diff --git a/static/js/panels/connect.js b/static/js/panels/connect.js index 8ce67d7..55cca81 100644 --- a/static/js/panels/connect.js +++ b/static/js/panels/connect.js @@ -93,7 +93,9 @@ function render() { ${toolRow("OpenCode", "Beliebtester Open-Source-Coding-Agent (MIT) — Terminal, Desktop & IDE.", "https://opencode.ai", "Empfohlen")} ${toolRow("Cline", "Bestes Erlebnis in VS Code, Bring-Your-Own-Key, Mensch-im-Loop.", "https://cline.bot")} ${toolRow("Continue.dev", "Feinkörnige Kontrolle + bestes MCP-Ökosystem für Werkzeuge.", "https://continue.dev")} -
Kommt drauf an, was du willst:
+ ["Was ist ein Agent — und wann brauche ich einen?", ` +Ein nacktes Modell schreibt nur Text zurück. Ein Agent ist ein Programm drumherum, + das das Modell handeln lässt: Dateien lesen und ändern, Befehle ausführen, im Web suchen — + Schritt für Schritt in einer Schleife, bis die Aufgabe erledigt ist.
+Bild dazu: Reiner Chat = du fragst einen Experten und tippst seine Antwort selbst ab. + Agent = der Experte sitzt an deinem PC und macht es selbst — du schaust zu und bestätigst.
+Wann lohnt sich was?
Das Gute: Diese Agenten laufen lokal auf deinem PC und reden mit deinem lokalen Modell. - Du brauchst keinen Cloud-Agenten — die „empfohlenen Tools" SIND die Agenten.
`], +So arbeitest du damit: Du beschreibst ein Ziel in Worten („baue Feature X", „finde den + Bug in dieser Datei"). Der Agent macht sich einen Plan und arbeitet ihn ab; heikle Schritte bestätigst + du. Lass ihn am besten in einem Projektordner mit Git arbeiten — dann ist jede Änderung + nachvollziehbar und rückgängig zu machen.
+Gut zu wissen: Diese Agenten laufen lokal auf deinem PC und reden mit deinem lokalen + Modell. Du brauchst keinen Cloud-Dienst — die „empfohlenen Tools" im Tab Verbinden SIND + die Agenten.
`], + ["Was sind Skills — und wie installiere ich sie?", ` +Ein Skill ist verpacktes Können: eine kurze Anleitung (oft + ein paar Hilfsskripte), + die dem Agenten beibringt, eine wiederkehrende Aufgabe jedes Mal so zu erledigen, wie du + es willst. Stell es dir wie ein Rezept oder eine Arbeitsanweisung vor, die der Agent liest, sobald sie passt.
+Skill vs. MCP — nicht verwechseln: MCP gibt dem Agenten neue Werkzeuge (Aktionen, + z.B. „auf eine Datenbank zugreifen"). Skills geben ihm Know-how (wie er etwas gut macht) + mit den Werkzeugen, die er schon hat. Kurz: Werkzeuge = MCP, Anleitungen = Skills.
+Wofür gut?
+In deinen Tools heißt das konkret:
+AGENTS.md + eigene Befehle (Commands)..clinerules + „Workflows".SKILL.md (Beschreibung +
+ Anleitung, optional Skripte) — zunehmend von mehreren Tools unterstützt.Installieren = meist nur eine Datei/einen Ordner ablegen (kein Build, kein Neustart-Zauber):
+AGENTS.md,
+ .clinerules/) — gilt nur für dieses Projekt.Beste Quellen: zuerst die Doku deines Tools (OpenCode/Cline/Continue) — am verlässlichsten. + Dann „awesome"-Listen auf GitHub (z.B. awesome-claude-skills, awesome-mcp-servers) und + die quelloffenen Anthropic-Skills als Vorlagen, um das Format zu lernen.
+Für lokale Modelle wichtig: Skills sind nur Text-Anleitungen + und funktionieren mit jedem Modell — aber kleinere lokale Modelle befolgen komplexe Skills weniger + zuverlässig als große. Halte sie kurz, klar und konkret.
`], + ["MCP — deinem Agenten echte Werkzeuge geben", ` +MCP (Model Context Protocol) ist ein einheitlicher „Stecker", über den ein Agent zusätzliche + Werkzeuge bekommt: das Web durchsuchen, Dateien lesen, eine Datenbank abfragen, GitHub bedienen … + Ohne MCP kann das Modell nur reden; mit MCP kann es etwas tun.
+So nutzt du es: Du fügst in deinem Agenten einen „MCP-Server" hinzu (eine kleine Zeile in der + Konfiguration je Werkzeug). Danach entscheidet der Agent selbst, wann er das Werkzeug einsetzt.
+llama-swap lädt automatisch das Modell, das gerade angefragt wird, und entlädt es nach einer Leerlaufzeit wieder (oder wenn du ein anderes anfragst). Es läuft immer nur eines gleichzeitig.
@@ -60,9 +116,10 @@ const CONCEPTS = [ ["Quantisierung (Q4_K_M)", "Verkleinert ein Modell (16-Bit → 4-Bit), damit es in den Speicher passt — bei kaum Qualitätsverlust. Q4_K_M ist der beliebte Sweetspot."], ["Kontextfenster", "Das Kurzzeitgedächtnis: wie viel Text sich das Modell gleichzeitig merkt. Größer = mehr Überblick, mehr Speicher, etwas langsamer."], ["Auto-Swap", "llama-swap lädt/entlädt Modelle automatisch — immer nur eins gleichzeitig. Du managst nichts."], - ["Agent", "Ein Programm (OpenCode, Cline), das die KI selbstständig Aufgaben erledigen lässt: Dateien lesen/schreiben, Befehle ausführen, planen."], - ["MCP", "Model Context Protocol — gibt einem Agenten zusätzliche Werkzeuge (Web durchsuchen, Dateien, Tools). Macht aus dem Textmodell einen echten Helfer."], - ["Skills", "Vorgefertigte Fähigkeiten/Anleitungen, die ein Agent für wiederkehrende Aufgaben nutzt."], + ["Agent", "Ein Programm (OpenCode, Cline, Continue), das das Modell handeln lässt — Dateien lesen/ändern, Befehle ausführen, planen, im Loop bis die Aufgabe erledigt ist. Reiner Chat schreibt nur Text zurück."], + ["MCP", "Model Context Protocol — der Anschluss, über den ein Agent zusätzliche Werkzeuge bekommt (Web, Dateien, Datenbank). MCP = Werkzeuge."], + ["Skills", "Verpackte Anleitung für wiederkehrende Aufgaben — der Agent liest sie und macht es jedes Mal wie du willst. Skills = Anleitungen (das Gegenstück zu MCP-Werkzeugen)."], + ["Rules / Commands", "Die konkrete Form von Skills je Tool: AGENTS.md (OpenCode), .clinerules (Cline), Rules/Prompts (Continue) — eine Datei im Projekt- oder Konfig-Ordner."], ]; function mount() {