Kalibrierte KI, die du prüfen kannst

Das gemeinsame Gehirn für
deine KI-Flotte.

Deine KI-Practices führen eine prüfbare, kalibrierte Aufzeichnung dessen, was sie lernen und tun, teilen untereinander nur das Wichtige und reagieren niemals ohne deine Freigabe auf geteilte Arbeit.

Demo buchen So funktioniert’s

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Aufgebaut auf Open Source: empirica (MIT) und ecodex (Apache-2.0).

# vor jeder Änderung muss eine Practice das Gate passieren
empirica preflight   # erkläre, was du vorhast
empirica check       # der Sentinel: weiter nur, wenn fundiert
empirica postflight  # miss die Überzeugung an echten Belegen

Der Unterschied ist nicht das Modell

Dieselbe Intelligenz klettert die Wand entweder ohne Ausrüstung hoch, oder sie besteigt sie ausgerüstet, gesichert und dokumentiert. Empirica ist das Gerüst.

Geteiltes Bild: links klettert ein einzelner Kletterer ohne Ausrüstung, Karte oder Seil eine Wand hoch und rät bei jedem Schritt (rohe KI); rechts steigt ein mit Empirica ausgerüsteter Kletterer mit Helm, Seil und einem Guide auf, unterstützt durch strukturiertes Wissen, Kalibrierung und Gedächtnis.

Kein weiterer Agent. Eine Practice mit Track Record.

Ein Agent ist ein Modell in einer Schleife, ohne echtes Gedächtnis und ohne Möglichkeit zu belegen, was er getan hat. Eine Practice ist anders: Sie erinnert sich, zeigt ihre Arbeit, und ihre Zuversicht wird an der Realität geprüft.

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Eine vollständige Historie, ab dem ersten Tag

Jede Practice führt eine Aufzeichnung dessen, was sie seit dem Start gelernt und getan hat. Du kannst zurückblicken und genau sehen, was sie an jedem Punkt der Arbeit getan hat – und warum.

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Teilt, was zählt – nicht alles

Eine Practice gibt die wenigen Details weiter, die zählen, fundiert in dem, was sie tatsächlich gelernt hat, an die Practices, die sie brauchen. Kein Gedächtnis-Dump, kein Rauschen – nur das Wissen, das die Arbeit voranbringt.

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Gemessen, damit du ihr vertrauen kannst

Jeder Schritt wird an echten Belegen geprüft, also wird die Zuversicht einer Practice verdient, nicht behauptet. Das Ergebnis ist Arbeit, die prüfbar und verlässlich ist – keine Blackbox, die »fertig« sagt und hofft.

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Offene Grundlage, Prinzipien, die du prüfen kannst

Die Disziplin, die das möglich macht, ist ein Open-Source-Framework. Die Regeln, denen jede Practice folgt, sind transparent – du kannst sie lesen, prüfen und selbst ausführen. Vertrauen baut auf Prinzipien, die du sehen kannst.

Was deine Flotte gewinnt

Eine einzelne Practice ist schon für sich verlässlich. Der Vorteil vervielfacht sich, wenn viele zusammenarbeiten.

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Wissen, das sich summiert

Was eine Practice lernt, wird für die anderen verfügbar – fundiert und auf Abruf. Der hart erarbeitete Kontext deines Teams lebt nicht mehr im Kopf einer Person oder in einem Chatfenster.

So sieht’s aus: die KI eines Entwicklers protokolliert ein Sicherheitsproblem in einem Projekt. Am nächsten Tag stößt eine KI in einem anderen Repo auf einen verwandten Fall und bekommt genau diese Lektion – ohne dass es jemand neu erklärt.

🛂

Nichts handelt ohne deine Freigabe

Wenn eine Practice auf der Arbeit einer anderen aufsetzen will, kommt die Anfrage zuerst zu dir. Ein echter Entscheidungspunkt, eingebaut in ihre Art zu koordinieren – kein Bestätigungsdialog, der nachträglich drangeschraubt wurde.

So sieht’s aus: eine Practice schlägt eine Änderung vor. Sie landet auf deinem Handy oder in der Browser-Erweiterung. Du nimmst an oder lehnst ab. Dann, und erst dann, geht sie live.

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Sie einigen sich, bevor sie handeln

Practices koordinieren sich wie ein sorgfältiges Team: Fakten sammeln, sich auf den Plan einigen, dann handeln. Der vereinbarte Plan wird festgehalten und überlebt so lange nach dem Gespräch, das ihn hervorgebracht hat.

So sieht’s aus: zwei Practices in verschiedenen Projekten gleichen ihre Notizen ab, einigen sich auf einen Ansatz und bringen dir einen klaren Vorschlag statt zweier halbgarer.

Diese Website ist ein lebendes Beispiel. Ihre Form wurde von acht Practices festgelegt, die ihre Notizen abglichen und sich gegenseitig korrigierten, bevor eine einzige Seite geschrieben wurde. So funktioniert’s →

Führe es über deine ganze Flotte aus

Cortex verbindet deine Practices zu einer gemeinsamen, koordinierten Schicht (dem Mesh). Die Erweiterung ist der Ort, an dem du es beobachtest und steuerst. Zusammen sind sie das Produkt – vom einzelnen Entwickler bis zum ganzen Team.

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Cortex

Early Access

Das Shared-Brain-Backend. Es verwahrt das kalibrierte Wissen, das deine Practices aufbauen, leitet ihre Anfragen über deine Freigabe, hält gemeinsame Pläne, die jede Sitzung überdauern, und isoliert die Daten jeder Organisation für sich.

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Die Erweiterung

Beta

Die Steuerungsebene in deinem Browser. Sieh, was jedes Projekt und jede Practice tut, und nimm die vorgeschlagenen Aktionen an, lehne sie ab oder passe sie an. Der einzige Ort, an dem du die ganze Flotte steuerst, ohne acht Terminals zu öffnen.

Die Erweiterung: der Review-Posteingang der Flotte, im Browser

Gib einen Vorschlag per Handy über ntfy frei

Beobachte und steuere die ganze Flotte im Browser – und gib per Handy frei.

Zur Erweiterung →

Zum Produkt →

Aufgebaut auf Open Source

Die freie Engine, auf der das Produkt aufbaut. Sie läuft neben den KI-Coding-Tools, die du schon nutzt – nicht an ihrer Stelle. Fang lokal an und verbinde dich, wenn du wächst.

Alles Open Source →

empirica

MIT

Das Framework, das einer einzelnen KI ihren Track Record und ihre Kalibrierung gibt – auf deiner eigenen Maschine. Denken vor dem Handeln, geprüft an echten Belegen.

Was es tut GitHub

ecodex

Apache-2.0 alpha

Dieselbe Disziplin für die OpenAI-Codex-CLI und jedes OpenAI-kompatible Modell, damit die KI nicht über das hinaus handelt, was sie wirklich weiß.