Context Architecture für KI-gestützte Softwareentwicklung

Deterministische Kontextassemblierung für KI-Coding-Agenten. Kein RAG, keine Embeddings — nur strukturiertes Wissen, das expliziten Verknüpfungen folgt.

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Warum Contextia?

KI-Coding-Agenten sind leistungsstark, aber ohne Kontext blind. Sie wissen nicht, welche Spezifikation eine Datei regelt, warum eine Entscheidung getroffen wurde oder welche Normen gelten. Contextia löst dieses Problem mit deterministischer Kontextassemblierung — der Agent fragt nach Kontext und erhält jedes Mal genau die richtigen Dokumente.

Deterministisch, nicht probabilistisch

Keine Embeddings, keine Vektorsuche, keine halluzinierten Ergebnisse. Der Kontext folgt expliziten Verknüpfungen: Aufgabe → Spezifikation → Entscheidungen → Normen.

Zwei Schnittstellen, ein Kern

CLI für Menschen (Bootstrap, CI/CD, Wartung). MCP-Server für KI-Agenten (direkter Zugriff über das Model Context Protocol).

Durchgehend Markdown

Jedes Artefakt ist Markdown + YAML-Frontmatter. Lesbar, versionierbar, ohne Spezialwerkzeuge bearbeitbar.

Sprachbewusstes Scanning

Tree-sitter-basierter Annotationsscanner, der @spec in Kommentaren erkennt und die umgebenden Klassen und Funktionen identifiziert.

So funktioniert es

Ihr Projekt
├── .contextia/
│   ├── system/          # Dauerhaftes Wissen (Spezifikationen, Entscheidungen, Normen)
│   ├── work/            # Betriebszustand (Aufgaben, Pläne, Protokolle)
│   └── config.yaml      # Projektkonfiguration
└── src/
    └── auth.py          # @spec SPEC-AUTH-001 ← bidirektionale Verknüpfung

Der Agent ruft contextia context TASK-001 auf und erhält genau die Spezifikationen, Entscheidungen und Normen, die für diese Aufgabe benötigt werden — deterministisch zusammengestellt durch Verfolgung expliziter Verknüpfungen, ohne zu raten.

Einführung Erfahren Sie, was Contextia ist und warum es existiert

Schnellstart Richten Sie Ihr erstes Projekt in 5 Minuten ein

CLI-Referenz Alle Befehle dokumentiert

MCP-Server Verbinden Sie Ihren KI-Agenten