Du brauchst kein Framework. Du brauchst eine Datei.
📅 26.03.2026 ⏱️ 10 min Lesezeit 📂 KI-Architektur & Praxis
AAMSKontextverlustTool Lock-inAgent MemoryOpen SourceProduktivität

Du brauchst kein Framework. Du brauchst eine Datei.

Du brauchst kein Framework. Du brauchst eine Datei.
📅 26. März 2026 ⏱️ 10 min Lesezeit 🏗️ KI-Architektur & Praxis

Du brauchst kein Framework.

Du brauchst eine Datei.

Ogerly – Programmierer bei Alexander Friedland
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Du nutzt KI und bist 10x produktiver. Cool. Aber weisst du, was Session 47 entschieden hat?

Du hast Claude, Copilot, Cursor, Windsurf – vielleicht alle vier. Du bist schnell. Du bist produktiv. Du sagst: „Kontext verliere ich nicht."

Und damit hast du Recht. Du verlierst keinen Kontext. Aber dein Agent schon. Jede einzelne Session.

1. Nicht du verlierst Kontext – dein Agent verliert ihn

Du kompensierst. Mit deinem Kopf. Du erinnerst dich an die Entscheidung von letzter Woche, an den Workaround von Session 12, an den Bug der nur in der Staging-Umgebung auftritt.

Dein Agent weiss davon nichts. Jede neue Session startet bei Null. Und du merkst es nicht – weil du die Lücke füllst.

Das funktioniert – bis es nicht mehr funktioniert.

🔄

Toolwechsel

Cursor → Windsurf → Claude Code. Alles weg.

👥

Neuer Kollege

Dein Kopfwissen ist nicht übertragbar.

⏸️

3 Monate Pause

Du bist selbst der „neue Kollege".

2. Tool Lock-in ist das unsichtbare Problem

Jedes Tool hat seine eigene Konvention, wie du Kontext an den Agenten gibst:

.cursorrules Nur Cursor versteht das
CLAUDE.md Nur Claude liest das
.windsurfrules Nur Windsurf interpretiert das
copilot-instructions.md Nur Copilot nutzt das

Du investierst Stunden in die Konfiguration – und bindest dich gleichzeitig an einen einzigen Anbieter. Das ist kein Feature. Das ist Vendor Lock-in durch die Hintertür.

AAMS: Eine Datei. Alle Tools.

Tool-agnostisch. Kein proprietäres Format. JSON, das jeder Agent lesen kann.

3. Skalierung bricht manuelles Tracking

Du trackst deine Entscheidungen im Kopf. Das funktioniert – für ein Projekt, allein, in der Anfangsphase.

5 Sessions
Kein Problem
50 Sessions
Du wiederholst Entscheidungen
100 Sessions
Der Agent halluziniert Lösungen

Bei 100 Sessions löst dein Agent Probleme, die längst gelöst sind. Er erfindet Workarounds für Bugs, die du vor zwei Monaten gefixt hast. Er schlägt Architekturen vor, die du bereits verworfen hast.

4. Die zweite Person ändert alles

Solange du allein arbeitest, kannst du den fehlenden Kontext kompensieren. Aber sobald eine zweite Person dazukommt, bricht das System zusammen:

Du weisst

„Wir nutzen keine ORMs, weil wir in Session 23 Performance-Probleme hatten."

Der Kollege weiss

Nichts. Er fragt den Agenten. Der Agent schlägt ein ORM vor.

Dein Kontext im Kopf ist für niemand anderen lesbar. Nicht für den Kollegen. Nicht für den Freelancer. Nicht für den nächsten Agenten. Implizites Wissen skaliert nicht.

5. Was AAMS wirklich ist

Eine Datei. Null Dependencies.

# Das ist alles:

curl -sO https://raw.githubusercontent.com/ogerly/AAMS/main/.agent.json

Fertig. Kein npm install. Kein pip install. Kein Setup-Wizard. Eine JSON-Datei im Root deines Projekts.

Der Agent liest die Datei, erkennt die Struktur, legt die nötigen Verzeichnisse an und dokumentiert ab Session 1 – automatisch, persistent, tool-agnostisch.

1

Agent liest .agent.json – Bootstrap-Manifest mit Projektkontext

2

Struktur wird erkannt – Welche Verzeichnisse existieren, was fehlt

3

Dokumentation startet automatisch – Jede Entscheidung wird festgehalten

4

Nächste Session übernimmt – Kein Kontextverlust, kein Neubeginn

6. Vier Schichten – Disziplin, nicht Overhead

Ein Agent braucht dasselbe wie ein Entwickler – nur explizit und persistent:

📋 Workpaper

Was tue ich gerade? Aktive Aufgaben, Fortschritt, Blocker.

📄 Whitepaper

Wie ist das System aufgebaut? Architektur, APIs, Konventionen.

📔 Diary

Warum wurde so entschieden? Entscheidungshistorie mit Begründung.

🧠 Memory

Was haben wir gelernt? Patterns, Anti-Patterns, Lessons Learned.

Das klingt nach Bürokratie? Nein. Das ist das Minimum, damit ein Agent nach 50 Sessions noch weiss, was er tut – und warum.

7. AAMS testet sich selbst

Das ist kein akademisches Konzept. Das AAMS-Repository nutzt AAMS selbst. Echte Dogfooding-History:

39+

Commits

20+

Workpapers

80+

LTM-Einträge

Kein Demo-Projekt. Kein „Hello World"-Beispiel. Ein echtes Repository, das sich selbst mit dem Standard gebaut hat, den es beschreibt.

Du kannst jeden Commit nachverfolgen. Jedes Workpaper lesen. Jede Entscheidung rekonstruieren. Das ist der Unterschied zwischen „Wir haben ein Konzept" und „Wir nutzen es täglich".

8. Open Source. CC0. Public Domain.

Kein Vendor. Kein Lock-in. Keine Lizenzsorgen.

🍴

Fork it

Use it

🔧

Build on it

CC0 bedeutet: Du kannst AAMS in dein Unternehmen bringen, ohne den Rechtsanwalt zu fragen. Du kannst es anpassen, erweitern, in dein eigenes Tooling integrieren. Es gehört niemandem – und damit allen.

Ein curl. Eine Datei. Fertig.

curl -sO https://raw.githubusercontent.com/ogerly/AAMS/main/.agent.json

Das ist der gesamte Setup-Prozess. Kein Framework. Kein Installer. Kein „Getting Started"-Guide mit 47 Schritten.

Die Frage ist nicht, ob du Kontext brauchst.

Die Frage ist, ob dein Agent ihn hat.

Dieser Artikel wurde von Alexander Friedland (@ogerly) verfasst und erschien am 26.03.2026. Er gehört zur Kategorie KI-Architektur & Praxis.

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