Das lokale Modell

Manches Verständnis entsteht am besten dort, wo deine Arbeit liegt.

Pathrule Intelligence kann ein Modell auf deinem eigenen Rechner ausführen. Es ist optional und dient dazu, Wissen zu verstehen, nicht Code zu schreiben. Es kann eine Präferenz, die du ihm beibringst, in strukturierte User Intelligence überführen und Workspace-Wissen zu Anleitungen kompilieren, die sich auf die Quellen stützen, die dein Team geschrieben hat. Die Runtime validiert diese kompilierten Anleitungen, bevor sie sie verwendet, und greift auf den Quelltext zurück, wenn sich die Abdeckung nicht sicherstellen lässt. Bei lokaler Inferenz wird die Eingabe nicht an einen externen Modellanbieter gesendet.

Was installiert wird

Zwei Teile: eine eigene Runtime für das Modell und das Modell selbst. Beide landen in deinem Pathrule-Home-Verzeichnis, standardmäßig ~/.pathrule, oder dort, wohin PATHRULE_HOME zeigt. Pathrule bringt alles mit, was die Runtime braucht, und verifiziert es, sodass die Installation nicht davon abhängt, welche Tools auf deinem Mac bereits vorhanden sind.

pathrule intelligence install   # download, verify and activate
pathrule intelligence status    # installed version, and whether an update is available
pathrule intelligence update    # move to the latest version
pathrule intelligence remove    # remove it

Auf einem unterstützten Mac bietet pathrule setup den Download einmalig an. Lehnst du ab, fragt es nicht erneut, und du kannst pathrule intelligence install jederzeit selbst ausführen.

Größe und Plattform

Die Voraussetzungen werden vorab geprüft. Auf einem Mac ohne Apple Silicon oder mit einer macOS-Version älter als 14 bietet das Setup das Modell nicht an, und ein Installationsversuch bricht mit genau dieser Begründung ab, statt erst Gigabytes herunterzuladen und am Ende zu scheitern. Unter Linux und Windows funktioniert die CLI auch ohne das Modell vollständig.

Geht beim Setup doch etwas schief, nennt die Meldung die Phase und die Ursache, etwa fehlende Verbindung, einen Proxy, eine volle Festplatte oder eine ältere macOS-Version.

Lebenszyklus und Updates

pathrule intelligence status zeigt, wie es um die Installation steht: nicht installiert, bereit, Update verfügbar oder ein Fehler samt Ursache.

Dabei gelten durchgehend drei Eigenschaften:

• Eine Version wird erst aktiviert, nachdem sie verifiziert wurde. Ein Download, der nicht mit dem übereinstimmt, was Pathrule veröffentlicht hat, wird niemals verwendet.
• Ein fehlgeschlagener oder beschädigter Download rührt die aktive Version nie an. Das bisher installierte Modell, falls vorhanden, bleibt genau so, wie es war.
• Updates erfordern kein neues CLI-Release. pathrule intelligence update holt die jeweils neueste veröffentlichte Version.

Laden und Entladen

Das Modell ist nicht ständig im Speicher. Es startet bei Bedarf, ausschließlich auf deinem Rechner, wird vor jeder Nutzung darauf geprüft, dass es tatsächlich antwortet, und wird nach einer Phase der Inaktivität wieder entladen. Die erste Anfrage nach einer Leerlaufphase dauert spürbar länger als die folgenden.

Offline

Ist das Modell einmal installiert, braucht es kein Netzwerk, um zu verstehen, was du ihm beibringst. Für Installation und Updates schon. Pathrule Cloud ist, falls du es nutzt, eine eigene Sache (siehe unten).

Wenn das Modell fehlt

Nichts, was Wissen ausliefert, hängt davon ab. Memories, Regeln, Skills, Erkenntnisse und die Präferenzen, die du bereits beigebracht hast, erreichen deine Agents genau wie zuvor, ob das Modell installiert ist oder nicht.

Darauf angewiesen sind das Beibringen einer neuen Präferenz und das modellgestützte lokale Verstehen. Ohne das Modell meldet pathrule me teach, dass das On-Device-Modell nicht verfügbar ist, und erklärt dir, wie du es installierst, statt etwas zu speichern, das es nicht prüfen konnte. Alle anderen pathrule me-Befehle funktionieren ohne das Modell.

Was „lokal“ bedeutet und was nicht

Das ist der Satz, der präzise bleiben muss.

Richtig: Wenn du Pathrule eine Präferenz beibringst, läuft die Inferenz auf deinem Gerät, und das Ergebnis wird auf deinem Rechner gespeichert. Das Modell erhält das Wissen bzw. die Eingabe zum Beibringen für den jeweiligen Vorgang, keinen automatischen Upload deines Repositorys.

Ebenfalls richtig, aber davon getrennt: Pathrule betreibt Cloud-Dienste für Konten, Teams, Abrechnung, Workspace-Sync und die Verteilung des Modells selbst. Im Cloud-Modus wird der Anfang jedes Prompts an Pathrule Cloud gesendet, um das Wissen des Workspace zu priorisieren, und pathrule snapshot lädt, wenn du oder dein Agent es ausführt, eine Beschreibung des Projekts hoch. Und wenn du Claude Code, Codex oder einen anderen Coding-Agent nutzt, gelten für alles, was du ihm schickst, die Grenzen des jeweiligen Anbieters.

Drei Grenzen, nicht eine. Sicherheit und Datenschutz beschreibt jede davon.