Durchquerbarer Fähigkeitsgraph für persistente KI-Agenten-Erinnerung in Codebasen

Eine praktische Lösung für zustandslose KI-Assistenten

KI-Coding-Assistenten fehlt ein persistenter Speicher zwischen Sitzungen, was Entwickler zwingt, jedes Mal bei Null anzufangen. Der übliche Ansatz, alles in große Regelsammlungen wie .cursorrules zu werfen, scheitert an Token-Limits und der Verwässerung von Anweisungen.

Die vorgestellte Lösung ist progressive Offenlegung durch einen durchquerbaren Skill-Graph, der direkt im Codebase lebt. Die KI navigiert diesen Graph autonom über Sitzungen hinweg.

Dreischichtige Architektur

Das System hat drei verschiedene Schichten:

• Schicht 1 (Immer geladen): Unter 150 Zeilen (300 Tokens). Enthält Stack-Identität, Ordnerkonventionen und nicht verhandelbare Regeln. Beinhaltet einen ausgehenden Verweis auf HANDOVER.md.
• Schicht 2 (Pro Sitzung geladen): HANDOVER.md dient als Aufmerksamkeitsrouter, nicht als Dokument. Es sagt der KI, welche Domänendatei basierend auf der aktuellen Aufgabe zu laden ist (Zahlungen, Authentifizierung, Datenbank, API-Routen). Jede Domänendatei endet mit Anweisungen, die auf die nächste relevante Datei verweisen, wodurch ein selbstlenkendes System entsteht.
• Schicht 3 (Pro Aufgabe geladen): Prompt-Bibliothek mit 12 Kategorien. Jeder Eintrag enthält Kontext-, Build-, Verify- und Debug-Abschnitte. Die KI prüft den Index, lädt die Kategorie und folgt dem Muster.

Kernidee: Selbstlenkende Anweisungen

Die Schlüsselinnovation ist, dass Anweisungen Bedeutung tragen, nicht nur Referenzen. Zum Beispiel: "lade security/threat-modeling.md, bevor Webhook-Handler modifiziert werden" sagt der KI wann und warum, nicht nur was.

Der Entwickler hat dies in eine SaaS-Vorlage integriert, die mit dem Codebase ausgeliefert wird, verfügbar unter launchx.page für diejenigen, die die vollständige Graph-Struktur untersuchen möchten.