Intelligenz

KI, die Ihre
Konventionen lernt.

Project Genome scannt automatisch Ihr Repository und erkennt Tech-Stack, Coding-Patterns, Test-Konventionen und Deployment-Setup. Jede Experten-Agenten-Entscheidung wird von der DNA Ihres Projekts informiert.

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Was Genome erkennt

my-api-service/

📦 package.json

⚙️ tsconfig.json

🐳 docker-compose.yml

📋 .eslintrc.json

📁 src/

└── index.ts

📁 tests/

└── api.test.ts

🔧 vitest.config.ts

→

ERKANNTE TRAITS

stack/primary_language: typescript stack/runtime: node stack/package_mgr: pnpm backend/orm: drizzle styling/css_approach: tailwind deployment/containerized: true conventions/commit: conventional testing/test_framework: vitest testing/coverage_min: 80 security/secret_scan: true
① Repo gescannt — Scanner durchsucht package.json, tsconfig, docker-compose und Testdateien
② Traits extrahiert — jede Datei offenbart ihre Stack-, Test-, Deployment- und Konventions-Traits
③ Genom gespeichert — Trait-Chips bleiben erhalten und steuern Expertenauswahl und Kontextzusammenstellung

Geteilte Traits

Gemeinsame Patterns über Projekte hinweg werden als wiederverwendbare Traits geteilt.

Auto-erkannt

Aus Ihren Repo-Dateien gescannt — package.json, Configs, Dateistruktur. Hohe Konfidenz, immer aktuell.

Manuell

Von Ihrem Team definiert. Organisatorische Entscheidungen und Domänenkontext, die nicht automatisch erkannt werden können.

Vererbt

Geteilt aus Global- oder Gruppen-Genome. Neue Projekte erben die Standards Ihrer Organisation automatisch.

Gelernt

Aus abgeschlossenen Job-Artefakten per Pattern-Matching entdeckt. Baut Wissen über die Zeit auf.

Beobachtet

Von Experten-Agenten während der Ausführung erfasst. Qualitätsgeprüft, dann Ihnen zur Genehmigung vorgelegt, bevor es ein Trait wird.

Genome Diff

Zwei Projektkonventionen vergleichen. Gemeinsame Traits sind Kandidaten für globale Promotion. Konflikthafte Traits zeigen Divergenzen, die zu inkonsistentem Agentenverhalten führen können.

Automatische Konventionserkennung

Der Genome-Scanner liest Ihre Repository-Dateien und erkennt Stack, Frameworks, Test-Tools, Styling-Ansatz, Architekturmuster und Namenskonventionen. Diese Traits filtern den Expertenkatalog, sodass nur relevante Agenten bei der Job-Dekomposition angeboten werden.

Verwandte Features

Experten-AgentenGuardrailsGruppen

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