmanager, der für den Entwicklungsprozess, die Liefereffizienz und die technische Governance verantwortlich ist.
• Technischer Leiter, der für die Vereinheitlichung der Dokumente und der Einarbeitungsunterlagen neuer Mitarbeiter zuständig ist.
• Backend-Team, das häufig mit der Verwaltung von Datenbanken und der Gestaltung von APIs beschäftigt ist.
• Organisationen, die ihre Projektkenntnisse in Slack oder Discord bereitstellen möchten.
• Teams, die den Kontext zwischen verschiedenen AI-Programmierwerkzeugen teilen müssen.
• Es ist wünschenswert, die Sicherheitsprüfungen in den Entwicklungsprozess zu integrieren, und zwar von Seiten der Sicherheitsspezialisten.

Typische Anwendungsfallen

• Neue Funktionalitäten entwickeln: Implementierung durch Kombination von realen Lagern, Mustern und Schnittstellen.
• Verständnis von veralteten Systemen: Erklärung unbekannter Module, Abhängigkeiten und Aufrufe zwischen Dateien.
• Code-Migration: Umwandlung von Frameworks, Sprachen, Datenbanken oder Interface-Versionen.
• Fehlerbehebung: Identifizierung von Problemen anhand von Fehlerprotokollen und entsprechendem Code.
• Testkompletterung: Erstellung von Unit- und Integrationstests gemäß den bestehenden Geschäftsregeln.
• Dokumentenverwaltung: Massenhafte Erstellung von Code- und Datenbankdokumenten sowie Aufrechterhaltung der Synchronisation.
• Einstellung neuer Mitarbeiter: Beantwortung von Fragen zu Architektur und Prozessen durch einheitliches Projektwissen.
• Ticket-Ausführung: Planung und Code-Sitzungen aus den Jira- oder Linear-Aufgaben vorbereiten.
• Sicherheitsbehebungen: Scannen von Schwachstellen, vertraulichen Informationen und Abhängigkeitsrisiken sowie Überprüfung von Patches.
• Kostenkontrolle: Nur die mit der Aufgabe verbundenen Teildaten werden an das Modell übermittelt.

Paketpreis

Workik bietet derzeit mehrere Pakete an, die nach Anzahl der AI-Tokens, der Anzahl der Wissensdatenbankdateien sowie der Anzahl der ausgeführten Prozesse berechnet werden. Zudem ermöglicht es den Nutzern, ihre eigenen API-Schlüssel für Modelle zu verwenden. Laut den Angaben auf der Seite können etwa 1.000 Tokens dazu verwendet werden, um 750 englische Wörter zu verarbeiten. Der tatsächliche Verbrauch hängt jedoch vom Kontext sowie von der Länge der Ausgabe ab.

Wie wählt man ein Paket aus?

• Kurzzeitige Tests können mit einem Trial beginnen, aber die von der Plattform angebotenen Anfragen werden nicht täglich aktualisiert.
• Kleine Teams können den Standardmodell kontinuierlich nutzen, um Starter vorzuziehen.
• Wählen Sie Premium, wenn Sie hochentwickelte Modelle, mehr Prozesse und Protokolle benötigen.
• Große Wissensdatenbanken, hohe Automatisierungsgrade sowie Verbrauchsberichte eignen sich für Elite.
• Vergleichen Sie bei einer besonderen Mengenstruktur die Gesamtkosten von Tailored und festen Paketen.
• Organisationen, die SSO, SLA, DPA oder angepasste Sicherheitskontrollen benötigen, sollten sich an das Unternehmensangebot wenden.
• Die Kosten für Modelle mit eigenen API-Schlüsseln werden in der Regel von dem jeweiligen Anbieter des Modells separat berechnet.

Token, Anfragen und Prozesslimits

• Standard-Tokens werden für den täglichen Code, Dokumente und schnelle Aufgaben verwendet.
• Hochwertige Token werden für komplexere Analyse- und Schlussfolgerungsmodelle verwendet.
• Jeder Anfrage verbraucht gleichzeitig den Eingabekontext sowie die Tokens für die Modellausgabe.
• Vektorbasierte Suche kann die Menge an irrelevantem Code verringern, der in das Modell gelangt.
• Der Ablauf wird nach der Anzahl der automatischen Ausführungen berechnet, was sich von normalen Chatanfragen unterscheidet.
• Wenn die Obergrenze des Pakets erreicht ist, wird die Plattform darauf hinweisen, das Paket aufzustocken oder die Nutzungsmethode anzupassen.
• Obwohl eigene Schlüssel die Beschränkungen für AI-Anfragen auf der Plattform lockern können, unterliegen sie dennoch den Limits der Konten Dritter.

Daten Sicherheit und Privatsphäre

Laut den Bedingungen von Workik werden keine Benutzerinhalte oder personenbezogenen Daten verwendet, um KI-Modelle zu trainieren oder anzupassen. Die Nutzer behalten das Recht auf Eingabe sowie Erstellung von Inhalten. Die Plattform nutzt zur Verarbeitung einiger Anfragen externe Modellservices wie OpenAI, Anthropic, Google Gemini und Amazon Bedrock.

• Die offizielle Website gibt an, dass sie eine unabhängige Zertifizierung nach SOC 2 Type II erhalten hat.
• Unter Unternehmensfähigkeiten fallen SAML- oder OAuth-basierte Single-Sign-On-Funktionen.
• Es werden Rechte für Rollen wie Betrachter, Editor und Administrator bereitgestellt.
• Projektisolation dient dazu, den Zugriff verschiedener Teams einzuschränken.
• Die AI-Token-Protokolle können nach Benutzern und Projekten angezeigt werden.
• Unternehmenskunden können einen DPA beantragen und SLAs aushandeln.
• Die Berechtigung zur Anbindung an Drittanbieterdienste kann widerrufen werden.
• Empfindliche Projekte können im lokalen Kontext von VS Code bewertet werden.

Checkliste vor dem Zugriff auf das Code-Repository

• Nur das Ziel-Lager und die notwendigen Branches werden autorisiert; die gesamte Organisation wird standardmäßig nicht freigegeben.
• Zuerst werden die Schlüssel, Token und Kundendaten aus der Historie entfernt.
• Umgebungsdateien, Produktionskonfigurationen, Zertifikate und große Generierungsverzeichnisse werden ausgeschlossen.
• Bestätigen Sie den Speicherort der Indexdaten, die Aufbewahrungsfrist und die Löschmethode.
• Prüfen Sie die Bedingungen der Drittanbieter für Modell-Dienste sowie die Datenverarbeitungskonditionen.
• Konfigurieren Sie Mitglieder, Roboter und automatisierte Konten mit den geringsten Berechtigungen.
• Für KI-Anpassungen werden die Prozesse für Code-Review, Testing und Rollback beibehalten.
• Testen Sie vor dem Verlassen der Plattform, ob Kontext, Dokumente und Nutzungshistorien exportiert werden können.

Vorteile des Produkts

• Die Kontextarten sind vielfältig und beschränken sich nicht auf die aktuelle Editor-Datei.
• Es umfasst Aspekte wie Kodierung, Testing, Dokumentation, Datenbanken, Automatisierung und Sicherheit.
• Unterstützung beim Teilen von Projektwissen und Historie der AI-Interaktionen im Team.
• Es kann mit gängigen Tools für Code-Hosting, Aufgabenverwaltung, Kommunikation und Datenverarbeitung verbunden werden.
• Der MCP-Ansatz kann den Kontext in externe AI-Programmierwerkzeuge übertragen.
• Code- und Datenbankdokumente unterstützen Layout, Massenerstellung und Synchronisierung.
• Es werden mehrere Modelloptionen sowie ein Modus mit eigenen API-Schlüsseln bereitgestellt.
• Mehrere Pakete listen offiziell die Limits für Token, Dateien und Prozesse auf.
• Zu den Sicherheitsfähigkeiten eines Unternehmens gehören SOC 2 Type II, SSO und RBAC.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Von KI erzeugter Code kann Logikfehler, Sicherheitslücken oder nicht vorhandene Abhängigkeiten enthalten.
• Fehlerhafte, veraltete oder zu weitreichende Kontexte verringern die Qualität der Antworten.
• Die Verbindung zwischen dem vollständigen Lager und der Datenbank erhöht das Risiko, dass sensible Informationen offenbart werden.
• Die Datenpfade und Aufbewahrungsregeln der verschiedenen Modellanbieter können unterschiedlich sein.
• Eigene API-Schlüssel verursachen Kosten für externe Modelle – man darf sich nicht nur auf den Workik-Abonnementpreis konzentrieren.
• Token, Wissensdokumente und Prozessausführung sind Ressourcen in unterschiedlichen Dimensionen.
• Die automatische Synchronisierung von Dokumenten muss weiterhin vom Entwickler überprüft werden; eine ständige Genauigkeit kann nicht garantiert werden.
• Sicherheitsscans können keine professionelle Prüfung, Governance oder Penetrationstests ersetzen.
• Die von der KI vorbereiteten Korrekturen und Einreichungen müssen einer Code-Review sowie Tests unterzogen werden.
• Einige Funktionen der neuen Startseite existieren neben den traditionellen Schulungsseiten, und die Funktionen des eigentlichen Kontos können schrittweise freigeschaltet werden.

GitHub und Open Source

Workik ist ein kommerzieller, geschlossener Service. Die Bedingungen gestatten nicht die Übernahme von Rechten am zugrundeliegenden Software-Code, am Quellcode oder an den AI-Modellen; außerdem ist das Entnehmen des Quellcodes der Plattform untersagt. Auf der offiziellen Website gibt es keine Links zu verifizierbaren offiziellen Open-Source-Repositorys.

Die Verbindung zu einem GitHub-Repo bedeutet lediglich, dass Workik die Zugangscode lesen kann – das setzt jedoch nicht voraus, dass die Plattform selbst offen source ist. Auch das Recht auf die von den Nutzern erstellten Codes ändert die Lizenz des zugrunde liegenden Systems von Workik nicht.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

4,4 / 5. Workik eignet sich für Entwicklerteams, die einen einheitlichen Projektkontext, die Zusammenarbeit über verschiedene Tools sowie die Verarbeitung von Dokumenten in großen Mengen benötigen. Die Preismodelle sind klar definiert; doch die Berechtigungen nach dem Zugriff auf das Codeverzeichnis, die Pfade zu den Modelldaten sowie die Gesamtkosten für die Token müssen sorgfältig gemanagt werden.

Häufige Fragen

Was macht Workik hauptsächlich?

Es organisiert Code, Datenbanken, APIs, Dokumentationen und Aufgaben in einen von KI abrufbaren Projektkontext und unterstützt so die Entwicklungsarbeit.

Ist Workik kostenlos?

Es wird ein Testplan angeboten, der bei der Registrierung eine begrenzte Anzahl an AI-Anfragen, 100 Wissensdokumente sowie eine bestimmte Anzahl an Prozessausführungen beinhaltet.

Wie viel kostet die Pay-Version von Workik?

Derzeit kostet Starter 15 US-Dollar pro Monat, Premium 30 US-Dollar und Elite 80 US-Dollar. Es gibt außerdem individuelle sowie Unternehmenslösungen.

Kann man GitHub anschließen?

Ja, es werden auch Quellen wie GitLab und Bitbucket unterstützt; nur die notwendigen Repositorien und Branches sollten berechtigt werden.

Welche Datenbanken werden unterstützt?

Die offenen Funktionen umfassen MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MariaDB und MongoDB usw.

Kann man seine eigene API-Schlüssel verwenden?

Ja, das Paket ermöglicht es, mit eigenen Schlüsseln AI-Anfragen zu stellen, wobei der jeweilige Modellanbieter separate Gebühren und Limits berechnet.

Wird das Modell mit Code trainiert?

Laut den offiziellen Bedingungen werden KI-Modelle nicht mit Benutzerinhalten oder persönlichen Daten trainiert oder feinjustiert.

Wird MCP unterstützt?

Unterstützung: Der mit der Aufgabe verbundene Projektkontext kann an Editor, Terminal oder AI-Tools bereitgestellt werden, die MCP unterstützen.

Ist Workik Open-Source-Software?

Nein, die Kerndienste der Plattform sind nicht offen zugänglich, und die Verbindung zu Open-Source-Repositorien ändert nichts an dieser Eigenschaft.