Technische Autorenschaft
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Agenten-Architektur
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.
- Erste Schritte mit Cursor: die Schleife automatisieren Treat Cursor as an automation surface — rules, tests, MCP, and agents run the boring parts so you keep one thread for judgment. Lesen →
- Der AGENTS.md-Standard für KI-Coding-Agenten One open Markdown file per repo — closest AGENTS.md wins; user prompts override. Lesen →
- Wissen für KI-Agenten organisieren Pair a public site with a private brain — progressive disclosure, lifespans, verification metadata. Lesen →
- MCP-Server mit Search und Execute bauen Two MCP tools — search and execute — beat hundreds of per-operation tool definitions. Lesen →
- Reinforcement Learning für Tool-Aufrufe in Agentenmodellen RL specializes models for the tool loop — Composer is the public case study. Lesen →
- Keep the thread: why plan–critique–build pipelines fail modern coding agents One agent, one thread, small units — verify with tests, not lossy handoffs. Lesen →
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- Warum Mirror für Unity-Multiplayer Mirror is a pragmatic default when Unity teams need a complete networking architecture. Lesen →
- Progressive Disclosure beim Lernen: Karten statt Auswendiglernen Orchestrate agents across a navigable map — learn foundations deeply, index everything else, verify with the environment. Lesen →