T9OS: Ein KI-Orchestrierungssystem, vollständig mit Claude Code erstellt
T9OS ist ein KI-Orchestrierungssystem, das von einem Wirtschaftsstudenten ohne Entwicklererfahrung innerhalb von drei Monaten vollständig mit Claude Code aufgebaut wurde. Das Kernkonzept behandelt Ideen als Ausgangspunkt von Spannung – Konflikten zwischen gewünschten und bestehenden Zuständen – und verfolgt, wie diese Spannung konkret wird oder sich auflöst, wobei nichts jemals gelöscht wird.
Systemarchitektur
Das System implementiert:
- 18 Produktionspipelines, darunter Telegram-Benachrichtigungen, Kalendersynchronisierung, Fristenverfolgung, KI-Wächter-Überprüfungen und Spracherkennung
- 61 dokumentierte Architekturentscheidungen
- Eine 12-Zustände-Lebenszyklus-Engine
- Eine 3-stufige selbständernde Verfassung
- 7 KI-„Wächter“, die jede Ausgabe überprüfen, darunter 2, die die philosophische Konsistenz prüfen
- Multi-Session-IPC, um Konflikte zwischen parallelen Claude-Code-Instanzen zu verhindern
Erste Schritte
Installation und grundlegende Nutzung:
pip install git+https://github.com/HanbeenMoon/t9os.git
t9 init --quick
t9 capture "deine erste Idee"Kernfunktionen funktionieren ohne API-Schlüssel.
Das Projekt ist auf GitHub verfügbar unter https://github.com/HanbeenMoon/t9os.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch
Claude-ETA-Plugin fügt Claude Code Aufgabenzeitmessung und Reparaturschleifen-Erkennung hinzu
Claude-ETA ist ein Claude Code-Plugin, das Aufgaben zeitlich erfasst, Ihre tatsächliche Geschwindigkeit lernt und echte Daten an Claude zurückgibt, bevor es antwortet. Es erkennt auch Reparatur-Schleifen durch Fingerprinting von Fehlerinhalten und greift nach drei identischen Fehlern ein.
Claude Skills überschreibt stillschweigend Anweisungen: Undokumentierte Fallstricke aufgedeckt
Ein Reddit-Nutzer, der Claude Skills untersucht, hat mehrere stille Verhaltensweisen entdeckt, die explizite Anweisungen überschreiben, ohne dass eine Dokumentation in <code>skill-creator</code> vorhanden ist. Hier ist, was er gefunden hat.
skill-depot: Ein lokales Speicher- und Fähigkeitensystem für MCP-kompatible KI-Agenten
skill-depot ist ein Retrieval-System, das Agentenwissen als Markdown-Dateien speichert und Vektoreinbettungen nutzt, um semantisch zu suchen und selektiv nur relevante Inhalte zu laden. Es läuft 100 % lokal ohne API-Schlüssel, funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Agenten und kann mit npx skill-depot init eingerichtet werden.
VSCode-Perplexity-MCP: Nutzen Sie Ihr Perplexity-Konto für kostenlose KI-Suche in VS Code
Ein Open-Source-MCP-Server, der es ermöglicht, Ihr Perplexity.ai-Konto mit VS Code zu verbinden und Clawbot Such-, Reasoning- und Compute-Funktionen bereitzustellen, ohne pro API-Anfrage zu bezahlen.