8080.AI verzeichnet 35.905 monatliche Besuche mit +36,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Envole verzeichnet 690 monatliche Besuche mit +174,9 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.
Agentisches Coding, das von einem Satz zur Live-App skaliert
KI-Action-System, das Kundenintention bis zur Produktionssoftware durchgängig macht
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | 8080.ai | envole.ai |
| Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 35.905 (35.905) | 690 (690) |
| MoM-Traffic-Delta | +9517 (+36,1 %) | +439 (+174,9 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇮🇳 Indien (95,2 %) | 🇮🇹 Italien (71,9 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 26.160 | 273 |
| Nutzerbewertung | 4,2 | 4 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Agentisches Coding, das von einem Satz zur Live-App skaliert
Vom Ein-Satz-Briefing über Anforderungen, Nutzerflüsse, klickbares Design, Architektur, Aufgabenplan, parallele Entwicklung und Verifikation bis zum Live-Deployment wartet jeder Schritt auf deine Freigabe.
Spezialisierte Agenten (Tech Lead, PM, Designer, Frontend, Backend, DevOps) übernehmen Aufgaben in isolierten Workspaces und führen per Pull Request zusammen – ein Branch pro Aufgabe.
Jedes Projekt erhält einen eigenen Namespace mit API, Datenbank, Auth und Speicher sowie Auto-Scaling-Infrastruktur und Produktions-Deployments auf Abruf.
KI-Tests sehen die App wie echte Nutzer, und jede Aufgabe wird auf geleakte Secrets, verwundbare Abhängigkeiten und ungeschützte Routen geprüft – mit Ein-Klick-Fix.
KI-Action-System, das Kundenintention bis zur Produktionssoftware durchgängig macht
Kundensignale, Entscheidungen, Artefakte, Code und Tests bleiben mit ihrem Ursprung und untereinander verbunden, sodass Begründungen bei Übergaben nicht verloren gehen.
Meetings, Tickets, Nachrichten, Dokumente, Diagramme und Support-Gespräche fließen in ein lebendes Protokoll, das Gesagtes und Entschiedenes bewahrt.
Anforderungen, Risiken, Blocker und Scope-Änderungen erscheinen mit Quellenbeleg und Kundenwirkung, damit klar wird, was warum gebaut wird.
Vor der Umsetzung entstehen mit KI lauffähige Prototypen aus freigegebenen Anforderungen und den vorhandenen Komponenten des echten Produkts.
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