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KI-Agenten schreiben Code schneller, als jedes Team ihn dokumentieren kann. Das Bild des Systems in den Köpfen aller weicht von dem ab, was tatsächlich läuft, und die Skills, die Teams ihren Agenten beibringen, leben in verstreuten Gists und eingefügten Prompts, die niemand versioniert.

7

Backend-Feature-Domänen

3

Agent-Ziele angebunden

5

Schritte, vom Scaffold bis zur Installation

2

Oberflächen: Web + CLI

[01] Das Problem/ Warum es das gibt

Das Modell des Systems stirbt in dem Moment, in dem es gezeichnet wird. Diagramme verrotten in Wikis, während Agenten den Code täglich umformen. Und Agent-Skills haben überhaupt kein Zuhause: keine Versionen, keine Releases, keinen Installationsweg.

[02] Was ich gebaut habe/ In aktiver Entwicklung

Dem Modell ein Zuhause geben, und den Skills einen Marktplatz. Architektur liegt als JSON im Repo und reist mit jedem Commit mit. Skills werden einmal erstellt, unveränderlich released und in jeden Agenten installiert.

Next.js · TypeScript · Python · FastAPI · PostgreSQL · Cloudflare R2 · SSE · Web Push

[01]

Architecture as Code

  • ·Das Systemmodell ist JSON im eigenen Repo: von Agenten verfasst, per PR überprüfbar, immer synchron mit dem Commit, den es beschreibt
  • ·Der Hub rendert es: System-Maps, Code-Graphen pro App, visuelle Diffs für Pull Requests
  • ·Die Open-Source-CLI plm kapselt git, sodass das Modell mit jedem Commit und Push mitreist, statt in einem Wiki zu verrotten
[02]

Ein Skills-Marktplatz für Agenten

  • ·Einen Agent-Skill einmal erstellen, in Claude, Cursor oder Codex installieren, ein einheitliches Format statt Copy-Paste pro Agent
  • ·Jeder Skill liefert dieselbe erzwungene Struktur (SKILL.md, plm.json, when-to-use.md, README, INSTALL.md, scripts/), validiert sowohl in der CLI als auch auf dem Server, eine fehlerhafte Struktur erreicht nie ein Release
  • ·Releases sind unveränderlich und versioniert, fünf Schritte vom Scaffold bis zur Installation: new, author, push, publish, install
[03]

Der Agent erledigt die Verkabelung

  • ·plm liefert null agentenspezifischen Platzierungscode, INSTALL.md ist ein bei jedem Push neu generierter Prompt, dem der ausführende Agent folgt
  • ·Der Agent erkennt, welche Coding-Assistenten auf der Maschine laufen, und bindet jeden einzelnen an, gemeinsame Symlinks, wo Konventionen existieren, eingebettete Kopien, wo nicht
  • ·Skill-Befehle werden durch symlinked Command-Dateien zu /prefix:name-Slash-Commands
[04]

Plattform-Basisarbeit, die meist übersprungen wird

  • ·Ownership-Transfers verschieben einen Skill atomar zwischen Nutzern: R2-Storage-Prefix kopiert, Keys neu geschrieben und Ownership in einer Transaktion umgeschaltet
  • ·Echtzeit-Benachrichtigungen: PostgreSQL-Feed, SSE pro Nutzer und Web Push, mit E-Mail bei jedem Transfer-Schritt
  • ·Sieben Backend-Feature-Domänen: agents, auth, notifications, orgs, projects, skills, transfers
[05]

Als Nächstes: Agenten als First-Class Citizens

  • ·Agent-Profile in Planung: Identitätsdokumente, von Agenten verfasstes Memory und ein Feedback-Postfach, aus dem der Agent lernt
  • ·Der Hub als einzige Arbeitskopie: Web und CLI sind zwei schlanke Hände an einer API
  • ·Anmeldung über elvix, eine Identität für die gesamte Produktfamilie
/ Ergebnis

Live auf plmhub.eu · Skills durchgängig installierbar · Architektur, die nicht vom Code abweichen kann

/ Weitere Fallstudien

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