# Augment Code vs Clean

Augment Code registra 326.215 visitas mensais com crescimento de +24,1% mês a mês e preços Freemium, Teste gratuito, Preço sob consulta. Clean registra 25.981 visitas mensais com crescimento de -44,9% e preços Preço sob consulta.

| Métrica | [Augment Code](https://openaitools.app/pt/tool/augment-code) | [Clean](https://openaitools.app/pt/tool/clean) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL do site | https://www.augmentcode.com | https://tryclean.ai |
| Categorias | AI Agent, Assistente de código com IA, Gerador de código com IA, Ferramentas de desenvolvimento com IA | Assistente de código com IA, AI Agent, Ferramentas de desenvolvimento com IA, Copiloto de IA |
| Modelo de preços | Freemium, Teste gratuito, Preço sob consulta | Preço sob consulta |
| Visitas mensais | 326.215 | 25.981 |
| Taxa de crescimento mensal | +24,1% | -44,9% |
| Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos |
| Visitas diretas | 137.070 | 18.763 |
| Nota de avaliação | 4,5 | 4,1 |
| Contagem de favoritos | 0 | 0 |
| Plataformas suportadas | Site | Site |

## Augment Code

O Augment Code mira organizações de engenharia, não apenas desenvolvedores em busca de autocompletar. Sua base é o Context Engine, que constrói uma compreensão estruturada de um repositório existente — dependências, arquitetura, convenções — para que sugestões e mudanças geradas se encaixem no código em vez de parecerem modelos genéricos. Funciona nas IDEs mais usadas e também no terminal, via CLI.

**Preços e planos:** Freemium. Há um nível gratuito para desenvolvedores individuais, planos pagos para equipes e opções corporativas com preço sob consulta. A implantação corporativa admite execução auto-hospedada e híbrida; a tarifa exata por assento e uso é cotada com o time de vendas.

- **Compreensão de código com Context Engine:** Indexa arquitetura, dependências e convenções de repositórios grandes para que o código gerado e as revisões acompanhem a forma real de trabalhar do time.
- **Orquestração de agentes Cosmos:** Executa ciclos conectados do SDLC — revisão de código, ticket para PR, triagem de incidentes, atualização de dependências e correção de segurança — em que cada agente entrega o resultado ao próximo.
- **Portões de qualidade com humanos no circuito:** O trabalho pausa nos pontos definidos para que engenheiros aprovem planos e ações relevantes, em vez de deixar agentes publicarem mudanças sem revisão.
- **Execute onde precisar:** Os agentes rodam em sandboxes gerenciados na nuvem, em máquinas locais e VMs de desenvolvimento para código sensível, ou nos seus próprios ambientes AWS e GCP.
- **Registro de especialistas e memória compartilhada:** Use os agentes incluídos, faça fork ou crie os seus; correções e conhecimento compartilhado melhoram as execuções futuras de todo o time.

**Pontos fortes:** O contexto profundo do código faz as sugestões respeitarem a arquitetura e as convenções existentes; Os ciclos se conectam ao longo do SDLC em vez de resolver uma tarefa isolada; Os portões de qualidade mantêm as pessoas no controle das mudanças relevantes; Implantação flexível, com execução local e auto-hospedada para código sensível

**Limitações:** O preço corporativo é sob consulta, o que dificulta orçar antes de um teste; O valor completo depende de conectar integrações e gatilhos em toda a cadeia de ferramentas; Em times pequenos ou para desenvolvedores individuais a camada de orquestração pode parecer excessiva

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/augment-code.md)

## Clean

O Clean se posiciona como o oposto de uma lista de leads estática. Em vez de exportar milhares de linhas desatualizadas filtradas por setor e porte, parte do que as empresas realmente fazem: um empréstimo de expansão já liberado, uma licença de obra emitida, um carregamento de máquinas a caminho. Cada registro tem data, fonte e link, e o Clean os lê em conjunto até formarem um motivo para contatar agora. Em seguida, aponta a pessoa que detém essa decisão, com e-mail e telefone verificados.

A plataforma atua em dois níveis. Vendedores humanos contam com um espaço de trabalho onde sinais da conta, responsáveis, caminhos de indicação e status da campanha aparecem lado a lado. Ao mesmo tempo, o Clean se expõe como ferramenta — API e servidor MCP — para que agentes no Claude, no Codex ou em uma stack própria puxem os mesmos sinais e disparem campanhas sem que ninguém copie dados entre sistemas. Em qualquer caminho, as respostas voltam para o mesmo lugar.

O Clean concentra-se em verticais nas quais eventos físicos ou regulatórios antecedem a compra: manufatura e software industrial, saúde, tecnologia jurídica, fintech, seguros e infraestrutura para desenvolvedores. O acesso é atualmente assistido por vendas: o site direciona para pedido de demonstração em vez de publicar preços de autoatendimento, e destaca tração entre startups apoiadas pela Y Combinator.

**Preços e planos:** Não há planos de autoatendimento publicados; o site direciona para "Solicitar demonstração", sugerindo preços por proposta com apoio comercial. Confirme as condições atuais com o fornecedor.

- **Mais de 1.000 fontes de sinais ao vivo:** Monitoramento contínuo de licenças, embarques de equipamentos, registros regulatórios, releases, dados aduaneiros e vagas, com data e atribuição em cada registro.
- **Síntese do motivo de compra:** O Clean agrupa registros dispersos de uma mesma empresa e os lê em ordem cronológica para produzir um motivo único e explicável de por que contatar agora.
- **Contatos de decisores verificados:** Para cada empresa qualificada, identifica quem detém a decisão — como um gerente de fábrica ou VP de Operações — com e-mail e telefone verificados.
- **API e MCP prontos para agentes:** Entrega leads e gatilhos de campanha a agentes no Claude ou Codex, ou integra a API e o servidor MCP à sua stack, com as respostas retornando a um só lugar.
- **Contexto da empresa e caminhos quentes:** Abra qualquer prospect para ver a evidência que o sustenta, a janela de contato e colegas que podem apresentar você.

**Pontos fortes:** Os sinais trazem evidência datada e verificável, não uma pontuação opaca; Criado para fluxos com agentes via API e MCP, não apenas um painel; Encaixa bem em setores com eventos físicos ou regulatórios antes da compra; Combina sinais de empresa com dados de contato verificados de decisores

**Limitações:** Sem preços públicos, a avaliação exige conversa com vendas; A eficácia depende da cobertura de sinais no seu setor e região; Requer conectar e-mail e CRM para exibir o histórico completo

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/clean.md)

## Perguntas frequentes

### Como Augment Code e Clean se comparam em tráfego mensal?

Augment Code tem 326.215 visitas mensais, enquanto Clean tem 25.981. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto.

### Como as taxas de crescimento se comparam?

Augment Code tem taxa de crescimento mês a mês de +24,1%; Clean tem -44,9%.

### Como os preços se comparam?

Augment Code: Freemium, Teste gratuito, Preço sob consulta. Freemium. Há um nível gratuito para desenvolvedores individuais, planos pagos para equipes e opções corporativas com preço sob consulta. A implantação corporativa admite execução auto-hospedada e híbrida; a tarifa exata por assento e uso é cotada com o time de vendas. Clean: Preço sob consulta. Não há planos de autoatendimento publicados; o site direciona para "Solicitar demonstração", sugerindo preços por proposta com apoio comercial. Confirme as condições atuais com o fornecedor.

## Alternativas

| # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Cursor](https://openaitools.app/pt/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4% | Freemium | O agente de código com IA para criar software ambicioso | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/cursor.md) |
| 2 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/pt/tool/google-antigravity) | 16.054.109 | +8,1% | Freemium | A plataforma de desenvolvimento do Google para a era dos agentes | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/google-antigravity.md) |
| 3 | [Replit](https://openaitools.app/pt/tool/replit) | 10.016.437 | -7,7% | Freemium, Pago | Otimiza a criação e o dimensionamento de aplicativos full-stack baseados em nuvem usando linguagem natural, mas é menos adaptado para grandes repositórios empresariais legados. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/replit.md) |
| 4 | [Cursor](https://openaitools.app/pt/tool/cursor-sh) | 4.790.129 | +6,5% | Freemium | Integra-se diretamente no VS Code como um editor diário, mas carece de orquestração SDLC multi-agente em toda a empresa. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/cursor-sh.md) |
| 5 | [Apify](https://openaitools.app/pt/tool/apify) | 4.147.762 | +3,9% | Freemium, Preço sob consulta | Execute milhares de scrapers prontos e agentes de IA numa única nuvem | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/apify.md) |
| 6 | [Kiro](https://openaitools.app/pt/tool/kiro) | 3.330.476 | +4,6% | Freemium | Foca em engenharia orientada por especificações e verificação automatizada da AWS, enquanto o Augment visa uma automação SDLC multi-agente mais ampla. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/kiro.md) |
| 7 | [Devin](https://openaitools.app/pt/tool/devin) | 2.549.346 | +1% | Pago | Opera como um engenheiro de software totalmente autônomo que lida com tickets complexos de forma independente, enquanto o Augment foca em fluxos de trabalho com o desenvolvedor no processo. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/devin.md) |
| 8 | [Command Code](https://openaitools.app/pt/tool/command-code) | 2.358.177 | -12,1% | Freemium, Preço sob consulta | O agente de programação que aprende o seu estilo de código | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/command-code.md) |
| 9 | [Attio](https://openaitools.app/pt/tool/attio) | 1.652.928 | -4,2% | Teste gratuito, Preço sob consulta | O CRM nativo de IA para equipes de receita agêntica | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/attio.md) |
| 10 | [Clay](https://openaitools.app/pt/tool/clay-2-0) | 1.267.465 | -2,7% | Freemium, Teste gratuito, Preço sob consulta | Construa sistemas de GTM que transformam dados em receita | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/clay-2-0.md) |

---
Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/augment-code-vs-clean

More Markdown: [Categorias](https://openaitools.app/pt/categories.md) · [Rankings de tráfego](https://openaitools.app/pt/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/pt/llms.txt)