> Entscheidungsnotizen-Übersicht
Architekturentscheidungen, MCP-Implementierungsnotizen und gelegentliche Rants über Dinge, die nicht so kompliziert sein sollten.
Neueste Ausgabe
Fang hier an, wenn du das frischeste technische Update willst, bevor du ins Archiv eintauchst.
Wir haben unsere Code-Embeddings auf voyage-4-large umgestellt — aktuell die Nummer eins im öffentlichen RTEB-Code-Retrieval-Leaderboard. Die ehrliche Version: der Trade-off, den wir eingehen, was wir tatsächlich indizieren, und warum wir für Premium-Embeddings bezahlen.
Archiv
Architektur, Observability, MCP-Oberflächendesign und die Patterns, die den Kontakt mit der Produktion überlebt haben.
Wir unterstützen Code Intelligence für ~280 Sprachen. Das kann kein Mensch von Hand auditieren. Also haben wir eine Language-Recursive-Self-Improvement-Loop gebaut — Stichprobe, LLM-as-Judge, eine Sache reparieren, erneut validieren — und lassen sie mit einer Flotte isolierter Agenten laufen, bis die Extraktion tatsächlich stimmt, nicht nur grün ist.
Eine Query wie 'wo ist parseConfig definiert' braucht eine andere Suche als 'wie funktioniert Auth'. Maguyva klassifiziert die Intention, gewichtet vier Retrieval-Modalitäten entsprechend und fusioniert die Ergebnisse mit gewichteter Reciprocal Rank Fusion.
Wir haben Claude Code und Codex mit OpenTelemetry und Alloy in einen gemeinsamen Grafana-Stack eingebunden und dann mit Traces und Logs Probleme im Agent-Verhalten direkt an der Quelle gefunden und behoben.
Git-Commits werden zu strukturierten Changelog-Einträgen und Architectural Decision Records und fließen dann als abfragbares institutionelles Gedächtnis zurück in KI-Agenten.
Wir haben 3.500 Skill-Kandidaten geprüft und 466 übernommen. Eine systematische Mining- und Ingestion-Loop für den Aufbau einer kohärenten KI-Agent-Skill-Bibliothek im großen Maßstab.
Agent-Systeme sind standardmäßig undurchsichtig. Progressive Disclosure gibt Operatoren gestufte CLI-Ansichten — von schnellen Statuschecks bis zu vollständigen Agent-Interna und Decision-Traces.
KI-Agenten halluzinieren mit großer Überzeugung. Grundwahrheiten sind versionierte, abgegrenzte Fakten, die das Verhalten von Agenten in der Realität verankern. So haben wir sie gebaut und setzen sie durch.
Ein Orchestrator verteilt Arbeit an spezialisierte KI-Agenten, jeder mit eigenen Skills und eigenem Gedächtnis. Wie Orkestra 46 Agenten und 466 Skills in Produktion koordiniert.
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