Praktische Notizen: Kontextgraphen für KI-Agenten – Wie man der KI das Gedächtnis eines erfahrenen Mitarbeiters verleiht
Schrittweise Anleitung zu den Praktischen Notizen: Kontextgraphen für KI-Agenten – Wie man der KI das Gedächtnis eines erfahrenen Mitarbeiters verleiht: Verträge, Überprüfungen sowie Code-Blöcke für Teams, die dieses Muster einsetzen.
Warum die nächste Generation von KI-Agenten mehr als Vektorabfragen, Embeddings und größere Kontextfenster benötigt
Zitieren Sie die Passagen, die tatsächlich die Antwort untermauern. Ohne Zitate können die Betreiber keine Halluzinationen von Lücken in der Indizierung unterscheiden.
Was ist ein Kontextgraph?
EmployeeController.java exists.
ReimbursementService.java exists.
SecurityConfig.java exists.
ADR-17.md exists.
EmployeeController
|
| follows_pattern
v
EmployeeApiConvention
|
| requires
v
TenantValidation
ReimbursementEndpoint
|
| handled_by
v
ReimbursementOrchestrator
|
| writes_to
v
ReimbursementRepository
|
| persists
v
HrReimbursement
ReimbursementEndpoint
|
| governed_by
v
ADR-17
ADR-17
|
| created_because_of
v
ProductionIncident-928
Ein Graph besteht im Grunde aus Punkten und Linien
In der Phase „A Graph Is Basically“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Notfallweg. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Kanten voraus, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet noch nicht vollständige Geschäftsabdeckung. In der Phase „A Graph Is Basically“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Vorgänge ab.
Node ---- Relationship ---- Node
Vaibhav ---- works_at ---- PeopleStrong
Controller ---- calls ---- Service
Service ---- calls ---- Repository
Repository ---- writes_to ---- DatabaseTable
Endpoint ---- protected_by ---- Permission
Feature ---- explained_by ---- ADR
ADR ---- resulted_from ---- Incident
Test ---- validates ---- Endpoint
Knowledge Graph gegen Context Graph
Beim Arbeiten an der Phase „Knowledge Graph gegen Context“ sollten Sie zunächst den Ablaufplan aufschreiben: erforderliche Eingaben, Signal für Erfolg sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Legen Sie nach aufwändigen Schritten einen Zwischencheckpunkt an. Das Wiederaufnehmen des Prozesses sollte keine erneuten Gebühren für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut ausführt.
Employee
WORKS_FOR
Organization
Order
BELONGS_TO
Customer
PaymentService
USES
PaymentRepository
PaymentService
USES
PaymentRepository
PaymentService
GOVERNED_BY
ADR-12ADR-12
CREATED_AFTER
Incident-492PaymentService
REQUIRES
FinancePermissionPaymentRepository
WRITES_TO
PaymentTransactionPaymentTransaction
MUST_BE_SCOPED_BY
OrganizationIDPaymentTransaction
MUST_BE_SCOPED_BY
TenantID
Der wichtigste Punkt: Context Graphs speichern das „Warum“
Während der Phase „Der Wichtigste Teil“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Graphen überprüfen können. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine erneute Abrechnung für denselben LLM-Aufruf veranlassen, wenn ein Betreuer einen späteren Knoten erneut ausführt.
Discount = 25%
Approved = true
ApprovedBy = 182
Customer-482
RECEIVED
25% Discount
25% Discount
APPROVED_BY
SalesDirector25% Discount
EXCEPTION_TO
StandardDiscountPolicyException
BECAUSE
CustomerMigrationRiskCustomerMigrationRisk
DOCUMENTED_IN
Opportunity-928Decision
PRODUCED
SuccessfulRenewal
Kernkomponenten eines Kontextgraphen
Beim Arbeiten an den Kernkomponenten einer Phase sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Wiederherstellungsprozess gemeinsam. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Legen Sie nach aufwändigen Schritten Zwischenchecks an – das Resume sollte keine doppelten Abrechnungen für denselben LLM-Aufruf tätigen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht. Beim Arbeiten an den Kernkomponenten einer Phase sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgsprüfungen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Vorgänge ab.
1. Entities – Die Dinge, die existieren
Die Phase „1 Entities The Things“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie eine „goldene“ Transkription, einen Fehlerfall sowie die Notizen zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Erfassen Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn sich der Einsatzbereich von einer Demo auf gemeinsame Umgebungen verschiebt. Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert – verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
Repository
Module
Package
Class
Method
API Endpoint
Database Table
Database Column
Configuration
Skill
Rule
Architecture Decision
Pull Request
Commit
Issue
Incident
Test
Developer
Team
Node: ReimbursementController
Type: JavaClass
Path: services/hr/.../ReimbursementController.java
Node: POST /reimbursements
Type: Endpoint
Node: HrReimbursement
Type: DatabaseTable
2. Beziehungen – Wie Dinge miteinander verbunden sind
Die beiden Beziehungen: Die Funktionsweise von Things funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie einen erfolgreichen Fall, einen Fehlerfall sowie die Notizen zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne Durchsicht des gesamten Graphen überprüfen können. Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen bei der Fortsetzung der Verarbeitung.
ReimbursementController
EXPOSES
POST /reimbursements
POST /reimbursements
CALLS
ReimbursementService
ReimbursementService
USES
ReimbursementRepository
ReimbursementRepository
WRITES_TO
HrReimbursement
POST /reimbursements
REQUIRES_PERMISSION
CREATE_REIMBURSEMENT
ReimbursementService
FOLLOWS_PATTERN
OrchestratorPattern
3. Eigenschaften – Details zu Knoten und Beziehungen
Die drei Eigenschaftsdetails bezüglich der Phase funktionieren am besten, wenn sie als messbare Größe betrachtet werden. Erfassen Sie ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Kontrollen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Halten Sie den Zustand der Graphen einfach und typisiert – verschachtelte Strukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung. Die drei Eigenschaftsdetails bezüglich der Phase funktionieren am besten, wenn sie als messbare Größe betrachtet werden. Erfassen Sie ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Prozesse ab.
JavaClass:
name = ReimbursementController
language = Java
framework = Spring Boot
module = hr-service
Endpoint:
method = POST
path = /api/v1/reimbursements
authenticationRequired = true
Service
CALLS
Repository
since = 2026-04-18
confidence = 1.0
source = static-analysis
4. Zeit
Für die 4-Time-Phase sollten Eingabedaten, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Zeiten sowie Kosten für Token oder Abfragen sollten neben den funktionalen Ergebnissen aufgezeichnet werden. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Bei Schritten, die Geld kosten oder Produktionsdaten ändern, sollte eine menschliche Freigabe erforderlich sein. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
Controller
USES
FieldInjection
FieldInjectionPattern
validUntil = 2025-01-15
ConstructorInjectionPattern
validFrom = 2025-01-16
5. Herkunft – Woher stammt diese Information?
Für die Phase „5 Provenance Where Did“ sollten vor der Codeänderung Eingabedaten, Verantwortliche für die jeweiligen Schritte sowie Ausstiegskriterien definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Die Konfiguration sollte außerhalb des Anwendungscode gespeichert werden. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher sowie Feature-Flags sollten an einem Ort zusammengefasst sein, den die Operator überprüfen können, ohne den gesamten Ablaufverlauf durchlesen zu müssen. Menschliche Freigabe sollte für Schritte erforderlich sein, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
Rule:
All employee APIs must validate TenantID.
Rule
EXTRACTED_FROM
ADR-0027.md
Rule
OBSERVED_IN
14 Production Endpoints
Rule
INTRODUCED_BY
PR-8421
6. Kurzfristiges Gedächtnis
Für die Phase „Kurzfristiges Gedächtnis“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Bediener sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf den versteckten Zustand schließen zu müssen. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Notfallweg. Wiederholungsversuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Abläufe voraus, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet noch nicht vollständige Geschäftsabdeckung. Für die Phase „Kurzfristiges Gedächtnis“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Bediener sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf den versteckten Zustand schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisdokumente, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.
CurrentTask
TARGETS
AdminAPI
CurrentTask
EXCLUDES
EmployeeApp
7. Langfristiges Gedächtnis
Beim Arbeiten an der Stufe des Langfristigen Gedächtnisses sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Das Wiederaufnehmen des Prozesses sollte keine erneuten Gebühren für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut ausführt.
Repository
USES
Java17
Repository
USES
SpringBoot3EndpointCreation
REQUIRES
ControllerTestEndpointCreation
REQUIRES
ServiceTest
8. Entscheidungs- oder Schlussfolgerungsgedächtnis
Beim Bearbeiten der 8 Entscheidungs- oder Schlussfolgerungsstufen sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreiber ohne das Durchlesen des gesamten Graphen überprüfen können. Cachen Sie stabile Systemanweisungen sowie Tool-Schemata. Das erneute Senden identischer Preambles ist eine häufige Ursache für Ressourcenverschwendung.
Approach A:
Controller -> Repository
Business logic must pass through the service/orchestrator layer.
Approach-A
REJECTED_BECAUSE
ArchitectureRule-42
Wie funktioniert der Kontextgraph tatsächlich?
Beim Arbeiten in der Phase „So How Does the“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Wiederherstellungsprozess gemeinsam. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Legen Sie nach teuren Schritten einen Checkpoint an. Das Resume sollte bei erneuten Versuchen eines Operators keine doppelten Abrechnungen für denselben LLM-Aufruf vornehmen. Beim Arbeiten in der Phase „So How Does the“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgsprüfungen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Vorgänge ab.
Task:
Create Endpoint
Domain:
ReimbursementOperation:
ApproveActor:
Admin
Schritt 1 – Die Ausgangsknoten finden
Schritt 1: Die Suche nach dem jeweiligen Stadium funktioniert am besten, wenn sie als messbare Ebene betrachtet wird. Erfassen Sie vor Erweiterung des Umfangs ein erfolgreiches Beispiel, einen Fehlerfall sowie die Notizen zur Rücksetzung. Erfassen Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn sich der Prozess von einer Demo in gemeinsam genutzte Umgebungen verschiebt. Halten Sie den Zustand der Grafik einfach und typisiert – verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
Reimbursement
Approve
Endpoint
Admin
ReimbursementController
ReimbursementService
HrReimbursement
ReimbursementStatus
APPROVE_REIMBURSEMENT permission
ReimbursementWorkflow
Schritt 2 – Erweitern der Beziehungen
Die Phase „Schritt 2: Erweiterung“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein Beispiel für einen erfolgreichen Ablauf, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne Durchsicht des gesamten Graphen überprüfen können. Halten Sie den Zustand des Graphen einfach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
ReimbursementController
|
+--- FOLLOWS_PATTERN ---> ExpenseController
|
+--- CALLS -------------> ReimbursementService
|
+--- PROTECTED_BY ------> FinancePermission
ReimbursementService
|
+--- USES --------------> ReimbursementOrchestrator
ReimbursementOrchestrator
|
+--- WRITES_TO ---------> HrReimbursement
|
+--- GOVERNED_BY -------> ADR-24
ADR-24
|
+--- CREATED_AFTER -----> Incident-842
Schritt 3 – Der Graph filtern
Die Phase „Schritt 3: Filtern“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Ebene betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Halten Sie den Zustand der Graphen strukturiert und typisiert – verschachtelte Datenstrukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung. Die Phase „Schritt 3: Filtern“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Ebene betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die relevanten Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Verarbeitungen ab.
current branch
current module
task
user permission
repository version
organization
time
confidence
Schritt 4 – Aufbau des Kontexts des Agents
Zur Schritt-4-Erstellung der Umgebung sollten vor dem Ändern des Codes die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Erfassen Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Token oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Setzen Sie menschliche Freigabe für Schritte ein, die Geld kosten oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
TASK
Create reimbursement approval endpoint.
RELEVANT PATTERN
ExpenseApprovalController.REQUIRED ARCHITECTURE
Controller -> Service -> Orchestrator -> Repository.SECURITY
Permission APPROVE_REIMBURSEMENT required.TENANCY
Queries must include OrganizationID and TenantID.DATABASE
HrReimbursement.IMPORTANT DECISION
ADR-24 prohibits direct status updates.TEST PATTERN
ExpenseApprovalControllerTest.
Schritt 5 – Der Agent führt die Arbeit aus
Zur Phase „Schritt 5: Der Agent führt aus“ sollten vor der Codeänderung die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Die Konfiguration sollte außerhalb des Anwendungscode gespeichert werden. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort zusammengefasst sein, den die Operator überprüfen können, ohne den gesamten Codeverlauf durchlesen zu müssen. Menschliche Freigabe sollte für Vorgänge erforderlich sein, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
Controller
Request DTO
Response DTO
Service
Orchestrator
Repository query
Authorization
Tenant filtering
Tests
Schritt 6 – Was geschah, speichern
Für die Phase „Store What“ in Schritt 6 sollten vor der Codeänderung die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Bediener sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf verborgene Zustände schließen zu müssen. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Notfallweg. Wiederholungsversuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Abläufe voraus, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet noch nicht vollständige Geschäftsabdeckung. Für die Phase „Store What“ in Schritt 6 sollten vor der Codeänderung die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Bediener sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf verborgene Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisdokumente, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.
PR-9928
IMPLEMENTED
ReimbursementApprovalEndpoint
ReimbursementApprovalEndpoint
FOLLOWS
OrchestratorPattern
PR-9928
VALIDATED_BY
ArchitectureTests
Vektordatenbank gegen Kontextgraph
Beim Bearbeiten des Vergleichs zwischen Vektordatenbank und Kontextgraph sollten Sie zunächst die Anforderungen festhalten: erforderliche Eingaben, Signal für Erfolg sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Einsatzbereich von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Beim Wiederaufnehmen sollte keine erneute Gebühr für denselben LLM-Aufruf anfallen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut ausführt.
EmployeeController.java
EmployeeService.java
EmployeeRepository.java
SecurityConfig.java
ADR-17.md
Incident-928.md
EmployeeControllerTest.java
add-end-point/SKILL.md
Was eine Vektorabfrage leistet
Beim Bearbeiten des Abschnitts „Was ist eine Vektorabfrage?“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Graphen überprüfen können. Erstellen Sie nach kostspieligen Schritten einen Checkpoint. Beim Wiederaufnehmen sollte nicht erneut derselbe LLM-Aufruf abgerechnet werden, wenn ein Betreuer einen späteren Knoten erneut ausführt.
EmployeeController.java similarity 0.94
CandidateController.java similarity 0.89
EndpointGuide.md similarity 0.87
EmployeeService.java similarity 0.82
ADR-17.md
Was eine Kontextgraphik leistet
Während der Bearbeitung des Schritts „Was ist ein Kontextgraph“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Legen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint an. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine erneute Abrechnung für denselben LLM-Aufruf veranlassen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht. Während der Bearbeitung des Schritts „Was ist ein Kontextgraph“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diesen Schritt als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisdokumente, definieren Sie Erfolgsprüfungen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Vorgänge ab.
EmployeeEndpoint
EmployeeEndpoint
MUST_FOLLOW
EmployeeApiPattern
EmployeeApiPattern
REQUIRES
TenantIsolation
TenantIsolation
DEFINED_BY
ADR-17
ADR-17
INTRODUCED_AFTER
SecurityIncident-28
Fragen der Vektorsuche:
Die Phase „Fragen der Vektorsuche“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Größe betrachtet wird. Erfassen Sie ein optimales Beispiel, einen Fehlerfall sowie die Notizen zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Erfassen Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten pro Token oder Abfrage neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Einsatzbereich von einer Demo in gemeinsame Umgebungen wechselt. Halten Sie den Zustand des Graphen einfach und typisiert – verschachtelte Datenstrukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
Fragen des Kontextgraphen:
Der Context Graph Asks stage funktioniert am besten, wenn er als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein gelungenes Beispiel, einen Fehlerfall sowie die Notizen zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne Durchsicht des gesamten Graphen prüfen können. Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen bei der Fortsetzung der Verarbeitung.
Aber werfen Sie Ihre Vektordatenbank nicht weg
Die Phase „But Do Not Throw“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Kontrollen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Halten Sie den Zustand der Graphen strukturiert und typisiert – verschachtelte Datenstrukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung. Die Phase „But Do Not Throw“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die relevanten Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.
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+
Graph Traversal
+
Metadata Filters
+
Keyword Search
+
Agent Reasoning
Ein einfaches mentales Modell
Zur Phase „Ein einfaches mentales Modell“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden, bevor der Code geändert wird. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Zeiten sowie Kosten für Token oder Abfragen sollten neben den funktionalen Ergebnissen aufgezeichnet werden. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Ablauf von einer Demo in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Bei dem nächsten Schritt, der eine Code-Änderung oder einen Toolaufruf beinhaltet, sollten strukturierte Ausgaben mit Schema-Validierung Vorrang vor freiformiger Prosa haben.
Kontextgraphen in einem Git-Repository
Für die Kontextgraphen innerhalb einer Phase sollten Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Ändern des Codes definiert werden. Operator:innen sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Die Konfiguration sollte außerhalb des Anwendungscode gespeichert werden. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort zusammengefasst sein, den Operator:innen überprüfen können, ohne den gesamten Graphen durchlesen zu müssen. Menschliche Freigabe sollte für Kanten erforderlich sein, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
employee-platform/
│
├── services/
│ ├── employee-service/
│ ├── payroll-service/
│ └── recruitment-service/
│
├── docs/
│ └── adr/
│
├── database/
│ └── migrations/
│
├── .agents/
│ ├── AGENTS.md
│ │
│ ├── skills/
│ │ └── add-end-point/
│ │ ├── SKILL.md
│ │ ├── templates/
│ │ └── references/
│ │
│ └── context/
│ ├── repository.yml
│ ├── architecture.yml
│ └── rules.yml
add-end-point
Entwurf eines Repository-Kontextgraphen
In der Phase „Design eines Repository-Kontexts“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf verborgene Zustände schließen zu müssen. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Notfallplan. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Schritte voraus, die Geld kosten oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet noch nicht vollständige Geschäftsabdeckung. In der Phase „Design eines Repository-Kontexts“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf verborgene Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab.
Repository
Module
Service
Class
Method
Endpoint
DatabaseTable
DatabaseColumn
Skill
ArchitecturePattern
Rule
Permission
ADR
Issue
PullRequest
Commit
Test
Repository CONTAINS Module
Module CONTAINS ClassController EXPOSES EndpointEndpoint CALLS ServiceService USES RepositoryRepository READS_FROM TableRepository WRITES_TO TableEndpoint REQUIRES PermissionClass TESTED_BY TestClass FOLLOWS PatternPattern DEFINED_IN ADRRule GOVERNED_BY ADRCommit CHANGES ClassPullRequest CONTAINS CommitIssue RESOLVED_BY PullRequestSkill APPLIES_TO EndpointSkill REQUIRES Rule
Ein kleines Beispielgraph
Beim Arbeiten an der Phase „Ein kleines Beispielgraph“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Token oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Legen Sie nach aufwändigen Schritten einen Zwischencheckpunkt an. Das Wiederaufnehmen des Prozesses sollte keine erneuten Gebühren für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut ausführt.
EmployeeController
|
| CALLS
v
EmployeeService
|
| DELEGATES_TO
v
EmployeeHandler
|
| USES
v
EmployeeRepository
|
| WRITES_TO
v
HrEmployee
EmployeeController
|
| REQUIRES
v
EmployeePermission
EmployeeRepository
|
| FILTERS_BY
+----> TenantID
|
+----> OrganizationID
EmployeeController
|
| TESTED_BY
v
EmployeeControllerTest
add-end-point
|
| USES_PATTERN
v
EmployeeEndpointPattern
Wie bauen wir dieses Graph auf?
Während der Phase „How Do We Build“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine doppelte Abrechnung für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Betreuer einen späteren Knoten erneut ausführt.
Java source
imports
method calls
Spring annotations
package structure
repository interfaces
SQL queries
DDL
configuration
test classes
Git history
ADR documents
AGENTS.md
SKILL.md
Phase 1 – Statische Codeanalyse
Während der Phase 1 „Static Code“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Wiederherstellungsprozess gemeinsam. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Legen Sie nach aufwändigen Schritten Zwischenkontrollpunkte an. Das System sollte bei erneuten Versuchen eines Operators keine doppelten Gebühren für denselben LLM-Aufruf erheben. Während der Phase 1 „Static Code“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisdokumente, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Vorgänge ab.
@RestController
@RequestMapping("/employees")
public class EmployeeController {
private final EmployeeService employeeService; @PostMapping
public EmployeeResponse create(
@RequestBody EmployeeRequest request) {
return employeeService.create(request);
}
}
EmployeeController
TYPE
Controller
EmployeeController
EXPOSES
POST /employeesEmployeeController
CALLS
EmployeeService.create
Phase 2 – Analyse des Repositoriums
Die Phase 2 der Analyse des Repositoriums funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie vor Erweiterung des Umfangs ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Notieren Sie die Zeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Einsatzbereich von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Halten Sie den Zustand der Graphen einfach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Arbeit.
public interface EmployeeRepository
extends JpaRepository<EmployeeEntity, Long> {
}
EmployeeRepository
OPERATES_ON
EmployeeEntity
@Entity
@Table(name = "HrEmployee")
EmployeeEntity
MAPS_TO
HrEmployee
Phase 3 – Git-Historie
Die Phase 3 „Git History“-Ebene funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein Beispiel für einen erfolgreichen Ablauf, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Bewahren Sie Konfigurationen außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne Durchsicht des gesamten Graphen überprüfen können. Halten Sie den Zustand des Graphen strukturiert und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
Commit 812ac3
Message:
Add tenant filtering to employee repository.
Reason:
Prevent cross-tenant access.
EmployeeRepository
CHANGED_IN
Commit-812ac3
Commit-812ac3
PART_OF
PR-982PR-982
INTRODUCED
TenantIsolationRule
Phase 4 – Architekturdokumente
Die Phase 4 Architecture Documents-Phase funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Bereich betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Kontrollen sowie die Handhabung von Fehlnachrichten gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Halten Sie den Zustand der Graphen einfach und typisiert – verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung. Die Phase 4 Architecture Documents-Phase funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Bereich betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Dokumente, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.
All employee mutations must pass through the EmployeeHandler.
EmployeeMutation
MUST_USE
EmployeeHandler
rule source:
ADR-17
Phase 5 – KI-Fähigkeiten
Für die Phase 5 der KI-Fähigkeiten sollten Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Zeiten sowie Kosten für Token oder Abfragen sollten neben den funktionalen Ergebnissen aufgezeichnet werden. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Bei Schritten, die Geld kosten oder Produktionsdaten ändern, sollte eine menschliche Freigabe erforderlich sein. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
.agents/skills/add-end-point/SKILL.md
Before creating an endpoint:
1. Identify the nearest existing endpoint pattern.
2. Resolve authentication and authorization rules.
3. Resolve tenant and organization isolation.
4. Identify service/orchestrator pattern.
5. Identify persistence pattern.
6. Identify required tests.
get_context(
task="create-endpoint",
domain="employee",
operation="create"
)
Der Context Graph Service
Für die Phase des Context Graph Service sollten Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Ändern des Codes definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckten Zuständen schließen zu müssen. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den die Operator überprüfen können, ohne den gesamten Graph durchzulesen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Kanten voraus, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
AI Agent
|
v
Context API / MCP Server
|
+--------> Graph Database
|
+--------> Vector Database
|
+--------> Git Repository
find_entity
get_neighbors
find_path
get_architecture_context
get_security_context
get_database_context
get_change_history
get_similar_implementations
get_context_for_task
record_decision
get_context_for_task(
repository="employee-platform",
skill="add-end-point",
task="create reimbursement approval endpoint"
)
Welche Graph-Datenbank sollten wir verwenden?
Für die Phase „Welches Graph-Datenbank-System?“ sollten vor dem Ändern des Codes die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf verborgene Zustände schließen zu müssen. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Notfallplan. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Kanten voraus, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet noch nicht vollständige Geschäftsabdeckung. Für die Phase „Welches Graph-Datenbank-System?“ sollten vor dem Ändern des Codes die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf verborgene Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Vorgänge ab.
JSON files
+
NetworkX
+
SQLite
Eine sehr einfache neo4j-ähnliche Darstellung
Beim Arbeiten an der Stufe „Eine sehr einfache neo4j-ähnliche Darstellung“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Token oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Legen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint an. Beim Wiederaufnehmen sollte keine erneute Gebühr für denselben LLM-Aufruf anfallen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht.
CREATE (:Class {
name: "EmployeeController",
type: "Controller"
});
CREATE (:Service {
name: "EmployeeService"
});CREATE (:Repository {
name: "EmployeeRepository"
});
MATCH (c:Class {name:"EmployeeController"}),
(s:Service {name:"EmployeeService"})
CREATE (c)-[:CALLS]->(s);
MATCH (s:Service {name:"EmployeeService"}),
(r:Repository {name:"EmployeeRepository"})
CREATE (s)-[:USES]->(r);
Abfragen des Graphen
Während der Phase „Abfragen des Graphen“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Graphen überprüfen können. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Beim Wiederaufnehmen sollte nicht erneut derselbe LLM-Aufruf abgerechnet werden, wenn ein Betreuer einen späteren Knoten erneut ausführt.
MATCH path =
(endpoint:Endpoint)-[*1..4]-(context)
WHERE endpoint.domain = "employee"
RETURN path
Controller
Service
Handler
Repository
Table
Permission
Tenant Rule
Tests
ADR
Bessere Architektur: Hybride Suche
Beim Arbeiten in der Phase „A Better Architecture Hybrid“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Wiederherstellungsprozess gemeinsam. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Messen Sie die Trefferquote anhand eines festgelegten Fragebogens, bevor Sie die Anfragen anpassen – eine häufige Änderung der Anfragen löst in der Regel kein schwaches Suchverhalten. Beim Arbeiten in der Phase „A Better Architecture Hybrid“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Erzeugnisse, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab.
User Request
|
v
Context Retriever
|
+--------------+--------------+
| | |
v v v
Vector Graph Keyword
Search Traversal Search
| | |
+--------------+--------------+
|
v
Context Ranking
|
v
Agent Context
|
v
LLM
Das Problem des Kontextbudgets
Die Phase des Kontext-Budget-Problems funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs eine „goldene“ Transkription, einen Fehlerfall sowie die Notizen zum Rollback. Erfassen Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn sich der Einsatzbereich von einer Demo auf gemeinsame Umgebungen verschiebt. Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert – verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
Repository:
8 million tokens
Controller conventions
Service convention
Security rule
Two repositories
One ADR
Three tests
Total:
18,000 tokens
Kontextgraph + Agentenfähigkeiten
Die Context Graph Agent Skill-Ebene funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein gelungenes Beispiel, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne Durchsicht des gesamten Graphen prüfen können. Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Wiederaufnehmen der Verarbeitung.
Developer
|
v
AI Agent
|
v
add-end-point Skill
|
v
Context Graph Query
Developer
|
| "Create employee endpoint"
v
AI Agent
|
| reads
v
.agents/skills/add-end-point/SKILL.md
|
| SKILL.md says:
| "Before generating code,
| call get_task_context"
v
MCP Tool
get_task_context(...)
|
v
Context Graph Service
|
+---- Neo4j / Graph DB
|
+---- Vector Search
|
+---- Git metadata
|
v
Relevant Context
|
v
AI Agent
|
| follows retrieved rules
v
Generate / modify code
Nearest endpoint:
LeaveRequestController
Controller pattern:
@RestController
constructor injectionService pattern:
interface + implementationArchitecture:
Controller
-> Service
-> Handler
-> RepositorySecurity:
LEAVE_VIEWTenant rules:
OrganizationID + TenantIDPersistence:
HrLeaveBalanceTesting:
ControllerTest
ServiceTest
RepositoryITArchitecture decision:
ADR-42
Dann generiert der Agent Code
Die Phase „Then the Agent Generates“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Größe betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Halten Sie den Zustand der Graphen strukturiert und typisiert. Verschachtelte Datenstrukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
LeaveBalanceController
LeaveBalanceRequest
LeaveBalanceResponse
LeaveBalanceService
LeaveBalanceServiceImpl
LeaveBalanceHandler
LeaveBalanceRepository
LeaveBalanceProjection
LeaveBalanceException
LeaveBalanceControllerTest
LeaveBalanceServiceTest
LeaveBalanceRepositoryTest
Die Phase „Then the Agent Generates“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Größe betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisdokumente, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.
Does the endpoint follow the required architecture?
YES.Does it apply security?YES.Does repository filtering include TenantID?YES.Does it include OrganizationID?YES.Are mandatory tests present?YES.
Repository Bootstrap
Für die Bootstrap-Phase des Repositoriums sollten Eingabedaten, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Zeiten sowie Kosten für Token oder Abfragen sollten neben den funktionalen Ergebnissen aufgezeichnet werden. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Bei Schritten, die Geld kosten oder Produktionsdaten ändern, sollte eine menschliche Freigabe erforderlich sein. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
bootstrap-context
2-3 representative endpoints
architecture
build files
framework versions
dependency injection
security
database patterns
testing
exception handling
transactions
module boundaries
Repository
USES
Java17
Repository
USES
SpringBoot3Endpoint
FOLLOWS
Controller-Service-Handler-RepositoryDatabaseQuery
MUST_INCLUDE
TenantIDDatabaseQuery
MUST_INCLUDE
OrganizationID
Die Anforderungen werden deutlich geringer
In der Phase „Fähigkeiten werden deutlich kleiner“ sollten Eingaben, Verantwortliche für die jeweiligen Schritte sowie Ausstiegskriterien definiert werden, bevor Code geändert wird. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Die Konfiguration sollte außerhalb des Anwendungscode gespeichert werden. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher sowie Feature-Flags sollten an einem Ort zusammengefasst sein, den die Operator überprüfen können, ohne den gesamten Ablauf durchzulesen. Menschliche Freigabe sollte für Schritte erforderlich sein, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
For employee APIs use EmployeeHandler.
For payroll APIs use PayrollOrchestrator.For recruitment APIs use ActionHandler.For employee APIs tenant filtering happens...For payroll APIs...
1. Understand the requested endpoint.
2. Query the repository Context Graph.3. Resolve:
- architecture pattern
- closest implementation
- security
- data ownership
- persistence
- testing requirements4. Generate code.5. Validate generated changes against graph constraints.6. Record newly confirmed repository knowledge.
Fähigkeiten weisen dem Agenten an, wie
In der Phase „Skills Tell the Agent“ sollten die Eingabedaten, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden, bevor Code geändert wird. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Notfallweg. Wiederholungsversuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Schritte ein, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet noch nicht vollständige Geschäftsabdeckung.
Context Graph sagt dem Agenten, WAS HIER WIRKLICH ZUTREFFEND IST
Denn der Kontextgraph gibt den Ablauf vor – definieren Sie daher die Eingaben, den Verantwortlichen für den Schritt sowie die Abbruchkriterien, bevor Sie Code ändern. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Prozessnetzwerk. Setzen Sie menschliche Freigabe für Schritte ein, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Kompilierzeitliche Verbindungen bedeuten noch nicht vollständige Geschäftsabläufe.
Kontextgraphen und Mehr-Agentensysteme
Für die Phasen Context Graphs und Multi-Agent sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab. Setzen Sie menschliche Freigabe für Kanten voraus, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit entspricht nicht der Geschäftsabschlussfähigkeit.
Architecture Agent
Security Agent
Backend Agent
Testing Agent
Database Agent
Reviewer Agent
duplicate work
different conclusions
large token usage
conflicting decisions
Context Graph
/ | \
/ | \
v v v
Backend Security Testing
Agent Agent Agent
Endpoint requires FINANCE_WRITE
Context Graphs können aus Pull Requests lernen
In der Phase „Context Graphs Can Learn“ sollten Eingaben, Verantwortliche für die Schritte sowie Abbruchkriterien definiert werden, bevor Code geändert wird. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Zeiten sowie Kosten für Token oder Abfragen sollten neben den funktionalen Ergebnissen aufgezeichnet werden. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Bei Kanten, die Geld kosten oder Produktionsdaten ändern, sollte eine menschliche Freigabe erforderlich sein. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
repository.findByEmployeeId(employeeId);
EmployeeRepositoryQuery
MUST_FILTER_BY
TenantID
EmployeeRepositoryQuery
MUST_FILTER_BY
OrganizationIDRule
LEARNED_FROM
PR-11882
Ein Context Graph ist nicht das Gehirn des LLM
In der Phase „A Context Graph Is“ sollten Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden, bevor Code geändert wird. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Die Konfiguration sollte außerhalb des Anwendungscode gespeichert werden. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher sowie Feature-Flags sollten an einem Ort zusammengefasst sein, den die Operator überprüfen können, ohne den gesamten Graphen durchlesen zu müssen. Wählen Sie bei dem nächsten Schritt, der ein Codeabschnitt oder einen Toolaufruf ist, strukturierte Ausgaben mit Schema-Validierung statt freier Prosa.
LLM
=
Reasoning Engine
Context Graph
=
Structured MemoryVector Database
=
Semantic Memory SearchSkills
=
ProceduresTools
=
Actions
AI Agent
|
+---------+---------+
| | |
v v v
Skills Context Tools
Graph
|
+-------+-------+
| |
v v
Vector Graph
Search Store
Context Graph im Vergleich zur Feinabstimmung
Zur Phase „Context Graph“ gegenüber „Fine-Tuning“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Notfallweg. Wiederholungsversuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Schritte voraus, die Geld kosten oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet noch nicht vollständige Geschäftsabdeckung. Zur Phase „Context Graph“ gegenüber „Fine-Tuning“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisdokumente, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.
OldRule
status = deprecated
NewRule
status = active
Context Graph gegen riesige Anfragen
Beim Arbeiten am Vergleich zwischen Context Graph und riesigen Anfragen sollten Sie zunächst einen Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten pro Token oder Anfrage neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Einsatzbereich von Demoumgebungen auf gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Speichern Sie stabile Systemanweisungen sowie Tool-Schemata im Cache. Das erneute Senden identischer Vorlagen ist eine häufige Ursache für unnötige Ressourcenverbrauch.
AGENTS.md
= 40,000 lines
Task
|
v
Relevant Subgraph
|
v
Prompt
Entire Organization
|
v
Prompt
Wie man eine erste Version bereitstellt
Beim Bearbeiten der Phase „Wie wird deployt?“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine doppelten Gebühren für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Betreuer einen späteren Schritt erneut ausführt.
Repository:
employee-service
Skill:
add-end-point
Module
Class
Endpoint
Service
Repository
Table
Rule
Permission
Test
ADR
CONTAINS
EXPOSES
CALLS
USES
WRITES_TO
READS_FROM
REQUIRES
TESTED_BY
FOLLOWS
DEFINED_IN
Vorgeschlagene Deployment-Methode
Während der Phase „Vorgeschlagene Bereitstellung“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Notfallweg gemeinsam. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Legen Sie nach kostspieligen Schritten einen Kontrollpunkt an – das Resume sollte keine doppelten Gebühren für denselben LLM-Aufruf erheben, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht.
Git Repository
|
|
v
Repository Indexer
|
+------ Java Parser
|
+------ Git Parser
|
+------ Markdown Parser
|
+------ SQL Parser
|
v
Context Graph DB
|
+------ Vector Index
|
v
Context Service / MCP
|
v
AI Coding Agent
|
v
Repository Skills
Der Graph schrittweise aktualisieren
Während der Phase „Graph schrittweise aktualisieren“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufschema. Legen Sie nach teuren Schritten einen Checkpoint an. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine erneute Abrechnung für denselben LLM-Aufruf veranlassen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht.
EmployeeController.java
EmployeeService.java
ADR-42.md
git diff HEAD~1
changed files
|
v
re-index
|
v
update graph
Der Kontext sollte Vertrauen haben
Während der Phase „Context Should Have Confidence“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisse, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab. Legen Sie nach aufwändigen Schritten Kontrollpunkte an. Das Resume sollte bei erneuter Ausführung eines Knotens durch einen Operator nicht denselben LLM-Aufruf erneut berechnen.
EmployeeController
CALLS
EmployeeService
confidence = 1.0
source = static-analysis
Employee APIs
PROBABLY_REQUIRE
ManagerPermission
confidence = 0.62
source = llm-inference
FACT
OBSERVATION
INFERENCE
DECISION
RULE
Menschen müssen in der Lage sein, den Graphen zu korrigieren
Wenn Sie die Phase „Humans Must Be Able“ durchlaufen, notieren Sie zunächst den Vertrag: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Tragen Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen ein. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Legen Sie nach aufwändigen Schritten einen Kontrollpunkt an. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine erneute Gebühr für denselben LLM-Aufruf veranlassen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut ausführt.
Payroll APIs use Handler architecture.
HandlerPattern
status = deprecated
OrchestratorPattern
status = active
Die größere Idee: Vom Repository-Suchen zum Verstehen des Repositories
Wenn Sie die Phase „The Bigger Idea From“ durchlaufen, notieren Sie zunächst den Vertrag: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Erstellen Sie nach kostspieligen Schritten einen Checkpoint. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine doppelte Abrechnung für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Betreuer einen späteren Knoten erneut ausführt.
Question
|
v
Search Files
|
v
Read Files
|
v
Generate Code
Question
|
v
Understand Task
|
v
Identify Relevant Entities
|
v
Traverse Architecture
|
v
Recover Rules
|
v
Recover History
|
v
Recover Decisions
|
v
Build Context
|
v
Execute Skill
|
v
Validate Result
|
v
Record Learning
Die Analogie zum Senior Engineer
Beim Bearbeiten der Phase „The Senior Engineer Analogy“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgszeichen sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Wiederherstellungsprozess gemeinsam. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Legen Sie nach kostspieligen Schritten Kontrollpunkte fest – das Resume sollte keine doppelten Gebühren für denselben LLM-Aufruf erheben, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht. Beim Bearbeiten der Phase „The Senior Engineer Analogy“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgszeichen sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisdokumente, definieren Sie Erfolgsprüfungen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab.
Das ist das wahre Versprechen
Die „That Is the Real“-Ebene funktioniert am besten, wenn sie als messbare Oberfläche betrachtet wird. Erfassen Sie einen erfolgreichen Fall, einen Fehlerfall sowie die Rollback-Anmerkung, bevor Sie den Umfang erweitern. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn sich der Weg von einer Demo in gemeinsame Umgebungen verschiebt. Halten Sie den Zustand der Grafiken einfach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
Das zukünftige Repository könnte völlig anders aussehen
CODE
What the system does.
SKILLS
How agents should perform work.CONTEXT GRAPH
What the agent should understand about this repository.
my-platform/
│
├── services/
│
├── database/
│
├── docs/
│
├── tests/
│
│
├── AGENTS.md
│
├── .agents/
│ │
│ ├── skills/
│ │ ├── add-end-point/
│ │ ├── fix-bug/
│ │ ├── create-migration/
│ │ └── review-pr/
│ │
│ └── context/
│ ├── graph-schema.yml
│ ├── rules.yml
│ └── bootstrap.yml
│
└── context-graph/
├── indexer/
├── extractors/
├── graph-api/
└── validation/
Ein letztes Beispiel
TASK
Create reimbursement endpoint.
DOMAIN
Finance / Employee.PATTERN
ExpenseController.ARCHITECTURE
Controller -> Service -> Orchestrator -> Repository.AUTHENTICATION
Session authentication required.AUTHORIZATION
CREATE_REIMBURSEMENT.TENANCY
OrganizationID + TenantID mandatory.DATABASE
HrReimbursement.TRANSACTION
Orchestrator owns transaction.IMPORTANT HISTORY
Direct reimbursement status mutation caused incident FIN-822.RULE
Use ReimbursementWorkflow.TESTING
Controller + Service + Repository tests required.REFERENCE PR
PR-11822 implemented similar Expense workflow.
Fazit
LLM
gives the agent intelligence.
Skills
give the agent procedures.Tools
give the agent hands.Vector search
helps the agent find things.Context Graph
helps the agent understand how those things are connected.Decision history
helps the agent understand why.