Netflix gibt Coding-Agenten die Code-Engine von IntelliJ: 20–30 % effizienter

Das Problem: JARs und blindes Grepen

Coding-Agenten wie Claude Code sind in Java- und Kotlin-Projekten oft langsam und unzuverlässig, vor allem an Bibliotheksgrenzen. JVM-Libraries liegen meist nur als JAR vor, nicht als Quellcode. Der Agent muss also JARs entpacken, raten, welche relevant sind, womöglich Klassen dekompilieren und dann durch eine unvollständige Sicht greppen.

Die Lösung: IDE-Intelligence ohne IDE

Netflix hat zusammen mit JetBrains die Code-Engine von IntelliJ IDEA in einer headless-Variante an Claude Code und Codex angebunden. Die Engine basiert auf einem deterministischen Index des Projekts inklusive aller Bibliotheken und wird über einen LSP-Server angesprochen. Weil ein Agent viele kleine Aufrufe macht und ein Kaltstart pro Aufruf mehrere Sekunden kosten würde, baute Netflix selbst einen Daemon samt CLI (Java, als GraalVM-Executable), der den Index pro Projekt im Speicher hält.

Ergebnisse

• Gleiches Modell, gleiche Aufgabe, gleicher Code – einziger Unterschied: Zugriff auf die JetBrains-Intelligence.
• Über alle getesteten Modelle, Agenten und Aufgaben hinweg typischerweise 20–30 % effizienter (Mittel aus Token- und Zeitersparnis), im besten Fall rund 65 %.
• Die Korrektheit blieb gleich oder wurde besser.
• Die größten Gewinne gab es bei den stärksten Modellen mit hohem Reasoning-Aufwand – also genau dort, wo Tokens am teuersten sind.

JetBrains betont, dass es sich um eine Momentaufnahme handelt: Jedes neue Modell verändert, wie Agenten suchen und Tools nutzen. JetBrains arbeitet außerdem an einem eigenen Daemon, den Netflix hier noch selbst bauen musste.

Quelle: JetBrains Blog