Was möchten wir herausfinden?

Kann ein KI-Werkzeug eine große Codebasis präzise verstehen, ohne sich auf veraltete Zusammenfassungen oder ein undurchsichtiges Modellgedächtnis verlassen zu müssen?

01

Warum beschäftigt uns das?

Code, Architekturentscheidungen, Tickets und Dokumentation verändern sich laufend. Herkömmliche Kontextfenster sehen nur Ausschnitte und verlieren sowohl Historie als auch den exakten Bezug zu einem Commit.

02

Was haben wir gebaut?

Ein SHA-verankerter Live-Index kombiniert exakte Symbole, Code-Graph und semantische Suche. Git-Webhooks aktualisieren nur betroffene Teile; MCP liefert Quellcode und Belege an Claude Code, Codex, Cursor und andere Clients.

03

Wo steht das Experiment?

Indexierung, GitHub-Integration, Historie, MCP, OAuth, Mandantentrennung, Connectoren, Backups und Betriebsoberfläche sind implementiert und automatisiert geprüft. Der reale Betreiberpilot steht noch aus.

04

Wie geht es weiter?

Ein echtes twopeaks-Repository produktiv anbinden, die wichtigsten Fragen gegen reale Codebasen evaluieren und danach die Entscheidung über einen ersten Kundenzugang treffen.

Technologien und Themen

  • Laravel
  • MCP
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • Tree-sitter
  • GitHub