Stellen Sie ein Team aus KI-Spezialisten zusammen.
Ein generischer Chatbot stößt schnell an seine Grenzen. Ein Roster aus fokussierten Personas - jede mit eigenen Instructions, Skills, Tool-Bindings und Guardrails - liefert weiter. Stellen Sie das Team auf, das Ihre Codebasis tatsächlich braucht.
Liefert TypeScript-Features Ende-zu-Ende.
Führt Tests aus. Gibt Pass/Fail-Verdikt zurück.
Feedback zu Security und Design-Patterns.
Liest die Codebasis. Schreibt Befunde.
Refaktoriert. Strafft. Räumt auf.
Schneidet Scope in lieferbare Issues.
Ein Agent. Jeder Job. Schlechter Fit.
Keine Rolle, keine Schärfe
Ein generischer Chatbot hat keine Haltung. Er refaktoriert, wenn Sie Review wollten - und plaudert, wenn Sie Code wollten. Spezialisierung ist, was den Output verlässlich macht.
Skills lassen sich nicht stapeln
Stopfen Sie jeden Standard, jede Framework-Regel und jedes Tool in einen Mega-Prompt, kippt die Qualität. Personas teilen dieses Wissen nach Rolle auf - und injizieren nur, was der Step braucht.
Tools sind unbegrenzt
Ohne Persona-spezifische Guardrails bekommt jeder Agent jedes Tool. So führt ein Doc-Writer aus Versehen Production-Migrations aus. Tools binden, Memory begrenzen, sicher ausliefern.
Lernen Sie das Roster kennen.
Klicken Sie sich durch fünf kanonische Personas. Gleiche Anatomie - andere Instinkte, andere Skills, andere Tools. Jede eine typisierte, versionierte, wiederverwendbare Identität.
Ada
Primärer Coding-Agent. Ada nimmt einen Prompt entgegen, öffnet eine frische Sandbox, schreibt den Code, fährt die Dev-Loop und produziert einen Diff. Sie bevorzugt explizite Typen, funktionale Patterns und kleine Commits.
Read/Write-Scope: nur Projekt-Repo. Keine Produktions-Secrets. Auto-Stop bei Lint- oder Type-Errors.
- TypeScript96
- React + Next.js92
- Test-driven dev88
- Sandbox-Tooling86
- Conventional Commits78
- Diff-Hygiene82
Anatomie einer Persona.
Eine Persona ist mehr als ein System Prompt. Sie ist ein typisiertes Bündel aus Identität, Skills, Tools, Memory, Output-Kontrakt und Guardrails - eingecheckt in Ihr Projekt und versioniert wie Code.
Aus dem Roster wählen. Oder eigene entwerfen.
CodeCourier liefert die kanonischen Persona-Typen mit. Brauchen Sie etwas außerhalb des Skripts - einen Migrations-Assistenten, einen Changelog-Writer, einen domänenspezifischen Reviewer? Custom-Persona in Minuten definieren.
- 1Rolle und Ton definieren
- 2Modell + Thinking Effort wählen
- 3Skills + Tool-Bindings zuweisen
- Guardrails setzen und ausliefern
Personas setzen sich aus einer Skill-Bibliothek zusammen.
Jeder Skill ist ein kompaktes Bündel aus Fachwissen - Patterns, Fallstricke, Idiome. Setzen Sie einen Skill auf eine Persona, und plötzlich kennt der Agent Ihren Stack wie ein Senior.
TypeScript-Expertin
Strikte Typen, Generics, exhaustive Switches. Betrachtet `any` als Code-Smell.
Go-Experte
Idiomatisches Go: Error-Returns, Table-driven Tests, Context-aware APIs.
Python-Experte
Modernes Python: Type Hints, Dataclasses, async-first IO, ruff-sauberer Code.
SQL-Chirurg
Indexes, Query-Pläne, Window-Functions. Wittert N+1 schon im Schema.
Code-Reviewer
Heuristiken für Security, Wartbarkeit und Klarheit. Zitiert Zeilen, nicht Bauchgefühl.
API-Designer
REST + GraphQL-Konventionen, Pagination, Error-Kontrakte und Versionierung.
Docs-Writer
Klar formulierte Erklärungen, ADRs, READMEs, die Menschen tatsächlich onboarden.
DevOps
Container, CI-Gates, Observability - Pipelines, die einen echten Outage überleben.
Personas direkt aus dem Editor definieren.
Alles, was die UI konfigurieren kann, kann auch das SDK. Personas sind typisiertes TypeScript - reviewen Sie sie in Pull Requests, diffen Sie sie über Versionen, liefern Sie sie mit Ihrem Code aus.
// Senior TypeScript reviewer - read-only, no merges
import { definePersona } from "@codecourier/sdk";
export const knuth = definePersona({
name: "Knuth",
role: "reviewer",
model: "claude-opus-4-7",
thinkingEffort: "high",
skills: ["security", "design-patterns", "api-design"],
tools: ["diff", "symbol-search", "repo:read"],
guardrails: {
writes: false,
network: "deny",
maxRuntime: "15m",
},
instructions: "Cite file:line for every finding. Refuse to merge.",
});
await knuth.publish(); // → v4 activeEine Senior-TypeScript-Reviewer-Persona - Modell, Skills, Tools und Guardrails - in einem Dutzend Zeilen definiert.
Personas an Workflow-Steps binden.
Ein Workflow ist eine Sequenz aus Steps. Jeder Step wird von genau einer Persona angetrieben. Tauschen Sie Personas aus, ohne den Workflow umzubauen - und tauschen Sie Workflows, ohne die Personas umzubauen. So komponiert ein Team aus Spezialisten tatsächlich.
Jeder Run protokolliert, welche Persona welchen Step auf welcher Sandbox in welcher Version ausgeführt hat. Persona-spezifische Analytics - Success-Rate, Kosten, durchschnittliche Iterationen, Quality Score - folgen automatisch.
Drei Roster zum Mitnehmen.
Frontend-Team
Wenn der UI-Sprint Tempo macht und die Component-Library nicht regressieren darf.
Backend-Team
Wenn Sie einen Service refaktorieren und jeder Diff ein Senior-Review überstehen muss.
DevX-Team
Wenn Plattform-Arbeit Scaffolding, Docs und Tool-Ergonomie über viele Repos hinweg mischt.
Wir haben aufgehört, einen Assistenten im Team zu teilen, und angefangen, Spezialisten zu entwerfen. Drei Wochen später war unser Review-Backlog bei null und die Senior Engineers konnten das System endlich wieder selbst designen.
Was Engineering Leads fragen.
Kann ich eine Persona über die Zeit weiterentwickeln?
Sind Personas einfach nur System Prompts?
Wie werden Tools sandboxiert?
Können Personas Memory teilen?
Was ist der Unterschied zwischen einer Persona und einem Workflow?
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