Pro KI-Agent-Dummheit beheben: Ein gemeinsamer Kontextbaum pro Repository

Der wahre Grund, warum Ihre KI-Coding-Agenten sich dumm anfühlen? Sie teilen nicht denselben Kontext wie Sie. Sie tragen Monate an Teamgeschichte, Codebase-Entscheidungen und vergangene Fehler mit sich. Claw startet eine neue Sitzung ohne all das. Es leitet jeden Montag dieselbe Architekturentscheidung neu ab. Agent in Repo A refaktoriert einen Helfer; Agent in Repo B macht die Refaktorierung rückgängig. Niemand hat festgehalten, was bereits vereinbart wurde.

Das Kernproblem: Menschen und Agenten benötigen das gleiche Maß an Kontext, der für beide Seiten aktuell gehalten wird. Selbst ein AGENTS.md pro Repository wird veraltet, driftet zwischen Repos auseinander, und niemand ist für die Aktualisierung zuständig. Notion + ein MCP-Server wurden getestet, aber die Agenten schlugen Bearbeitungen vor, die Notion stillschweigend falsch zusammenführte.

Die Lösung: Ein Kontextbaum-Repository

Die Lösung eines Entwicklers: ein Repository mit Markdown-Knoten, die in einer Baumhierarchie angeordnet sind. Jeder Knoten hat einen Besitzer. Vor jeder Aufgabe ruft Claw tiefgehend relevante Knoten ab, liest sie aus und schlägt nach der Aufgabe Aktualisierungen vor – so pflegt sich der Kontextbaum automatisch selbst. Sowohl Agent als auch Mensch teilen exakt denselben Kontext.

Wichtige Details

• Struktur: Ein Repository mit .md-Dateien in einer Baumhierarchie.
• Verantwortlichkeit: Jeder Knoten hat einen expliziten Besitzer (Mensch oder Agent).
• Abruf: Der Agent geht tief im Baum nach unten und ruft vor jeder Aufgabe relevante Informationen ab.
• Aktualisierungen: Nach Abschluss der Aufgabe schlägt der Agent Aktualisierungen für relevante Knoten vor – der Kontext wird automatisch gepflegt.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass sowohl Mensch als auch Agent stets von derselben aktuellen Quelle der Wahrheit ausgehen.