Einführung

Pathrule ist die Intelligenzschicht für deine Coding-Agents.

Es bewahrt das, was ein Projekt, ein Entwickler und ein Team gelernt haben, bezieht dieses Wissen auf Pfade im Code und liefert dem Coding-Agent, den du ohnehin nutzt, genau das, was die jeweilige Aufgabe braucht. Project Intelligence hält fest, wie eine Codebasis funktioniert: die Entscheidungen, Einschränkungen, Verifikationsanforderungen, Fixes und Abläufe, die sich in einem Repository rund um den Code ansammeln. User Intelligence hält fest, wie du am liebsten arbeitest, und wird auf deinem Rechner gespeichert. Team Intelligence analysiert auf Pathrule Cloud die Belege deines Teams und macht daraus Patterns, die Agenten erst erreichen, nachdem eine Person sie verifiziert hat.

Pathrule ist kein Coding-Modell, keine IDE und keine Agent-Runtime. Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf und andere MCP-kompatible Clients bleiben die ausführenden Engines, jeweils mit ihrem eigenen Modellanbieter. Pathrule ist das, womit sie starten. Deshalb geht beim Wechsel des Agenten nicht verloren, was über die Arbeit bekannt ist.

Die gesamte Architektur an einem Ort findest du in der Architekturüberblick.

Was du schreibst und was Pathrule daraus macht

Drei Arten von Inhalten schreibt dein Team ganz bewusst. Sie sind die Eingaben und die Oberfläche, auf der Wissen verfasst wird: Hier wird bearbeitet und diskutiert, aber genau das bekommt ein Agent nicht.

• Memory: eine kurze Markdown-Notiz, die eine Entscheidung, eine Tücke im Schema, ein Postmortem oder eine Konvention festhält. Sie hängt an einem Workspace-Pfad und taucht deshalb nur auf, wenn in der Nähe gearbeitet wird.
• Regel: eine Vorgabe, die der Assistent einhalten muss, wenn er in einem bestimmten Bereich arbeitet. Regeln haben eine Priorität (high, medium, low), die bestimmt, wie stark sie in den Vordergrund treten. Eine Regel wird als Kontext mitgeliefert. Hat eine Person ihre ausführbare Vorgabe freigegeben, kann sie in Clients, deren Hooks das unterstützen, außerdem eine passende Änderung blockieren.
• Skill: ein benannter Ablauf, den der Assistent aufrufen kann, statt die Schritte jedes Mal neu herzuleiten. Praktisch für wiederkehrende Aufgaben wie das erneute Abspielen eines Webhooks, das Neuerzeugen einer Fixture oder das Abarbeiten einer Release-Checkliste.

Was Pathrule nicht tut: deinen Quellcode automatisch scannen oder hochladen. Was es aus einem Checkout liest, ist eng begrenzt und klar benannt. Wenn ein Agent in einem Cloud-Workspace zum ersten Mal tiefen Kontext anfordert, liest die lokale Runtime Dateipfade aus der jüngsten Git-Historie, um zu lernen, welche Dateien sich gemeinsam ändern, und Dateinamen in den oberen Ebenen des Verzeichnisbaums, um die eingesetzten Technologien zu erkennen. Die Dateipfad-Paare und einige kurze Technologie-Memories werden ohne Rückfrage im Workspace gespeichert. Dateiinhalte, Diffs und Commit-Nachrichten werden dafür nicht gelesen. Im Cloud-Modus wird der Anfang jedes Prompts gesendet, um Wissen zu priorisieren, und pathrule snapshot lädt, wenn du oder dein Agent es ausführt, eine Projektübersicht hoch. Unter Was Pathrule berechnet steht genau, was gelesen und was gespeichert wird.

Was ein Agent erhält, ist schmaler als diese Dokumente. Für eine bestimmte Aufgabe wählt Pathrule die Einträge aus, die zum Pfad und zur Anfrage passen, priorisiert sie und bringt sie in einem Budget pro Prompt unter. Was nicht hineinpasst, wird mit seinem Titel aufgeführt, damit der Agent es gezielt abrufen kann. Eine Regel kommt als Anforderung an, ein gemerkter Fix als Ratschlag, statt dass beides als zwei gleichwertige Absätze erscheint. Agent IR beschreibt, was dieses ausgelieferte Paket enthält.

Und was es daraus ableitet

Diese drei Arten schreibt dein Team. Sie sind der kleinere Teil dessen, was die Schicht enthält.

Um sie herum liegt eine abgeleitete Schicht, die niemand eintippt. Jeder Eintrag existiert zusätzlich als berechnete Repräsentation seiner Bedeutung. So findet ein türkischer Prompt eine englische Memory, auch wenn beide kein einziges Wort gemeinsam haben. Jede Auslieferung wird gemessen: welche Einträge gesendet wurden, welche der Assistent tatsächlich herangezogen hat, wie viele Tool-Aufrufe der Durchlauf gebraucht hat und wie viele davon fehlgeschlagen sind. Aus diesen Messungen entsteht nach und nach ein Bild davon, was bei welcher Art von Arbeit hilft, ein Graph der Dateien, die dein Team gemeinsam ändert, eine Karte der Stellen, an denen ein Assistent immer wieder hängen bleibt, und Einschätzungen, welche Einträge der Code inzwischen überholt hat.

All das stammt aus dem, was dein Team aufgeschrieben hat, und aus dem, was die Arbeit über sich selbst berichtet hat. Hinzu kommen in einem Cloud-Workspace Dateipfade aus der jüngsten Git-Historie, die vorgeben, welche Dateien sich gemeinsam ändern, bevor dein Team viel Arbeit protokolliert hat. Nichts davon entsteht durch das Lesen deiner Dateiinhalte. Das ist auch der Grund, warum sich dieselben drei Dateien in einem Verzeichnis nicht genauso verhalten: Ein Verzeichnis weiß nicht, was ausgeliefert wurde, was geholfen hat oder welche Dateien sich gemeinsam bewegen. Mehr dazu unter Was Pathrule berechnet.

Eine Intelligence, jeder Zugang

Dasselbe Wissen ist über jede Oberfläche erreichbar:

• CLI: Installation, Einrichtung von Cloud oder Local, Anbinden deiner Coding-Agents, Lesen und Hinzufügen von Wissen im Terminal, Skripte und Automatisierung.
• VS Code-Erweiterung: Wissen direkt neben deinen Dateien durchsuchen und bearbeiten, MCP für den Agent-Modus von GitHub Copilot registrieren und weitere Clients anbinden.
• Lokaler MCP-Server: Workspace-Tools für jeden unterstützten Client, installiert über die CLI oder die VS Code-Erweiterung.
• Remote MCP: ein gehosteter MCP-Endpunkt für Clients, die sich per Streamable HTTP mit deinem Pathrule-Konto verbinden.
• Pathrule Cloud: Konten, Organisationen, Workspaces, verwaltete Persistenz und Historie, Team Intelligence, Remote MCP und Abrechnung.
• Selbst gehostetes Enterprise-Deployment: Pathrule Cloud in deinem eigenen Cloudflare-Konto, über den Vertrieb.

Unabhängigkeit vom Agenten heißt nicht, dass jeder Agent auf dieselbe Weise erreicht wird. Claude Code und Codex bekommen Hooks, die Kontext liefern, sobald ein Prompt abgeschickt wird. Cursor und GitHub Copilot bekommen Session- und Tool-Hooks. Windsurf hat keine Hooks und arbeitet mit einer Regeldatei plus MCP. Die Details für jeden Client findest du in der MCP-Überblick.

Wie sich eine Session anfühlt

1. Dein Team schreibt eine Memory an einem Workspace-Pfad, zum Beispiel /apps/api/payments.
2. Du öffnest Claude Code in ~/repos/main/apps/api/payments.
3. Wenn du einen Prompt abschickst, liest der Pathrule-Hook den zwischengespeicherten Ausschnitt für diesen Pfad und übergibt ihn dem Agenten vor dessen erstem Tool-Aufruf.
4. Der Assistent sieht die Memory, die relevanten Regeln und alle Skills, die diesem Bereich zugeordnet sind, und verhält sich, als hätte er sie schon gekannt.

Du musst keinen zusätzlichen Prompt schreiben, es gibt keinen zusätzlichen MCP-Roundtrip mitten in der Aufgabe und keine globale Datei, die immer weiter wächst. Clients ohne Prompt-Hook erhalten Wissen über ihre Instruktionsdateien, über Session- und Tool-Hooks, sofern vorhanden, oder über MCP, wie in ihrer jeweiligen Anleitung beschrieben.

Weiterlesen

• Die Architekturüberblick zeigt das gesamte System auf einer Seite und führt das Vokabular ein, auf dem der Rest dieser Doku aufbaut.
• Der Schnellstart führt dich durch die Installation der CLI, das Verbinden eines Workspaces und das Schreiben deiner ersten Memory, bis du siehst, wie der Hook auslöst.
• Unter Kernkonzepte erfährst du, wie sich Memories, Regeln und Skills unterscheiden und wie Pfadbezug und Priorität funktionieren.
• Pathrule für VS Code beschreibt die Arbeit mit Wissen im Editor.
• Die MCP-Überblick behandelt die MCP-Tools, mit denen der Assistent Inhalte liest und schreibt.