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AI-Augmented Dev Stack

Wie ich Claude Code, mehrere Skill-/Agent-Systeme, MCP-Server und verbindliche Coding-Regeln zu einem Workflow verzahne, der konsistent liefert.

Technik
Claude CodeMCPECCForgeSkillsHooksMemory

Kein klassisches “Projekt” mit Repo und Release-Note — eher ein Setup, das ich laufend tune. Ziel: einen KI-Coding-Assistenten so eng an meine Arbeitsweise binden, dass er nicht “irgendwas Plausibles” liefert, sondern Code, der zu meinen Regeln und meiner Infrastruktur passt.

Bestandteile

  • Claude Code als Basis-Agent. CLI + IDE-Integration, läuft im Terminal.
  • ECC (Everything Claude Code) — Hook-System, Continuous-Learning, Cost-Tracker, Quality-Gates. Beobachtet jede Tool-Nutzung, schreibt Session-Summaries, blockt Anti-Patterns vor dem Commit.
  • Claude Forge / Skills-Pakete — kuratierte Slash-Commands und Sub-Agents für wiederkehrende Aufgaben (Review, Refactor, Build-Fixes).
  • MCP-Server für Live-Daten: context7 für aktuelle Library-Docs (nicht das, was im Modell-Cutoff stand), Preview/Chrome-Server für UI-Verification.
  • Persistentes Memory-System unter ~/.claude/projects/<repo>/memory/ — Benutzer-Profil, Feedback-Regeln, Projekt-Stand. Überlebt Session-Ende.
  • Verbindliche Coding-Regeln im Repo: Verständlichkeit > Wartbarkeit > Korrektheit > Testbarkeit > Performance. What/Why/Breaks-Header auf jeden Export. Migrations append-only. Pre-Commit-Hook gated astro check, astro build, lint:fonts.

Warum das zusammen besser ist als die Summe der Teile

Ein einzelnes LLM ohne Kontext erfindet plausible APIs, die nicht existieren. Mit MCP-Docs zieht es die echte Signatur. Mit Memory weiß es, was ich beim letzten Mal abgelehnt habe. Mit Hooks läuft tsc bevor der Commit live geht. Mit Coding-Regeln im Repo bleibt der Stil konsistent, auch wenn ich Wochen nicht reingeschaut habe.

Jeder Layer kostet wenig, aber zusammen verschieben sie das Niveau dessen, was ein KI-Workflow zuverlässig liefert — vom “Vorschlag, den ich review-en muss” Richtung “Code, der schon meine Standards erfüllt”.

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vaskys.de ist selbst der Härtetest: dieselben Regeln, derselbe Workflow, und am Ende muss das Ergebnis auch noch DSGVO-konform und reproduzierbar deploybar sein.