NEWVon Meta Superintelligence Labs — angetrieben von Muse Spark 1.2

Metas erster KI-Coding-Agent, direkt in deinem Terminal.

Muse Code ist Metas KI-Coding-Agent fürs Terminal, gebaut für deine komplexesten Entwicklungsprojekte. Bauen, debuggen, ausliefern: Er plant die Arbeit, verteilt sie an persistente Hintergrund-Agenten in isolierten Git-Worktrees und protokolliert jede Entscheidung.

$curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash
So arbeitet er ↓
muse — ~/payments-service
$
agent-1agent-2agent-3
In Aktion

Sieh ihm bei der Arbeit zu.

Spieleentwicklung

Sechs Features. Eine Session. Null Kollisionen.

Muse Code hat sechs Spiel-Features gleichzeitig gebaut — jeder Agent in seinem eigenen isolierten Worktree. Nichts kam sich in die Quere, und jeder Branch ließ sich sauber mergen.

Webentwicklung

Eine Idee in einem Satz, ausgeliefert als lauffähige App.

Beschreib das Produkt in einem Satz. Muse Code plant den Build, setzt den Stack auf, verdrahtet die Seiten und validiert das Ergebnis — von Anfang bis Ende, in deinem Terminal.

Multimodales visuelles Coding

Von der Videodatei zu funktionierender Software.

Zieh eine mp4 direkt ins Terminal — aus dem Rundflug durch ein Ferienhaus wird eine fertige Marketing- und Buchungsseite. Muse Spark versteht Video, Bilder, Audio und PDFs, nicht nur Code.

So funktioniert es

Vom Prompt zum Pull Request in drei Schritten.

01

In Sekunden installiert

Ein Befehl, dann mit deinem Meta-Developer-Account anmelden. Keine IDE, keine Plugins — nur dein Terminal.

curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash
02

Aufgabe beschreiben

Sag in ganz normaler Sprache, was am Ende stehen soll. Muse plant die Aufgaben und übergibt sie seinen persistenten Hintergrund-Agenten, die parallel arbeiten.

$ muse "migrate auth to passkeys"
03

Prüfen und ausliefern

Prüfe das Event-Log, spiele jede Entscheidung nach und merge saubere Worktrees. Jeder Diff bleibt unter deiner Kontrolle.

✓ 3/3 merged · all checks green
Warum Muse Code

Bring Tempo in deinen Build.

Muse Code ist ein schneller, zugänglicher Coding-Agent, angetrieben von Muse Spark.

Multi-Agent von Haus aus

An jeder Aufgabe arbeiten mehrere Agenten zusammen — Worker parallel, Reviewer im Hintergrund. So lieferst du schneller aus, ohne bei der Qualität Abstriche zu machen.

agent-1refactor payments client
agent-2port calls to billing API
agent-3write integration tests

Isolierte Git-Worktrees

Jeder Agent arbeitet in seinem eigenen Worktree — deine Arbeitskopie bleibt unangetastet. Keine Kollisionen, keine überschriebenen Dateien; gemergt wird erst nach dem Review.

main— geschützt
├─../wt/agent-1✓ gemergt
├─../wt/agent-2● arbeitet
└─../wt/agent-3● testet

Vollständig nachvollziehbar

Jede Aktion ist transparent und rückverfolgbar. Prüfe den generierten Code, versteh die Entscheidungen der KI und behalte dank eingebauter Transparenz über alle Workflows hinweg das gute Gefühl.

12:04:01 agent-1 read src/payments/client.ts
12:04:03 agent-2 edit src/billing/api.ts +42 −17
12:04:05 agent-1 plan: split client into v2 adapter
12:04:07 agent-3 run pytest tests/integration 24 passed
12:04:09 main pause agent-2 → adjust plan
12:04:11 agent-2 resume with revised diff
12:04:14 main merge 3 worktrees clean
12:04:01 agent-1 read src/payments/client.ts
12:04:03 agent-2 edit src/billing/api.ts +42 −17
12:04:05 agent-1 plan: split client into v2 adapter
12:04:07 agent-3 run pytest tests/integration 24 passed
12:04:09 main pause agent-2 → adjust plan
12:04:11 agent-2 resume with revised diff
12:04:14 main merge 3 worktrees clean

Gebaut für Muse Spark

Gemeinsam trainiert für enge Integration: bessere Tool-Nutzung, weniger Wiederholversuche, höhere Ausgabequalität als ein generischer Wrapper — mit einem Kontext von 1 Million Token, in den dein ganzes Repository passt.

src/services/packages/tests/infra/docs/
1M
TOKEN-KONTEXT
Muse Spark 1.2

Modell und Harness, als Einheit trainiert.

Muse Code läuft auf Metas Muse Spark 1.2, das gemeinsam mit dem Muse-Code-Harness trainiert wurde — mit per Rejection Sampling gefilterten Agenten-Trajektorien, Goal Conditioning und Kontext-Kompaktierung — und intensiv auf Langstreckenarbeit: die Generierung ganzer Repositories und End-to-End-Projekte. Das Ergebnis: weniger Sackgassen, präzisere Pläne, sauberere Diffs.

Gemeinsam trainiert
Modell + Tools, ein System
1 Mio. Token
Kontext auf Repository-Ebene
1.000+ Tool-Calls
Läufe von bis zu 24 Stunden am Stück
Stimmen aus der Beta

Entwickler liefern jetzt anders aus.

„Vor dem Mittagessen ein Refactoring über drei Services gestartet, danach das Event-Log geprüft und alle drei Worktrees sauber gemergt. Das ist eine andere Art zu arbeiten.“
SKSofia Krug@sofiabuilds · Staff Engineer, Fintech
„Die Worktree-Isolation ist das entscheidende Detail. Drei Agenten im selben Repo — und null Konflikte.“
DMDev Mehta@devm · OSS-Maintainer
„Der erste Agent, dem ich ein Monorepo wirklich anvertraue. Der 1M-Kontext ist keine Datenblatt-Zahl — er hat ein Rename über 400 Dateien geplant und keine einzige übersehen.“
ALAmara Liu@amaraliu · Platform Lead
„Ich habe den Lauf eines Agenten Schritt für Schritt nachgespielt, um eine seiner Entscheidungen zu verstehen. Versuch das mal mit irgendeinem anderen Coding-Agenten.“
JRJonas Reyes@jreyes_dev · SRE
„Der Preis des Contributor-Tarifs ist absurd günstig. Ich habe ihn eine ganze Woche auf einem Side-Project laufen lassen — für den Preis eines Kaffees.“
TNTuan Nguyen@tuanships · Indie-Hacker
„Er stellt Hintergrund-Agenten in die Queue, während ich in derselben Session weitertippe. Fühlt sich weniger wie ein Tool an, mehr wie ein Team.“
EOEfe Okafor@efeo · Backend-Engineer
Preise

Zwei Tarife. Kein Lock-in.

Während der Beta zahlst du pro Token. Den Tarif wechselst du jederzeit.

CONTRIBUTOR
$0.10/ 1M Input
$0.20 / 1M Output · $0.002 / 1M gecachter Input
Voller Funktionsumfang, keine Limits
Radikal niedrige Beta-Preise
Sessions können zur Verbesserung von Muse Code genutzt werden
Als Contributor starten
STANDARDPRIVATE
$1.25/ 1M Input
$4.25 / 1M Output · $0.15 / 1M gecachter Input
Voller Funktionsumfang, keine Limits
Standard-API-Abrechnung
Deine Daten werden nie fürs Training verwendet
API-Key holen

Fragen? Antworten.

Was ist Muse Code?+

Muse Code ist Metas KI-Coding-Agent fürs Terminal, im August 2026 von Meta Superintelligence Labs als Beta veröffentlicht und angetrieben vom Modell Muse Spark 1.2. Er übernimmt komplette Software-Engineering-Aufgaben in großen Repositories — er plant Änderungen, schreibt Code und validiert die Ergebnisse mit persistenten Hintergrund-Agenten.

Ist Muse Code allgemein verfügbar?+

Muse Code ist seit August 2026 in der Beta, für macOS und Linux. Mit dem Einzeiler installieren, mit dem Meta-Developer-Account anmelden, einen API-Key verknüpfen — fertig.

Wie kommen sich parallele Agenten nicht in die Quere?+

Jeder Hintergrund-Agent arbeitet in seinem eigenen isolierten Git-Worktree. Änderungen bleiben getrennt, bis der Haupt-Agent sie prüft und mergt — Dateikollisionen oder sich überschreibende Änderungen gibt es dadurch nicht.

Wird mein Code zum Trainieren von Modellen verwendet?+

Nur, wenn du den Contributor-Tarif wählst: Dort können Sessions zur Verbesserung des Produkts genutzt werden — im Gegenzug für drastisch niedrigere Preise. Im Standard-Tarif werden deine Daten nie fürs Training verwendet.

Wie große Codebasen schafft er?+

Muse Spark 1.2 bietet ein Kontextfenster mit 1 Million Token — genug, um große Monorepos von Anfang bis Ende zu planen, zu refactoren und zu verifizieren, nicht nur einzelne Dateien.

Kann ich sehen, was ein Agent gemacht hat?+

Ja. Jeder Tool-Call und jede Entscheidung landet in einem vollständigen Event-Log. Du kannst live zuschauen, einen Agenten mitten in der Aufgabe pausieren oder umlenken und jeden Lauf hinterher Schritt für Schritt nachspielen.

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