Task Contract
Hält Ziel, Umfang, Rahmen und Abnahmekriterien sichtbar, bevor das Modell loslegt.
Private Closed Beta · Early Access bald
Weniger Chaos beim KI-Coding
Reality Graph ist eine lokale Schicht für Kontext, Validierung und Evidenz rund um KI-gestützte Coding-Workflows.
Reality Graph wird in echten Entwicklungsworkflows getestet, bevor es sich für eine kleine Gruppe früher Nutzer öffnet.
Sorgfältig gebaut: erst die private Beta, öffentliche Aussagen erst, wenn sie belegt sind.
Das Problem
KI-Coding-Tools sind stark. Der Workflow drumherum bricht trotzdem.
Claude Code, Cursor, Copilot und Antigravity haben verschoben, was ein Modell leisten kann. Doch die Schleife drumherum bricht meist an denselben Stellen - in derselben Reihenfolge:
- 01
Die Aufgabe wird vage
Eine Anfrage, die im Kopf klar ist, kommt beim Modell unterspezifiziert an. Ziele, Rahmen und Abnahmekriterien bleiben implizit.
- 02
Der Kontext verrauscht
Falsche Dateien, veraltete Logs und lose zusammenhängende Historie verdrängen die wenigen Dinge, die wirklich zählen.
- 03
Das Ergebnis wirkt plausibel
Das Resultat liest sich überzeugend - und genau das macht es schwerer, das Falsche darin zu bemerken.
- 04
Die Validierung ist verstreut
Tests, Risiken und Abnahmekriterien liegen an verschiedenen Orten. Nichts prüft die Änderung als Ganzes.
- 05
Das Review dauert zu lange
Reviewer rekonstruieren die Absicht allein aus dem Diff - und zahlen erneut für Kontext, der nie festgehalten wurde.
- 06
Die Evidenz fehlt
Bricht später etwas, fehlt die Aufzeichnung: was sich geändert hat, was geprüft wurde, warum es ausgeliefert wurde.
Wo eine Kontrollschicht ansetzt
- Kontext vorbereiten
- Grenzen sichtbar halten
- Validierung bewahren
- Evidenz festhalten
Eine grobe Form, keine Feature-Liste. Ein Mensch behält durchgehend die Kontrolle.
Die These
Stärkere Modelle sind nicht die ganze Antwort.
KI-gestützte Entwicklung braucht auch eine bessere Steuerungsebene - eine, die die Aufgabe versteht, Grenzen sichtbar hält, fokussierten Kontext vorbereitet, Validierung bewahrt und Evidenz festhält.
Was Reality Graph hinzufügt
Eine Kontrollschicht rund um den KI-Coding-Lauf.
Reality Graph ersetzt dein KI-Coding-Tool nicht. Es richtet den Lauf drumherum ein: Aufgabe, Kontext, Memory, Validierung und Evidenz. So kannst du mit mehr Sicherheit prüfen, was passiert ist.
Context Packs
Bereitet fokussierten Aufgabenkontext vor, statt vage Prompts, Repo-Rauschen und verstreute Historie in den Lauf zu kippen.
Project Memory
Holt nützliche Projektregeln, Entscheidungen und wiederkehrende Lehren zurück - genau dann, wenn sie zur Aufgabe passen.
Validation Map
Verbindet die Aufgabe mit Tests, Risiken und Review-Kriterien, bevor dem Ergebnis vertraut wird.
Evidence Trail
Macht sichtbar, was sich geändert hat, was geprüft wurde und was noch menschliches Review braucht.
Human Control Gates
Hält Reality Graph standardmäßig beratend. Riskante Aktionen bleiben sichtbar, statt zu unsichtbarer Automatik zu werden.
Wie es funktioniert
- 1Mit einer Aufgabe starten
- 2Reality Graph bereitet den Lauf vor
- 3Dein KI-Coding-Tool arbeitet
- 4Du prüfst Validierung und Evidenz
Den Code schreibt weiterhin das KI-Coding-Tool. Reality Graph hält den Workflow drumherum strukturiert, prüfbar und in menschlicher Hand.
Die Beta verfolgen - oder testen, sobald sie öffnet?
Early Access anfragenDer Bedarf
Warum KI-Coding weiterhin eine Kontrollschicht braucht
Illustrative Workflows und externe Signale - keine Performance-Aussagen über Reality Graph.
Vertrauenslücke
KI-Coding-Tools werden immer breiter genutzt, doch das Vertrauen in ihre Ergebnisse bleibt begrenzt. Genau das zeigt den Bedarf an besserer Prüfung, Validierung und Evidenz.
KI-Nutzungbegrenztes VertrauenPrüfbedarfEvidenz
Kontextchaos
Unklare Prompts, Repo-Rauschen, Terminal-Logs und vage Aufgaben ergeben selten fokussierten Kontext. Illustrativ, keine numerische Aussage.
PromptRepo-RauschenTerminal-Logsvage Aufgabefokussierter Kontext
Evidenzlücke
Code zu erzeugen ist nur der eine Teil. Entscheidend ist zu verstehen, was über Diffs, Tests und Risiken passiert ist - und ob es sicher ist, damit weiterzugehen.
KI-AusgabeGit-DiffTestsRisikenmenschliches Review
Der Stack Overflow Developer Survey 2025 berichtet, dass mehr Entwickler der Genauigkeit von KI-Tools misstrauen als ihr vertrauen - und nur ein kleiner Teil den Ergebnissen stark vertraut. Quelle: Stack Overflow Developer Survey 2025
Wo eine Kontrollschicht hilft
Illustrativ, keine Performance-Aussage über Reality Graph.
Bring die wenigen Dinge in den Fokus, die zählen, und lass das Rauschen draußen. Statt ein ganzes Repo, veraltete Logs und einen vagen Prompt in den Lauf zu kippen, bereitet eine Kontrollschicht einen knappen, aufgabengerechten Ausschnitt an Kontext vor, bevor das Modell startet.
- Die Dateien, Regeln und Historie einbeziehen, die zur Aufgabe gehören
- Repo-Rauschen, toten Code und unzusammenhängende Logs draußen halten
- Ziel und Rahmen neben dem Kontext mitführen
Halte Risiken, Tests und Abnahmekriterien sichtbar, während die Arbeit läuft - nicht erst danach. Eine Kontrollschicht knüpft die Änderung daran, wie sie geprüft wird, damit Ausgabe, die nur plausibel aussieht, nicht mit geprüfter verwechselt wird.
- Die Aufgabe mit den Tests und Checks verbinden, die sie abdecken
- Riskante Stellen sichtbar machen, bevor der Ausgabe vertraut wird
- Abnahmekriterien explizit machen, nicht implizit
Halte fest, was sich geändert hat und warum - damit ein Lauf später geprüft und verstanden werden kann. Eine Kontrollschicht führt eine Spur über Diffs, Tests und Entscheidungen, statt Reviewer die Absicht allein aus dem Diff rekonstruieren zu lassen.
- Festhalten, was sich geändert hat und was geprüft wurde
- Die Begründung am Ergebnis halten
- Einen Lauf lange nach Abschluss prüfbar halten
Halte einen Menschen in der Schleife: standardmäßig beratend, ohne autonome Commits. Eine Kontrollschicht macht riskante Aktionen sichtbar und leicht zu bestätigen oder abzulehnen, statt sie zu unsichtbarer Automatik zu machen.
- Beratend bleiben, solange kein Mensch zustimmt
- Riskante Schritte an Entscheidungspunkten sichtbar machen
- Die letzte Entscheidung beim Entwickler lassen
Externe Markt- und Problem-Signale - keine Performance-Aussagen über Reality Graph. Quelle: Stack Overflow Developer Survey 2025
Reality Graph wird in echten Entwicklungsworkflows getestet.
Trag dich für Early Access ein, wenn du die Beta verfolgen oder sie testen willst, sobald sie öffnet.
In Bewegung
Die Idee in Bewegung.
Ein kurzer, optionaler Erklärfilm: verstreuter Kontext, der sich zu einer strukturierten Karte ordnet. Zum Ansehen ist keine Anmeldung nötig.
Was Reality Graph ist
Eine Schicht für Kontext, Validierung und Evidenz rund um die Tools, die du schon nutzt.
Fokussierter Kontext
Bereitet fokussierten Kontext für die KI-Coding-Tools vor, die du schon nutzt.
Sichtbare Validierung
Hält Risiken, Tests und Abnahmekriterien sichtbar.
Evidenz-Spur
Macht KI-gestützte Läufe leichter prüf- und nachvollziehbar.
Local-First-Grenze
Um lokale Workflows und Code-Privatsphäre herum gebaut.
Menschliche Kontrolle
Standardmäßig beratend. Keine autonomen Commits.
Aktueller Stand
In privater Closed Beta.
Reality Graph wird in echten KI-gestützten Entwicklungsworkflows verfeinert. Als Nächstes kommt eine kleine Early-Access-Gruppe - vor einer breiteren offenen Beta.
Private Closed BetaBald frühe NutzerOffene Beta geplant
Für wen
Für Menschen, die dieses Problem täglich spüren.
KI-Coding-Power-User
Für Entwickler, die täglich KI-Coding-Tools nutzen und immer wieder mit Kontext-, Validierungs- oder Review-Reibung kämpfen.
Technische Reviewer
Für Menschen, die verstehen müssen, was sich geändert hat, warum - und ob man dem trauen kann.
Kleine technische Teams
Für Teams, die KI-gestützte Entwicklung erkunden, aber Kontrolle, Evidenz und Local-First-Grenzen nicht aufgeben wollen.
Grenzen
Mit klaren Grenzen gebaut.
Reality Graph ist als Kontrollschicht für KI-gestützte Coding-Workflows gedacht - nicht als weiterer autonomer Coding-Agent. Es hält Kontext, Validierung und Evidenz sichtbar, während Menschen die Kontrolle behalten.
- Arbeitet mit bestehenden KI-Coding-Tools
- Standardmäßig in menschlicher Hand
- Keine Launch-Versprechen, keine Schein-Benchmarks
Artikel
Tiefer einsteigen: Verifikation, verständlich erklärt
Belegte, datierte Artikel zur Prüfung von KI-generiertem Code - die Konzepte hinter Reality Graph, nützlich mit oder ohne das Produkt.
FAQ
Fragen, klar beantwortet.
- Was ist Reality Graph?
- Reality Graph ist eine lokale Schicht für Kontext, Validierung und Evidenz - für LLM-gestützte Coding-Workflows. Es arbeitet neben den KI-Coding-Tools, die du schon nutzt, und hält Kontext fokussiert, Validierung sichtbar und Evidenz leicht prüfbar.
- Was fügt Reality Graph hinzu?
- Eine Kontrollschicht rund um KI-Coding-Läufe: Aufgabengrenzen, fokussierten Kontext, Project Memory, Validierungs-Bewusstsein und eine Evidenz-Spur. Den Code schreibt weiterhin das KI-Coding-Tool - Reality Graph hält den Workflow leichter prüfbar.
- Ist Reality Graph ein KI-Coding-Agent?
- Nein. Reality Graph ist eine Kontrollschicht, kein autonomer Coding-Agent. Es ist standardmäßig beratend und schreibt oder committet keinen Code von selbst. Die Kontrolle bleibt bei dir.
- Mit welchen Tools ist Reality Graph gedacht?
- Es ist darauf ausgelegt, mit bestehenden KI-Coding-Tools und lokalen Entwicklungsworkflows zu arbeiten, statt sie zu ersetzen.
- Ist Reality Graph schon verfügbar?
- Noch nicht. Reality Graph ist in privater Closed Beta und wird in echten Entwicklungsworkflows getestet. Zuerst kommt eine kleine Early-Access-Gruppe, eine offene Beta ist später geplant.
- Wie komme ich an Early Access?
- Trag dich in die Early-Access-Liste ein oder wende dich direkt an den Gründer. Ich suche eine kleine Zahl technischer Nutzer und Teams, die dieses Problem tief spüren.
Gründer-Notiz
“Ich baue Reality Graph, weil ich immer wieder an dieselbe Wand lief: Das Modell war stark, aber der Workflow rund um Kontext, Validierung und Evidenz war zu fragil, um ihm zu vertrauen.”
Early Access
Willst du es testen, sobald es bereit ist?
Trag dich in die Early-Access-Liste ein. Ich suche eine kleine Zahl technischer Nutzer und Teams, die dieses Problem tief spüren und mir ehrlich Rückmeldung geben.