Projektjeder Tarif
Wie funktioniert dieses Projekt?
- enthält
- Entscheidungen, Vorgaben, Abläufe
- liegt
- Auf deinem Rechner, oder in der Cloud, wenn du angemeldet bist
- entscheidet
- Du und dein Team
intelligence
Eine persistente Intelligenzschicht für dein Projekt, für dich, für dein Team und für jeden Coding-Agenten, den du nutzt. Sie bewahrt, was gelernt wurde, und gibt jeder Aufgabe nur, was gilt.
Projektdiese Codebasis
Duwie du arbeitest
Teamverifizierte Muster
Das Wissen fehlt nicht. Es liegt dort, wo eine Session es nicht erreicht. Alles in eine Anweisungsdatei zu schreiben, verschiebt das Problem nur.
Projektjeder Tarif
Dujeder Tarif
TeamTeam-Tarife
Wenn eine persönliche Vorliebe und eine Projektregel sich widersprechen, gewinnt die Projektregel. Eine Vorliebe prägt, wie die Arbeit erledigt wird, nicht, was als richtig gilt.
Eine Regel an einem Ordner gilt darunter, eine Regel an der Wurzel gilt überall. Innerhalb dieses Geltungsbereichs wird, was gilt, für die Aufgabe gewichtet, und was nicht hineinpasste, wird benannt, damit der Agent es anfordern kann.
Team-Muster beginnen als Entwürfe und zählen erst, wenn eine Person sie verifiziert. Befunde, die ein Agent erfasst, bleiben Empfehlungen und werden nie von selbst zu Regeln.
export async function charge(order) {+ const res = await stripe.charges.create({ amount })}
Bearbeitung abgelehnt Stripe nie direkt aufrufen. billingClient verwenden. strikte Regel, /services/billing
Eine strikte Regel mit freigegebenem Blockiermuster wird vom Pathrule-Hook geprüft, bevor eine passende Bearbeitung ausgeführt wird. Windsurf hat keine Hooks und Remote MCP installiert keine, deshalb kommt sie dort als Hinweis an.
Agent allein
Mit Pathrule
Ein veröffentlichtes Raster: 24 Läufe auf identischen Repositories mit denselben Prompts. Es ist keine Garantie für jedes Repository, und ein Agent kann das, was er bekommen hat, trotzdem falsch verstehen. So messen wir
Der Teil von Pathrule, der als Memories, Regeln und Skills bewahrt, was ein Projekt, ein Entwickler und ein Team gelernt haben, es auf Pfade im Code bezieht und entscheidet, was einen Coding-Agenten für eine bestimmte Aufgabe erreicht. Es ist kein Coding-Modell und schreibt deinen Code nicht.
Nein. Pathrule erzeugt nicht deinen Anwendungscode. Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot und Windsurf bleiben die Engines für Ausführung und Reasoning, und jeder behält seinen eigenen Modellanbieter. Pathrule ist das Wissen, mit dem sie starten.
Project Intelligence ist, was eine Codebasis gelernt hat, als pfadbezogene Memories, Regeln und Skills. User Intelligence ist, wie du am liebsten arbeitest; sie wird auf deinem Rechner gespeichert und begleitet dich von Repository zu Repository. Team Intelligence läuft in Pathrule Cloud in den Team-Tarifen, findet Muster in der Arbeit eines Teams und liefert sie erst aus, nachdem eine Person sie verifiziert hat.
Nein. Befunde, die Agenten erfassen, sind Empfehlungen und werden nie automatisch zu Regeln befördert. Team-Muster durchlaufen Entwurf, Vorschlag und Verifizierung, und nur verifizierte erreichen Agenten. Regeln werden von Menschen geschrieben oder genehmigt.
Das Projekt gewinnt, wo es um Korrektheit geht. Eine Regel ist eine Anforderung des Projekts und fällt nicht weg, weil eine persönliche Vorliebe bequemer wäre. User Intelligence prägt, wie die Arbeit erledigt wird, nicht, was als richtig gilt.
Ja. Sie ist auf dich bezogen statt auf ein Projekt, also kommt sie mit, wenn du in ein anderes Repository wechselst. Was sich mit dem Repository ändert, ist Project Intelligence.
Ja. Jeder Eintrag in User Intelligence hat einen Status (Kandidat, aktiv, zurückgezogen oder abgelehnt), sodass eine falsche Vorliebe abgelehnt und eine, die nicht mehr stimmt, zurückgezogen werden kann. Sie wird auf deinem Rechner gespeichert und bleibt ohne Konto dort.
Es hält fokussiert, was den Agenten erreicht: Wissen wird auf den Pfad bezogen, für die Aufgabe gewichtet und innerhalb eines Limits pro Prompt ausgeliefert, statt als eine Anweisungsdatei, die komplett geladen wird. Pathrule behauptet nicht, den gesamten Token-Verbrauch eines Agenten zu senken. Siehe so messen wir.