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4Geeks AI Studio FAQs¶

Kurze Antworten auf die Fragen, die wir am häufigsten zu AI Studio Pods, Plänen, dem Pod Lead und der Lieferung hören. Die Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie unter Einen Pod erstellen.

Produkt und Modell¶

Was ist 4Geeks AI Studio?¶

AI Studio ist ein Software-Delivery-Service, der auf Pods basiert: ein menschlicher 4Geeks Pod Lead plus ein kleines Team aus KI-Agenten, die an Ihrem Repository arbeiten. Sie wählen ein Ergebnis, genehmigen einen Plan und prüfen einen Merge Request. Der Pod übernimmt Planung, Code, Tests und Nachweise.

Ist es ein KI-Coding-Tool oder ein Service?¶

Es ist ein Service. Sie installieren keine IDE, konfigurieren kein Modell und schreiben keine Prompts. Der Pod läuft in einer verwalteten Sandbox und der Pod Lead verantwortet das Ergebnis.

Was ist ein Pod?¶

Ein Pod ist die Einheit für Arbeit, Team und Abrechnung. Er hat ein Ziel, ein Playbook, ein Repository, verbundene Tools, einen Plan, Aufgaben, eine Wallet und einen menschlichen Pod Lead. Siehe AI Studio Pods.

Welche KI-Modelle nutzt AI Studio?¶

Die Plattform routet Arbeit über ihr Private AI Gateway und bezeichnet die Stufen als 4Geeks Fast und 4Geeks Strong. Der Inference-Provider ist ein Implementierungsdetail und wird in der Konsole nicht angezeigt.

Kann ich das Modell wählen?¶

Nein, und das müssen Sie auch nicht. Die Plattform wählt das Modell für den Pod und hält es konsistent. Pods wählen kein Modell pro Aufgabe.

Ist AI Studio schneller als ein Entwickler?¶

Es beseitigt den Engpass menschlicher Stunden bei gut abgegrenzter Arbeit: Der Pod kann parallel zu Ihrem Team planen, coden und testen. Es ist kein Versprechen einer festen Beschleunigung und ersetzt keine Architekturentscheidungen, Produkturteile oder Code-Reviews.

Preise und Pläne¶

Wie funktioniert die Preisgestaltung?¶

Es gibt zwei Ebenen: einen Monatsplan mit einem Kontingent an Aufgaben und Pod-Lead-Stunden und eine Prepaid-Wallet für Overages. Siehe Nutzung, Pläne und Wallet.

Was zählt als Aufgabe?¶

Eine atomare, prüfbare Arbeitseinheit mit Abnahmekriterien: ein Merge Request, ein Bugfix, ein Dokument, ein Migrationsskript, ein Testdurchlauf. Ein typisches Projekt braucht 3–5 Aufgaben.

Zahle ich für Tokens?¶

Nein. Tokens werden für Kosten und Support erfasst, sind aber kein Kundenkontingent und blockieren nie eine Aufgabe.

Was passiert, wenn ich mehr Aufgaben brauche, als mein Plan enthält?¶

Die zusätzliche Aufgabe wird zum Overage-Preis des Plans aus der Wallet berechnet. Kann die Wallet sie nicht decken, pausiert der Pod mit einer Budget-Genehmigung und einem Aufruf zum Top-up.

Kosten mich fehlgeschlagene Aufgaben etwas?¶

Nein. Ein fehlgeschlagener Versuch und ein Retry sind nicht abrechenbar und werden von 4Geeks übernommen. Nur gelieferte Arbeit ist abrechenbar.

Kann ich meinen Plan ändern oder kündigen?¶

Der Organization Owner oder ein Admin kann den Plan in AI Studio ändern. Änderungen werden anteilig berechnet und sofort angewendet. Für eine Kündigung wenden Sie sich an Ihr Account-Team; die aktuelle Periode bleibt aktiv.

Gibt es eine kostenlose Testphase?¶

AI Studio ist ein kostenpflichtiger Service. Fragen Sie Ihr Account-Team nach einem Pilot oder einer klar abgegrenzten ersten Lieferung; der Assistent und die erste Schätzung können Sie erkunden, bevor Sie sich festlegen.

Pod Lead und Hilfe¶

Wer ist der Pod Lead?¶

Ein 4Geeks Engineer, kein KI-Agent. Er prüft den Umfang, beantwortet Fragen, entblockt stockende Arbeit und entscheidet, wann eine Lieferung bereit zur Prüfung ist.

Wie viel Pod-Lead-Zeit ist inkludiert?¶

Starter enthält 2 h/Monat und Pro enthält 6 h/Monat. Bei Lite gibt es den Pod Lead auf Abruf für $75/h. Zusätzliche Zeit wird zum selben Satz aus der Wallet berechnet.

Wie bitte ich um Hilfe?¶

Nutzen Sie Talk to my pod lead im Pod-Composer oder wählen Sie I am not sure, I want help im Assistenten. Eine Anfrage braucht einen aktiven Plan, verbleibende Pod-Lead-Minuten und eine hinterlegte Karte.

Wie ist die Reaktionszeit?¶

Jeder Pod zeigt seine Zielreaktionszeit in Geschäftsstunden. Ein stockender Pod wird an den Pod Lead eskaliert und erscheint in der Operator-Queue.

Umfang und Lieferung¶

Was kann ein Pod liefern?¶

Features, Bugfixes, Dokumentation, Audits, QA und Browser-E2E, Dependency-Upgrades, Datenbankmigrations-Engineering und den ersten Teil eines Greenfield-Produkts. Siehe die Playbook-Tabelle in AI Studio Pods und die detaillierten Anwendungsfälle.

Was kann er nicht liefern?¶

• Produktions-Deployment oder Infrastrukturänderungen.
• Das Verschieben von Kundendaten während einer Datenbankmigration; der Pod liefert die Map, Skripte, Shadow-Validierung und das Runbook, und Ihr DBA führt den Cut-over aus.
• Native Mobile Apps, GPU-Workloads, Hardware, einen echten Pentest oder eine öffentliche Preview ohne das Preview-Gateway.
• Produktentscheidungen oder ein vollständiges Architektur-Redesign ohne Pod Lead und phasierten Umfang.

Deployt der Pod in die Produktion?¶

Nein. Er arbeitet auf einem Branch und öffnet einen Merge Request. Ihr Team prüft und merged, und Ihre Pipeline deployt.

Was passiert, wenn das Briefing zu groß für einen Pod ist?¶

Der Assistent erkennt das. Ein L-Briefing wird als ein erklärter Ausschnitt mit sichtbaren späteren Phasen geliefert; ein XL-Briefing wird ein Programm mit einem Pod Lead und einer Phase 1, die Sie zuerst genehmigen.

Kann ich den Code prüfen, bevor er gemerged wird?¶

Ja. Jede Lieferung ist ein Merge Request mit Tests und Nachweisen. Der Pod pusht nie in Ihren geschützten Branch und merged nie selbstständig, es sei denn, Auto-Merge ist ausdrücklich erlaubt.

Repository und Sicherheit¶

Welche Repositorys werden unterstützt?¶

GitLab und GitHub. Sie brauchen einen Access Token mit Schreibzugriff auf das Projekt; der Token wird verschlüsselt im Vault gespeichert und nur von der Sandbox des Pods verwendet.

Ist mein Code sicher?¶

Das Repository bleibt Ihres. Der Pod klont es in eine isolierte Sandbox, arbeitet auf einem Branch und öffnet einen Merge Request. Zugangsdaten liegen im Vault und werden dem Modell nie gezeigt und nie committet. Fragen Sie Ihr Account-Team nach den aktuellen Data-Processing- und Aufbewahrungsbedingungen.

Trainiert mein Code ein Modell?¶

AI Studio nutzt Provider und Endpoints, die so konfiguriert sind, dass sie Kundencode nicht für das Training aufbewahren. Die genauen Bedingungen sind Teil der Data-Processing-Vereinbarung der Plattform; fordern Sie sie bei Ihrem Account-Team an.

Kann ich auditieren, was der Pod getan hat?¶

Ja. Die Pod-Timeline erfasst Aufgaben, Checks, Genehmigungen und Nachrichten und kann als JSON mit geschwärzten Zugangsdaten exportiert werden.

Qualität und Betrieb¶

Wie verhindern Sie, dass schlechter Code gemerged wird?¶

Mit der Capability Quality kann ein Pod nicht geliefert werden, ohne dass Build und Tests grün sind. Mit E2E ist zusätzlich ein Browser-Lauf erforderlich. Ein Waiver ist nur mit schriftlicher Begründung und einem Eintrag im Audit möglich, und der Merge bleibt Ihre Entscheidung. So funktionieren Review und QA.

Was passiert, wenn ein Pod hängt?¶

Der Pod wird als stockend markiert und an den Pod Lead eskaliert. Der Pod-Raum erklärt den Grund und bietet die nächste Aktion an.

Kann ich einen Pod pausieren oder löschen?¶

Ja. Sie können einen laufenden Pod pausieren und später fortsetzen. Löschen können Sie einen Pod nur, wenn er pausiert, fertig oder fehlgeschlagen ist. Das Löschen entfernt Plan, Aufgaben, Timeline und Sandbox des Pods; Repository, Tools und Abrechnungsverlauf bleiben erhalten.

Kann ich eine Pod-Konfiguration wiederverwenden?¶

Ja. Ein Pod kann als Template mit seinem Playbook, seinen Capabilities, Tools, Image und Repository-Referenz gespeichert werden. Das Template speichert nie ein Secret.

Nächste Schritte¶

• Die AI Studio Anwendungsfälle ansehen
• Einen Pod Schritt für Schritt erstellen
• Nutzung, Pläne und Wallet verstehen
• Das Private AI Gateway lesen

Noch Fragen? Frag uns auf Discord oder entdecke die Tutorials.