Technische Autorenschaft

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Agenten-Architektur in Lesereihenfolge

Ein kuratierter Pfad von Cursor-Einrichtung über repo-weites AGENTS.md, private Wissensbasen, MCP-Tool-Design, RL-trainierte Modelle bis zu Single-Agent-Coding-Loops.

  1. Erste Schritte mit Cursor: die Schleife automatisieren Behandeln Sie Cursor als Automatisierungsfläche — Regeln, Tests, MCP und Agenten erledigen das Langweilige, damit Sie einen Faden für Urteilskraft behalten. Lesen →
  2. Der AGENTS.md-Standard für KI-Coding-Agenten Schreiben Sie eine Root-AGENTS.md von etwa 200 Zeilen: eine Karte, wo als Nächstes zu lesen ist, die Git-Regeln dieses Repos und Always / Ask first / Never. Verschachteln Sie eine weitere Datei nur, wenn ein Unterverzeichnis diese Regeln tatsächlich bricht. Lesen →
  3. Wissen für KI-Agenten organisieren Beginnen Sie mit einer Karte. Folgen Sie einer Zeile. Öffnen Sie eine Datei. Wenn ein Fakt unbestätigt ist, fragen Sie — erfinden Sie nichts. Lesen →
  4. MCP-Server mit Search und Execute bauen Zwei MCP-Tools — search und execute — schlagen Hunderte von Tool-Definitionen pro Operation. Lesen →
  5. Reinforcement Learning für Tool-Aufrufe in Agentenmodellen RL spezialisiert Modelle für die Tool-Schleife — Composer ist die öffentliche Fallstudie. Lesen →
  6. Den Faden behalten: warum Plan–Kritik–Build-Pipelines bei modernen Coding-Agenten scheitern Ein Agent, ein Faden, kleine Einheiten — mit Tests verifizieren, nicht mit verlustreichen Übergaben. Lesen →

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