Destillerie: Ein Claude-Code-Plugin für beständigen Team-Kontext
Distillery ist ein Plugin für Claude Code, das gemeinsamen, persistenten Kontext für Entwicklungsteams schafft. Es löst das Problem, dass Teams Wissen verlieren, wenn Debugging-Sitzungen enden oder Entscheidungen, die vor Monaten getroffen wurden, schwer wiederzufinden sind.
Kernbefehle
/distill— Entscheidungen und Begründungen während einer Sitzung erfassen. Das gesamte Team kann diese später durchsuchen./recall— Alles finden, was jemand im Team erfasst hat, mithilfe von natürlicher Sprachsuche./pour— Kohärente Antworten aus verstreutem Kontext über Personen und Sitzungen hinweg synthetisieren. Zum Beispiel zieht die Frage „Wie funktioniert unser Authentifizierungssystem?“ aus den erfassten Entscheidungen mehrerer Personen und erzeugt eine Erzählung mit Quellenangaben.
Ambiente Intelligenz-Funktionen
Das Plugin umfasst Fähigkeiten ambianter Intelligenz:
/watch— Auf GitHub-Repositories, RSS-Feeds oder Subreddits zeigen. Es prüft nach einem Zeitplan und bewertet jedes Element auf Relevanz für den bestehenden Kontext Ihres Teams mithilfe von Embedding-Ähnlichkeit./radar— Bietet eine synthetisierte Zusammenfassung dessen, was wichtig ist, basierend auf dem, was das System aus erfasstem Kontext über die Interessen Ihres Teams lernt.
Team-Bereitstellung
Distillery verwendet einen gemeinsamen Server mit GitHub OAuth, sodass alle ihre Claude Code-Instanz mit derselben Wissensbasis verbinden können. Von einer Person erfasster Kontext wird für alle durchsuchbar, was sich verstärkendes Wissen schafft, bei dem die Erfassungen jedes Teammitglieds die Suchen und Synthesen aller anderen verbessern.
Version 0.2.0 Updates
Das neueste Release enthält:
- Hybridsuche (BM25 + Vektor mit Reciprocal Rank Fusion)
- Authentifizierungs-Überwachungsprotokollierung
- UV-Unterstützung
Das Projekt ist auf GitHub verfügbar mit einem Blogbeitrag, der den Entwicklungsprozess erklärt.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch
rawq: Lokales CLI-Tool für semantische KI-Agenten-Codesuche
rawq ist ein Open-Source-CLI-Tool, das KI-Agenten hilft, relevanten Code mithilfe semantischer Suche mit einem 33 MB lokalen Modell über ONNX Runtime und lexikalischer BM25-Suche über tantivy zu finden. In Tests verbrauchten KI-Agenten, die rawq nutzten, 4x weniger Tokens und erledigten Aufgaben 2x schneller im Vergleich zu blinden read/grep-Tools.
Sammlung von 177 OpenClaw SOUL.md-Vorlagen, organisiert in 24 Kategorien
Ein Entwickler hat 177 sofort einsatzbereite SOUL.md-Vorlagen für OpenClaw-Agenten in 24 Kategorien zusammengestellt, darunter Marketing, Entwicklung, Business, DevOps, Finanzen, Kreatives, Daten, Sicherheit, Gesundheit, Recht, Personalwesen und Bildung. Alle Vorlagen sind unter der MIT-Lizenz verfügbar und auf GitHub zu finden.
Claw Code Agent: Python-Neuimplementierung der Claude-Code-Architektur für lokale Modelle
Claw Code Agent ist eine Python-Neuimplementierung der Claude-Code-Agent-Architektur, die mit lokalen Open-Source-Modellen über OpenAI-kompatible Backends wie vLLM und Ollama läuft und Funktionen wie Tool-Aufrufe, Slash-Befehle und gestufte Berechtigungen bietet.
LumaBrowser: Electron-Browser lagert DOM-Parsing auf lokale LLMs für KI-Agenten aus
LumaBrowser ist ein Electron-Browser, der das DOM-Parsing über OpenAI-kompatible Endpunkte an lokale LLMs auslagert, um autonomen Agenten die Verarbeitung von rohem HTML zu ersparen. Er verwendet Modelle wie Qwen 2.5-Varianten, um UI-Elemente zu identifizieren und gibt CSS-Selektoren zurück.