Verwaltung des KI-Kontexts mit einer SQLite-Wissensdatenbank und MCP-Tools

Ein häufiges Problem mit KI-Codierungsagenten: CLAUDE.md-Dateien wachsen auf Tausende von Zeilen an, verbrauchen Kontextbudget und führen dazu, dass die KI ohnehin die Hälfte der Regeln ignoriert. Ein Entwickler auf r/ClaudeAI hat ein System gebaut, um dies zu lösen — RunawayContext (MIT-lizenziert, derzeit für Bau-Management-Integrationen über Vista, Procore, Monday.com usw. verwendet).

Architektur

Die Kernidee: Tiefes Wissen aus einer flachen Markdown-Datei in eine SQLite-Datenbank mit Volltextsuche (FTS5) und optionaler Vektorsuche über sqlite-vec verschieben. Statt alles in jeder Sitzung zu laden, werden nur ein kleines projektspezifisches Briefing (~150 Zeilen), eine globale Verfassung (~200 Zeilen) und ein nur Zeiger enthaltendes „lebendiges Gedächtnis" (~50 Zeilen) vorab geladen. Die KI fragt die Datenbank bei Bedarf mit MCP-Tools wie search_lessons und get_chunk ab.

Wichtige Implementierungsdetails

• Token-Berechnung: Die äquivalenten ~280K Tokens existieren noch — sie sind nur in der Datenbank, nicht in den Kontext geladen. Die KI zieht sich bei Bedarf während der Aufgabe, was sie braucht.
• Feste Grenzen im Code: Der Regenerator weigert sich, ein Briefing über seine 150-Zeilen-Grenze hinaus zu schreiben. 15 benannte Architekturregeln haben jeweils zugehörige CI-Tests, die den Build fehlschlagen lassen, wenn die Regel abweicht.
• Hybride Abfrage: Nur-Vektor-Suche war schlechter als hybride. Das System kombiniert FTS5-Keyword-Scores mit sqlite-vec-Vektor-Scores für beste Ergebnisse.
• Mensch im Kreislauf: Die KI schreibt neue Lektionen in einen Entwurfseingang. Ein Mensch muss vor der Übernahme in den Wissensspeicher zustimmen, um Rauschen zu verhindern.
• Bewahrte Stimme: Automatisch generierte Briefings enthalten einen handkuratierten Block, der durch <!-- PRESERVE_START -->-Marker begrenzt wird. Der Regenerator behält diesen Abschnitt intakt, während er alles darum herum neu generiert.

Gelernte Lektionen

• Durchsetzen von Regeln im Code, nicht in der Richtlinie – jede Anweisung „pass auf, nicht zu wachsen" wurde innerhalb von Monaten verletzt.
• Hybride FTS5 + Vektorsuche schlägt reine Vektorabfrage.
• Direkte KI-Schreibzugriffe auf den Wissensspeicher führen zu Rauschen; einen Entwurfseingang mit manueller Freigabe verwenden.

Das System ist agentenunabhängig und das Repository ist öffentlich für jeden, der es anpassen möchte.