Verwenden von Markdown-Dateien als Gedächtnissystem für KI-Coding-Agenten

Kernmethode: In Dateien chatten statt im Chat-Fenster

Der Entwickler verwendet Claude Code, vermeidet jedoch die Standard-Chat-Oberfläche. Stattdessen weist er den Agenten an, eine {topic}_LOG.md-Datei zu erstellen, in der alle wichtigen Diskussionen geführt und gespeichert werden. Im Chat-Fenster schreibt er nur /response, um Claude anzuweisen, die aktuelle Diskussionsdatei anzusehen und dort zu antworten, wobei der Chat für triviale Nebenfragen reserviert bleibt, die keine Speicherung benötigen.

Dateistruktur und Anmerkungen

Antworten werden normalerweise wie bei einem normalen Chat am Ende der LOG-Datei hinzugefügt, aber Kommentare können auch inline eingefügt werden, um auf bestimmte Punkte zu antworten. Dies ist besonders nützlich für parallele Klärungen während der Projektplanung. Um bei erneutem Lesen die Übersicht zu behalten, sind alle menschlichen Kommentare mit C: gekennzeichnet, um sie von Claudes Beiträgen zu unterscheiden.

Architektur des dualen Speichersystems

Zusätzlich zur LOG-Datei wird Claude angewiesen, eine {topic}_SUMMARY.md-Datei zu erstellen und zu pflegen. Diese Zusammenfassung enthält Verweise auf das ursprüngliche LOG mit Zeilennummern, da das LOG oft zu groß wird, um in den Speicher zu passen. Die Zusammenfassung dient als deklaratives Gedächtnis auf hoher Ebene, während das LOG als detailliertes prozedurales Gedächtnis fungiert.

Agent-Start und Speicherverwaltung

Wenn ein neuer Agent startet oder nach einer Komprimierung, läuft der Prozess wie folgt ab:

• Der Benutzer gibt Kontext: "Ihre Aufgabe ist es, das Gespräch {topic} fortzusetzen. Wir konzentrieren uns auf X."
• Der Agent liest {topic}_SUMMARY.md, um zu verstehen, was wichtig ist
• Die Zusammenfassung zeigt an, wo X diskutiert wurde (z. B. Zeilen 100-200 und 500-800 des LOGs)
• Der Agent lädt diese spezifischen LOG-Zeilen plus die letzten hundert Zeilen für aktuellen Kontext
• Der Agent kann autonom entscheiden, wann er Details nachschlagen soll, die in der Zusammenfassung erwähnt werden

Wartung und Qualitätskontrolle

Einfache Subagenten scannen die Zusammenfassungen regelmäßig, um eine ordnungsgemäße Synchronisation mit ihren entsprechenden Protokollen sicherzustellen. Zusammenfassungen verschiedener Themen enthalten bei Bedarf Querverweise, sodass jeder Arbeitsagent über die Infrastruktur verfügt, um zusätzliche Details nachzuschlagen. Agenten markieren auch alle C:-Kommentare, die nie beantwortet wurden, um übersehene Fragen zu verhindern.

Fallback und Dokumentationsvorteile

Für maximale Zuverlässigkeit unabhängig von den Token-Kosten kann ein neuer Agent angewiesen werden, die gesamte LOG-Datei erneut zu lesen, was weniger Speicher benötigt als die ursprüngliche Diskussion, da andere Operationen wie das Lesen von Python-Dateien oder das Surfen im Web ausgeschlossen sind. Als Bonus dienen die LOG-Dateien als gründliche Dokumentation für andere Personen, die am selben Projekt arbeiten.