Praxistipps — Das reicht zum Loslegen
Das groesste Problem beim Anweisen von Code-Aenderungen: Eine Datei enthaelt 20 Funktionen. Man braucht eine, aber 19 unnoetige kommen mit. Das senkt die Agentenleistung um 30-85%.
Loesung in drei Saetzen. Go, TypeScript, Python — alle unterstuetzt.
An den Agenten: “Finde die laengste Datei und teile sie nach Funktionen auf. Dateiname = Funktionsname. Bestehende Tests muessen bestehen.”
An den Agenten: “Fuehre filefunc validate aus und bringe Verstoesse auf 0. Bestehende Tests muessen bestehen.”
An den Agenten: “Wiederhole tsma next und fuege allen Funktionen Tests hinzu. Bei unabgedeckten Zweigen auch diese abdecken. Bis ‘All functions complete’.”
Warum man so anweisen muss
SWE-lesbarer Code ≠ Agent-bedienbarer Code
SWE (Software Engineer) scrollt durch 2.000-Zeilen-Dateien mit Intuition. Agenten haben keine Intuition — sie laden die gesamte Datei. Forschung zeigt: Unnoetige Informationen senken KI-Leistung um 30-85%.
filefunc — Eine Datei, ein Konzept
Kernprinzip: Eine Datei, ein Konzept. Dateiname = Konzeptname.
# Ohne filefunc
read utils.go → 20 Funktionen, 19 unnoetig. Kontextverschmutzung.
# Mit filefunc
read check_one_file_one_func.go → 1 Funktion. Genau das Benoetigte.
Am Hono-Framework (23k+ Stars) validiert: 186 Dateien auf 626 aufgeteilt. 4.419 Tests, keiner kaputt.
22 Validierungsregeln
filefunc hat 22 Regeln. Du musst sie nicht kennen — filefunc validate findet alle Verstoesse, der Agent korrigiert sie. Du sagst nur “Auf 0 Verstoesse bringen”.
tsma — Regressionsschutz fuer Legacy-Code
10 Millionen Zeilen Legacy-Code. Keine Tests. Refactoring wuerde etwas brechen, aber man weiss nicht was. 60-80% des IT-Budgets von Fortune 500 steckt in diesem Stillstand.
tsma loest das: tsma next wiederholen. Agent stirbt? Fortschritt bleibt in session.json. 527 Funktionen — 0 TODO.
Agent Operable Codebase: 4 Bedingungen
| Bedingung | Tool | Effekt |
|---|---|---|
| 1. Eine Datei, ein Konzept | filefunc | Kontextverschmutzung verhindern |
| 2. Alle Funktionen getestet | tsma | Regressionserkennung nach Aenderung |
| 3. Symbolische Referenz-Verbindung | operationId (yongol) | Schichtuebergreifende Verfolgung |
| 4. Implizite Kopplung entfernen | whyso coupling | Versteckte Abhaengigkeiten erkennen |
Kernbotschaft: Bau nicht den Zug schneller. Leg die Schienen.
Reins Engineering Gesamtkurs
| Lektion | Titel |
|---|---|
| Lektion 1 | Wie man KI anleitet |
| Lektion 2 | Warum man KI nicht trauen kann |
| Lektion 3 | Apps die nicht kaputtgehen |
| Lektion 4 | Entscheidungen aus dem Code heraus |
| Lektion 5 | KI mit Zuegeln |
| Lektion 6 | Bestanden heisst gesperrt |
| Lektion 7 | Schmeichelei umkehren |
| Lektion 8 | Die Fabrik des Agenten |
| Lektion 9 | Automatisierung jenseits des Codes |
| Lektion 10 | Das Gesetz der Daten |
Quellenangaben
- Stanford, “Lost in the Middle” (2024) — 30%+ Leistungsabfall bei vergrabenem Kontext
- Amazon, “Context Length Alone Hurts LLM Performance” (2025) — 13,9-85% Leistungsabfall durch unnoetige Tokens
- Bohm-Jacopini-Theorem (1966) — Jedes Programm = Sequenz + Verzweigung + Schleife
- Hono-Framework — 186→626 Dateien, 4.419 Tests bestanden
- tsma 527-Funktionen-Validierung — PASS 246, DONE 281, TODO 0