Architekturüberblick

Pathrule ist die Intelligenzschicht zwischen dir, deinem Workspace und den Coding-Agents, die du einsetzt.

Dieser Satz ist bewusst so formuliert, deshalb lohnt es sich, ihn Stück für Stück aufzuschlüsseln. Zwischen dir und deinen Agents, weil ein Teil dessen, was Pathrule festhält, deine bevorzugte Arbeitsweise ist und keine Fakten über den Code. Zwischen deinem Workspace und deinen Agents, weil der Rest das ist, was ein Repository und das Team dahinter über sich selbst gelernt haben. Eine Schicht, weil Pathrule in keinem Agent steckt: Wechselst du von Claude Code zu Codex, ändert sich, wer ausführt, nicht aber, was bekannt ist.

Was Pathrule nicht ist: ein Coding-Modell, eine IDE oder eine Agent-Runtime. Es schreibt nicht deinen Anwendungscode, und dein Coding-Agent behält seinen eigenen Modellanbieter.

Der Aufbau des Systems

        YOU                        YOUR TEAM
         |                             |
         v                             v
 USER INTELLIGENCE   WORKSPACE INTELLIGENCE   TEAM INTELLIGENCE
  (your machine)     (memories, rules,        (Pathrule Cloud,
                      skills, findings)        human-verified)
         \                   |                    /
          \                  v                   /
           +-------->  TASK-SCOPED DELIVERY  <--+
                             |
                             v
        Claude Code / Codex / Cursor / Copilot / Windsurf

Mehrere Wissensquellen laufen zusammen. Für eine konkrete Aufgabe wird der Teil, der für diesen Pfad und diesen Prompt relevant ist, ausgewählt, priorisiert und über den Mechanismus an den Agent ausgeliefert, den sein Client unterstützt.

Fundament und Clients

Die CLI, die VS Code-Erweiterung und der lokale MCP-Server sind die Komponenten, die du installierst. Pathrule CLI, Pathrule für VS Code und Remote MCP beschreiben jede davon.

Der Lebenszyklus

Sechs Phasen. Jede davon kannst du im Produkt beobachten, sie ist nicht bloß ein Diagramm.

Beobachten. Arbeit erzeugt Evidenz: die Memories, Regeln und Skills, die Menschen und Agents schreiben, die Erkenntnisse, die Agents über den Code festhalten, die Aktivität, die Agents protokollieren, und was an welche Session ausgeliefert wurde.

Verstehen. Die Intelligence Engine von Pathrule ermittelt, was diese Evidenz für künftige Arbeit bedeutet. Auf Pathrule Cloud wertet Team Intelligence Team-Evidenz zu vorgeschlagenen Patterns aus. Auf einem Mac mit Apple Silicon macht das optionale lokale Modell aus dem, was du über deine Arbeitsweise beibringst, eine strukturierte Präferenz, die auf deinen eigenen Worten beruht. Alles Abgeleitete bleibt ein Vorschlag, bis ein Mensch es freigibt.

Kompilieren. Wissen wird in die Dateien geschrieben, die jeder Agent ohnehin liest, etwa CLAUDE.md oder AGENTS.md an den Pfaden, für die es gilt, sowie in einen lokalen Index, den die Hooks lesen. Siehe Kompilierung.

Ausliefern und durchsetzen. Für jede Aufgabe wird das Wissen, das für den Pfad und den Prompt gilt, ausgewählt, priorisiert und innerhalb eines Budgets pro Prompt ausgeliefert; was nicht hineinpasst, wird mit seinem Titel aufgeführt. Eine Regel kann eine ausführbare Einschränkung enthalten; sobald ein Mensch sie freigegeben hat, kann der Pre-Tool-Hook eine passende Änderung blockieren, sofern die Hooks des Clients das unterstützen. Eine schriftlich formulierte Anforderung allein erzeugt keine blockierende Prüfung.

Überprüfen. Pathrule zeichnet auf, was es ausgeliefert hat und welche Einträge der Agent anschließend gelesen hat. So lässt sich die Wirkung eines Wissensbausteins messen, statt sie nur anzunehmen.

Lernen. Was Agents tatsächlich genutzt haben, bestimmt mit, was beim nächsten Mal nach vorne geholt wird. Veraltetes Wissen kann zur Aktualisierung markiert werden. In der Cloud durchlaufen Team-Patterns die Stufen Entwurf, vorgeschlagen und verifiziert, oder sie werden abgelehnt oder laufen ab, und nur verifizierte erreichen Agents.

Begriffe, die keine Synonyme sind

Der Rest dieser Doku setzt voraus, dass diese Begriffe sauber getrennt bleiben.

• Memory ist das, was festgehalten wurde. Eine Notiz zu einer Entscheidung, geschrieben zu einem bestimmten Zeitpunkt.
• Wissen ist das, was diese Aufzeichnung für künftige Arbeit bedeutet, zusammen mit der Evidenz, die es stützt.
• Intelligenz ist das System, das entscheidet, welches Wissen wann relevant ist.
• Kontext ist die Antwort für eine Aufgabe: was hier und jetzt relevant ist.
• Erkenntnis ist eine Schlussfolgerung, die ein Agent über den Code festgehalten hat. Sie ist eine Empfehlung, wird bei jeder Auslieferung gegen den Code geprüft und wird nie von selbst zur Regel.
• Vorschlag ist etwas, das Pathrule oder ein Agent abgeleitet hat und das ein Mensch noch nicht freigegeben hat. Ihm wird nicht vertraut.
• Verifiziertes Wissen ist etwas, das ein Mensch freigegeben hat.
• Regel ist eine Vorgabe, die ein Mensch für einen Geltungsbereich festgelegt hat. Ihre ausführbare Form wird erst durchgesetzt, nachdem ein Mensch sie freigegeben hat.
• Auslieferung ist das, was für eine Aufgabe tatsächlich beim Agent ankommt. Agent IR beschreibt sie.

Eine Memory ist eine Eingabe. Kontext ist eine Ausgabe. Keines von beiden ist das Produkt.

Weiterlesen

• Workspace Intelligence: Geltungsbereich, Verbindlichkeit, Quellen, Lebenszyklus.
• User Intelligence: was du beibringst, was du steuerst und warum Projektanforderungen trotzdem Vorrang haben.
• Projektlernen: Erkenntnisse, die Agents aus deinem Code festhalten und als Empfehlung teilen.
• Das lokale Modell: das optionale On-Device-Modell, seine Plattform und wofür es eingesetzt wird.
• Knowledge IR: wie Art und Verbindlichkeit jedes Wissensbausteins die Auslieferung überstehen.
• Kompilierung: was Pathrule in die Dateien schreibt, die deine Agents lesen.
• Proposed Knowledge: alles, was auf einen Menschen wartet, bevor ihm vertraut wird.
• Agent IR: was ein Agent für eine Aufgabe erhält.
• Sicherheit und Rückfallebene: was Pathrule tut, wenn es sich nicht sicher ist.

Die Grenze des offenen Pakets

Die Pathrule CLI ist Open Source unter Apache-2.0 und auf npm als @pathrule/cli veröffentlicht. Die öffentlichen Repositories unter github.com/pathrule umfassen CLI, Core, Patterns und Benchmarks unter Apache-2.0 sowie den früheren MCP-Server unter MIT.

Pathrule Cloud und die Intelligence Engine, die Extraktion, Lernen, Evaluierung, Auswahl und Priorisierung sowie die modellgestützten Funktionen umfasst, sind proprietär. Diese Doku beschreibt, was sie für dich leisten, nicht wie sie gebaut sind.

Details findest du unter Open-Source-Kern.