Schnellstart

Navigieren Sie zur CodeCourier-Anwendung und melden Sie sich mit Ihrer bevorzugten Methode an. CodeCourier verwendet Clerk für die Authentifizierung, sodass Sie sich mit Google, GitHub, E-Mail oder jedem anderen konfigurierten OAuth-Provider anmelden können.

Nach der ersten Anmeldung erstellt CodeCourier Ihren Benutzer-Datensatz und leitet Sie zum Bildschirm zur Projektauswahl weiter. Wenn Sie zu einem bestehenden Projekt eingeladen wurden, sehen Sie es mit einem Badge für ausstehende Einladungen aufgelistet.

Klicken Sie auf Neues Projekt auf dem Bildschirm zur Projektauswahl. Geben Sie einen Namen für Ihr Projekt ein - dies generiert automatisch einen URL-Slug. Optional können Sie jetzt Ihre GitHub-Repository-URL angeben (Sie können sie auch später in den Projekteinstellungen hinzufügen).

Nach der Erstellung setzt CodeCourier Sie als Projekt-Owner und leitet Sie zum Projekt-Dashboard weiter. Die Sidebar organisiert Ihren Workspace in Abschnitte: Issues(Issue-Sessions und Work Chains), Runs (alle Workflow- und Sandbox-Läufe), Workflows, Personas, Learnings und Insights (Nutzung, Analytics und Mitglieder). Sandboxes sind über die einzelnen Run-Detailseiten erreichbar.

Navigieren Sie zu Projekteinstellungen in der Sidebar (das Schraubenschlüssel-Symbol unten). Öffnen Sie den Tab API Keys. Sie müssen mindestens zwei Provider konfigurieren:

1. E2B - Erforderlich. Wird zur Bereitstellung von Cloud-Sandboxes verwendet. Holen Sie sich Ihren Schlüssel vom E2B-Dashboard unter e2b.dev/dashboard.
2. Anthropic / OpenRouter / OpenAI - Mindestens einer ist erforderlich. Dies betreibt das KI-Modell, das in Ihren Sandboxes läuft. Wählen Sie den Provider, der zu dem CLI-Tool passt, das Sie verwenden möchten (Anthropic für Claude Code, OpenRouter oder OpenAI für breiteren Modellzugriff).
3. GitHub - Optional, aber empfohlen. Ein Personal Access Token mit Scope repo ermöglicht es CodeCourier, automatisch Branches und Pull Requests zu erstellen.

API-Keys sind im Ruhezustand verschlüsselt und werden pro Projekt gespeichert. Jedes Teammitglied sieht nur die letzten vier Zeichen der konfigurierten Schlüssel. Schlüssel werden serverseitig nur entschlüsselt, wenn ein Trigger.dev-Job eine Sandbox bereitstellen muss.

Navigieren Sie in der Sidebar zu Workflows. Klicken Sie auf Neuer Workflow, um den Erstellungsdialog zu öffnen. Beginnen Sie für Ihren ersten Workflow mit dem Typ Designer & Checker:

• Name: Geben Sie ihm einen beschreibenden Namen, z. B. „Feature Builder“
• Typ: Wählen Sie Designer & Checker
• Template: Wählen Sie das Sandbox-Template für Ihr bevorzugtes CLI-Tool (z. B. claude-code für Claude Code)
• Max Iterationen: Setzen Sie 3 für einen ausgewogenen Qualitäts-/Kosten-Kompromiss
• Timeout: 30 Minuten (1.800.000 ms) ist ein guter Ausgangspunkt
• Checker-Anweisungen: Beschreiben Sie, was der Checker prüfen soll, z. B. „Stellen Sie sicher, dass die Implementierung TypeScript-Best-Practices folgt, keine Typfehler hat und angemessene Fehlerbehandlung enthält.“

Klicken Sie auf Erstellen. Ihr Workflow-Blueprint ist nun gespeichert und kann ausgeführt werden.

Klicken Sie auf der Workflow-Seite auf die Schaltfläche Ausführen bei Ihrem neuen Workflow. Dies öffnet den Run-Dialog, in dem Sie die konkrete Ausführung konfigurieren:

• Prompt: Schreiben Sie eine klare, spezifische Anweisung für den KI-Agenten. Zum Beispiel:

Add a new utility function to lib/utils.ts that formats
a number as a human-readable file size (e.g., 1024 becomes
"1 KB", 1048576 becomes "1 MB"). Include JSDoc comments
and handle edge cases like 0 and negative numbers.
Write a test file at lib/__tests__/utils.test.ts.

• GitHub-Repo-URL: Geben Sie Ihre Repository-URL ein, falls sie nicht bereits auf Projektebene gesetzt ist
• Branch-Name: Optional einen Branch-Namen angeben oder CodeCourier einen generieren lassen

Klicken Sie auf Lauf starten. CodeCourier startet einen Hintergrund-Job über Trigger.dev, der:

1. Eine E2B-Sandbox mit Ihrem konfigurierten Template bereitstellt
2. Das KI-CLI-Tool in der Sandbox installiert und startet
3. Ihren Prompt zusammen mit jedem gebundenen Kontext-Dokument und den freigegebenen Projekt-Learnings sendet
4. Auf den Abschluss des Designers wartet, dann den Checker mit Ihren Review-Anweisungen ausführt
5. Bei Ablehnung durch den Checker das Feedback für eine weitere Iteration zurück an den Designer schickt
6. Qualitätsbewertungen für jeden Schritt aufzeichnet (Korrektheit, Typsicherheit, Code-Stil, Testabdeckung, Vollständigkeit)
7. Bei Abschluss optional einen PR erstellt und Learnings extrahiert

Navigieren Sie in der Sidebar zu Runs, um Ihren aktiven Lauf zu sehen. Klicken Sie auf den Lauf, um seine Detailansicht zu öffnen. Sie sehen:

• Lauf-Status: pending, running, completed oder failed
• Schritt-Zeitleiste: Jeder Designer- und Checker-Schritt wird mit Status, Startzeit und Dauer angezeigt
• Live-Nachrichten: Das Gespräch zwischen der Plattform und dem KI-Agenten streamt in Echtzeit, einschließlich des Denkprozesses des Agenten und der Tool-Aufrufe
• Checker-Urteile: Bei Verwendung eines Designer/Checker-Workflows zeigt jeder Checker-Schritt ein Pass/Fail-Urteil mit Feedback
• Qualitätsbewertungen: Abgeschlossene Schritte zeigen ihre Qualitätsbewertungs-Aufschlüsselung - sichtbar im Detail-Panel des Schritts

Wenn der Lauf abgeschlossen ist, prüfen Sie Folgendes:

• PR-Status: Wenn die GitHub-Integration konfiguriert ist und der Lauf für die PR-Erstellung gesetzt war, sehen Sie die PR-URL und den Status (creating, created, merged oder failed) direkt auf der Run-Detailseite. CI-Check-Ergebnisse erscheinen, sobald Ihre Pipeline gegen den PR-Branch läuft.
• Qualitätsbewertungen: Die Lauf-Zusammenfassung zeigt die Gesamtqualitätsbewertung. Klappen Sie einzelne Schritte auf, um Werte auf Dimensions-Ebene zu sehen und Verbesserungs- bereiche in Ihren Prompts oder Persona-Konfigurationen zu identifizieren.
• Learnings: Navigieren Sie zum Bereich Learnings. Wenn die Learning-Extraktion aktiviert war, sehen Sie neue ausstehende Learnings, die aus der Session extrahiert wurden. Prüfen Sie jedes einzelne und genehmigen oder lehnen Sie es ab - freigegebene Learnings werden automatisch in zukünftige Läufe aufgenommen.
• Kostenverfolgung: Besuchen Sie Usage im Insights-Bereich, um Token-Verbrauch und Kostenaufschlüsselung für den Lauf zu sehen.