Coding-Agents, die deinen Stack kennen — statt bei jedem Prompt von vorn.
Hinterlege deine Regeln einmal: Sprache, Framework, Konventionen. Dann routet der Agent automatisch zwischen Top-Code-Modellen, zeigt Diffs, prüft Sicherheit und liefert eine deploybare ZIP — für dich, dein Team oder deine Community.
Generische KI-Chats vergessen deine Regeln.
Du erklärst bei jedem Prompt alles neu.
Stack, Framework, Namenskonventionen, Sicherheitsregeln — generische KI-Chats vergessen sie zwischen den Nachrichten. Das kostet Tokens, Zeit und Konsistenz.
Du bekommst Code-Schnipsel, kein System.
Copy-Paste aus dem Chat, Dateien selbst zusammensetzen, Manifest von Hand schreiben — statt einer fertigen, zusammenhängenden Resource zum Download.
KI-Code landet ungeprüft im Projekt.
Kein Review, keine Sicherheits-Heuristik, kein Lint. Doppelte Events, unsichere Callbacks oder fehlende Distanz-Checks fallen erst auf, wenn es zu spät ist.
Ein Agent mit fest hinterlegten Regeln.
Regeln einmal hinterlegt.
Sprache, Framework, Konventionen und Setup-Skelett legst du einmal fest — jede Antwort folgt ihnen. Kosteneffizienter und konsistenter als alles bei jedem Prompt zu wiederholen.
Auto-Routing zu den besten Modellen.
Der Agent wählt automatisch ein passendes Code-Modell aus mehreren Anbietern — oder du pinnst selbst. Es sind dieselben Spitzenmodelle, nur mit deinen Regeln obendrauf.
Mehrstufige Qualitätssicherung.
Deterministischer Security-Verifier → automatischer Repair-Lauf → optionales Zweitmodell-Review (Critic) und Lua-Lint. Probleme werden gefunden, bevor du den Code einbaust.
Auto-Routing zwischen den besten Code-Modellen.
Der Auto-Modus wählt automatisch ein passendes Code-Modell. Oder du pinnst je nach Plan selbst eines:
Claude Opus 4.8
Anthropic
Claude Sonnet 4.6
Anthropic
GPT-5.5
OpenAI
GPT-5 Codex
OpenAI
Grok Build
xAI
Vom Prompt zur geprüften, deploybaren Resource.
Mehrdatei-Projekte
Der Agent erzeugt komplette Resource-Strukturen — Manifest, Server-/Client-Logik, NUI und README — als zusammenhängendes Artefakt direkt im Chat.
Diff-Ansicht
Änderst du ein bestehendes Script im selben Chat, siehst du die Änderung als Unified-Diff — du erkennst genau, was hinzukommt und wegfällt.
Security-Verifier + Auto-Repair
Deterministische Checks (Anti-Dupe, Event-/Callback-Sicherheit, Distanz- und Besitz-Prüfungen) plus ein automatischer Reparatur-Lauf bei blockierenden Befunden.
Critic & Lua-Lint
Optionales Zweitmodell-Review für eine kritische Gegenprüfung und luacheck-Linting für sauberes, lauffähiges Lua — beides pro Bot zuschaltbar.
Live-NUI-Vorschau
Interaktive NUI-Simulation direkt im Chat: klickbare Callbacks, Mock-Daten, Notify- und Close-Verhalten — du siehst dein Interface, bevor du es einbaust.
1-Klick ZIP-Download
Die fertige Resource als ZIP — eine startklare Basis zum Einbauen in dein Projekt. Konfiguration und Jobnamen passt du an deinen Server an.
Für dich, dein Team oder deine Community.
Solo-Dev / privat
Dein persönlicher Coding-Assistent, der deine Konventionen kennt. Privat gehalten, nur für dich — kein Stack-Setup, kein DevOps.
Team
Ein gemeinsamer Agent mit festen Team-Standards. Zugang per Login oder Einladungs-Code — alle bauen nach denselben Regeln.
Community / Server-Owner
Ein gebrandeter Coding-Bot für deine Community — mit eigener Domain. Optional als Zeptix-first-Modell sogar monetarisierbar.
Agentur / Freelancer
Pro Kunde ein eigener Agent mit dessen Stack und Vorgaben. Bestehende Resources hochladen, auditieren und im selben Chat fixen.
Dieselben Modelle — ohne die Wiederholung.
Regeln statt Wiederholung
Du kannst dieselben Modelle auch direkt nutzen — es sind dieselben. Der Unterschied: Hier hinterlegst du Regeln, Wissen und Konventionen einmal fest, statt sie bei jedem Prompt neu zu tippen.
Günstiger, bessere Qualität
Weniger Prompt-Overhead heißt weniger Tokens — und durch fest verankerten Kontext plus Quality-Gates wird der Output konsistenter und zuverlässiger.
Teilen & monetarisieren
Dein Agent ist ein eigenständiger Bot mit eigener URL. Teile ihn mit Team oder Community — oder verlange Credits und mach ihn zur Einnahmequelle.
velonlabs.dev
velonlabs.dev ist ein echter Zeptix Coding-Bot für FiveM-Server-Owner: Er baut ESX/QBCore-Resources mit NUI, lässt den Security-Verifier laufen und liefert ZIP-Downloads. Dieselbe Plattform treibt auch deinen eigenen Coding-Agent an.
FAQ rund um Coding-Agents.
Was ist ein Zeptix Coding-Agent?
Ein gehosteter Coding-Bot mit eigener URL, der deine Regeln (Sprache, Framework, Konventionen, Setup-Skelett) fest kennt. Er erzeugt zusammenhängende Mehrdatei-Projekte als Artefakt, zeigt Änderungen als Diff, prüft sie mit einem Security-Verifier und liefert sie als ZIP zum Download.
Welche KI-Modelle nutzt der Coding-Agent?
Im Auto-Modus routet der Agent automatisch zu einem passenden Code-Modell aus mehreren Anbietern. Je nach Plan kannst du auch fest ein Modell wählen — darunter Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6, GPT-5.5, GPT-5 Codex und Grok Build.
Für welche Frameworks ist das gedacht?
Am stärksten ist der Agent bei FiveM/Lua (ESX und QBCore) mit tiefen Ready- und Security-Checks sowie NUI-Vorschau — das ist das Aushängeschild (siehe velonlabs.dev). Daneben kannst du allgemeine Frameworks wie Next.js, React, FastAPI oder Express angeben.
Sind die generierten Scripts sofort produktionsreif?
Sie sind eine startklare, geprüfte Basis — keine fertige Produktions-Installation. Du passt Konfiguration, Jobnamen und Integration an deinen Server an. Der Verifier und der optionale Critic reduzieren typische Fehler deutlich, ersetzen aber kein eigenes Testen.
Warum nicht einfach das Modell direkt nutzen?
Kannst du — es sind dieselben Modelle. Beim Agenten hinterlegst du Regeln und Wissen aber einmal fest, statt sie pro Prompt zu wiederholen: weniger Token-Kosten, konsistenterer Output, plus Diff-Ansicht, Security-Checks, ZIP-Download und die Option, den Bot zu teilen oder zu monetarisieren.
Wo erstelle ich meinen Coding-Agent?
Im Zeptix Builder auf zeptix.dev. Du wählst Bot-Typ „Coding“, gibst Sprache, Framework und Konventionen an, lädst optional eigenes Wissen hoch — und der Agent ist startklar.
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