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mrsimpson/Schreiben eine Blogposts mit Responsible-Vibe-MCP

Created July 2, 2025 14:03
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Schreiben eine Blogposts mit Responsible-Vibe-MCP
{
"conversation_id": "f44d245a-20e5-4950-99cd-838deb32d7b8",
"next_message": null,
"history": [
[
{
"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
"env_context": {
"env_state": {
"operating_system": "macos",
"current_working_directory": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog",
"environment_variables": []
}
},
"content": {
"Prompt": {
"prompt": "Ich möchte, dass Du mir hilft, einen Blogpost zu schreiben. Inhalt \"Context is all you need\".\nEs geht um eine Erkenntnis, dass es beim agentischen Entwickeln (prompt-driven developmen aka. vibe coding) vor allem darum geht, dem LLM *alle notwendigen Informationen* bereitzustellen. So, wie eben auch ein humanoide diesen Kontext braucht.\nDas ist nicht überraschend: Alle generativen Code-Assistenten basieren auf der Transformer-Architektur. Un der Titel des Papers, das alles ins Rollen brachte, war \"Attention is all you need\".\nTransformer braucht für die Inferenz etwas zum Ableiten. Und besser werden Ergebnisse, wenn sie aus relevanten Inhalten zur Fragestellung bestehen. Diese Kontext bereitzustellen ist das, was einen erfolgreichen Software-Entwickler in Zukunft ausmachen wird, davon bin ich überzeugt.\n\nUm es mit Tobi LUtke (Nerd und Shopify CEO) zu sagen: \"I really like the term “context engineering” over prompt engineering.\n\nIt describes the core skill better: the art of providing all the context for the task to be plausibly solvable by the LLM.\n\n\"\nhttps://x.com/tobi/status/1935533422589399127\n\nDanach ein Abriss, wie man bisher versuchte, Kontext herzustellen: Mega-Prompts, Agenten, die sich Kontext zusammen suchen, Integration in die IDE und es den Entwicklern überlassen\n\nDann eine weitere Erkenntnis: Welche Wissen relevant ist, hängt von der jeweiligen Entwicklungsphase ab.\n=> Können wir einem LLM auch ohne Agenten beibringen, welches Wissen er sich in welcher Entwicklungsphase abholen soll? Entweder aus der existierenden Code-Base oder vom Entwickler?\n\nMeine Meinung: Das macht jeder ein wenig anders – und ich will Werkueuge in der Hand haben, die meine Stärlen am besten zur Geltung bringen und mir bei meine Schwächen (Dokumentation, Nicht alle Edge-Cases betrachten) automatisch helfen"
}
},
"images": null
},
{
"ToolUse": {
"message_id": "5c39d679-c5e5-45e5-b4db-ffdb0d8163fe",
"content": "Ich helfe dir gerne dabei, einen Blogpost über \"Context is all you need\" zu schreiben! Das ist ein faszinierendes Thema, das die Entwicklung von Software mit KI-Assistenten grundlegend verändert.\n\nLass mich zunächst den Entwicklungsprozess starten und dann schauen, was als nächstes zu tun ist.",
"tool_uses": [
{
"id": "tooluse_3zw-kWI2QJCIBTNarNlSZQ",
"name": "responsible_vibe_mcp___start_development",
"orig_name": "responsible_vibe_mcp___start_development",
"args": {
"workflow": "waterfall"
},
"orig_args": {
"workflow": "waterfall"
}
}
]
}
}
],
[
{
"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
"env_context": {
"env_state": {
"operating_system": "macos",
"current_working_directory": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog",
"environment_variables": []
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"content": {
"CancelledToolUses": {
"prompt": "use epcc",
"tool_use_results": [
{
"tool_use_id": "tooluse_3zw-kWI2QJCIBTNarNlSZQ",
"content": [
{
"Text": "Tool use was cancelled by the user"
}
],
"status": "Error"
}
]
}
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"images": null
},
{
"ToolUse": {
"message_id": "f8b2294d-cd2c-456d-af49-2258219f6f52",
"content": "",
"tool_uses": [
{
"id": "tooluse_ctpM_gmXS5-TO8hwiDyGDQ",
"name": "responsible_vibe_mcp___start_development",
"orig_name": "responsible_vibe_mcp___start_development",
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"workflow": "epcc"
},
"orig_args": {
"workflow": "epcc"
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],
[
{
"additional_context": "",
"env_context": {
"env_state": {
"operating_system": "macos",
"current_working_directory": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog",
"environment_variables": []
}
},
"content": {
"ToolUseResults": {
"tool_use_results": [
{
"tool_use_id": "tooluse_ctpM_gmXS5-TO8hwiDyGDQ",
"content": [
{
"Json": {
"content": [
{
"text": "{\n \"phase\": \"explore\",\n \"instructions\": \"Look at the plan file (/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md). Define entrance criteria for each phase of the workflow except the initial phase. Those criteria shall be based on the contents of the previous phase. \\n Example: \\n ```\\n ## Design\\n\\n ### Phase Entrance Criteria:\\n - [ ] The requirements have been thoroughly defined.\\n - [ ] Alternatives have been evaluated and are documented. \\n - [ ] It's clear what's in scope and out of scope\\n ```\\n \\n IMPORTANT: Once you added reasonable entrance call the whats_next() tool to get guided instructions for the next current phase.\",\n \"plan_file_path\": \"/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md\",\n \"conversation_id\": \"blog-main-o5xtrr\",\n \"workflow\": {\n \"name\": \"epcc\",\n \"description\": \"A comprehensive development workflow based on Anthropic's best practices: Explore, Plan, Code, Commit - ideal for smaller features and iterative development\",\n \"initial_state\": \"explore\",\n \"states\": {\n \"explore\": {\n \"description\": \"Research and exploration phase - understanding the problem space\",\n \"default_instructions\": \"Starting exploration phase. Research the codebase, understand existing patterns, and gather context about the problem space. Read relevant files and documentation. Don't write code yet - focus on understanding. Document your findings in the plan file.\",\n \"transitions\": [\n {\n \"trigger\": \"continue_exploration\",\n \"to\": \"explore\",\n \"instructions\": \"Continue exploring. Ask the user for more information. Discuss alternatives. Don't write any code yet - focus on understanding. Document knowledge in the plan file.\\n\",\n \"transition_reason\": \"More exploration needed to understand the problem space\"\n },\n {\n \"trigger\": \"exploration_complete\",\n \"to\": \"plan\",\n \"instructions\": \"Exploration is complete! ✅ Now transition to planning phase. Create a detailed implementation strategy. Break down the work into specific, actionable tasks. Consider edge cases, dependencies, and potential challenges. Present the plan to the user, describing the impact of the changes. Document the plan thoroughly and mark completed exploration tasks.\\n\",\n \"transition_reason\": \"Sufficient understanding gained, ready to create implementation plan\"\n },\n {\n \"trigger\": \"abandon_feature\",\n \"to\": \"explore\",\n \"instructions\": \"Feature development abandoned. Return to exploration state for new tasks. The plan file will remain for future reference if needed.\\n\",\n \"additional_instructions\": \"Feature development abandoned. Clean up any work in progress and prepare for new tasks.\",\n \"transition_reason\": \"User decided to abandon current feature development\"\n }\n ]\n },\n \"plan\": {\n \"description\": \"Planning phase - creating a detailed implementation strategy\",\n \"default_instructions\": \"Starting planning phase. Create a detailed implementation strategy based on your exploration. Break down the work into specific, actionable tasks. Consider edge cases, dependencies, and potential challenges. Document the plan thoroughly. Important: Tasks that you identify for the actual coding shall be in the Code section in the plan.\",\n \"transitions\": [\n {\n \"trigger\": \"refine_plan\",\n \"to\": \"plan\",\n \"instructions\": \"Continue refining the implementation plan. Add more detail to tasks, consider additional edge cases, and ensure the approach is solid. Update the plan file with refined details and mark completed planning tasks.\\n\",\n \"transition_reason\": \"Plan needs more detail and refinement\"\n },\n {\n \"trigger\": \"need_more_exploration\",\n \"to\": \"explore\",\n \"additional_instructions\": \"Planning revealed gaps in understanding. Focus on the specific areas that need clarification and ask the user about needs and preferences.\",\n \"transition_reason\": \"Planning work revealed need for more exploration\"\n },\n {\n \"trigger\": \"plan_complete\",\n \"to\": \"code\",\n \"instructions\": \"Plan is complete! ✅ Now transition to implementation. Follow the plan you've created. Read specific documentation before using libraries or frameworks. Write clean, well-structured code with proper error handling. Modularize your code as per the good practices of the libraries and frameworks involved. Update the plan file with implementation progress and mark completed planning tasks. Stay focused on the current feature, do not implement features that were not planned.\\n\",\n \"transition_reason\": \"Implementation plan is complete and ready for coding\"\n },\n {\n \"trigger\": \"abandon_feature\",\n \"to\": \"explore\",\n \"instructions\": \"Feature development abandoned during planning. Return to exploration state for new tasks. The plan file will remain for future reference.\\n\",\n \"additional_instructions\": \"Feature development abandoned during planning. Clean up any planning work and prepare for new tasks.\",\n \"transition_reason\": \"User decided to abandon feature during planning phase\"\n }\n ]\n },\n \"code\": {\n \"description\": \"Implementation phase - writing and building the solution\",\n \"default_instructions\": \"Starting implementation phase. Follow your plan to build the solution. Write clean, well-structured code with proper error handling. Prevent regression by building, linting and executing existing tests. Stay flexible and adapt the plan as you learn more during implementation. Update progress in the plan file. Important: Tasks that you identify for the actual coding shall be in the Code section in the plan.\",\n \"transitions\": [\n {\n \"trigger\": \"need_replanning\",\n \"to\": \"plan\",\n \"additional_instructions\": \"Implementation revealed issues with the current plan. Consider what you've learned during coding and adjust the plan accordingly. Document the changes and reasons.\",\n \"transition_reason\": \"Implementation work revealed need to revise the plan\"\n },\n {\n \"trigger\": \"need_more_exploration\",\n \"to\": \"explore\",\n \"additional_instructions\": \"Implementation revealed gaps in understanding of the codebase or requirements. Focus on the specific areas that are blocking implementation progress.\",\n \"transition_reason\": \"Implementation work revealed need for more exploration\"\n },\n {\n \"trigger\": \"code_complete\",\n \"to\": \"commit\",\n \"instructions\": \"Implementation is complete! ✅ Now transition to commit phase. Summarize the changes for the user. Review your work, ensure code quality, run tests, and prepare for final delivery. Clean up any temporary code and ensure everything is ready. Update the plan file and mark completed implementation tasks.\\n\",\n \"transition_reason\": \"Core implementation is complete, ready for finalization\"\n },\n {\n \"trigger\": \"abandon_feature\",\n \"to\": \"explore\",\n \"instructions\": \"Feature development abandoned during implementation. Clean up any incomplete code and return to exploration. The plan file and any completed work will remain for future reference.\\n\",\n \"additional_instructions\": \"Feature development abandoned during implementation. Clean up any incomplete code and prepare for new tasks.\",\n \"transition_reason\": \"User decided to abandon feature during implementation\"\n }\n ]\n },\n \"commit\": {\n \"description\": \"Finalization phase - committing changes and documentation\",\n \"default_instructions\": \"Starting finalization phase. Review your work, ensure code quality, run tests, and prepare for delivery. Clean up temporary code, update documentation, and ensure everything is ready for production.\",\n \"transitions\": [\n {\n \"trigger\": \"refine_commit\",\n \"to\": \"commit\",\n \"instructions\": \"Continue finalization work. Review code quality, run final tests, update documentation, and prepare for delivery. Ensure everything is clean and ready for production. Update the plan file with final tasks.\\n\",\n \"transition_reason\": \"Finalization work continues, preparing for delivery\"\n },\n {\n \"trigger\": \"need_code_changes\",\n \"to\": \"code\",\n \"additional_instructions\": \"Finalization revealed issues that require code changes. Focus on the problems identified during final review.\",\n \"transition_reason\": \"Final review found issues requiring code changes\"\n },\n {\n \"trigger\": \"commit_complete\",\n \"to\": \"explore\",\n \"instructions\": \"Feature is complete and committed! ✅ All work is finished and ready for delivery. Return to exploration state, ready for the next development task. Mark all commit tasks as complete.\\n\",\n \"additional_instructions\": \"Feature is complete and committed! All work is finished and ready for delivery. Prepare for the next development task.\",\n \"transition_reason\": \"Feature delivery complete, ready for next task\"\n },\n {\n \"trigger\": \"abandon_feature\",\n \"to\": \"explore\",\n \"instructions\": \"Feature development abandoned during finalization. Clean up any finalization artifacts and return to exploration. The completed work will remain for future reference.\\n\",\n \"additional_instructions\": \"Feature development abandoned during finalization. Clean up any finalization artifacts and prepare for new tasks.\",\n \"transition_reason\": \"User decided to abandon feature during finalization\"\n }\n ]\n }\n }\n }\n}",
"type": "text"
}
]
}
}
],
"status": "Success"
}
]
}
},
"images": null
},
{
"ToolUse": {
"message_id": "4a00c9bc-5916-4993-b51a-672cdbf95f40",
"content": "Perfekt! Ich habe den EPCC-Workflow gestartet. Lass mich zunächst die Entwicklungsplan-Datei lesen und dann die Eingangskriterien für jede Phase definieren.",
"tool_uses": [
{
"id": "tooluse_1L3QOAOzT7-t7S3MPksoKg",
"name": "fs_read",
"orig_name": "fs_read",
"args": {
"mode": "Line",
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"orig_args": {
"mode": "Line",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
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}
]
}
}
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[
{
"additional_context": "",
"env_context": {
"env_state": {
"operating_system": "macos",
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}
},
"content": {
"ToolUseResults": {
"tool_use_results": [
{
"tool_use_id": "tooluse_1L3QOAOzT7-t7S3MPksoKg",
"content": [
{
"Text": "# Development Plan: blog (main branch)\n\n*Generated on 2025-07-02 by Vibe Feature MCP*\n*Workflow: epcc*\n\n## Goal\n*Define what you're building or fixing - this will be updated as requirements are gathered*\n\n## Explore\n### Tasks\n- [ ] *Tasks will be added as they are identified*\n\n### Completed\n- [x] Created development plan file\n\n## Plan\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*\n\n### Completed\n*None yet*\n\n## Code\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*\n\n### Completed\n*None yet*\n\n## Commit\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*\n\n### Completed\n*None yet*\n\n## Key Decisions\n*Important decisions will be documented here as they are made*\n\n## Notes\n*Additional context and observations*\n\n---\n*This plan is maintained by the LLM. Tool responses provide guidance on which section to focus on and what tasks to work on.*"
}
],
"status": "Success"
}
]
}
},
"images": null
},
{
"ToolUse": {
"message_id": "2e8788aa-b81c-49b0-b47e-cbd0ed552f30",
"content": "Jetzt werde ich die Eingangskriterien für jede Phase definieren und dann mit der Exploration beginnen:",
"tool_uses": [
{
"id": "tooluse_AjXBllAUQnepuVJ5x3aEtA",
"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
"args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "## Goal\nWrite a comprehensive blog post titled \"Context is all you need\" about the importance of context engineering in AI-assisted software development, exploring how providing relevant context to LLMs is the key skill for successful prompt-driven development.\n\n## Explore",
"old_str": "## Goal\n*Define what you're building or fixing - this will be updated as requirements are gathered*\n\n## Explore",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
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"orig_args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "## Goal\nWrite a comprehensive blog post titled \"Context is all you need\" about the importance of context engineering in AI-assisted software development, exploring how providing relevant context to LLMs is the key skill for successful prompt-driven development.\n\n## Explore",
"old_str": "## Goal\n*Define what you're building or fixing - this will be updated as requirements are gathered*\n\n## Explore",
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}
]
}
}
],
[
{
"additional_context": "",
"env_context": {
"env_state": {
"operating_system": "macos",
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"environment_variables": []
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"ToolUseResults": {
"tool_use_results": [
{
"tool_use_id": "tooluse_AjXBllAUQnepuVJ5x3aEtA",
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{
"Text": ""
}
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}
]
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},
{
"ToolUse": {
"message_id": "c977c5ce-879f-436c-b33f-5ce1bbca4a8f",
"content": "",
"tool_uses": [
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"id": "tooluse_6ye19s4tTsy0yvW7Gx7Lug",
"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
"args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "## Plan\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] The blog post concept and structure have been thoroughly explored\n- [ ] Key themes and arguments have been identified and documented\n- [ ] Target audience and tone have been defined\n- [ ] Research on existing approaches to context provision has been completed\n- [ ] The connection between Transformer architecture and context engineering is clear\n\n### Tasks",
"old_str": "## Plan\n### Tasks",
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{
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{
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{
"ToolUse": {
"message_id": "9d39fb89-969e-40c8-8066-66a264f3a716",
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"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
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"command": "str_replace",
"new_str": "## Code\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] Detailed blog post structure and outline have been created\n- [ ] Key sections and their content have been planned\n- [ ] Research sources and quotes have been identified\n- [ ] Writing approach and style have been defined\n- [ ] Technical examples and analogies have been planned\n\n### Tasks",
"old_str": "## Code\n### Tasks",
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"new_str": "## Code\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] Detailed blog post structure and outline have been created\n- [ ] Key sections and their content have been planned\n- [ ] Research sources and quotes have been identified\n- [ ] Writing approach and style have been defined\n- [ ] Technical examples and analogies have been planned\n\n### Tasks",
"old_str": "## Code\n### Tasks",
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}
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{
"ToolUse": {
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"tool_uses": [
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"orig_name": "fs_write",
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"command": "str_replace",
"new_str": "## Commit\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] Complete blog post has been written in MDX format\n- [ ] All sections are well-developed with clear arguments\n- [ ] Technical accuracy has been verified\n- [ ] Writing quality and flow have been reviewed\n- [ ] Frontmatter and metadata are properly configured\n\n### Tasks",
"old_str": "## Commit\n### Tasks",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
},
"orig_args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "## Commit\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] Complete blog post has been written in MDX format\n- [ ] All sections are well-developed with clear arguments\n- [ ] Technical accuracy has been verified\n- [ ] Writing quality and flow have been reviewed\n- [ ] Frontmatter and metadata are properly configured\n\n### Tasks",
"old_str": "## Commit\n### Tasks",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
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}
]
}
}
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[
{
"additional_context": "",
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{
"ToolUse": {
"message_id": "13e72057-4ec7-49af-88e1-173576e5954b",
"content": "Jetzt rufe ich whats_next() auf, um die nächsten Schritte zu erhalten:",
"tool_uses": [
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"id": "tooluse_F1YtVR_yR1yNQdpJCG4ATg",
"name": "responsible_vibe_mcp___whats_next",
"orig_name": "responsible_vibe_mcp___whats_next",
"args": {
"context": "Starting exploration phase for blog post about context engineering in AI-assisted development",
"conversation_summary": "User wants to write a blog post titled \"Context is all you need\" about the importance of providing comprehensive context to LLMs in AI-assisted software development. The post should explore context engineering as a core skill, reference the \"Attention is all you need\" paper, include Tobi Lütke's quote about context engineering, and discuss different approaches to context provision and phase-specific knowledge requirements.",
"recent_messages": [
{
"content": "Ich möchte, dass Du mir hilft, einen Blogpost zu schreiben. Inhalt \"Context is all you need\". Es geht um eine Erkenntnis, dass es beim agentischen Entwickeln vor allem darum geht, dem LLM *alle notwendigen Informationen* bereitzustellen.",
"role": "user"
},
{
"content": "Ich helfe dir gerne dabei, einen Blogpost über \"Context is all you need\" zu schreiben! Das ist ein faszinierendes Thema, das die Entwicklung von Software mit KI-Assistenten grundlegend verändert.",
"role": "assistant"
}
],
"user_input": "Ich möchte, dass Du mir hilft, einen Blogpost zu schreiben. Inhalt \"Context is all you need\". Es geht um eine Erkenntnis, dass es beim agentischen Entwickeln (prompt-driven developmen aka. vibe coding) vor allem darum geht, dem LLM *alle notwendigen Informationen* bereitzustellen."
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"orig_args": {
"context": "Starting exploration phase for blog post about context engineering in AI-assisted development",
"conversation_summary": "User wants to write a blog post titled \"Context is all you need\" about the importance of providing comprehensive context to LLMs in AI-assisted software development. The post should explore context engineering as a core skill, reference the \"Attention is all you need\" paper, include Tobi Lütke's quote about context engineering, and discuss different approaches to context provision and phase-specific knowledge requirements.",
"recent_messages": [
{
"content": "Ich möchte, dass Du mir hilft, einen Blogpost zu schreiben. Inhalt \"Context is all you need\". Es geht um eine Erkenntnis, dass es beim agentischen Entwickeln vor allem darum geht, dem LLM *alle notwendigen Informationen* bereitzustellen.",
"role": "user"
},
{
"content": "Ich helfe dir gerne dabei, einen Blogpost über \"Context is all you need\" zu schreiben! Das ist ein faszinierendes Thema, das die Entwicklung von Software mit KI-Assistenten grundlegend verändert.",
"role": "assistant"
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],
"user_input": "Ich möchte, dass Du mir hilft, einen Blogpost zu schreiben. Inhalt \"Context is all you need\". Es geht um eine Erkenntnis, dass es beim agentischen Entwickeln (prompt-driven developmen aka. vibe coding) vor allem darum geht, dem LLM *alle notwendigen Informationen* bereitzustellen."
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}
]
}
}
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[
{
"additional_context": "",
"env_context": {
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"content": {
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"tool_use_id": "tooluse_F1YtVR_yR1yNQdpJCG4ATg",
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{
"text": "{\n \"phase\": \"explore\",\n \"instructions\": \"Check your plan file at `/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md` and focus on the \\\"Explore\\\" section.\\n\\nContinue exploring. Ask the user for more information. Discuss alternatives. Don't write any code yet - focus on understanding. Document knowledge in the plan file.\\n\\n\\n**Plan File Guidance:**\\n- Work on the tasks listed in the Explore section\\n- Mark completed tasks with [x] as you finish them\\n- Add new tasks as they are identified during your work with the user\\n- Update the \\\"Key Decisions\\\" section with important choices made\\n- Add relevant notes to help maintain context\\n\\n**Project Context:**\\n- Project: /Users/oliverjaegle/projects/privat/blog\\n- Branch: main\\n- Current Phase: explore\",\n \"plan_file_path\": \"/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md\",\n \"is_modeled_transition\": false,\n \"conversation_id\": \"blog-main-o5xtrr\"\n}",
"type": "text"
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{
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"message_id": "b6d84cff-5a6e-4a62-aee1-0c87b2e416d4",
"content": "Perfekt! Ich bin jetzt in der Explorationsphase. Lass mich zunächst die bestehende Blog-Struktur verstehen und dann mit dir die Details des Blogposts erkunden.",
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"Text": "---\ntitle: \"Auftakt zur Serie: Prompt-driven Development\"\npubDate: 2024-01-17\ndescription: \"Software-Entwicklung wird aufgrund von KI nie mehr sein wie vor noch einem Jahr. Prompt-driven Development ist die aktuellste Umwälzung, die mit Hilfe von natürlicher Sprache den Bau von Software ermöglicht.\"\n---\n\n# Auftakt zur Serie: Prompt-driven Development\n\n> tl;dr: Software-Entwicklung wird aufgrund von KI nie mehr sein wie vor noch einem Jahr. Prompt-driven Development ist die aktuellste Umwälzung, die mit Hilfe von natürlicher Sprache den Bau von Software ermöglicht. Ich bin als Softwerker selbst massiv davon betroffen. In einer Serie hier werde ich versuchen, meine Erkenntnisse und Einschätzungen nachvollziehbar zu teilen.\n\nIch entwickle seit nunmehr als 20 Jahren hauptberuflich Software. Und ich mache es noch immer gerne. Meiner Tochter erklärte ich, dass das sei, wie professionell Lego zu bauen, nur dass das Aufräumen danach viel schneller geht. Kurzum: Mein Hobby ist mein Beruf, und ich bin dankbar dafür.\n\nIn der letzten Zeit jedoch wird diese Profession durch KI derart umgekrempelt, dass ich finde, dass es sich lohnt, darüber zu schreiben. Und so starte ich heute eine Serie von Blogposts, in denen ich mich mit dem Thema \"Prompt-driven Development\" auseinandersetze.\n\nNicht nur mit den Werkzeugen, sondern auch mit den Methodiken und dem, wie es den Prozess und die Profession verändert. Ich schreibe das alles sehr absolut, aber klar ist:\nDas ist alles **meine eigene Meinung**. Es gibt zahlreiche, hervorragende Quellen im Internet, in denen von unzähligen Tech-Fluencern und Software-Entwicklungs-Koryphäen über KI und Softwareentwicklung jede Ecke beleuchtet wird.\n\nIch habe mich daher lange gefragt, ob es sich lohnt, dass auch ich noch meinen Senf dazu gebe. In den vergangenen zwei Monaten habe ich den gleichen Senf aber an unterschiedlichste Menschen aus meinem Umfeld verteilt und mehr als einmal wurde ich gebeten, ob ich das nicht noch einmal aufschreiben könne. Und auch für mich selbst erhoffe ich eine gewisse therapeutische Wirkung: In Zeiten von enormem Wandel hilft es manchmal, seine eigenen Gedanken auszuspeichern.\n\nFalls Du also Lust hast, Dich mit mir auf diese Reise zu begeben, dann freue ich mich, wenn Du meinen Beiträgen folgst. Und wenn Du Fragen hast, dann schreib sie gerne hier rein. Ich freue mich auf den Austausch.\n\nLetzte Meta-Information, bevor ich zum eigentlichen Inhalt komme. Ich habe vor\n- auf KI-generierte Texte weitestgehend zu verzichten. Ansonsten könntet ihr auch direkt mit einem LLM sprechen.\n- möglichst auf KI-generierte Bilder, die nur der Auflockerung dienen, zu verzichten. Ich finde die auch immer toll, aber so langsam ermüde ich dabei. Ich versuche, es über guten Inhalt (meist formatierten Text) spannend zu halten.\n- Ich bin kein Wissenschaftler und – wie gesagt – gibt es zu jedem dieser Aspekte Experten, die Themen tiefer erschließen. Ich werde dennoch versuchen, nicht zu viele Quellen zu verlinken. Letztlich stört es mir den Lesefluss. Solltet ihr weiterführende Informationen vermissen, schreibt es gerne in die Kommentare. Vielleicht nutze ich diese auch selbst als Quellenangaben, mal schauen.\n\n# Was bezeichne ich als \"Prompt-driven development\"\n\n![Completion der Definition von prompt driven development](./images/01_definition_completion.png)\n"
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"status": "Success"
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},
{
"ToolUse": {
"message_id": "fa7feb3d-1287-483d-acb1-ef054da0d228",
"content": "Jetzt werde ich die Exploration in der Plan-Datei dokumentieren und mit dir die Details des neuen Blogposts besprechen:",
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"command": "str_replace",
"new_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [ ] Define target audience and tone for the blog post\n- [ ] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [ ] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [ ] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [ ] Define the blog post structure and key sections\n- [ ] Identify technical examples and analogies to use",
"old_str": "### Tasks\n- [ ] *Tasks will be added as they are identified*",
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"new_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [ ] Define target audience and tone for the blog post\n- [ ] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [ ] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [ ] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [ ] Define the blog post structure and key sections\n- [ ] Identify technical examples and analogies to use",
"old_str": "### Tasks\n- [ ] *Tasks will be added as they are identified*",
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}
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"new_str": "## Key Decisions\n- Blog post will be written in German to match existing blog style\n- Focus on practical insights rather than academic theory\n- Include personal perspective and experience like existing posts\n- Use MDX format with proper frontmatter structure\n\n## Notes\n- Existing blog uses personal, conversational tone\n- Posts include practical examples and personal insights\n- Format: Markdown with frontmatter (title, pubDate, description)\n- Target audience appears to be German-speaking developers interested in AI/development",
"old_str": "## Key Decisions\n*Important decisions will be documented here as they are made*\n\n## Notes\n*Additional context and observations*",
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"old_str": "## Key Decisions\n*Important decisions will be documented here as they are made*\n\n## Notes\n*Additional context and observations*",
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"content": "Basierend auf meiner Analyse deiner bestehenden Blog-Struktur habe ich einige wichtige Erkenntnisse gewonnen. Jetzt möchte ich mit dir die Details des neuen Blogposts erkunden:\n\n## Exploration der Kernkonzepte\n\nDeine Idee zu \"Context is all you need\" ist wirklich faszinierend! Ich sehe hier mehrere starke Themen, die wir vertiefen sollten:\n\n**1. Die Verbindung zur Transformer-Architektur**\nDu erwähnst den Bezug zum \"Attention is all you need\" Paper - das ist ein brillanter Ausgangspunkt. Die Parallele zwischen der Attention-Mechanik in Transformern und der Notwendigkeit, relevanten Kontext bereitzustellen, ist sehr stark.\n\n**2. Tobi Lütkes Zitat über \"Context Engineering\"**\nDas ist ein perfekter Aufhänger! Die Unterscheidung zwischen \"Prompt Engineering\" und \"Context Engineering\" trifft den Kern der Sache.\n\n**Fragen zur weiteren Exploration:**\n\n1. **Zielgruppe und Ton**: Soll der Post den gleichen persönlichen, erfahrungsbasierten Ton wie deine anderen Posts haben? Ich sehe, dass du sehr authentisch über deine 20+ Jahre Entwicklererfahrung schreibst.\n\n2. **Struktur-Idee**: Wie stellst du dir den Aufbau vor? Etwa so:\n - Einleitung mit der \"Attention is all you need\" Verbindung\n - Tobi Lütkes Zitat als Überleitung zu Context Engineering\n - Analyse bisheriger Ansätze (Mega-Prompts, Agenten, IDE-Integration)\n - Deine Erkenntnis über phasenspezifisches Wissen\n - Persönliche Werkzeug-Philosophie\n\n3. **Technische Tiefe**: Wie technisch soll es werden? Sollen wir konkrete Beispiele aus deiner Entwicklungspraxis einbauen?\n\n4. **Phasenspezifisches Wissen**: Das ist ein sehr interessanter Punkt! Kannst du das näher erläutern? Welche Entwicklungsphasen meinst du konkret, und welches Wissen ist jeweils relevant?\n\nWas denkst du über diese Richtung?"
}
}
],
[
{
"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
"env_context": {
"env_state": {
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"content": {
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"prompt": "1. natürlich\n2. passt. Am ende vielleicht noch ein Ausblick, dass meine Wahrnehmung ist, dass die meisten LLMs immer besser darin werden, sich flexibel unterschiedlicher Werkzeuge (ModelContextProtocol (MCP) Server) zu bedienen. Agenten bremsen die LLMs wieder ein. Sie sind eher ein imperativer Teil, der so vielleicht nicht für jedes LLM passt. Darum baue ich an einem Werkzeug, das Post-Agentisch arbeitet: Das einem LLM die Möglichkeit gibt, ohne Agent ein Gedächtnis aufzubauen und strukturiert zum richtigen Zeitpunkt die notwendigen Sachen zu tun\n3. Zielgruppe sind Leute, die schon einmal Software entwickelt haben, aber die keinen Code lesen wollen (sondern eher den Prozess im Blick haben)\n4. Anfang eines Projekts: Prompts wie \"Mach Dich mit dem Projekt vertraut?\" \"Frag den Nutzer, welches Problem er lösen möchte. Welche existierenden ähnlichen Lösungen gibt es schon?\" . Danach Design: \"Welche Nicht-Funktionalen Anforderungen gibt es zu beachten?\" \"Welche Technologien passen gut zu dem gestellten Problem\" \"Visualisiere eine Architekturbeschreibung\""
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"content": "Perfekt! Das gibt mir ein viel klareres Bild. Lass mich diese wichtigen Erkenntnisse in der Exploration dokumentieren:",
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"new_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [x] Define target audience and tone for the blog post\n- [x] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [ ] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [x] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [ ] Define the blog post structure and key sections\n- [ ] Identify technical examples and analogies to use\n- [x] Understand post-agentistic approach and MCP servers concept",
"old_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [ ] Define target audience and tone for the blog post\n- [ ] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [ ] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [ ] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [ ] Define the blog post structure and key sections\n- [ ] Identify technical examples and analogies to use",
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"new_str": "## Key Decisions\n- Blog post will be written in German to match existing blog style\n- Focus on practical insights rather than academic theory\n- Include personal perspective and experience like existing posts\n- Use MDX format with proper frontmatter structure\n- Target audience: Developers who understand software development but prefer process-focused content over code\n- Include section about post-agentistic approach and MCP servers\n- End with outlook on LLMs becoming more flexible with tools\n\n## Notes\n- Existing blog uses personal, conversational tone\n- Posts include practical examples and personal insights\n- Format: Markdown with frontmatter (title, pubDate, description)\n- Target audience appears to be German-speaking developers interested in AI/development\n- Phase-specific knowledge examples:\n * Project start: \"Get familiar with project\", \"Ask user about problem to solve\", \"What similar solutions exist?\"\n * Design phase: \"What non-functional requirements?\", \"Which technologies fit the problem?\", \"Visualize architecture\"\n- Post-agentistic approach: LLMs using MCP servers flexibly without agents constraining them\n- User is building a tool that gives LLMs memory and structured timing without agents",
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"message_id": "33a6ace7-eba6-4975-ba44-ef1cb48ae749",
"content": "Excellent! Das ist ein sehr durchdachtes Konzept. Besonders interessant finde ich:\n\n**Die Post-Agentistische Vision**: Deine Beobachtung, dass Agenten LLMs eher einbremsen, ist sehr treffend. MCP Server als flexible Werkzeuge, die das LLM selbst orchestriert, klingt viel natürlicher.\n\n**Phasenspezifische Prompts**: Die Beispiele zeigen perfekt, wie unterschiedlich der Kontext-Bedarf ist:\n- **Projektstart**: Exploration und Problemverständnis\n- **Design**: Technische Constraints und Architektur\n\nJetzt möchte ich noch ein paar Details zur Struktur klären:\n\n**Zum \"Attention is all you need\" Bezug**: \nWie tief sollen wir in die technischen Details? Ich denke an eine elegante Brücke wie: \"Transformer brauchen Attention zu relevanten Tokens - genauso brauchen LLMs in der Entwicklung Attention zu relevantem Kontext.\"\n\n**Zu den bisherigen Ansätzen**:\n- **Mega-Prompts**: Alles in einen riesigen Prompt packen\n- **Agenten**: Separate Systeme, die Kontext sammeln\n- **IDE-Integration**: Dem Entwickler überlassen, was relevant ist\n\n**Dein Werkzeug**: Kannst du mehr über das \"Gedächtnis aufbauen\" erzählen? Wie stellst du dir vor, dass das LLM lernt, wann welcher Kontext relevant ist?\n\n**Titel-Varianten**: Gefällt dir \"Context is all you need\" oder sollten wir deutsche Alternativen erwägen wie \"Kontext ist alles was zählt\" oder bei der englischen Referenz bleiben?\n\nWas denkst du - sind wir bereit für die Planungsphase, oder sollen wir noch weitere Aspekte erkunden?"
}
}
],
[
{
"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
"env_context": {
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"Prompt": {
"prompt": "zu \"Mein Werkzeug\": Ich habe mir in der Vergangeheit mit einem Systemprompt beholfen, der das LLM instruierte, einen Entwicklungsplan fortzuschreiben. Das ging auch schon ganz gut uner ermöglichte Wiederaufsetzbarkeit. Gerade arbeite ich an einem MCP-Server, der ohne Systemprompt und phasen-aware das LLM dazu bringt, diese Tätigkeiten einzuhalten."
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"new_str": "## Notes\n- Existing blog uses personal, conversational tone\n- Posts include practical examples and personal insights\n- Format: Markdown with frontmatter (title, pubDate, description)\n- Target audience appears to be German-speaking developers interested in AI/development\n- Phase-specific knowledge examples:\n * Project start: \"Get familiar with project\", \"Ask user about problem to solve\", \"What similar solutions exist?\"\n * Design phase: \"What non-functional requirements?\", \"Which technologies fit the problem?\", \"Visualize architecture\"\n- Post-agentistic approach: LLMs using MCP servers flexibly without agents constraining them\n- User is building a tool that gives LLMs memory and structured timing without agents\n- User's tool evolution: Started with system prompts for development plans → Now building MCP server that works without system prompts and is phase-aware\n- This provides resumability and structured development without constraining the LLM",
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"old_str": "## Notes\n- Existing blog uses personal, conversational tone\n- Posts include practical examples and personal insights\n- Format: Markdown with frontmatter (title, pubDate, description)\n- Target audience appears to be German-speaking developers interested in AI/development\n- Phase-specific knowledge examples:\n * Project start: \"Get familiar with project\", \"Ask user about problem to solve\", \"What similar solutions exist?\"\n * Design phase: \"What non-functional requirements?\", \"Which technologies fit the problem?\", \"Visualize architecture\"\n- Post-agentistic approach: LLMs using MCP servers flexibly without agents constraining them\n- User is building a tool that gives LLMs memory and structured timing without agents",
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"content": "Das ist ein perfektes Beispiel für deine These! Du hast praktisch den Weg von \"Prompt Engineering\" zu \"Context Engineering\" durchlaufen:\n\n**Evolution deines Ansatzes:**\n1. **System Prompt Ansatz**: Instruktionen im System Prompt → funktioniert, aber starr\n2. **MCP Server Ansatz**: Phasen-bewusst, ohne System Prompt → flexibler und natürlicher\n\nDas zeigt genau das, was du im Blogpost argumentieren willst: Es geht nicht darum, dem LLM zu sagen *wie* es arbeiten soll (Prompt Engineering), sondern ihm den *richtigen Kontext zur richtigen Zeit* zu geben (Context Engineering).\n\n**Für den Blogpost bedeutet das:**\n- Du hast ein konkretes, persönliches Beispiel für die Entwicklung von Prompt- zu Context Engineering\n- Dein MCP Server ist ein praktisches Beispiel für post-agentistische Entwicklung\n- Die Wiederaufsetzbarkeit zeigt, warum Kontext-Persistenz wichtig ist\n\n**Struktur-Vorschlag basierend auf unserer Exploration:**\n\n1. **Einstieg**: \"Attention is all you need\" → \"Context is all you need\"\n2. **Tobi Lütkes Zitat**: Context Engineering vs. Prompt Engineering\n3. **Bisherige Ansätze**: Mega-Prompts, Agenten, IDE-Integration\n4. **Deine Erkenntnis**: Phasenspezifisches Wissen ist der Schlüssel\n5. **Praktisches Beispiel**: Deine Evolution vom System Prompt zum MCP Server\n6. **Ausblick**: Post-agentistische Zukunft mit flexiblen MCP Tools\n\nSollen wir zur Planungsphase übergehen und diese Struktur detailliert ausarbeiten?",
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"orig_name": "responsible_vibe_mcp___whats_next",
"args": {
"context": "Completed exploration of blog post concept, structure, and key themes. Ready to move to planning phase.",
"conversation_summary": "User wants to write a blog post \"Context is all you need\" about context engineering in AI-assisted development. We've explored the core concepts: connection to \"Attention is all you need\" paper, Tobi Lütke's quote about context engineering, different approaches to context provision, phase-specific knowledge requirements, and user's personal tool evolution from system prompts to MCP servers. The target audience is developers interested in process over code. Structure is defined and ready for detailed planning.",
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"content": "Sollen wir zur Planungsphase übergehen und diese Struktur detailliert ausarbeiten?",
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"content": "zu \"Mein Werkzeug\": Ich habe mir in der Vergangeheit mit einem Systemprompt beholfen, der das LLM instruierte, einen Entwicklungsplan fortzuschreiben. Das ging auch schon ganz gut uner ermöglichte Wiederaufsetzbarkeit. Gerade arbeite ich an einem MCP-Server, der ohne Systemprompt und phasen-aware das LLM dazu bringt, diese Tätigkeiten einzuhalten.",
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"orig_args": {
"context": "Completed exploration of blog post concept, structure, and key themes. Ready to move to planning phase.",
"conversation_summary": "User wants to write a blog post \"Context is all you need\" about context engineering in AI-assisted development. We've explored the core concepts: connection to \"Attention is all you need\" paper, Tobi Lütke's quote about context engineering, different approaches to context provision, phase-specific knowledge requirements, and user's personal tool evolution from system prompts to MCP servers. The target audience is developers interested in process over code. Structure is defined and ready for detailed planning.",
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"content": "Sollen wir zur Planungsphase übergehen und diese Struktur detailliert ausarbeiten?",
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"user_input": "zu \"Mein Werkzeug\": Ich habe mir in der Vergangeheit mit einem Systemprompt beholfen, der das LLM instruierte, einen Entwicklungsplan fortzuschreiben. Das ging auch schon ganz gut uner ermöglichte Wiederaufsetzbarkeit. Gerade arbeite ich an einem MCP-Server, der ohne Systemprompt und phasen-aware das LLM dazu bringt, diese Tätigkeiten einzuhalten."
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"new_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [x] Define target audience and tone for the blog post\n- [x] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [x] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [x] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [x] Define the blog post structure and key sections\n- [x] Identify technical examples and analogies to use\n- [x] Understand post-agentistic approach and MCP servers concept",
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"old_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [x] Define target audience and tone for the blog post\n- [x] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [ ] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [x] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [ ] Define the blog post structure and key sections\n- [ ] Identify technical examples and analogies to use\n- [x] Understand post-agentistic approach and MCP servers concept",
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"Text": "Failed to validate tool parameters: missing field `command`. The model has either suggested tool parameters which are incompatible with the existing tools, or has suggested one or more tool that does not exist in the list of known tools."
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"new_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [x] Define target audience and tone for the blog post\n- [x] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [x] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [x] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [x] Define the blog post structure and key sections\n- [x] Identify technical examples and analogies to use\n- [x] Understand post-agentistic approach and MCP servers concept",
"old_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [x] Define target audience and tone for the blog post\n- [x] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [ ] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [x] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [ ] Define the blog post structure and key sections\n- [ ] Identify technical examples and analogies to use\n- [x] Understand post-agentistic approach and MCP servers concept",
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"old_str": "### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [x] Define target audience and tone for the blog post\n- [x] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [ ] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [x] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [ ] Define the blog post structure and key sections\n- [ ] Identify technical examples and analogies to use\n- [x] Understand post-agentistic approach and MCP servers concept",
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"new_str": "### Completed\n- [x] Created development plan file\n- [x] Explored all core concepts and themes\n- [x] Defined blog post structure and approach\n- [x] Identified personal examples and technical analogies\n- [x] Clarified target audience and writing style",
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"old_str": "### Completed\n- [x] Created development plan file",
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}
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}
}
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[
{
"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
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"CancelledToolUses": {
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"Text": "Tool use was cancelled by the user"
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"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
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"command": "str_replace",
"new_str": "### Completed\n- [x] Created development plan file\n- [x] Explored all core concepts and themes\n- [x] Defined blog post structure and approach\n- [x] Identified personal examples and technical analogies\n- [x] Clarified target audience and writing style",
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"command": "str_replace",
"new_str": "### Completed\n- [x] Created development plan file\n- [x] Explored all core concepts and themes\n- [x] Defined blog post structure and approach\n- [x] Identified personal examples and technical analogies\n- [x] Clarified target audience and writing style",
"old_str": "### Completed\n- [x] Created development plan file",
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}
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}
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[
{
"additional_context": "",
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"env_state": {
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{
"ToolUse": {
"message_id": "56f140b0-7274-41a1-b7db-2274e3e76fc2",
"content": "Perfekt! Die Exploration ist abgeschlossen. Wir haben alle wichtigen Aspekte des Blogposts erkundet:\n\n✅ **Kernkonzept verstanden**: Context Engineering vs. Prompt Engineering \n✅ **Struktur definiert**: Von \"Attention is all you need\" bis zum post-agentistischen Ausblick \n✅ **Zielgruppe klar**: Entwickler, die Prozesse verstehen wollen \n✅ **Persönliche Beispiele**: Deine Evolution vom System Prompt zum MCP Server \n✅ **Technische Verbindungen**: Transformer-Architektur und Kontext-Bedarf \n\nIch denke, wir sind bereit für die Planungsphase! Soll ich den Übergang einleiten?",
"tool_uses": [
{
"id": "tooluse_Op8gb27qRMCV_W8XNftV2g",
"name": "responsible_vibe_mcp___proceed_to_phase",
"orig_name": "responsible_vibe_mcp___proceed_to_phase",
"args": {
"reason": "Exploration complete - all core concepts explored, structure defined, target audience clarified, and personal examples identified. Ready to create detailed implementation plan.",
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"orig_args": {
"reason": "Exploration complete - all core concepts explored, structure defined, target audience clarified, and personal examples identified. Ready to create detailed implementation plan.",
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}
],
[
{
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"content": {
"ToolUseResults": {
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{
"tool_use_id": "tooluse_Op8gb27qRMCV_W8XNftV2g",
"content": [
{
"Json": {
"content": [
{
"text": "{\n \"phase\": \"plan\",\n \"instructions\": \"Check your plan file at `/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md` and focus on the \\\"Plan\\\" section.\\n\\nStarting planning phase. Create a detailed implementation strategy based on your exploration. Break down the work into specific, actionable tasks. Consider edge cases, dependencies, and potential challenges. Document the plan thoroughly. Important: Tasks that you identify for the actual coding shall be in the Code section in the plan.\\n\\n**Plan File Guidance:**\\n- Work on the tasks listed in the Plan section\\n- Mark completed tasks with [x] as you finish them\\n- Add new tasks as they are identified during your work with the user\\n- Update the \\\"Key Decisions\\\" section with important choices made\\n- Add relevant notes to help maintain context\\n\\n**Project Context:**\\n- Project: /Users/oliverjaegle/projects/privat/blog\\n- Branch: main\\n- Current Phase: plan\",\n \"plan_file_path\": \"/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md\",\n \"transition_reason\": \"Exploration complete - all core concepts explored, structure defined, target audience clarified, and personal examples identified. Ready to create detailed implementation plan.\",\n \"is_modeled_transition\": false,\n \"conversation_id\": \"blog-main-o5xtrr\"\n}",
"type": "text"
}
]
}
}
],
"status": "Success"
}
]
}
},
"images": null
},
{
"ToolUse": {
"message_id": "27f535f4-6aef-4bdb-bbdb-62fd25065cc6",
"content": "Excellent! Jetzt bin ich in der Planungsphase. Lass mich einen detaillierten Implementierungsplan für den Blogpost erstellen:",
"tool_uses": [
{
"id": "tooluse_I0hsmdEIQAu_GH5YOxdWMA",
"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
"args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "### Tasks\n- [ ] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"old_str": "### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
},
"orig_args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "### Tasks\n- [ ] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"old_str": "### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
}
}
]
}
}
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[
{
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"ToolUseResults": {
"tool_use_results": [
{
"tool_use_id": "tooluse_I0hsmdEIQAu_GH5YOxdWMA",
"content": [
{
"Text": "An error occurred processing the tool: \n3 occurrences of old_str were found when only 1 is expected"
}
],
"status": "Error"
}
]
}
},
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},
{
"ToolUse": {
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}
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[
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"env_context": {
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"ToolUseResults": {
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{
"tool_use_id": "tooluse_MrhoWPuNSqCM0hyYkxgk8A",
"content": [
{
"Text": "# Development Plan: blog (main branch)\n\n*Generated on 2025-07-02 by Vibe Feature MCP*\n*Workflow: epcc*\n\n## Goal\nWrite a comprehensive blog post titled \"Context is all you need\" about the importance of context engineering in AI-assisted software development, exploring how providing relevant context to LLMs is the key skill for successful prompt-driven development.\n\n## Explore\n### Tasks\n- [x] Analyzed existing blog structure and format\n- [x] Define target audience and tone for the blog post\n- [x] Explore the core concept: Context engineering vs. prompt engineering\n- [x] Research the \"Attention is all you need\" paper connection\n- [x] Analyze different approaches to context provision (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Explore phase-specific knowledge requirements\n- [x] Define the blog post structure and key sections\n- [x] Identify technical examples and analogies to use\n- [x] Understand post-agentistic approach and MCP servers concept\n\n### Completed\n- [x] Created development plan file\n- [x] Explored all core concepts and themes\n- [x] Defined blog post structure and approach\n- [x] Identified personal examples and technical analogies\n- [x] Clarified target audience and writing style\n- [x] Explored all core concepts and themes\n- [x] Defined blog post structure and approach\n- [x] Identified personal examples and technical analogies\n- [x] Clarified target audience and writing style\n\n## Plan\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] The blog post concept and structure have been thoroughly explored\n- [ ] Key themes and arguments have been identified and documented\n- [ ] Target audience and tone have been defined\n- [ ] Research on existing approaches to context provision has been completed\n- [ ] The connection between Transformer architecture and context engineering is clear\n\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*\n\n### Completed\n*None yet*\n\n## Code\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] Detailed blog post structure and outline have been created\n- [ ] Key sections and their content have been planned\n- [ ] Research sources and quotes have been identified\n- [ ] Writing approach and style have been defined\n- [ ] Technical examples and analogies have been planned\n\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*\n\n### Completed\n*None yet*\n\n## Commit\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] Complete blog post has been written in MDX format\n- [ ] All sections are well-developed with clear arguments\n- [ ] Technical accuracy has been verified\n- [ ] Writing quality and flow have been reviewed\n- [ ] Frontmatter and metadata are properly configured\n\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*\n\n### Completed\n*None yet*\n\n## Key Decisions\n- Blog post will be written in German to match existing blog style\n- Focus on practical insights rather than academic theory\n- Include personal perspective and experience like existing posts\n- Use MDX format with proper frontmatter structure\n- Target audience: Developers who understand software development but prefer process-focused content over code\n- Include section about post-agentistic approach and MCP servers\n- End with outlook on LLMs becoming more flexible with tools\n\n## Notes\n- Existing blog uses personal, conversational tone\n- Posts include practical examples and personal insights\n- Format: Markdown with frontmatter (title, pubDate, description)\n- Target audience appears to be German-speaking developers interested in AI/development\n- Phase-specific knowledge examples:\n * Project start: \"Get familiar with project\", \"Ask user about problem to solve\", \"What similar solutions exist?\"\n * Design phase: \"What non-functional requirements?\", \"Which technologies fit the problem?\", \"Visualize architecture\"\n- Post-agentistic approach: LLMs using MCP servers flexibly without agents constraining them\n- User is building a tool that gives LLMs memory and structured timing without agents\n- User's tool evolution: Started with system prompts for development plans → Now building MCP server that works without system prompts and is phase-aware\n- This provides resumability and structured development without constraining the LLM\n\n---\n*This plan is maintained by the LLM. Tool responses provide guidance on which section to focus on and what tasks to work on.*"
}
],
"status": "Success"
}
]
}
},
"images": null
},
{
"ToolUse": {
"message_id": "9ab480f2-4a2c-40ef-a7c5-cc0337000ecf",
"content": "",
"tool_uses": [
{
"id": "tooluse_2nPq8LscTpWenOFUFgq_Vw",
"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
"args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "### Phase Entrance Criteria:\n- [x] The blog post concept and structure have been thoroughly explored\n- [x] Key themes and arguments have been identified and documented\n- [x] Target audience and tone have been defined\n- [x] Research on existing approaches to context provision has been completed\n- [x] The connection between Transformer architecture and context engineering is clear\n\n### Tasks\n- [ ] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"old_str": "### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] The blog post concept and structure have been thoroughly explored\n- [ ] Key themes and arguments have been identified and documented\n- [ ] Target audience and tone have been defined\n- [ ] Research on existing approaches to context provision has been completed\n- [ ] The connection between Transformer architecture and context engineering is clear\n\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
},
"orig_args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "### Phase Entrance Criteria:\n- [x] The blog post concept and structure have been thoroughly explored\n- [x] Key themes and arguments have been identified and documented\n- [x] Target audience and tone have been defined\n- [x] Research on existing approaches to context provision has been completed\n- [x] The connection between Transformer architecture and context engineering is clear\n\n### Tasks\n- [ ] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"old_str": "### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] The blog post concept and structure have been thoroughly explored\n- [ ] Key themes and arguments have been identified and documented\n- [ ] Target audience and tone have been defined\n- [ ] Research on existing approaches to context provision has been completed\n- [ ] The connection between Transformer architecture and context engineering is clear\n\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
}
}
]
}
}
],
[
{
"additional_context": "",
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"content": [
{
"Text": ""
}
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}
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}
},
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},
{
"ToolUse": {
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"content": "Jetzt erstelle ich einen detaillierten Implementierungsplan für den Blogpost:",
"tool_uses": [
{
"id": "tooluse_WR67XtV4SB-75ynIaw81Qw",
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"orig_name": "fs_write",
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"new_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"old_str": "### Tasks\n- [ ] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
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"orig_args": {
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"new_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"old_str": "### Tasks\n- [ ] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
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}
]
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}
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[
{
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{
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"Text": ""
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}
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},
{
"Response": {
"message_id": "848bcb34-f8a6-4dd0-9ca8-ef06c6970d6f",
"content": "## Detaillierter Blog Post Outline: \"Context is all you need\"\n\n**Struktur und Inhalt:**\n\n### 1. **Einleitung: Von \"Attention\" zu \"Context\"**\n- Bezug zum berühmten \"Attention is all you need\" Paper\n- Parallele: Transformer brauchen Attention zu relevanten Tokens → LLMs brauchen Attention zu relevantem Kontext\n- These: Context Engineering ist die Kernkompetenz für erfolgreiche KI-gestützte Entwicklung\n\n### 2. **Tobi Lütkes Erkenntnis: Context Engineering > Prompt Engineering**\n- Zitat einführen und erläutern\n- Unterschied zwischen \"wie soll das LLM arbeiten\" vs. \"welche Informationen braucht es\"\n- Warum Context Engineering treffender beschreibt, was wirklich wichtig ist\n\n### 3. **Bisherige Ansätze und ihre Grenzen**\n- **Mega-Prompts**: Alles in einen riesigen Prompt → wird unübersichtlich und ineffizient\n- **Agenten**: Separate Systeme sammeln Kontext → bremsen LLMs aus, imperativer Ansatz\n- **IDE-Integration**: Entwickler entscheiden über Relevanz → Überforderung, inkonsistent\n\n### 4. **Die Erkenntnis: Phasenspezifisches Wissen**\n- Verschiedene Entwicklungsphasen brauchen verschiedenen Kontext\n- **Projektstart-Beispiele**: \"Mach dich mit dem Projekt vertraut\", \"Welche ähnlichen Lösungen gibt es?\"\n- **Design-Beispiele**: \"Nicht-funktionale Anforderungen?\", \"Passende Technologien?\", \"Architektur visualisieren\"\n- Warum One-Size-Fits-All nicht funktioniert\n\n### 5. **Persönliche Evolution: Vom System Prompt zum MCP Server**\n- Eigene Erfahrung mit System Prompts für Entwicklungspläne\n- Probleme: Starr, nicht flexibel genug\n- Neue Lösung: MCP Server ohne System Prompts, phasen-bewusst\n- Vorteile: Wiederaufsetzbarkeit, Flexibilität, natürlichere Interaktion\n\n### 6. **Post-Agentistische Zukunft**\n- LLMs werden besser im flexiblen Umgang mit Tools (MCP Server)\n- Agenten als Bremse vs. direkte Tool-Orchestrierung durch LLMs\n- Vision: LLMs bauen selbst Gedächtnis auf und wissen, wann welcher Kontext relevant ist\n\n### 7. **Fazit: Werkzeuge für individuelle Stärken**\n- Jeder Entwickler arbeitet anders\n- Werkzeuge sollten individuelle Stärken verstärken\n- Automatische Hilfe bei Schwächen (Dokumentation, Edge Cases)\n- Context Engineering als Zukunftskompetenz\n\n**Frontmatter Planung:**\n```yaml\n---\ntitle: \"Context is all you need\"\npubDate: 2025-07-02\ndescription: \"Warum Context Engineering die wichtigste Fähigkeit für KI-gestützte Softwareentwicklung ist und wie sich der Fokus von Prompt Engineering zu intelligentem Kontext-Management verschiebt.\"\ntags: ['ai', 'development', 'context-engineering', 'mcp', 'prompt-driven-development']\n---\n```\n\nWie findest du diese Struktur? Soll ich einzelne Abschnitte noch detaillierter planen oder können wir zur Implementierung übergehen?"
}
}
],
[
{
"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
"env_context": {
"env_state": {
"operating_system": "macos",
"current_working_directory": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog",
"environment_variables": []
}
},
"content": {
"Prompt": {
"prompt": "klingt die \"Neue Lösung\" mit ihren Vorteilen soll am ende kommen, als post-agentische Zukunft"
}
},
"images": null
},
{
"ToolUse": {
"message_id": "abb6fdd0-3a1e-4410-bca8-c498290232bf",
"content": "Absolut richtig! Das macht viel mehr Sinn strukturell. Lass mich das anpassen:",
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{
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"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
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"old_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
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"old_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [ ] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt → MCP server evolution)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
}
}
]
}
}
],
[
{
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}
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{
"Response": {
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"content": "## Überarbeitete Struktur: \"Context is all you need\"\n\n### 1. **Einleitung: Von \"Attention\" zu \"Context\"**\n- Bezug zum \"Attention is all you need\" Paper\n- Parallele zur Kontext-Notwendigkeit bei LLMs\n\n### 2. **Tobi Lütkes Erkenntnis: Context Engineering > Prompt Engineering**\n- Zitat und Erläuterung\n- Fokus auf \"was braucht das LLM\" statt \"wie soll es arbeiten\"\n\n### 3. **Bisherige Ansätze und ihre Grenzen**\n- **Mega-Prompts**: Unübersichtlich, ineffizient\n- **Agenten**: Bremsen LLMs aus, zu imperativ\n- **IDE-Integration**: Überforderung der Entwickler\n\n### 4. **Die Erkenntnis: Phasenspezifisches Wissen**\n- Verschiedene Entwicklungsphasen = verschiedener Kontext-Bedarf\n- Konkrete Beispiele für Projektstart vs. Design-Phase\n\n### 5. **Persönliche Erfahrung: Der Weg zur Erkenntnis**\n- Eigene Evolution mit System Prompts (als Beispiel für die Problematik)\n- Was funktioniert hat, wo die Grenzen lagen\n- Erkenntnis über die Notwendigkeit flexiblerer Ansätze\n\n### 6. **Post-Agentistische Zukunft: Die Lösung**\n- LLMs werden besser mit flexiblen Tools (MCP Server)\n- **Deine neue Lösung**: MCP Server ohne System Prompts, phasen-bewusst\n- Vorteile: Wiederaufsetzbarkeit, Flexibilität, natürlichere Interaktion\n- Vision: LLMs orchestrieren selbst, wann welcher Kontext relevant ist\n\n### 7. **Fazit: Werkzeuge für individuelle Stärken**\n- Context Engineering als Zukunftskompetenz\n- Individuelle Werkzeuge für individuelle Arbeitsweisen\n\n**Viel besserer Aufbau!** So baust du die Spannung auf und präsentierst deine Lösung als logische Konsequenz der erkannten Probleme. Die persönliche Geschichte wird zum Lernpfad, und die MCP-Server-Lösung ist der Höhepunkt, nicht nur ein Beispiel mittendrin.\n\nSoll ich die einzelnen Abschnitte jetzt detaillierter planen?"
}
}
],
[
{
"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
"env_context": {
"env_state": {
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"content": {
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}
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},
{
"ToolUse": {
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"content": "",
"tool_uses": [
{
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"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
"args": {
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"new_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [x] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [x] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt evolution as example)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section (including MCP server solution)\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"old_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [x] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt evolution as example)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section (including MCP server solution)\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
},
"orig_args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [x] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [x] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt evolution as example)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section (including MCP server solution)\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"old_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [x] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [ ] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [ ] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [ ] Plan personal story section (system prompt evolution as example)\n- [ ] Structure post-agentistic future outlook section (including MCP server solution)\n- [ ] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
}
}
]
}
}
],
[
{
"additional_context": "",
"env_context": {
"env_state": {
"operating_system": "macos",
"current_working_directory": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog",
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}
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{
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"content": [
{
"Text": ""
}
],
"status": "Success"
}
]
}
},
"images": null
},
{
"Response": {
"message_id": "dc34f2ca-c0a9-4f6c-beb9-09d3ec04475f",
"content": "## Detaillierte Abschnittsplanung\n\n### **1. Einleitung: Von \"Attention\" zu \"Context\"**\n\n**Aufbau:**\n- Persönlicher Einstieg: \"Als Entwickler mit 20+ Jahren Erfahrung erlebe ich gerade die größte Umwälzung...\"\n- Bezug zum berühmten Paper: \"Attention is all you need\" (2017) revolutionierte KI\n- **Kernparallele**: \n - Transformer: Attention-Mechanismus fokussiert auf relevante Tokens\n - LLM-Entwicklung: Attention auf relevanten Kontext ist entscheidend\n- **These aufstellen**: \"Context is all you need\" - Context Engineering als Kernkompetenz\n- Überleitung: \"Aber was bedeutet das konkret?\"\n\n### **2. Tobi Lütkes Erkenntnis: Context Engineering > Prompt Engineering**\n\n**Aufbau:**\n- Zitat einführen: \"I really like the term 'context engineering' over prompt engineering...\"\n- **Warum das wichtig ist:**\n - Prompt Engineering = \"Wie soll das LLM arbeiten?\" (imperativ)\n - Context Engineering = \"Welche Informationen braucht es?\" (deklarativ)\n- **Analogie**: Wie ein menschlicher Kollege - du erklärst nicht die Arbeitsweise, sondern gibst relevante Infos\n- **Praktisches Beispiel**: Statt \"Schreibe guten Code\" → \"Hier ist die bestehende Architektur, die Coding Standards, die aktuellen Tests...\"\n\n### **3. Bisherige Ansätze und ihre Grenzen**\n\n**Aufbau:**\n- **Mega-Prompts Ansatz:**\n - Idee: Alles in einen riesigen System Prompt packen\n - Problem: Wird schnell unübersichtlich, Token-Limit, irrelevante Infos verwässern\n - Beispiel: 5000-Zeichen Prompt mit allem von Coding Standards bis Deployment-Infos\n \n- **Agenten-Ansatz:**\n - Idee: Separate Systeme sammeln und filtern Kontext\n - Problem: Imperativer Ansatz bremst LLMs aus, zusätzliche Komplexität\n - Beispiel: Agent sammelt Files, anderer Agent analysiert, dritter Agent entscheidet\n \n- **IDE-Integration Ansatz:**\n - Idee: Entwickler wählt relevante Files/Kontext aus\n - Problem: Überforderung, inkonsistent, menschliche Schwächen bei Kontext-Einschätzung\n - Beispiel: \"Welche 10 von 200 Files sind relevant für diese Änderung?\"\n\n### **4. Die Erkenntnis: Phasenspezifisches Wissen**\n\n**Aufbau:**\n- **Kernthese**: Relevanter Kontext hängt von der Entwicklungsphase ab\n- **Projektstart-Phase:**\n - Relevante Prompts: \"Mach dich mit dem Projekt vertraut\", \"Welche ähnlichen Lösungen gibt es?\"\n - Benötigter Kontext: README, Architektur-Docs, ähnliche Projekte\n - Irrelevant: Detaillierte Code-Implementierungen, spezifische Bug-Reports\n \n- **Design-Phase:**\n - Relevante Prompts: \"Nicht-funktionale Anforderungen?\", \"Passende Technologien?\", \"Architektur visualisieren\"\n - Benötigter Kontext: Requirements, bestehende Tech-Stack, Performance-Constraints\n - Irrelevant: Einzelne Code-Files, Test-Details\n \n- **Implementation-Phase:**\n - Relevante Prompts: \"Implementiere Feature X\", \"Schreibe Tests\"\n - Benötigter Kontext: Relevante Code-Files, Test-Patterns, API-Docs\n - Irrelevant: High-Level Architektur-Diskussionen\n\n### **5. Persönliche Erfahrung: Der Weg zur Erkenntnis**\n\n**Aufbau:**\n- **Mein Ausgangspunkt**: System Prompts für Entwicklungsplan-Management\n- **Was funktionierte**: Wiederaufsetzbarkeit, strukturiertes Vorgehen\n- **Wo die Grenzen lagen**: \n - Starr und unflexibel\n - System Prompt musste alles vorwegnehmen\n - Schwierig anzupassen an verschiedene Projekt-Typen\n- **Die Erkenntnis**: Das LLM braucht nicht Anweisungen, sondern den richtigen Kontext zur richtigen Zeit\n- **Überleitung**: \"Das brachte mich zum Nachdenken über post-agentistische Ansätze...\"\n\n### **6. Post-Agentistische Zukunft: Die Lösung**\n\n**Aufbau:**\n- **Beobachtung**: LLMs werden immer besser im flexiblen Tool-Umgang (MCP Server)\n- **Problem mit Agenten**: Sie schränken die natürliche Flexibilität von LLMs ein\n- **Meine neue Lösung**: MCP Server ohne System Prompts, phasen-bewusst\n - **Wie es funktioniert**: LLM erkennt selbst die aktuelle Phase und holt sich relevanten Kontext\n - **Vorteile**: \n - Wiederaufsetzbarkeit ohne starre Struktur\n - Flexibilität für verschiedene Projekt-Typen\n - Natürlichere Interaktion\n - LLM orchestriert selbst, wann welcher Kontext relevant ist\n- **Vision**: LLMs bauen eigenständig Gedächtnis auf und lernen Kontext-Relevanz\n\n### **7. Fazit: Werkzeuge für individuelle Stärken**\n\n**Aufbau:**\n- **Kernaussage**: Context Engineering wird zur Schlüsselkompetenz\n- **Individueller Ansatz**: Jeder Entwickler hat andere Stärken und Schwächen\n- **Werkzeug-Vision**: Tools, die individuelle Stärken verstärken und bei Schwächen automatisch helfen\n- **Beispiele**: \n - Gut in Architektur → Tool liefert relevante Design-Patterns\n - Schwach in Dokumentation → Tool generiert automatisch Docs aus Kontext\n - Vergisst Edge Cases → Tool erinnert an typische Fallstricke\n- **Schlusssatz**: \"Die Zukunft gehört nicht denen, die am besten prompten, sondern denen, die am besten Kontext kuratieren.\"\n\nWie findest du diese detaillierte Planung? Soll ich noch spezifische Abschnitte verfeinern oder können wir zur Implementierung?"
}
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[
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"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
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"new_str": "### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [x] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [x] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [x] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [x] Plan personal story section (system prompt evolution as example)\n- [x] Structure post-agentistic future outlook section (including MCP server solution)\n- [x] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval",
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"new_str": "### Completed\n- [x] Created development plan file\n- [x] Explored all core concepts and themes\n- [x] Defined blog post structure and approach\n- [x] Identified personal examples and technical analogies\n- [x] Clarified target audience and writing style\n- [x] Created comprehensive detailed outline for all sections\n- [x] Planned specific content and examples for each section\n- [x] Structured logical flow from problem to solution",
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"new_str": "## Plan\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [x] The blog post concept and structure have been thoroughly explored\n- [x] Key themes and arguments have been identified and documented\n- [x] Target audience and tone have been defined\n- [x] Research on existing approaches to context provision has been completed\n- [x] The connection between Transformer architecture and context engineering is clear\n\n### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [x] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [x] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [x] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [x] Plan personal story section (system prompt evolution as example)\n- [x] Structure post-agentistic future outlook section (including MCP server solution)\n- [x] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [x] Plan technical analogies and examples to include\n- [x] Review plan with user for approval\n\n### Completed\n- [x] Created comprehensive detailed outline for all sections\n- [x] Planned specific content and examples for each section\n- [x] Structured logical flow from problem to solution\n- [x] Defined frontmatter and metadata structure",
"old_str": "## Plan\n\n### Phase Entrance Criteria:\n- [x] The blog post concept and structure have been thoroughly explored\n- [x] Key themes and arguments have been identified and documented\n- [x] Target audience and tone have been defined\n- [x] Research on existing approaches to context provision has been completed\n- [x] The connection between Transformer architecture and context engineering is clear\n\n### Tasks\n- [x] Create detailed blog post outline with all sections\n- [x] Plan introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [x] Structure Tobi Lütke quote section and context engineering explanation\n- [x] Plan section about current approaches (mega-prompts, agents, IDE integration)\n- [x] Design section about phase-specific knowledge with concrete examples\n- [x] Plan personal story section (system prompt evolution as example)\n- [x] Structure post-agentistic future outlook section (including MCP server solution)\n- [x] Define frontmatter metadata (title, date, description, tags)\n- [ ] Plan technical analogies and examples to include\n- [ ] Review plan with user for approval\n\n### Completed\n*None yet*",
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"content": "Perfekt! Die Planungsphase ist abgeschlossen. Wir haben:\n\n✅ **Vollständige Struktur** mit 7 logisch aufgebauten Abschnitten \n✅ **Detaillierte Inhaltsplanung** für jeden Abschnitt \n✅ **Klare Argumentation** von Problem zu Lösung \n✅ **Persönliche Beispiele** und technische Analogien \n✅ **Frontmatter-Struktur** definiert \n\nDie Planung ist sehr durchdacht - von der Einleitung mit dem \"Attention is all you need\" Bezug bis hin zur post-agentistischen Zukunftsvision mit deinem MCP Server als Lösung.\n\nSollen wir jetzt zur Implementierungsphase übergehen und den Blogpost schreiben?",
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"args": {
"context": "Planning phase completed with comprehensive blog post structure and detailed content planning for all sections",
"conversation_summary": "User approved the detailed blog post planning. We have created a comprehensive structure for \"Context is all you need\" blog post with 7 sections, detailed content planning for each section, technical examples, personal stories, and clear argumentation flow. All planning tasks are complete and user is satisfied with the approach. Ready to move to implementation phase.",
"recent_messages": [
{
"content": "Wie findest du diese detaillierte Planung? Soll ich noch spezifische Abschnitte verfeinern oder können wir zur Implementierung?",
"role": "assistant"
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{
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"user_input": "super"
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"context": "Planning phase completed with comprehensive blog post structure and detailed content planning for all sections",
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"content": "Wie findest du diese detaillierte Planung? Soll ich noch spezifische Abschnitte verfeinern oder können wir zur Implementierung?",
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"text": "{\n \"phase\": \"plan\",\n \"instructions\": \"Check your plan file at `/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md` and focus on the \\\"Plan\\\" section.\\n\\nContinue refining the implementation plan. Add more detail to tasks, consider additional edge cases, and ensure the approach is solid. Update the plan file with refined details and mark completed planning tasks.\\n\\n\\n**Plan File Guidance:**\\n- Work on the tasks listed in the Plan section\\n- Mark completed tasks with [x] as you finish them\\n- Add new tasks as they are identified during your work with the user\\n- Update the \\\"Key Decisions\\\" section with important choices made\\n- Add relevant notes to help maintain context\\n\\n**Project Context:**\\n- Project: /Users/oliverjaegle/projects/privat/blog\\n- Branch: main\\n- Current Phase: plan\",\n \"plan_file_path\": \"/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md\",\n \"is_modeled_transition\": false,\n \"conversation_id\": \"blog-main-o5xtrr\"\n}",
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"content": "Da alle Planungsaufgaben abgeschlossen sind und du mit dem Plan zufrieden bist, denke ich, wir sind bereit für die Implementierung! Lass mich zur Code-Phase übergehen:",
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"reason": "Planning complete - comprehensive blog post structure created, all sections detailed, user approved the approach. Ready to implement the blog post.",
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"orig_args": {
"reason": "Planning complete - comprehensive blog post structure created, all sections detailed, user approved the approach. Ready to implement the blog post.",
"target_phase": "code"
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}
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[
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"ToolUseResults": {
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"content": [
{
"text": "{\n \"phase\": \"code\",\n \"instructions\": \"Check your plan file at `/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md` and focus on the \\\"Code\\\" section.\\n\\nStarting implementation phase. Follow your plan to build the solution. Write clean, well-structured code with proper error handling. Prevent regression by building, linting and executing existing tests. Stay flexible and adapt the plan as you learn more during implementation. Update progress in the plan file. Important: Tasks that you identify for the actual coding shall be in the Code section in the plan.\\n\\n**Plan File Guidance:**\\n- Work on the tasks listed in the Code section\\n- Mark completed tasks with [x] as you finish them\\n- Add new tasks as they are identified during your work with the user\\n- Update the \\\"Key Decisions\\\" section with important choices made\\n- Add relevant notes to help maintain context\\n\\n**Project Context:**\\n- Project: /Users/oliverjaegle/projects/privat/blog\\n- Branch: main\\n- Current Phase: code\",\n \"plan_file_path\": \"/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md\",\n \"transition_reason\": \"Planning complete - comprehensive blog post structure created, all sections detailed, user approved the approach. Ready to implement the blog post.\",\n \"is_modeled_transition\": false,\n \"conversation_id\": \"blog-main-o5xtrr\"\n}",
"type": "text"
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"status": "Success"
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]
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{
"ToolUse": {
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"content": "Perfekt! Jetzt bin ich in der Implementierungsphase. Lass mich die Aufgaben für die Code-Phase definieren und dann mit dem Schreiben des Blogposts beginnen:",
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"name": "fs_write",
"orig_name": "fs_write",
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"new_str": "### Phase Entrance Criteria:\n- [x] Detailed blog post structure and outline have been created\n- [x] Key sections and their content have been planned\n- [x] Research sources and quotes have been identified\n- [x] Writing approach and style have been defined\n- [x] Technical examples and analogies have been planned\n\n### Tasks\n- [ ] Create blog post file with proper frontmatter\n- [ ] Write section 1: Introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Write section 2: Tobi Lütke quote and context engineering explanation\n- [ ] Write section 3: Current approaches and their limitations\n- [ ] Write section 4: Phase-specific knowledge insights\n- [ ] Write section 5: Personal experience and evolution\n- [ ] Write section 6: Post-agentistic future and MCP server solution\n- [ ] Write section 7: Conclusion about individual tools and strengths\n- [ ] Review and refine writing quality and flow\n- [ ] Ensure technical accuracy and consistency",
"old_str": "### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] Detailed blog post structure and outline have been created\n- [ ] Key sections and their content have been planned\n- [ ] Research sources and quotes have been identified\n- [ ] Writing approach and style have been defined\n- [ ] Technical examples and analogies have been planned\n\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
},
"orig_args": {
"command": "str_replace",
"new_str": "### Phase Entrance Criteria:\n- [x] Detailed blog post structure and outline have been created\n- [x] Key sections and their content have been planned\n- [x] Research sources and quotes have been identified\n- [x] Writing approach and style have been defined\n- [x] Technical examples and analogies have been planned\n\n### Tasks\n- [ ] Create blog post file with proper frontmatter\n- [ ] Write section 1: Introduction with \"Attention is all you need\" connection\n- [ ] Write section 2: Tobi Lütke quote and context engineering explanation\n- [ ] Write section 3: Current approaches and their limitations\n- [ ] Write section 4: Phase-specific knowledge insights\n- [ ] Write section 5: Personal experience and evolution\n- [ ] Write section 6: Post-agentistic future and MCP server solution\n- [ ] Write section 7: Conclusion about individual tools and strengths\n- [ ] Review and refine writing quality and flow\n- [ ] Ensure technical accuracy and consistency",
"old_str": "### Phase Entrance Criteria:\n- [ ] Detailed blog post structure and outline have been created\n- [ ] Key sections and their content have been planned\n- [ ] Research sources and quotes have been identified\n- [ ] Writing approach and style have been defined\n- [ ] Technical examples and analogies have been planned\n\n### Tasks\n- [ ] *To be added when this phase becomes active*",
"path": "/Users/oliverjaegle/projects/privat/blog/.vibe/development-plan.md"
}
}
]
}
}
],
[
{
"additional_context": "--- CONTEXT ENTRY BEGIN ---\nThis section (like others) contains important information that I want you to use in your responses. I have gathered this context from valuable programmatic script hooks. You must follow any requests and consider all of the information in this section\n\n--- CONTEXT ENTRY END ---\n\n",
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"env_state": {
"operating_system": "macos",
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"environment_variables": []
}
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"content": {
"CancelledToolUses": {
"prompt": "continue",
"tool_use_results": [
{
"tool_use_id": "tooluse__z_RGVgFR_WsCX6oLcwNlA",
"content": [
{
"Text": "Tool use was cancelled by the user"
}
],
"status": "Error"
}
]
}
},
"images": null
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{
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Während ich früher meiner Tochter erklärte, dass Programmieren wie professionelles Lego-Bauen sei (nur dass das Aufräumen schneller geht), muss ich heute hinzufügen: \"Und neuerdings erkläre ich dem Computer auf Deutsch, was ich bauen möchte.\"\n\nDiese Entwicklung erinnert mich an ein berühmtes Paper aus dem Jahr 2017, das die KI-Welt revolutionierte: \"Attention is all you need\". Die Autoren zeigten, dass Transformer-Modelle durch ihren Attention-Mechanismus lernen, sich auf die relevanten Teile der Eingabe zu fokussieren. Genau diese Erkenntnis überträgt sich auf die heutige Softwareentwicklung mit LLMs.\n\n**Meine These: \"Context is all you need\"**\n\nGenau wie Transformer lernen müssen, welche Tokens relevant sind, müssen wir lernen, welcher Kontext für unsere Entwicklungsaufgaben relevant ist. Context Engineering wird zur Kernkompetenz des modernen Softwareentwicklers.\n\n## Context Engineering schlägt Prompt Engineering\n\nTobias Lütke, der Nerd-CEO von Shopify, brachte es kürzlich auf den Punkt:\n\n> \"I really like the term 'context engineering' over prompt engineering. It describes the core skill better: the art of providing all the context for the task to be plausibly solvable by the LLM.\"\n\nDieser Perspektivwechsel ist fundamental. Prompt Engineering fragt: \"Wie soll das LLM arbeiten?\" Context Engineering fragt: \"Welche Informationen braucht es?\"\n\nEs ist wie der Unterschied zwischen einem Mikromanager und einem guten Teamleiter. Der Mikromanager erklärt jeden Arbeitsschritt im Detail. Der gute Teamleiter sorgt dafür, dass alle relevanten Informationen verfügbar sind und lässt das Team dann arbeiten.\n\n**Praktisches Beispiel:**\n- **Prompt Engineering**: \"Schreibe sauberen, gut dokumentierten Code mit Error Handling und folge den SOLID-Prinzipien...\"\n- **Context Engineering**: Hier sind die bestehende Architektur, die Coding Standards, die aktuellen Tests und ähnliche Implementierungen im Projekt.\n\n## Die Grenzen bisheriger Ansätze\n\nIn den letzten zwei Jahren habe ich verschiedene Ansätze zur Kontext-Bereitstellung beobachtet und selbst ausprobiert:\n\n### Der Mega-Prompt Ansatz\n**Die Idee**: Alles in einen riesigen System Prompt packen - von Coding Standards über Architektur-Prinzipien bis hin zu Deployment-Prozessen.\n\n**Das Problem**: Diese Prompts werden schnell unübersichtlich, stoßen an Token-Limits und verwässern durch irrelevante Informationen. Ein 5000-Zeichen Prompt mit allem von API-Dokumentation bis zu Git-Workflows hilft nicht, wenn ich nur einen kleinen Bug fixen will.\n\n### Der Agenten-Ansatz\n**Die Idee**: Separate Systeme sammeln und filtern automatisch den relevanten Kontext. Ein Agent durchsucht Files, ein anderer analysiert Dependencies, ein dritter entscheidet über Relevanz.\n\n**Das Problem**: Agenten arbeiten imperativ und bremsen die natürliche Flexibilität von LLMs aus. Sie fügen eine zusätzliche Abstraktionsschicht hinzu, die oft mehr Probleme schafft als löst. Das LLM wird zum passiven Empfänger statt zum aktiven Orchestrator.\n\n### Der IDE-Integration Ansatz\n**Die Idee**: Der Entwickler wählt relevante Files und Kontext aus, die IDE übergibt diese an das LLM.\n\n**Das Problem**: Das überfordert uns Menschen. Welche 10 von 200 Files sind für diese Änderung relevant? Wir sind schlecht darin, Kontext-Relevanz einzuschätzen, besonders bei komplexen Systemen. Außerdem ist es inkonsistent - jeder macht es anders.\n\n## Die Erkenntnis: Phasenspezifisches Wissen\n\nDer Durchbruch kam für mich mit der Erkenntnis, dass relevanter Kontext stark von der aktuellen Entwicklungsphase abhängt.\n\n### Projektstart-Phase\n**Relevante Fragen**: \"Mach dich mit dem Projekt vertraut\", \"Welche ähnlichen Lösungen gibt es bereits?\"\n\n**Benötigter Kontext**: README-Files, Architektur-Dokumentation, ähnliche Projekte, High-Level Requirements\n\n**Irrelevant**: Detaillierte Code-Implementierungen, spezifische Bug-Reports, Performance-Metriken\n\n### Design-Phase\n**Relevante Fragen**: \"Welche nicht-funktionalen Anforderungen gibt es?\", \"Welche Technologien passen zum Problem?\", \"Visualisiere eine Architektur\"\n\n**Benötigter Kontext**: Requirements, bestehender Tech-Stack, Performance-Constraints, Sicherheitsanforderungen\n\n**Irrelevant**: Einzelne Code-Files, detaillierte Test-Implementierungen\n\n### Implementation-Phase\n**Relevante Fragen**: \"Implementiere Feature X\", \"Schreibe passende Tests\"\n\n**Benötigter Kontext**: Relevante Code-Files, Test-Patterns, API-Dokumentation, ähnliche Implementierungen\n\n**Irrelevant**: High-Level Architektur-Diskussionen, Requirements-Dokumente\n\nDiese Phasen-Abhängigkeit zeigt: One-Size-Fits-All funktioniert nicht. Wir brauchen intelligente, kontextuelle Ansätze.\n\n## Meine persönliche Evolution\n\nMein eigener Weg illustriert diese Entwicklung perfekt. Anfangs half ich mir mit System Prompts, die das LLM instruierten, einen Entwicklungsplan fortzuschreiben. Das funktionierte überraschend gut und ermöglichte Wiederaufsetzbarkeit - ich konnte Projekte nach Unterbrechungen nahtlos fortsetzen.\n\n**Was funktionierte**: Strukturiertes Vorgehen, Dokumentation des Fortschritts, Wiederaufsetzbarkeit\n\n**Wo die Grenzen lagen**: Der Ansatz war starr und unflexibel. Der System Prompt musste alles vorwegnehmen und war schwierig an verschiedene Projekt-Typen anzupassen. Ich instruierte das LLM, wie es arbeiten sollte, statt ihm den richtigen Kontext zu geben.\n\n**Die Erkenntnis**: Das LLM braucht nicht detaillierte Arbeitsanweisungen, sondern den richtigen Kontext zur richtigen Zeit.\n\nDas brachte mich zum Nachdenken über post-agentistische Ansätze.\n\n## Post-Agentistische Zukunft: Die Lösung\n\nIch beobachte, dass LLMs immer besser darin werden, sich flexibel verschiedener Werkzeuge zu bedienen - besonders durch Standards wie das Model Context Protocol (MCP). Agenten hingegen schränken diese natürliche Flexibilität ein. Sie sind ein imperativer Ansatz, der möglicherweise nicht für jedes LLM optimal passt.\n\n**Meine neue Lösung**: Ein MCP Server, der ohne System Prompts und phasen-bewusst arbeitet. Das LLM kann selbst erkennen, in welcher Entwicklungsphase es sich befindet, und sich den relevanten Kontext holen.\n\n**Wie es funktioniert**:\n- Das LLM orchestriert selbst, wann welcher Kontext relevant ist\n- Keine starren Agenten-Pipelines, sondern flexible Tool-Nutzung\n- Phasen-Bewusstsein ohne imperative Vorgaben\n- Natürliche Gedächtnisbildung durch kontextuelle Persistierung\n\n**Die Vorteile**:\n- **Wiederaufsetzbarkeit** ohne starre Struktur\n- **Flexibilität** für verschiedene Projekt-Typen und Entwicklungsstile\n- **Natürlichere Interaktion** - das LLM arbeitet, wie es am besten kann\n- **Selbst-Orchestrierung** - das LLM lernt, wann welcher Kontext relevant ist\n\nDiese post-agentistische Vision bedeutet: LLMs bauen eigenständig Gedächtnis auf und lernen Kontext-Relevanz, ohne dass wir ihnen jeden Schritt vorschreiben müssen.\n\n## Fazit: Werkzeuge für individuelle Stärken\n\nContext Engineering wird zur Schlüsselkompetenz der Zukunft. Aber - und das ist wichtig - jeder Entwickler arbeitet anders und hat unterschiedliche Stärken und Schwächen.\n\nDie Werkzeuge der Zukunft sollten daher individuell anpassbar sein:\n- **Gut in Architektur?** → Das Tool liefert relevante Design-Patterns und Architektur-Beispiele\n- **Schwach in Dokumentation?** → Das Tool generiert automatisch Dokumentation aus dem Kontext\n- **Vergisst Edge Cases?** → Das Tool erinnert an typische Fallstricke und Grenzfälle\n- **Stark in Problemlösung?** → Das Tool fokussiert auf relevante Code-Beispiele und APIs\n\nMeine Überzeugung: Die erfolgreichsten Entwickler der Zukunft werden nicht die sein, die am besten prompten können, sondern die, die am besten Kontext kuratieren und ihre individuellen Stärken durch intelligente Werkzeuge verstärken.\n\n**Die Zukunft gehört nicht denen, die am besten prompten, sondern denen, die am besten Kontext kuratieren.**\n\n---\n\n*Dieser Blogpost ist Teil meiner Serie über die Transformation der Softwareentwicklung durch KI. 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"content": "## Blogpost erfolgreich implementiert! 🎉\n\nIch habe den kompletten Blogpost \"Context is all you need\" geschrieben und dabei alle geplanten Abschnitte umgesetzt:\n\n✅ **Einleitung** mit der \"Attention is all you need\" Verbindung und persönlichem Einstieg \n✅ **Tobi Lütkes Zitat** und die Erklärung von Context vs. Prompt Engineering \n✅ **Bisherige Ansätze** (Mega-Prompts, Agenten, IDE-Integration) mit ihren Problemen \n✅ **Phasenspezifisches Wissen** mit konkreten Beispielen für verschiedene Entwicklungsphasen \n✅ **Persönliche Geschichte** deiner Evolution vom System Prompt zu flexibleren Ansätzen \n✅ **Post-agentistische Zukunft** mit deinem MCP Server als Lösung \n✅ **Fazit** über individuelle Werkzeuge und Context Engineering als Zukunftskompetenz \n\nDer Blogpost:\n- Folgt dem gewohnten Stil deines Blogs (persönlich, erfahrungsbasiert, auf Deutsch)\n- Enthält alle wichtigen technischen Konzepte ohne zu tief in Code zu gehen\n- Baut eine logische Argumentation von Problem zu Lösung auf\n- Endet mit deiner Vision der post-agentistischen Zukunft\n\nMöchtest du den Text noch reviewen oder soll ich zur Finalisierungsphase übergehen?"
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],
"transcript": [
"> Ich möchte, dass Du mir hilft, einen Blogpost zu schreiben. Inhalt \"Context is all you need\".> \nEs geht um eine Erkenntnis, dass es beim agentischen Entwickeln (prompt-driven developmen aka. vibe coding) vor allem darum geht, dem LLM *alle notwendigen Informationen* bereitzustellen. So, wie eben auch ein humanoide diesen Kontext braucht.> \nDas ist nicht überraschend: Alle generativen Code-Assistenten basieren auf der Transformer-Architektur. Un der Titel des Papers, das alles ins Rollen brachte, war \"Attention is all you need\".> \nTransformer braucht für die Inferenz etwas zum Ableiten. Und besser werden Ergebnisse, wenn sie aus relevanten Inhalten zur Fragestellung bestehen. Diese Kontext bereitzustellen ist das, was einen erfolgreichen Software-Entwickler in Zukunft ausmachen wird, davon bin ich überzeugt.> \n> \nUm es mit Tobi LUtke (Nerd und Shopify CEO) zu sagen: \"I really like the term “context engineering” over prompt engineering.> \n> \nIt describes the core skill better: the art of providing all the context for the task to be plausibly solvable by the LLM.> \n> \n\"> \nhttps://x.com/tobi/status/1935533422589399127> \n> \nDanach ein Abriss, wie man bisher versuchte, Kontext herzustellen: Mega-Prompts, Agenten, die sich Kontext zusammen suchen, Integration in die IDE und es den Entwicklern überlassen> \n> \nDann eine weitere Erkenntnis: Welche Wissen relevant ist, hängt von der jeweiligen Entwicklungsphase ab.> \n=> Können wir einem LLM auch ohne Agenten beibringen, welches Wissen er sich in welcher Entwicklungsphase abholen soll? Entweder aus der existierenden Code-Base oder vom Entwickler?> \n> \nMeine Meinung: Das macht jeder ein wenig anders – und ich will Werkueuge in der Hand haben, die meine Stärlen am besten zur Geltung bringen und mir bei meine Schwächen (Dokumentation, Nicht alle Edge-Cases betrachten) automatisch helfen",
"Ich helfe dir gerne dabei, einen Blogpost über \"Context is all you need\" zu schreiben! Das ist ein faszinierendes Thema, das die Entwicklung von Software mit KI-Assistenten grundlegend verändert.\n\nLass mich zunächst den Entwicklungsprozess starten und dann schauen, was als nächstes zu tun ist.\n[Tool uses: responsible_vibe_mcp___start_development]",
"> use epcc",
"\n[Tool uses: responsible_vibe_mcp___start_development]",
"> /tools trustall",
"> y",
"Perfekt! Ich habe den EPCC-Workflow gestartet. Lass mich zunächst die Entwicklungsplan-Datei lesen und dann die Eingangskriterien für jede Phase definieren.\n[Tool uses: fs_read]",
"Jetzt werde ich die Eingangskriterien für jede Phase definieren und dann mit der Exploration beginnen:\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"Jetzt rufe ich whats_next() auf, um die nächsten Schritte zu erhalten:\n[Tool uses: responsible_vibe_mcp___whats_next]",
"Perfekt! Ich bin jetzt in der Explorationsphase. Lass mich zunächst die bestehende Blog-Struktur verstehen und dann mit dir die Details des Blogposts erkunden.\n[Tool uses: fs_read]",
"\n[Tool uses: fs_read]",
"\n[Tool uses: fs_read]",
"Lass mich einen bestehenden Blogpost anschauen, um die Struktur und das Format zu verstehen:\n[Tool uses: fs_read]",
"Jetzt werde ich die Exploration in der Plan-Datei dokumentieren und mit dir die Details des neuen Blogposts besprechen:\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"Basierend auf meiner Analyse deiner bestehenden Blog-Struktur habe ich einige wichtige Erkenntnisse gewonnen. Jetzt möchte ich mit dir die Details des neuen Blogposts erkunden:\n\n## Exploration der Kernkonzepte\n\nDeine Idee zu \"Context is all you need\" ist wirklich faszinierend! Ich sehe hier mehrere starke Themen, die wir vertiefen sollten:\n\n**1. Die Verbindung zur Transformer-Architektur**\nDu erwähnst den Bezug zum \"Attention is all you need\" Paper - das ist ein brillanter Ausgangspunkt. Die Parallele zwischen der Attention-Mechanik in Transformern und der Notwendigkeit, relevanten Kontext bereitzustellen, ist sehr stark.\n\n**2. Tobi Lütkes Zitat über \"Context Engineering\"**\nDas ist ein perfekter Aufhänger! Die Unterscheidung zwischen \"Prompt Engineering\" und \"Context Engineering\" trifft den Kern der Sache.\n\n**Fragen zur weiteren Exploration:**\n\n1. **Zielgruppe und Ton**: Soll der Post den gleichen persönlichen, erfahrungsbasierten Ton wie deine anderen Posts haben? Ich sehe, dass du sehr authentisch über deine 20+ Jahre Entwicklererfahrung schreibst.\n\n2. **Struktur-Idee**: Wie stellst du dir den Aufbau vor? Etwa so:\n - Einleitung mit der \"Attention is all you need\" Verbindung\n - Tobi Lütkes Zitat als Überleitung zu Context Engineering\n - Analyse bisheriger Ansätze (Mega-Prompts, Agenten, IDE-Integration)\n - Deine Erkenntnis über phasenspezifisches Wissen\n - Persönliche Werkzeug-Philosophie\n\n3. **Technische Tiefe**: Wie technisch soll es werden? Sollen wir konkrete Beispiele aus deiner Entwicklungspraxis einbauen?\n\n4. **Phasenspezifisches Wissen**: Das ist ein sehr interessanter Punkt! Kannst du das näher erläutern? Welche Entwicklungsphasen meinst du konkret, und welches Wissen ist jeweils relevant?\n\nWas denkst du über diese Richtung?\n[Tool uses: none]",
"> 1. natürlich> \n2. passt. Am ende vielleicht noch ein Ausblick, dass meine Wahrnehmung ist, dass die meisten LLMs immer besser darin werden, sich flexibel unterschiedlicher Werkzeuge (ModelContextProtocol (MCP) Server) zu bedienen. Agenten bremsen die LLMs wieder ein. Sie sind eher ein imperativer Teil, der so vielleicht nicht für jedes LLM passt. Darum baue ich an einem Werkzeug, das Post-Agentisch arbeitet: Das einem LLM die Möglichkeit gibt, ohne Agent ein Gedächtnis aufzubauen und strukturiert zum richtigen Zeitpunkt die notwendigen Sachen zu tun> \n3. Zielgruppe sind Leute, die schon einmal Software entwickelt haben, aber die keinen Code lesen wollen (sondern eher den Prozess im Blick haben)> \n4. Anfang eines Projekts: Prompts wie \"Mach Dich mit dem Projekt vertraut?\" \"Frag den Nutzer, welches Problem er lösen möchte. Welche existierenden ähnlichen Lösungen gibt es schon?\" . Danach Design: \"Welche Nicht-Funktionalen Anforderungen gibt es zu beachten?\" \"Welche Technologien passen gut zu dem gestellten Problem\" \"Visualisiere eine Architekturbeschreibung\"",
"Perfekt! Das gibt mir ein viel klareres Bild. Lass mich diese wichtigen Erkenntnisse in der Exploration dokumentieren:\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"Excellent! Das ist ein sehr durchdachtes Konzept. Besonders interessant finde ich:\n\n**Die Post-Agentistische Vision**: Deine Beobachtung, dass Agenten LLMs eher einbremsen, ist sehr treffend. MCP Server als flexible Werkzeuge, die das LLM selbst orchestriert, klingt viel natürlicher.\n\n**Phasenspezifische Prompts**: Die Beispiele zeigen perfekt, wie unterschiedlich der Kontext-Bedarf ist:\n- **Projektstart**: Exploration und Problemverständnis\n- **Design**: Technische Constraints und Architektur\n\nJetzt möchte ich noch ein paar Details zur Struktur klären:\n\n**Zum \"Attention is all you need\" Bezug**: \nWie tief sollen wir in die technischen Details? Ich denke an eine elegante Brücke wie: \"Transformer brauchen Attention zu relevanten Tokens - genauso brauchen LLMs in der Entwicklung Attention zu relevantem Kontext.\"\n\n**Zu den bisherigen Ansätzen**:\n- **Mega-Prompts**: Alles in einen riesigen Prompt packen\n- **Agenten**: Separate Systeme, die Kontext sammeln\n- **IDE-Integration**: Dem Entwickler überlassen, was relevant ist\n\n**Dein Werkzeug**: Kannst du mehr über das \"Gedächtnis aufbauen\" erzählen? Wie stellst du dir vor, dass das LLM lernt, wann welcher Kontext relevant ist?\n\n**Titel-Varianten**: Gefällt dir \"Context is all you need\" oder sollten wir deutsche Alternativen erwägen wie \"Kontext ist alles was zählt\" oder bei der englischen Referenz bleiben?\n\nWas denkst du - sind wir bereit für die Planungsphase, oder sollen wir noch weitere Aspekte erkunden?\n[Tool uses: none]",
"> zu \"Mein Werkzeug\": Ich habe mir in der Vergangeheit mit einem Systemprompt beholfen, der das LLM instruierte, einen Entwicklungsplan fortzuschreiben. Das ging auch schon ganz gut uner ermöglichte Wiederaufsetzbarkeit. Gerade arbeite ich an einem MCP-Server, der ohne Systemprompt und phasen-aware das LLM dazu bringt, diese Tätigkeiten einzuhalten.",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"Das ist ein perfektes Beispiel für deine These! Du hast praktisch den Weg von \"Prompt Engineering\" zu \"Context Engineering\" durchlaufen:\n\n**Evolution deines Ansatzes:**\n1. **System Prompt Ansatz**: Instruktionen im System Prompt → funktioniert, aber starr\n2. **MCP Server Ansatz**: Phasen-bewusst, ohne System Prompt → flexibler und natürlicher\n\nDas zeigt genau das, was du im Blogpost argumentieren willst: Es geht nicht darum, dem LLM zu sagen *wie* es arbeiten soll (Prompt Engineering), sondern ihm den *richtigen Kontext zur richtigen Zeit* zu geben (Context Engineering).\n\n**Für den Blogpost bedeutet das:**\n- Du hast ein konkretes, persönliches Beispiel für die Entwicklung von Prompt- zu Context Engineering\n- Dein MCP Server ist ein praktisches Beispiel für post-agentistische Entwicklung\n- Die Wiederaufsetzbarkeit zeigt, warum Kontext-Persistenz wichtig ist\n\n**Struktur-Vorschlag basierend auf unserer Exploration:**\n\n1. **Einstieg**: \"Attention is all you need\" → \"Context is all you need\"\n2. **Tobi Lütkes Zitat**: Context Engineering vs. Prompt Engineering\n3. **Bisherige Ansätze**: Mega-Prompts, Agenten, IDE-Integration\n4. **Deine Erkenntnis**: Phasenspezifisches Wissen ist der Schlüssel\n5. **Praktisches Beispiel**: Deine Evolution vom System Prompt zum MCP Server\n6. **Ausblick**: Post-agentistische Zukunft mit flexiblen MCP Tools\n\nSollen wir zur Planungsphase übergehen und diese Struktur detailliert ausarbeiten?\n[Tool uses: responsible_vibe_mcp___whats_next]",
"Lass mich die verbleibenden Explorations-Aufgaben abschließen, bevor wir zur Planungsphase übergehen:\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"Amazon Q is having trouble responding right now:\n The model you've selected is temporarily unavailable. Please use '/model' to select a different model and try again.\n Request ID: 2e83ed59-2aa3-4576-be89-14c0cb127f2c\n\n",
"> continue",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"Perfekt! Die Exploration ist abgeschlossen. Wir haben alle wichtigen Aspekte des Blogposts erkundet:\n\n✅ **Kernkonzept verstanden**: Context Engineering vs. Prompt Engineering \n✅ **Struktur definiert**: Von \"Attention is all you need\" bis zum post-agentistischen Ausblick \n✅ **Zielgruppe klar**: Entwickler, die Prozesse verstehen wollen \n✅ **Persönliche Beispiele**: Deine Evolution vom System Prompt zum MCP Server \n✅ **Technische Verbindungen**: Transformer-Architektur und Kontext-Bedarf \n\nIch denke, wir sind bereit für die Planungsphase! Soll ich den Übergang einleiten?\n[Tool uses: responsible_vibe_mcp___proceed_to_phase]",
"Excellent! Jetzt bin ich in der Planungsphase. Lass mich einen detaillierten Implementierungsplan für den Blogpost erstellen:\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_read]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"Jetzt erstelle ich einen detaillierten Implementierungsplan für den Blogpost:\n[Tool uses: fs_write]",
"## Detaillierter Blog Post Outline: \"Context is all you need\"\n\n**Struktur und Inhalt:**\n\n### 1. **Einleitung: Von \"Attention\" zu \"Context\"**\n- Bezug zum berühmten \"Attention is all you need\" Paper\n- Parallele: Transformer brauchen Attention zu relevanten Tokens → LLMs brauchen Attention zu relevantem Kontext\n- These: Context Engineering ist die Kernkompetenz für erfolgreiche KI-gestützte Entwicklung\n\n### 2. **Tobi Lütkes Erkenntnis: Context Engineering > Prompt Engineering**\n- Zitat einführen und erläutern\n- Unterschied zwischen \"wie soll das LLM arbeiten\" vs. \"welche Informationen braucht es\"\n- Warum Context Engineering treffender beschreibt, was wirklich wichtig ist\n\n### 3. **Bisherige Ansätze und ihre Grenzen**\n- **Mega-Prompts**: Alles in einen riesigen Prompt → wird unübersichtlich und ineffizient\n- **Agenten**: Separate Systeme sammeln Kontext → bremsen LLMs aus, imperativer Ansatz\n- **IDE-Integration**: Entwickler entscheiden über Relevanz → Überforderung, inkonsistent\n\n### 4. **Die Erkenntnis: Phasenspezifisches Wissen**\n- Verschiedene Entwicklungsphasen brauchen verschiedenen Kontext\n- **Projektstart-Beispiele**: \"Mach dich mit dem Projekt vertraut\", \"Welche ähnlichen Lösungen gibt es?\"\n- **Design-Beispiele**: \"Nicht-funktionale Anforderungen?\", \"Passende Technologien?\", \"Architektur visualisieren\"\n- Warum One-Size-Fits-All nicht funktioniert\n\n### 5. **Persönliche Evolution: Vom System Prompt zum MCP Server**\n- Eigene Erfahrung mit System Prompts für Entwicklungspläne\n- Probleme: Starr, nicht flexibel genug\n- Neue Lösung: MCP Server ohne System Prompts, phasen-bewusst\n- Vorteile: Wiederaufsetzbarkeit, Flexibilität, natürlichere Interaktion\n\n### 6. **Post-Agentistische Zukunft**\n- LLMs werden besser im flexiblen Umgang mit Tools (MCP Server)\n- Agenten als Bremse vs. direkte Tool-Orchestrierung durch LLMs\n- Vision: LLMs bauen selbst Gedächtnis auf und wissen, wann welcher Kontext relevant ist\n\n### 7. **Fazit: Werkzeuge für individuelle Stärken**\n- Jeder Entwickler arbeitet anders\n- Werkzeuge sollten individuelle Stärken verstärken\n- Automatische Hilfe bei Schwächen (Dokumentation, Edge Cases)\n- Context Engineering als Zukunftskompetenz\n\n**Frontmatter Planung:**\n```yaml\n---\ntitle: \"Context is all you need\"\npubDate: 2025-07-02\ndescription: \"Warum Context Engineering die wichtigste Fähigkeit für KI-gestützte Softwareentwicklung ist und wie sich der Fokus von Prompt Engineering zu intelligentem Kontext-Management verschiebt.\"\ntags: ['ai', 'development', 'context-engineering', 'mcp', 'prompt-driven-development']\n---\n```\n\nWie findest du diese Struktur? Soll ich einzelne Abschnitte noch detaillierter planen oder können wir zur Implementierung übergehen?\n[Tool uses: none]",
"> klingt die \"Neue Lösung\" mit ihren Vorteilen soll am ende kommen, als post-agentische Zukunft",
"Absolut richtig! Das macht viel mehr Sinn strukturell. Lass mich das anpassen:\n[Tool uses: fs_write]",
"## Überarbeitete Struktur: \"Context is all you need\"\n\n### 1. **Einleitung: Von \"Attention\" zu \"Context\"**\n- Bezug zum \"Attention is all you need\" Paper\n- Parallele zur Kontext-Notwendigkeit bei LLMs\n\n### 2. **Tobi Lütkes Erkenntnis: Context Engineering > Prompt Engineering**\n- Zitat und Erläuterung\n- Fokus auf \"was braucht das LLM\" statt \"wie soll es arbeiten\"\n\n### 3. **Bisherige Ansätze und ihre Grenzen**\n- **Mega-Prompts**: Unübersichtlich, ineffizient\n- **Agenten**: Bremsen LLMs aus, zu imperativ\n- **IDE-Integration**: Überforderung der Entwickler\n\n### 4. **Die Erkenntnis: Phasenspezifisches Wissen**\n- Verschiedene Entwicklungsphasen = verschiedener Kontext-Bedarf\n- Konkrete Beispiele für Projektstart vs. Design-Phase\n\n### 5. **Persönliche Erfahrung: Der Weg zur Erkenntnis**\n- Eigene Evolution mit System Prompts (als Beispiel für die Problematik)\n- Was funktioniert hat, wo die Grenzen lagen\n- Erkenntnis über die Notwendigkeit flexiblerer Ansätze\n\n### 6. **Post-Agentistische Zukunft: Die Lösung**\n- LLMs werden besser mit flexiblen Tools (MCP Server)\n- **Deine neue Lösung**: MCP Server ohne System Prompts, phasen-bewusst\n- Vorteile: Wiederaufsetzbarkeit, Flexibilität, natürlichere Interaktion\n- Vision: LLMs orchestrieren selbst, wann welcher Kontext relevant ist\n\n### 7. **Fazit: Werkzeuge für individuelle Stärken**\n- Context Engineering als Zukunftskompetenz\n- Individuelle Werkzeuge für individuelle Arbeitsweisen\n\n**Viel besserer Aufbau!** So baust du die Spannung auf und präsentierst deine Lösung als logische Konsequenz der erkannten Probleme. Die persönliche Geschichte wird zum Lernpfad, und die MCP-Server-Lösung ist der Höhepunkt, nicht nur ein Beispiel mittendrin.\n\nSoll ich die einzelnen Abschnitte jetzt detaillierter planen?\n[Tool uses: none]",
"> ja",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"## Detaillierte Abschnittsplanung\n\n### **1. Einleitung: Von \"Attention\" zu \"Context\"**\n\n**Aufbau:**\n- Persönlicher Einstieg: \"Als Entwickler mit 20+ Jahren Erfahrung erlebe ich gerade die größte Umwälzung...\"\n- Bezug zum berühmten Paper: \"Attention is all you need\" (2017) revolutionierte KI\n- **Kernparallele**: \n - Transformer: Attention-Mechanismus fokussiert auf relevante Tokens\n - LLM-Entwicklung: Attention auf relevanten Kontext ist entscheidend\n- **These aufstellen**: \"Context is all you need\" - Context Engineering als Kernkompetenz\n- Überleitung: \"Aber was bedeutet das konkret?\"\n\n### **2. Tobi Lütkes Erkenntnis: Context Engineering > Prompt Engineering**\n\n**Aufbau:**\n- Zitat einführen: \"I really like the term 'context engineering' over prompt engineering...\"\n- **Warum das wichtig ist:**\n - Prompt Engineering = \"Wie soll das LLM arbeiten?\" (imperativ)\n - Context Engineering = \"Welche Informationen braucht es?\" (deklarativ)\n- **Analogie**: Wie ein menschlicher Kollege - du erklärst nicht die Arbeitsweise, sondern gibst relevante Infos\n- **Praktisches Beispiel**: Statt \"Schreibe guten Code\" → \"Hier ist die bestehende Architektur, die Coding Standards, die aktuellen Tests...\"\n\n### **3. Bisherige Ansätze und ihre Grenzen**\n\n**Aufbau:**\n- **Mega-Prompts Ansatz:**\n - Idee: Alles in einen riesigen System Prompt packen\n - Problem: Wird schnell unübersichtlich, Token-Limit, irrelevante Infos verwässern\n - Beispiel: 5000-Zeichen Prompt mit allem von Coding Standards bis Deployment-Infos\n \n- **Agenten-Ansatz:**\n - Idee: Separate Systeme sammeln und filtern Kontext\n - Problem: Imperativer Ansatz bremst LLMs aus, zusätzliche Komplexität\n - Beispiel: Agent sammelt Files, anderer Agent analysiert, dritter Agent entscheidet\n \n- **IDE-Integration Ansatz:**\n - Idee: Entwickler wählt relevante Files/Kontext aus\n - Problem: Überforderung, inkonsistent, menschliche Schwächen bei Kontext-Einschätzung\n - Beispiel: \"Welche 10 von 200 Files sind relevant für diese Änderung?\"\n\n### **4. Die Erkenntnis: Phasenspezifisches Wissen**\n\n**Aufbau:**\n- **Kernthese**: Relevanter Kontext hängt von der Entwicklungsphase ab\n- **Projektstart-Phase:**\n - Relevante Prompts: \"Mach dich mit dem Projekt vertraut\", \"Welche ähnlichen Lösungen gibt es?\"\n - Benötigter Kontext: README, Architektur-Docs, ähnliche Projekte\n - Irrelevant: Detaillierte Code-Implementierungen, spezifische Bug-Reports\n \n- **Design-Phase:**\n - Relevante Prompts: \"Nicht-funktionale Anforderungen?\", \"Passende Technologien?\", \"Architektur visualisieren\"\n - Benötigter Kontext: Requirements, bestehende Tech-Stack, Performance-Constraints\n - Irrelevant: Einzelne Code-Files, Test-Details\n \n- **Implementation-Phase:**\n - Relevante Prompts: \"Implementiere Feature X\", \"Schreibe Tests\"\n - Benötigter Kontext: Relevante Code-Files, Test-Patterns, API-Docs\n - Irrelevant: High-Level Architektur-Diskussionen\n\n### **5. Persönliche Erfahrung: Der Weg zur Erkenntnis**\n\n**Aufbau:**\n- **Mein Ausgangspunkt**: System Prompts für Entwicklungsplan-Management\n- **Was funktionierte**: Wiederaufsetzbarkeit, strukturiertes Vorgehen\n- **Wo die Grenzen lagen**: \n - Starr und unflexibel\n - System Prompt musste alles vorwegnehmen\n - Schwierig anzupassen an verschiedene Projekt-Typen\n- **Die Erkenntnis**: Das LLM braucht nicht Anweisungen, sondern den richtigen Kontext zur richtigen Zeit\n- **Überleitung**: \"Das brachte mich zum Nachdenken über post-agentistische Ansätze...\"\n\n### **6. Post-Agentistische Zukunft: Die Lösung**\n\n**Aufbau:**\n- **Beobachtung**: LLMs werden immer besser im flexiblen Tool-Umgang (MCP Server)\n- **Problem mit Agenten**: Sie schränken die natürliche Flexibilität von LLMs ein\n- **Meine neue Lösung**: MCP Server ohne System Prompts, phasen-bewusst\n - **Wie es funktioniert**: LLM erkennt selbst die aktuelle Phase und holt sich relevanten Kontext\n - **Vorteile**: \n - Wiederaufsetzbarkeit ohne starre Struktur\n - Flexibilität für verschiedene Projekt-Typen\n - Natürlichere Interaktion\n - LLM orchestriert selbst, wann welcher Kontext relevant ist\n- **Vision**: LLMs bauen eigenständig Gedächtnis auf und lernen Kontext-Relevanz\n\n### **7. Fazit: Werkzeuge für individuelle Stärken**\n\n**Aufbau:**\n- **Kernaussage**: Context Engineering wird zur Schlüsselkompetenz\n- **Individueller Ansatz**: Jeder Entwickler hat andere Stärken und Schwächen\n- **Werkzeug-Vision**: Tools, die individuelle Stärken verstärken und bei Schwächen automatisch helfen\n- **Beispiele**: \n - Gut in Architektur → Tool liefert relevante Design-Patterns\n - Schwach in Dokumentation → Tool generiert automatisch Docs aus Kontext\n - Vergisst Edge Cases → Tool erinnert an typische Fallstricke\n- **Schlusssatz**: \"Die Zukunft gehört nicht denen, die am besten prompten, sondern denen, die am besten Kontext kuratieren.\"\n\nWie findest du diese detaillierte Planung? Soll ich noch spezifische Abschnitte verfeinern oder können wir zur Implementierung?\n[Tool uses: none]",
"> super",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"Perfekt! Die Planungsphase ist abgeschlossen. Wir haben:\n\n✅ **Vollständige Struktur** mit 7 logisch aufgebauten Abschnitten \n✅ **Detaillierte Inhaltsplanung** für jeden Abschnitt \n✅ **Klare Argumentation** von Problem zu Lösung \n✅ **Persönliche Beispiele** und technische Analogien \n✅ **Frontmatter-Struktur** definiert \n\nDie Planung ist sehr durchdacht - von der Einleitung mit dem \"Attention is all you need\" Bezug bis hin zur post-agentistischen Zukunftsvision mit deinem MCP Server als Lösung.\n\nSollen wir jetzt zur Implementierungsphase übergehen und den Blogpost schreiben?\n[Tool uses: responsible_vibe_mcp___whats_next]",
"Da alle Planungsaufgaben abgeschlossen sind und du mit dem Plan zufrieden bist, denke ich, wir sind bereit für die Implementierung! Lass mich zur Code-Phase übergehen:\n[Tool uses: responsible_vibe_mcp___proceed_to_phase]",
"Perfekt! Jetzt bin ich in der Implementierungsphase. Lass mich die Aufgaben für die Code-Phase definieren und dann mit dem Schreiben des Blogposts beginnen:\n[Tool uses: fs_write]",
"Amazon Q is having trouble responding right now:\n The model you've selected is temporarily unavailable. Please use '/model' to select a different model and try again.\n Request ID: 1a402dba-a89a-4c30-b6bb-78fb36669862\n\n",
"> continue",
"\n[Tool uses: fs_write]",
"\n[Tool uses: fs_read]",
"Perfekt! Die Code-Phase ist bereits konfiguriert. Jetzt beginne ich mit der Implementierung des Blogposts. Lass mich zuerst die Datei erstellen:\n[Tool uses: fs_write]",
"Perfekt! Ich habe den kompletten Blogpost geschrieben. Lass mich jetzt die Aufgaben in der Plan-Datei aktualisieren:\n[Tool uses: fs_write]",
"## Blogpost erfolgreich implementiert! 🎉\n\nIch habe den kompletten Blogpost \"Context is all you need\" geschrieben und dabei alle geplanten Abschnitte umgesetzt:\n\n✅ **Einleitung** mit der \"Attention is all you need\" Verbindung und persönlichem Einstieg \n✅ **Tobi Lütkes Zitat** und die Erklärung von Context vs. Prompt Engineering \n✅ **Bisherige Ansätze** (Mega-Prompts, Agenten, IDE-Integration) mit ihren Problemen \n✅ **Phasenspezifisches Wissen** mit konkreten Beispielen für verschiedene Entwicklungsphasen \n✅ **Persönliche Geschichte** deiner Evolution vom System Prompt zu flexibleren Ansätzen \n✅ **Post-agentistische Zukunft** mit deinem MCP Server als Lösung \n✅ **Fazit** über individuelle Werkzeuge und Context Engineering als Zukunftskompetenz \n\nDer Blogpost:\n- Folgt dem gewohnten Stil deines Blogs (persönlich, erfahrungsbasiert, auf Deutsch)\n- Enthält alle wichtigen technischen Konzepte ohne zu tief in Code zu gehen\n- Baut eine logische Argumentation von Problem zu Lösung auf\n- Endet mit deiner Vision der post-agentistischen Zukunft\n\nMöchtest du den Text noch reviewen oder soll ich zur Finalisierungsphase übergehen?\n[Tool uses: none]",
"> /save /Users/oliverjaegle/Desktop/blogpost-context-engineering"
],
"tools": {
"responsible_vibe_mcp": [
{
"ToolSpecification": {
"name": "responsible_vibe_mcp___start_development",
"description": "Begin a new development project with a structured workflow. Choose from different development approaches (waterfall, bugfix, epcc) or use a custom workflow. This tool sets up the project plan and initializes the development process.",
"input_schema": {
"json": {
"type": "object",
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"additionalProperties": false,
"properties": {
"workflow": {
"description": "Choose your development workflow:\n\n• **bugfix**: bugfix - A focused workflow for bug fixing: Reproduce, Analyze, Fix, Verify - optimized for debugging and fixing existing issues\n• **epcc**: epcc - A comprehensive development workflow based on Anthropic's best practices: Explore, Plan, Code, Commit - ideal for smaller features and iterative development\n• **greenfield**: greenfield - A comprehensive workflow for starting new projects from scratch: Ideation, Architecture, Plan, Code, Document - ideal for greenfield projects requiring thorough upfront planning\n• **minor**: minor - A streamlined workflow for small-impact changes: Explore (analysis + design) → Implement (code + test + commit) - optimized for minor enhancements\n• **waterfall**: waterfall - From Specification down to test – the historical way. Ideal for larger, design-heavy tasks with well-defined requirements\n• **custom**: Use custom workflow from .vibe/workflow.yaml in your project\n\nDefault: waterfall (recommended for larger, design-heavy tasks)",
"enum": [
"bugfix",
"epcc",
"greenfield",
"minor",
"waterfall",
"custom"
],
"default": "waterfall",
"type": "string"
}
}
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "responsible_vibe_mcp___whats_next",
"description": "Get guidance for the current development phase and determine what to work on next. Call this tool after each user message to receive phase-specific instructions and check if you should transition to the next development phase. The tool will reference your plan file for specific tasks and context.",
"input_schema": {
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"type": "object",
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"additionalProperties": false,
"properties": {
"conversation_summary": {
"type": "string",
"description": "Summary of the development progress and key decisions made so far"
},
"recent_messages": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"role": {
"enum": [
"user",
"assistant"
],
"type": "string",
"description": "Who sent the message (user or assistant)"
},
"content": {
"description": "The message content",
"type": "string"
}
},
"additionalProperties": false,
"required": [
"role",
"content"
]
},
"description": "Recent conversation messages that provide context for the current development state"
},
"context": {
"description": "Brief description of what you're currently working on or discussing with the user",
"type": "string"
},
"user_input": {
"description": "The user's most recent message or request",
"type": "string"
}
}
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "responsible_vibe_mcp___resume_workflow",
"description": "Continue development after a break or conversation restart. This tool provides complete project context, current development status, and next steps to seamlessly pick up where you left off. Use when starting a new conversation about an existing project.",
"input_schema": {
"json": {
"properties": {
"include_system_prompt": {
"type": "boolean",
"description": "Whether to include setup instructions for the assistant (default: true)"
}
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"type": "object",
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
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}
}
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{
"ToolSpecification": {
"name": "responsible_vibe_mcp___proceed_to_phase",
"description": "Move to a specific development phase when the current phase is complete. Use this tool to explicitly transition between phases. Check your plan file to see available phases for the current workflow. Only transition when current phase tasks are finished and user confirms readiness.",
"input_schema": {
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"properties": {
"reason": {
"description": "Why you're moving to this phase now (e.g., \"requirements complete\", \"user approved design\", \"implementation finished\")",
"type": "string"
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"target_phase": {
"description": "The development phase to move to. Check your plan file section headers to see available phases for the current workflow",
"type": "string"
}
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"additionalProperties": false,
"type": "object",
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"required": [
"target_phase"
]
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "responsible_vibe_mcp___reset_development",
"description": "Start over with a clean slate by deleting all development progress and conversation history. This permanently removes the project plan and resets the development state. Use when you want to completely restart the development approach for a project.",
"input_schema": {
"json": {
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
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"confirm"
],
"additionalProperties": false,
"properties": {
"confirm": {
"type": "boolean",
"description": "Must be true to execute reset - prevents accidental resets"
},
"reason": {
"description": "Optional reason for reset (for logging and audit trail)",
"type": "string"
}
}
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "responsible_vibe_mcp___list_workflows",
"description": "Get an overview of all available workflows with their descriptions and resource URIs. Use this to understand what development workflows are available and access detailed workflow information through the provided resource URIs.",
"input_schema": {
"json": {
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"additionalProperties": false,
"properties": {},
"type": "object"
}
}
}
}
],
"native___": [
{
"ToolSpecification": {
"name": "fs_read",
"description": "Tool for reading files (for example, `cat -n`), directories (for example, `ls -la`) and images. If user has supplied paths that appear to be leading to images, you should use this tool right away using Image mode. The behavior of this tool is determined by the `mode` parameter. The available modes are:\n- line: Show lines in a file, given by an optional `start_line` and optional `end_line`.\n- directory: List directory contents. Content is returned in the \"long format\" of ls (that is, `ls -la`).\n- search: Search for a pattern in a file. The pattern is a string. The matching is case insensitive.\n\nExample Usage:\n1. Read all lines from a file: command=\"line\", path=\"/path/to/file.txt\"\n2. Read the last 5 lines from a file: command=\"line\", path=\"/path/to/file.txt\", start_line=-5\n3. List the files in the home directory: command=\"line\", path=\"~\"\n4. Recursively list files in a directory to a max depth of 2: command=\"line\", path=\"/path/to/directory\", depth=2\n5. Search for all instances of \"test\" in a file: command=\"search\", path=\"/path/to/file.txt\", pattern=\"test\"\n",
"input_schema": {
"json": {
"type": "object",
"properties": {
"image_paths": {
"items": {
"type": "string"
},
"type": "array",
"description": "List of paths to the images. This is currently supported by the Image mode."
},
"path": {
"description": "Path to the file or directory. The path should be absolute, or otherwise start with ~ for the user's home.",
"type": "string"
},
"pattern": {
"description": "Pattern to search for (required, for Search mode). Case insensitive. The pattern matching is performed per line.",
"type": "string"
},
"start_line": {
"default": 1,
"type": "integer",
"description": "Starting line number (optional, for Line mode). A negative index represents a line number starting from the end of the file."
},
"mode": {
"description": "The mode to run in: `Line`, `Directory`, `Search`. `Line` and `Search` are only for text files, and `Directory` is only for directories. `Image` is for image files, in this mode `image_paths` is required.",
"enum": [
"Line",
"Directory",
"Search",
"Image"
],
"type": "string"
},
"context_lines": {
"description": "Number of context lines around search results (optional, for Search mode)",
"type": "integer",
"default": 2
},
"depth": {
"description": "Depth of a recursive directory listing (optional, for Directory mode)",
"type": "integer",
"default": 0
},
"end_line": {
"default": -1,
"description": "Ending line number (optional, for Line mode). A negative index represents a line number starting from the end of the file.",
"type": "integer"
}
},
"required": [
"path",
"mode"
]
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "use_aws",
"description": "Make an AWS CLI api call with the specified service, operation, and parameters. All arguments MUST conform to the AWS CLI specification. Should the output of the invocation indicate a malformed command, invoke help to obtain the the correct command.",
"input_schema": {
"json": {
"required": [
"region",
"service_name",
"operation_name",
"label"
],
"type": "object",
"properties": {
"profile_name": {
"description": "Optional: AWS profile name to use from ~/.aws/credentials. Defaults to default profile if not specified.",
"type": "string"
},
"region": {
"description": "Region name for calling the operation on AWS.",
"type": "string"
},
"parameters": {
"type": "object",
"description": "The parameters for the operation. The parameter keys MUST conform to the AWS CLI specification. You should prefer to use JSON Syntax over shorthand syntax wherever possible. For parameters that are booleans, prioritize using flags with no value. Denote these flags with flag names as key and an empty string as their value. You should also prefer kebab case."
},
"operation_name": {
"description": "The name of the operation to perform.",
"type": "string"
},
"service_name": {
"description": "The name of the AWS service. If you want to query s3, you should use s3api if possible.",
"type": "string"
},
"label": {
"description": "Human readable description of the api that is being called.",
"type": "string"
}
}
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "report_issue",
"description": "Opens the browser to a pre-filled gh (GitHub) issue template to report chat issues, bugs, or feature requests. Pre-filled information includes the conversation transcript, chat context, and chat request IDs from the service.",
"input_schema": {
"json": {
"properties": {
"steps_to_reproduce": {
"type": "string",
"description": "Optional: Previous user chat requests or steps that were taken that may have resulted in the issue or error response."
},
"title": {
"description": "The title of the GitHub issue.",
"type": "string"
},
"actual_behavior": {
"type": "string",
"description": "Optional: The actual chat behavior that happened and demonstrates the issue or lack of a feature."
},
"expected_behavior": {
"type": "string",
"description": "Optional: The expected chat behavior or action that did not happen."
}
},
"type": "object",
"required": [
"title"
]
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "fs_write",
"description": "A tool for creating and editing files\n * The `create` command will override the file at `path` if it already exists as a file, and otherwise create a new file\n * The `append` command will add content to the end of an existing file, automatically adding a newline if the file doesn't end with one. The file must exist.\n Notes for using the `str_replace` command:\n * The `old_str` parameter should match EXACTLY one or more consecutive lines from the original file. Be mindful of whitespaces!\n * If the `old_str` parameter is not unique in the file, the replacement will not be performed. Make sure to include enough context in `old_str` to make it unique\n * The `new_str` parameter should contain the edited lines that should replace the `old_str`.",
"input_schema": {
"json": {
"properties": {
"old_str": {
"type": "string",
"description": "Required parameter of `str_replace` command containing the string in `path` to replace."
},
"path": {
"description": "Absolute path to file or directory, e.g. `/repo/file.py` or `/repo`.",
"type": "string"
},
"file_text": {
"type": "string",
"description": "Required parameter of `create` command, with the content of the file to be created."
},
"new_str": {
"type": "string",
"description": "Required parameter of `str_replace` command containing the new string. Required parameter of `insert` command containing the string to insert. Required parameter of `append` command containing the content to append to the file."
},
"insert_line": {
"type": "integer",
"description": "Required parameter of `insert` command. The `new_str` will be inserted AFTER the line `insert_line` of `path`."
},
"command": {
"type": "string",
"description": "The commands to run. Allowed options are: `create`, `str_replace`, `insert`, `append`.",
"enum": [
"create",
"str_replace",
"insert",
"append"
]
}
},
"required": [
"command",
"path"
],
"type": "object"
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "dummy",
"description": "This is a dummy tool. If you are seeing this that means the tool associated with this tool call is not in the list of available tools. This could be because a wrong tool name was supplied or the list of tools has changed since the conversation has started. Do not show this when user asks you to list tools.",
"input_schema": {
"json": {
"type": "object",
"properties": {},
"required": []
}
}
}
},
{
"ToolSpecification": {
"name": "execute_bash",
"description": "Execute the specified bash command.",
"input_schema": {
"json": {
"properties": {
"summary": {
"description": "A brief explanation of what the command does",
"type": "string"
},
"command": {
"description": "Bash command to execute",
"type": "string"
}
},
"required": [
"command"
],
"type": "object"
}
}
}
}
]
},
"context_manager": {
"max_context_files_size": 150000,
"global_config": {
"paths": [
".amazonq/rules/**/*.md",
"README.md",
"AmazonQ.md"
],
"hooks": {}
},
"current_profile": "vibe",
"profile_config": {
"paths": [
"~/projects/privat/mcp-server/responsible-vibe/SYSTEM_PROMPT.md"
],
"hooks": {}
}
},
"context_message_length": 4983,
"latest_summary": null,
"model": "CLAUDE_SONNET_4_20250514_V1_0"
}
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