Gedächtnis für Coding-Agenten: Claude Code, Codex und Cursor

Nutze eine versionierte AGENTS.md und eine kurze Aufgabenübergabe als gemeinsames Gedächtnis für Coding-Agenten wie Claude Code, Codex und Cursor. Ergänze ai-memory für automatische Erfassung und Übergaben oder Beacon, um aufgezeichnete Sitzungsverläufe zu prüfen und wiederverwendbare Erkenntnisse freizugeben. Halte verbindliche Projektregeln unabhängig von der gewählten Lösung im Repository fest.

Bestimme, was beim Toolwechsel erhalten bleiben muss

Bewahre dauerhaft relevante Entscheidungen getrennt vom aktuellen Aufgabenstand auf. Ein neuer Agent kann deinen Code lesen, ohne zu wissen, warum du einen Ansatz verworfen hast, welche Korrektur du gestern verlangt hast oder welcher Schritt bei einer offenen Aufgabe als Nächstes ansteht.

Drei Arten von Kontext helfen bei unterschiedlichen Problemen: Anweisungen beschreiben die Arbeitsweise, Übergaben halten fest, wo die Arbeit stehen geblieben ist, und die Sitzungshistorie liefert Belege für beides. Die Weitergabe einer dieser Arten überträgt nicht automatisch die anderen, laufende Prozesse oder Werkzeugberechtigungen.

Ansatz	Was erhalten bleibt	Wann du ihn wählen solltest	Wann du die Wahl überdenken solltest
Anweisungen und Übergabedateien im Repository	Bewusst gepflegte Regeln, Entscheidungen und Aufgabenstände	Wenige Notizen reichen aus und sollen mit Git weitergegeben werden	Wechsle zu einem Dienst, wenn die Beteiligten wiederholt vergessen, die Notizen zu aktualisieren
ai-memory	Erfasste Beobachtungen, ein durchsuchbares Markdown-Wiki und Übergaben zwischen Agenten	Du wechselst häufig zwischen Agenten und möchtest Erfassung und Abruf automatisieren	Bleibe bei Dateien, wenn die Pflege von Hooks, Zugangsdaten und Server mehr Aufwand verursacht, als sie einspart
Beacon	Vereinheitlichte Sitzungsverläufe und ausdrücklich freigegebene Projekterkenntnisse	Du möchtest Vorgänge prüfen und wiederkehrende Korrekturen in überprüftes Wissen überführen	Bevorzuge ai-memory, wenn automatische Übergaben wichtiger sind als die Prüfung von Sitzungsverläufen und Erkenntnissen

Stand 2026-10-21 bezieht sich dieser Vergleich auf ai-memory v3.1.2 und Beacon v1.3.45. Der Unterschied liegt in der Architektur: ai-memory umfasst neben dem Markdown-Wiki in Git auch Server, Hooks und MCP; bei Beacon sind Erfassung und Freigabe von Erinnerungen getrennte Abläufe.

Beginne mit AGENTS.md und einer kurzen Übergabe

Mache AGENTS.md zur gemeinsamen Referenz für das Projekt und prüfe, ob jedes Werkzeug sie lädt. Die nativen Laderegeln unterscheiden sich:

• Codex: liest eine Anweisungskette von der Projektwurzel bis zum Arbeitsverzeichnis. Im selben Verzeichnis hat AGENTS.override.md Vorrang vor AGENTS.md; siehe die Regeln zur Anweisungssuche in Codex.
• Cursor: unterstützt AGENTS.md in der Projektwurzel und in Unterverzeichnissen. Cursor-spezifische Regeln mit einem festgelegten Geltungsbereich legst du bei Bedarf unter .cursor/rules/*.mdc ab; siehe die Dokumentation zu Cursor-Regeln.
• Claude Code: kann ab v2.1.277 AGENTS.md direkt laden. Standardmäßig bevorzugt es jedoch CLAUDE.md, .claude/CLAUDE.md oder CLAUDE.local.md im Arbeitsverzeichnis oder in übergeordneten Verzeichnissen, sofern diese die Ladekriterien erfüllen. Wenn bereits Anweisungen für Claude existieren oder eine Sitzung das direkte Laden nicht unterstützt, füge einer CLAUDE.md in der Projektwurzel neben der AGENTS.md eine Zeile mit @AGENTS.md hinzu. Der Leitfaden zum Gedächtnis von Claude Code beschreibt beide Wege.

Lege für einen kleinen Test eine AGENTS.md in der Projektwurzel an oder ergänze eine vorhandene Datei um diese vorgeschlagene Konvention:

## Working context

- Before changing a dependency version, read its official release notes
  and run the tests for the affected component.
- When resuming work, read docs/agent-handoff.md if it exists.
- Treat handoffs as historical evidence. Check old commands, paths and
  conclusions against the current checkout before acting.

Bitte den Agenten nach einer tatsächlich bearbeiteten Aufgabe, die Übergabe zu erstellen:

Write docs/agent-handoff.md with the goal, current branch and commit,
confirmed decisions, commands actually run and their results,
remaining uncertainty, and the next concrete action.
Distinguish failed approaches from successful ones.
Do not include credentials or copy the full conversation.

Prüfe diese Datei zusammen mit den Codeänderungen. Dauerhafte Konventionen gehören in AGENTS.md; aktualisiere die Übergabe mit dem Fortschritt der Aufgabe.

Starte in jedem Werkzeug eine neue Sitzung und frage, welche Prüfungen bei einem Abhängigkeitsupdate gelten und aus welcher Datei sie stammen. In Claude Code kannst du mit /context auch die geladenen Gedächtnisdateien prüfen. Falls Codex die Regel übersieht, kontrolliere zuerst das Arbeitsverzeichnis und die vorrangige Anweisungsdatei, bevor du zusätzliche Kopien anlegst.

Das native automatische Gedächtnis bleibt innerhalb seiner jeweiligen Umgebung nützlich. Claude Code speichert Projektnotizen unter ~/.claude/projects/<project>/memory/. Die lokalen Erinnerungen von Codex müssen aktiviert werden, liegen unter ~/.codex/memories/ und werden über /memories verwaltet. Diese getrennten Speicher bilden kein gemeinsames Übergabeformat für verschiedene Werkzeuge.

Nutze ai-memory für automatische Erfassung und Übergaben

Wähle ai-memory, wenn Agenten Projektkontext über einen Dienst festhalten und wieder abrufen sollen. Die maßgebliche Datenbasis ist ein Markdown-Wiki in Git; SQLite dient als daraus abgeleiteter Index. MCP stellt den Agenten Gedächtniswerkzeuge bereit, während Hooks — Aktionen bei Ereignissen im Sitzungsablauf — die Erfassung sowie die Verarbeitung von Sitzungsbeginn und Sitzungsende übernehmen.

Installiere und verbinde die Agenten

Das folgende Beispiel gilt für eine neue Installation im Benutzerbereich unter macOS mit Bash. Git und deine Coding-Agenten müssen bereits installiert und die Agenten authentifiziert sein. Andere Plattformen behandelt die Installationsanleitung dieser Version.

curl -fsSLo /tmp/ai-memory-install-v3.1.2.sh \
  https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/download/v3.1.2/install.sh
less /tmp/ai-memory-install-v3.1.2.sh
AI_MEMORY_VERSION=3.1.2 sh /tmp/ai-memory-install-v3.1.2.sh
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
ai-memory --version
ai-memory setup --plan --agent claude-code --agent codex --agent cursor
ai-memory setup --agent claude-code --agent codex --agent cursor
ai-memory status

Als Version wird 3.1.2 erwartet. Prüfe den Einrichtungsplan, bevor du ihn übernimmst: Die Einrichtung erstellt einen Hintergrunddienst und ändert die Konfiguration für MCP, Hooks und Skills im Benutzerbereich. Dadurch können auch andere Projekte der ausgewählten Agenten erfasst werden.

Der Code zur Erstellung der Codex-Konfiguration in dieser Version setzt außerdem default_tools_approval_mode = "approve" für die Werkzeuge von ai-memory. Prüfe diese Berechtigung, wenn Änderungen am Gedächtnis eine Bestätigung erfordern sollen.

Lade für die native Codex-Registrierung dieser Version das erzeugte Bearer-Token in die Startumgebung. Mit dem standardmäßigen Datenverzeichnis unter macOS erledigen diese Bash-Befehle das, ohne das Token auszugeben:

AI_MEMORY_AUTH_TOKEN="$(cat "$HOME/Library/Application Support/ai-memory/auth-tokens/default")"
export AI_MEMORY_AUTH_TOKEN
codex

Die Registrierung verweist auf AI_MEMORY_AUTH_TOKEN; die MCP-Installationsanleitung erklärt diese Codex-spezifische Voraussetzung. Falls dein Datenverzeichnis abweicht, nutze den tatsächlichen Pfad aus ai-memory status.

Führe in Codex /hooks aus und markiere die installierten ai-memory-Hooks als vertrauenswürdig. Starte Claude Code und Cursor nach der Einrichtung neu. Der Exit-Code des Installers allein belegt nicht, dass Codex noch nicht als vertrauenswürdig eingestufte Hooks ausführt.

Prüfe gespeichertes Wissen und Übergaben getrennt

Nutze für die erste Prüfung dieselbe Arbeitskopie und einen ausdrücklich festgelegten Projektbereich. Führe in deren Wurzel ai-memory project init aus und übernimm oder wähle die Namen für Workspace und Projekt. Der Befehl schreibt .ai-memory.toml; verwende bei allen Agenten dieselben beiden Namen.

Nutze in Claude Code diesen Prompt:

Read .ai-memory.toml and use its workspace and project for ai-memory calls.
Call memory_status.
Use memory_write_page to save decisions/shared-memory-demo.md with:
"Memory trial: before a dependency upgrade, check the official release
notes and run the affected component's tests."
Read the page back with memory_read_page and report its stored path.

Öffne Codex oder Cursor in derselben Arbeitskopie. Bitte den Agenten, memory_query für Memory trial und anschließend memory_read_page für den passenden Treffer aufzurufen. Erfolgreich ist die Prüfung, wenn ein tatsächliches Werkzeugergebnis den gespeicherten Pfad und die Entscheidung zurückliefert; eine plausible Antwort ohne Abruf reicht nicht. Die Operationen sind in der Referenz für den programmatischen Gedächtniszugriff dokumentiert.

Prüfe anschließend die automatische Übergabe mit einer kleinen echten Aufgabe: Lass einen klar benannten Schritt offen, beende die Sitzung regulär und öffne den nächsten Agenten im selben Verzeichnis. Dessen Startkontext sollte den ausstehenden Schritt benennen. Eine dauerhaft gespeicherte Seite bleibt durchsuchbar; eine Übergabe ist für die nächste Sitzung bestimmt und kann nur einmal übernommen werden.

Falls der Abruf scheitert, führe ai-memory doctor aus, prüfe den MCP-Verbindungsstatus und kontrolliere die Kombination aus Workspace und Projekt. Bei einem Authentifizierungsfehler in Codex prüfst du dessen Startumgebung; bei einer fehlenden Übergabe die Vertrauensfreigabe der Hooks und die Sitzungserfassung. Behandle diese Fälle als unterschiedliche Fehler.

Nutze Beacon für geprüfte Sitzungsverläufe und freigegebene Erkenntnisse

Wähle Beacon, wenn du die Belege hinter einer wiederverwendbaren Erkenntnis prüfen möchtest. Es kombiniert Erfassungsmethoden wie OpenTelemetry, Hooks und Wiederherstellung aus lokalen Sitzungsdateien; der Umfang hängt vom jeweiligen Werkzeug ab. Das Erfassen einer Sitzung macht deren Inhalte nicht automatisch zu freigegebenen Erinnerungen.

Installiere einen lokalen Collector

Konfiguriere bei einer neuen Installation unter macOS mit Bash und Homebrew nur die drei hier verwendeten Agenten:

brew update
brew trust asymptote-labs/tap
brew tap asymptote-labs/tap
brew install beacon
beacon version
BEACON_ONBOARDING=0 beacon endpoint install \
  --harness claude,codex,cursor --no-backfill
beacon endpoint status

Zum Prüfdatum stellt die Homebrew-Formel 1.3.45 bereit. Das Beispiel lässt den nachträglichen Import früherer Sitzungen und den interaktiven Einrichtungsassistenten aus. Die Erfassung für die ausgewählten Agenten wird im Benutzerbereich eingerichtet, sodass auch deren Arbeit in anderen Repositories im Protokoll landen kann.

Im normalen Assistenten ist Beacon Cloud vorausgewählt. Bei einer neuen Installation verhindern das Überspringen des Assistenten und das Weglassen von --connect die Cloud-Registrierung. Eine bestehende Verbindung wird dadurch nicht getrennt; verwende dafür beacon endpoint disconnect. Die Dokumentation zur Ersteinrichtung beschreibt die möglichen Ziele.

Starte die Agenten nach der Konfiguration neu und prüfe die Beacon-Hooks in Codex mit /hooks, bevor du sie als vertrauenswürdig markierst. Führe im Test-Repository eine kurze Sitzung aus und nenne ausdrücklich die oben gezeigte Konvention zur Prüfung von Abhängigkeiten.

Erstelle eine Erkenntnis, gib sie frei und rufe sie ab

Prüfe die aufgezeichnete Sitzung, bevor du eine Erkenntnis erstellst. Führe in der Projektwurzel Folgendes aus:

beacon endpoint traces list --limit 10
read -r -p "Trace ID from the trial session: " BEACON_TRACE_ID
beacon endpoint traces show "$BEACON_TRACE_ID" --limit 150

Wähle die tatsächliche ID aus der Liste und bestätige, dass die Ereignisse die genannte Konvention enthalten. Erstelle anschließend einen Kandidaten:

beacon memory candidates create \
  --trace "$BEACON_TRACE_ID" \
  --kind convention \
  --title "Dependency upgrades require release-note review" \
  --applicability "Before changing a dependency version in this repository" \
  --body "Check the dependency's official release notes and run the affected component's tests before proposing the upgrade."
read -r -p "Candidate ID returned above: " BEACON_CANDIDATE_ID
beacon memory candidates show "$BEACON_CANDIDATE_ID"

Prüfe den Kandidaten und seine Belege. Gib ihn erst frei, wenn du die eigentliche Erkenntnis akzeptiert hast:

beacon memory candidates approve "$BEACON_CANDIDATE_ID" \
  --reason "Reviewed against the source trace"

Bei diesem Weg gibst du den Text des Kandidaten selbst vor; ein Evaluator wird nicht aufgerufen. Der optionale Evaluator von Beacon bewertet Sitzungsverläufe, liefert aber keine fertig formulierte Erkenntnis. Beide Wege beschreibt die Referenz der Memory-Befehle.

Bitte jetzt einen anderen Agenten im selben Repository, diesen Befehl auszuführen:

beacon memory list -q "dependency upgrades" --json

Lass ihn die zurückgegebene ID des Speichereintrags an beacon memory show übergeben und erklären, wann die Konvention gilt. Erwartet wird die freigegebene Erkenntnis für dieses Projekt. Bleibt das Ergebnis leer, prüfe Freigabestatus, Projektbereich und Suchwörter; die lokale Suche von Beacon verlangt, dass jeder Suchbegriff passt.

Dieser CLI-Weg erfordert kein MCP. Für den Abruf über Agentenwerkzeuge stellt Beacons separater lokaler MCP-Server search_memory, get_memory und get_memory_context bereit. Er liest freigegebene lokale Erinnerungen. Beacon Cloud verwendet einen eigenen Speicher; das Verbinden eines Geräts synchronisiert diese beiden Gedächtnisspeicher nicht.

Behalte falsche Erkenntnisse, private Daten und Kosten unter Kontrolle

Speichere eng umrissene Schlussfolgerungen mit Belegen und behandle abgerufenen Text als historische Information. Ein gescheiterter Versuch kann auf eine vorübergehende Störung oder den falschen Branch zurückgehen, statt eine dauerhafte Projektregel zu belegen. Halte Anwendungssituation, ursprüngliche Aufgabe oder Commit, Prüfergebnis und Prüfdatum fest; korrigiere oder entferne die Notiz, wenn sich das zugrunde liegende Verhalten ändert.

Eine Freigabe ist ein Arbeitsschritt, kein Beweis für eine menschliche Prüfung. Lass eine Person den von einem Agenten vorgeschlagenen Beacon-Kandidaten prüfen und verhindere, dass gespeicherte Anweisungen aktuelle Anforderungen oder Berechtigungen übersteuern.

Die Erfassung verändert auch, wo private Inhalte dauerhaft liegen. Die ai-memory-Regeln [capture] ignore_paths in .ai-memory.toml können unterstützte pfadbasierte Ereignisse ausschließen. Die Nutzungsdokumentation stellt aber ausdrücklich klar, dass dies kein allgemeiner Schutzfilter gegen Datenabfluss in Prompts und Ausgaben ist. Halte Zugangsdaten und Kundendaten aus wiederverwendbaren Notizen heraus; nach dem Löschen der aktuellen Markdown-Seite können ältere Versionen in Git verbleiben.

Prüfe vor dem Weiterleiten von Arbeitssitzungen an Beacon Cloud die aktuelle Datenschutzerklärung. Stand 2026-10-21 ist die Nutzung für Forschung und Modelltraining standardmäßig aktiviert und lässt sich abwählen; auch die ausschließliche Weiterleitung von Metadaten umfasst Angaben wie Pfade und Befehlszeilen. Lokale Speicherung macht ein Coding-Modell in der Cloud ebenfalls nicht lokal: Inhalte, die in dessen Kontext abgerufen werden, werden zu Modelleingaben.

Kalkuliere die Kosten des gesamten Ablaufs. Die standardmäßige Gedächtnisfunktion von ai-memory benötigt keinen API-Schlüssel für ein generatives Modell, allerdings kann das standardmäßige lokale Embedding-Modell beim ersten Start heruntergeladen werden. Das Erstellen einer Erkenntnis aus einem vorgegebenen Text vermeidet bei Beacon Evaluator-Aufrufe. Die normale Nutzung des Coding-Agenten, zusätzlich abgerufene Eingaben, optionale Cloud-Verarbeitung, Speicherung und Prüfzeit bleiben dennoch relevant; keine der Architekturen belegt allein niedrigere Gesamtkosten.

Bevor du eine solche Gedächtnislösung in allen Projekten einführst, vollziehe einen echten Toolwechsel: Rufe die richtige Entscheidung ab, identifiziere den offenen Schritt, prüfe seine Belege und arbeite anhand der aktuellen Arbeitskopie weiter. Falls das scheitert, korrigiere zuerst das Laden, den Projektbereich oder die Erfassung, bevor du weitere Erinnerungen ansammelst.