Contexty — ein Tool, mit dem Entwickler den Kontext von AI direkt einsehen und kontrollieren können

„Warum fühlt sich deine AI immer dümmer an, als der Hype vermuten lässt?“

• Je mehr Kontext sich ansammelt, desto stärker entsteht das Gefühl, dass die Modellleistung nachlässt
• Wechselt man zu einem neuen Chat, muss man die bisherigen Annahmen jedes Mal erneut erklären
• Bei Verwendung von /compact geht zu viel Kontext verloren
• Es ist nicht nachvollziehbar, „welche Dateien und welchen Code die AI gerade genau angesehen hat, um zu diesem Schluss zu kommen“

Auch in einem Buch von Addy Osmani, Senior Engineering Leader bei Google, wird auf ein ähnliches Problem hingewiesen. AI kann zwar schnell Code erzeugen, aber die Qualität der Architektur und das Kontextmanagement müssen letztlich weiterhin von Menschen sichergestellt werden.
Deshalb stellen wir ein Open-Source-Tool vor, das ein Team von Schülern der Abteilung für Softwareentwicklung an der Busan Software Meister High School entwickelt hat, um dieses Problem direkt anzugehen.

Contexty — ein Tool, mit dem Entwickler den Kontext von AI direkt einsehen und kontrollieren können.

GitHub: https://github.com/ttalkkak-lab/opencode-contexty

Hauptfunktionen

HSCMM (Human-supervised Context Management)

Visualisiert den Kontext, auf den die AI aktuell zugreift, in Echtzeit als Baumstruktur im VSCode Context Explorer Panel
Enthaltene Dateien, Ordner und sogar bestimmte Codezeilen lassen sich prüfen
Unnötige Teile können sofort entfernt werden, benötigte Dateien oder ausgewählte Codebereiche lassen sich direkt hinzufügen
Im Editor werden Zeilen, die im Kontext enthalten sind, hervorgehoben und dadurch visuell unterscheidbar gemacht

AASM (Active Agent-supervised Architecture)

Ein Sub-Agent, der Architektur-Antipatterns bereits in der Prompt-Phase erkennt

Die gesamte Logik in eine einzige Datei packen
God Object erzeugen
Globalen veränderlichen Zustand übermäßig verwenden
und andere häufige Fehler werden von der AI noch vor der Codegenerierung gewarnt oder blockiert.

DCP (Dynamic Context Pruning)

Bevor das Kontextlimit erreicht wird, wird automatisch komprimiert, wobei transparent angezeigt wird, was komprimiert wurde und wie viele Tokens dadurch eingespart wurden. Bei Bedarf können komprimierte Teile auch wiederhergestellt (decompress) werden.

ACPM (Agent Context Permission Management)

Steuert granular die von der AI nutzbaren Tools (file-read, file-write, shell, web usw.) sowie Dateipfad-Berechtigungen.
Kann als Preset gespeichert und projektbezogen leicht wieder geladen werden.

Installation

npx @ttalkkak-lab/opencode-contexty init  

Nach Ausführung des Befehls und Auswahl der IDE werden die OpenCode-Erweiterung und die IDE-Erweiterung automatisch installiert, die meisten Funktionen lassen sich jedoch auch nur mit der CLI nutzen.
AI-Coding-Tools werden immer leistungsfähiger, aber es gibt nach wie vor zu wenige Werkzeuge, mit denen Entwickler klar nachvollziehen und kontrollieren können, „worauf die AI gerade schaut“. Contexty ist ein Projekt, das genau diese Lücke schließen soll.
Wenn ihr Interesse habt, schaut euch gern das GitHub-Repository an — Stars, Feedback, Bug-Reports, Feature-Vorschläge und PRs sind jederzeit willkommen!

[runableapp]

Wow, großartig~!

[moderator]

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