Claude Code Prompt Architektur Reverse-Engineered für lokale Modelle

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 2. April 2026🔗 Source
Claude Code Prompt Architektur Reverse-Engineered für lokale Modelle
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Ein GitHub-Repository enthält eine vollständige, rechtlich saubere Neuimplementierung der Prompt-Architektur von Claude Code, die für Entwickler gedacht ist, die Coding-Agenten auf lokalen Modellen aufbauen.

Wichtige Details

Das Repository dokumentiert die vollständige Prompt-Architektur, die Claude Code verwendet, ursprünglich aus einer kurzen öffentlichen npm-Veröffentlichung stammend. Der Autor hat jeden Prompt studiert und Claude selbst genutzt, um die gesamte Sammlung von Grund auf neu zu schreiben. Das Ergebnis sind insgesamt 26 Prompts, die abdecken:

  • System-Prompt-Struktur, die tatsächlich das Verhalten steuert (nicht nur „Sie sind ein hilfreicher Assistent“)
  • Tool-Prompts, die verhindern, dass das Modell die Shell verwendet, wenn ein dediziertes Tool existiert
  • Sicherheitsregeln, die zerstörerische Aktionen blockieren, ohne zu restriktiv zu sein
  • Speicherkompression für lange Sitzungen (kritisch für kleinere Kontextfenster)
  • Verifizierungsmuster, die erkennen, wenn das Modell rationalisiert statt zu testen

Die Prompts sind in Kategorien organisiert: System, Tools, Agents, Speicher, Koordination und Utilities. Die Prompt-Muster sind modellunabhängig und können für jedes Modell angepasst werden, das Tool-Nutzung unterstützt.

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Rechtlicher Status

Jeder Prompt ist unabhängig mit unterschiedlicher Formulierung verfasst. Der Autor hat überprüft, dass keine wörtliche Kopie vorliegt, durch automatisierte Prüfungen. Das Repository enthält einen vollständigen rechtlichen Haftungsausschluss, der nominative Fair Use, keine Verbindung zu Anthropic und eine DMCA-Reaktionsrichtlinie abdeckt. Dies wird als Cleanroom-Neuimplementierung beschrieben, nicht als Kopie.

Das Projekt ist unter der MIT-Lizenz verfügbar unter https://github.com/swati510/claude-code-prompts.

Diese Architektur ist besonders nützlich für den Aufbau agentenbasierter Workflows mit Ollama, llama.cpp oder vLLM.

📖 Source lesen: r/LocalLLaMA

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