Lass deinen KI-Kontext nicht mit deinem KI-Werkzeug sterben

Andrej Karpathy propagiert seit einer Weile einen Begriff, den ich inzwischen mag: Context Engineering. Die Idee dahinter ist, dass ein nützlicher KI-Workflow sich von einem nutzlosen weder durch einen besseren Prompt noch durch ein klügeres Modell unterscheidet. Es ist das Material, das diese Modelle lesen, bevor sie antworten.

Letzte Woche hat Casey Simone Teil 1 einer Serie namens "How to Claude Code Agents Like an Engineer" veröffentlicht. Ein grosszügiger, sorgfältiger Text für Einsteigerinnen und Einsteiger ohne technischen Hintergrund, und er macht etwas, das ich mir von mehr Texten in diesem Feld wünschen würde: Er nimmt die Philosophie ernst, bevor er zum Werkzeug kommt. Wenn du noch am Anfang dieser Kurve stehst, lies ihn zuerst.

Dieser Beitrag stellt sich daneben. Für alle, die über das Anfangsstadium hinaus sind, die Chatfenster satthaben, die einen vergessen, und die wissen wollen, was man darauf aufbaut.

Wie ich hierhergekommen bin

Vor etwa einem Jahr habe ich für eine Kleinunternehmerin eine Website gebaut. Sie war in Ordnung. Funktional, sauber, markengerecht. Und generisch. Ihr eigentlicher Kontext (der Rhythmus ihres Betriebs, ihre Leute, die Art, wie sie über ihre Arbeit sprach) steckte nicht im Build. Das Briefing war in meinem Kopf. Die Website war nicht das, was sie mit mehr Kontext hätte sein können.

Also fing ich an, Kontext aufzubewahren. Zuerst in Chatfenstern, in jeder Session neu hineinkopiert, jedes Mal wiederholt. Dann in Gems, dann in Projects, jedes davon ein geschlossenes System mit seiner eigenen Version der Wahrheit. Am Ende einer langen Session schrieb ich eine Übergabe, speicherte sie als Datei und verwendete sie beim nächsten Mal wieder. Jede neue Übergabe ersetzte die alte. Keine Historie.

Da kam der Vault ins Spiel.

Das Prinzip

Dein Kontext sollte in etwas liegen, das nicht davon abhängt, welches Werkzeug ihn gerade liest. Markdown-Dateien. Reiner Text. Ein Verzeichnis, das dir gehört und das deine Werkzeuge sich ausleihen.

Die Agenten lesen daraus UND schreiben hinein. Dieser Teil ist entscheidend. Die meisten richten ihre KI-Werkzeuge so ein, dass sie Kontext lesen. Weniger lassen sie zurückschreiben. Erst der automatisierte Zugriff in beide Richtungen macht aus einem Ordner mit statischen Notizen ein Gehirn, das sich verzinst.

Ich benutze dafür Obsidian. Das hat zu mir gepasst. Es ist nicht der einzige Weg. Was nach Obsidian kommt, wird genauso funktionieren, solange es das Prinzip wahrt: Dein Kontext gehört dir, die Werkzeuge sind zu Besuch.

Was den Vault füttert

Der Vault ist der einfache Teil. Obsidian installiert jeder in fünf Minuten. Der schwierigere Teil, und der, der darüber entscheidet, ob das in sechs Monaten noch für dich funktioniert, ist die Disziplin, die ihn füttert.

Manuelles Befüllen skaliert nicht. Wenn dein Plan darin besteht, jede nützliche Erkenntnis von Hand abzulegen, machst du das zwei Wochen lang und hörst dann auf. Was skalieren muss, ist der Prozess.

Übergabeprotokolle am Ende jeder grösseren Session. Automatisierte Auslöser, die eine strukturierte Zusammenfassung in den richtigen Ordner legen. Audits, die prüfen, ob der neue Eintrag etwas Älterem widerspricht. Ich habe ein System namens Aeryn (für die Nerds: benannt nach Aeryn Sun, der Name passt zur Persönlichkeit), das Anforderungsdokumente und Code auditiert, ohne dass ich sie aufrufe. Claude Code stösst sie an Schlüsselstellen an, sie auditiert, gibt zurück, CC macht weiter. Eine Handvoll laufender Builds schreiben alle in denselben Vault und bereichern sich gegenseitig, statt mit ihren jeweiligen Chatfenstern oder Terminal-Sessions zu sterben.

Es geht nicht um die konkreten Werkzeuge, ich benutze verschiedene. Es geht darum, dass die Zufuhr läuft, ohne dass du daran denken musst, und dass das Zugeführte strukturiert genug ist, um in einem Jahr noch nützlich zu sein.

Für Kundenarbeit gilt eine eigene Regel

Für meine eigene Arbeit: mein Vault, mein Wissen.

Für Kundenarbeit: ihr Vault, ihr Wissen. Nicht meines.

Ich sauge Kundenkontext nicht in eine persönliche Bibliothek auf. Die Kontextschicht, die während eines Mandats entsteht, bleibt beim Kunden, wenn das Mandat endet. Er behält, was gebaut wurde, und das Gehirn, das den Bau getragen hat. Engagiert er die nächste Person, erbt diese Person den Vault. Die Arbeit verzinst sich für den Kunden, nicht für mich.

Das ist das Prinzip, das zum Bauen, um ersetzt zu werden, gehört. Das Mandat endet mit Absicht. Das Wissen bleibt.

Werkzeuge ändern sich. Disziplin nicht.

Claude Code gab es vor 18 Monaten nicht. Cursor war vor 12 Monaten noch nicht im Aufwind. Codex CLI ist erst vor ein paar Wochen aufgetaucht. Und Obsidian selbst stand auch nicht dort, wo es heute steht.

Die Werkzeuge werden sich weiter ändern. Die Spitze verschiebt sich quartalsweise, und der Gewinner Ende nächsten Jahres wird nicht der sein, den du heute benutzt.

Deshalb zählt die Disziplin mehr als das Werkzeug. Wenn dein Kontext im Speicher eines bestimmten KI-Produkts liegt, wettest du darauf, dass dieses Produkt in 18 Monaten noch die richtige Antwort ist. Wahrscheinlich ist es das nicht. Wenn dein Kontext in Markdown-Dateien in einem Ordner liegt, der dir gehört, kannst du das Werkzeug darunter austauschen und verlieren nichts.

Das Gehirn bleibt. Das Werkzeug darf sterben.

Fang also jetzt mit dem Vault an. In einem Jahr hast du ein Jahr Kontext hinter dir, der sich verzinst hat. Die meisten, gegen die du antrittst, werden dann immer noch jeden Montag ihre Firmenbeschreibung in ein frisches Chatfenster kopieren und jedem Projekt eine PDF-Kopie ihres Brand-Styleguides mitgeben.