Crispy VS Code-Erweiterung fügt Agentenspeicher und Multi-Agent-Funktionen für Claude und Codex hinzu
Crispy ist eine VS-Code-Erweiterung, die eine umfangreichere Steuerungsebene über den Claude Code- und Codex-CLIs bietet und häufige Terminaleinschränkungen wie Konversationsverzweigung, Agentenwechsel und Speicherbeibehaltung adressiert.
Hauptfunktionen
- Agentenspeicher — Jedes Transkript wird lokal auf der CPU mit Volltext- und semantischer Suche über lokale Einbettungen indiziert. Ihr Agent kann echte vergangene Konversationen durchsuchen und zurücklesen. Keine Cloud-Speicherung oder API-Aufrufe nach dem anfänglichen Modell-Download. Nachträgliches Auffüllen aus vorhandenen Agententranskripten.
- Multi-Agenten / Superthink — Verteilen Sie Kindersitzungen an Claude oder Codex für parallele Perspektiven, mit der Möglichkeit, später fortzufahren. In-Process-Betrieb, keine MCP-Konfiguration erforderlich.
- Konversationsverzweigung — Verzweigen oder zurückspulen Sie Konversationen von jeder Nachricht aus, mit nebeneinander angeordneten Ansichten.
- Dedizierte Werkzeugansichten — Dateibearbeitungen zeigen echte Unterschiede, Bash zeigt Ausgabe, Suchen zeigen Ergebnisse.
- Antworttext zitieren — Wählen Sie Text aus und drücken Sie Zitat, um ihn direkt mit einem Kommentar in die Chat-Eingabe einzufügen.
- Lokale Sprache-zu-Text — Verwendet Moonshine Base STT mit vier Render-Modi.
- Konsistente Benutzeroberfläche — Gleiche Oberfläche für Claude und Codex, mit geplanter Unterstützung für Gemini CLI und OpenCode.
Technische Details
Crispy führt Claude Code und Codex im Hintergrund aus — kein eigenständiges KI-System. Es ist Open Source unter MIT-Lizenz und verfügbar für Linux, macOS und Windows. Die Erweiterung kann von Open VSX oder GitHub installiert werden.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch
Warum Codex für komplexe Python-Monolithen immer noch besser ist als Claude Code
Ein Senior-Entwickler vergleicht Codex mit Claude Code an einem Produktions-Python-Monolithen mit gemischten Architekturschichten. Codex gewinnt bei Backend-Arbeiten aufgrund besserer Planung, Code-Wiederverwendung und Einhaltung der Harness-Engineering-Prinzipien.
Der SMELT-Compiler reduziert die OpenClaw-Arbeitsbereich-Tokennutzung um bis zu 95 %.
SMELT kompiliert OpenClaw-Arbeitsbereich-Markdown-Dateien in eine kompaktere Laufzeitform und sendet nur relevante Inhalte an KI-Modelle. Benchmarks zeigen Token-Reduktionen von 76,1 % bis 95,5 % bei Abfragen, wodurch die Neuverarbeitung statischer Dateien wie USER.md und SOUR.md bei jeder Nachricht vermieden wird.
Ollama-Update fügt OpenClaw-Unterstützung für das Kimi k2.5-Cloud-Modell hinzu
Ollama hat ein Update veröffentlicht, das OpenClaw-Unterstützung für Cloud-Modelle integriert, einschließlich kostenfreiem Zugang zum Kimi k2.5-Modell mit Websuchfunktion, das in NVIDIA-Rechenzentren läuft.
Open-Source-Claude-Code-Nachimplementierung mit Patch für lokale Modellkompatibilität
Ein Entwickler hat die Open-Source-Nachimplementierung von Claude Code gepatcht, um sie mit Ollama und lokalen Modellen kompatibel zu machen, indem er fest kodierte Anthropic-Client-Abhängigkeiten entfernt hat. Die CLI erkennt nun automatisch Anbieter anhand von Modellnamen und Umgebungsvariablen.