KI · Entwickler-Tooling / KI-Coding-Agenten

AgentAutoSetup

Ein Windows-Assistent, der jeden Ordner in einem Durchlauf für KI-Coding-Agenten vorbereitet: ein Agenten-Handbuch, Sicherheitsregeln, die durchgesetzt statt nur aufgeschrieben werden, Git-Hooks und automatische Prüfungen vom ersten Tag an.

2026 Entwickler-Tool

Python Node.js PowerShell Git-Hooks

Bildschirmaufnahme der Agenten-Arcade im Demo-Modus: Roboter bewegen sich zwischen Schreibtischen, Bibliothek, Schwarzem Brett, Gate-Wand und Versanddock des Großraumbüros, während ihre Berichte im Nachrichten-Dock eintreffen

Die Agenten-Arcade im Demo-Modus: ein Großraumbüro, in dem sechs KI-Agenten als Roboter an ihren Schreibtischen erscheinen, mit Bibliothek, Schwarzem Brett, Gate-Wand und Versanddock, darunter Agentenkarten

Die Agenten-Arcade im hellen Theme: Roboter im Großraumbüro, darunter das Nachrichten-Dock mit den Berichten der Agenten als formatierter Text

Session-Bericht: 3 Sessions und 15 Subagenten, mit Summen für API-Turns, Tool-Aufrufe und Output-Tokens, und eine sortierbare Tabelle aller Sessions und Subagenten mit Modell, Branches, aktiven Minuten und Tool-Aufrufen

Aufgabenbericht: 33 Aufgabendokumente und 98 ausstehende Prüfungen, mit Summen für offene Entwürfe, gelieferte Arbeit, Audits und offene Punkte, und eine Tabelle der Entwurfsdokumente mit Status und letzter Änderung

Rolle: Alleinentwickler
Plattform: Windows · GUI-Wizard, Konsole, eigenständige EXE
Agenten: Claude Code · GitHub Copilot · OpenCode
Workflow: KI-gestützt, agentengesteuert

Überblick

Man wählt einen Ordner, neu oder bestehend, und noch bevor irgendetwas passiert, zeigt eine Live-Vorschau genau, was geschrieben wird und was unangetastet bleibt. Drei Garantien gelten bei jedem Durchlauf: Bestehende Dateien werden nie überschrieben, in ein bestehendes Repository wird nie committet, und nichts wird ohne ausdrückliches Ja installiert. Alle unterstützten Agenten teilen sich ein gemeinsames Regelwerk, sodass sie nicht auseinanderdriften können.

Regeln, die halten

Geschriebene Anweisungen allein reichen nicht. In echten Session-Transkripten verwendeten Agenten verbotene Muster häufiger, nachdem die Regel in ihr Handbuch aufgenommen worden war. Deshalb steckt jede Regel in der stärksten Ebene, die sie halten kann:

Ein Guard-Hook prüft jeden Befehl, den ein Agent ausführt, anhand einer Regeltabelle: Verstöße gegen „Nie“-Regeln werden mit Hinweis auf die Alternative abgelehnt, bei „Erst fragen“-Regeln muss der Nutzer zustimmen
Ein Zeilenende-Normalisierer hält jede Datei, die ein Agent schreibt, konsistent
Prüf-Gates (Instruction-Lint, Python-Checks, Doku-Links, Import-Zyklen und mehr) laufen vor jedem Push und melden alle Fehler auf einmal
Compaction-Hooks übertragen Branch, Aufgabe und Zustand eines Agenten über eine Kontextverdichtung (Compaction) hinweg

Hintergrund: Kontext-Engineering

Warum komplexe KI-Agenten an ihrem eigenen Kontext scheitern und wie man ihn gezielt schreibt, auswählt, verdichtet und isoliert, erklärt dieses Video:

KI durch Kontext skalieren · 9:13, mit Ton

Den Agenten bei der Arbeit zusehen

Eine optionale Agenten-Arcade zeigt jede aktive Session, jeden Koordinator und jeden Subagenten als Roboter in einem Großraumbüro: ein Schreibtisch pro Agent, Zonen, zu denen sie für ihr aktuelles Tool laufen, Kontextbalken, ein Nachrichten-Dock mit dem, was jeder Agent gesagt hat, ein Git-Graph ihrer Branches und ein Replay-Modus für vergangene Sessions.

Mehr

Optionale Extras: eine Toolchain mit Vite und TypeScript, Browser-Tests mit Playwright, Godot-Unterstützung und eine schnelle Merge-Lane fürs Prototyping
Audit-Modus meldet rein lesend, wie sich ein bestehendes Projekt von der aktuellen Vorlage unterscheidet
Session-Statistiken zeigen pro Session und pro Agent, was erledigt wurde: Tool-Aufrufe, Dateien, Zeit und Tokens