ClariLayer
ClariLayer · Coding
ClariLayer ist eine persönliche Kontextschicht für die Arbeit mit KI, bereitgestellt über das Model Context Protocol (MCP). Es arbeitet als KI-Kontextgedächtnis: Es speichert die Fakten, Vorlieben, Entscheidungen, Regeln und Lehren, die Sie bestätigen, und gibt sie an Ihren KI-Client zurück, wenn eine verwandte Aufgabe beginnt. Statt in jeder Sitzung denselben Hintergrund neu zu erklären, bauen Sie einen einzigen autorisierten Raum auf, aus dem Claude Code, Cursor, Codex oder claude.ai lesen können. Es lädt auch analytischen Kontext aus SQL, dbt-Modellen und Notizen und prüft gespeicherte Definitionen gegen echte Quellenbelege, um Abweichungen als Hinweise sichtbar zu machen.
Über ClariLayer
Was ClariLayer ist
ClariLayer ist ein Werkzeug, das Ihrem KI-Assistenten ein dauerhaftes Gedächtnis dafür gibt, wie Sie arbeiten. Sie verbinden es mit dem Client, den Sie ohnehin nutzen, speichern eine bestätigte Entscheidung und fragen diese Entscheidung später in einem anderen Projekt oder einer anderen Sitzung ab. Der gespeicherte Eintrag bewahrt seine Quelle und seine Anwendbarkeit. So sehen Sie, woher eine Regel stammt und auf welches Projekt sie sich bezieht.
Die größere Idee ist Kontext über Werkzeuge hinweg. Eine KI-Sitzung startet normalerweise kalt, und was Sie in einem Gespräch geklärt haben, verschwindet beim nächsten Öffnen eines Fensters. ClariLayer hält diesen geklärten Kontext in einem Raum, den Sie autorisieren, und lässt denselben Raum relevanten Kontext für mehr als einen Client bereitstellen. Das ist KI-Gedächtnis für Agenten, nicht nur für einen einzelnen Chat. Für Analysten geht es weiter: Es kann Kontext aus vorhandenem SQL, dbt-Modellen, CLAUDE.md-Notizen, einem Datenwörterbuch und Modellen der semantischen Schicht aufbauen und dann eine gespeicherte Metrikdefinition gegen die Belege des Data Warehouse abgleichen.
Warum ist das wichtig? Weil die Kosten eines Kaltstarts real sind. Jede Sitzung, in der Sie eine Projektentscheidung, eine Namensregel oder eine Metrikdefinition neu erklären, ist Zeit, die Sie nicht zurückbekommen, und die Nacherklärung weicht ohnehin oft von der ursprünglichen Wahl ab.
Es ist keine Magie, und das Team sagt das offen. Das allgemeine Arbeitsgedächtnis ist nicht unabhängig geprüft und erscheint nicht garantiert in jeder Antwort. Das Modell für Abgleich und Hinweise gilt nur für die unterstützten analytischen Belegpfade. Kontextverwaltung klingt in einer Präsentation mühelos. In der Praxis ist sie es nicht.
Die Cursor-Extraktion ist begrenzt, und OpenAI-Extraktionsanbieter sind noch nicht verfügbar. Das schränkt ein, wer die Funktion zum Import des Verlaufs heute nutzen kann. Wenn Sie ein System wollen, das still alles für Sie behält, ist ClariLayer nicht dieses Produkt. Es verlangt von Ihnen, auszuwählen, was es behält.
Erste Schritte
- Erstellen Sie ein Konto und verbinden Sie einen kompatiblen KI-Client. Das persönliche Angebot startet kostenlos, ohne Kreditkarte.
- Führen Sie die geführte Einrichtung in Ihrem Client aus. Bevorzugen Sie OAuth, wenn der Client es anbietet; andernfalls speichern Sie einen Kontextschlüssel in einem sicheren lokalen Feld.
- Prüfen Sie die Verbindung mit einem Health Check und speichern Sie dann eine echte Entscheidung, Regel oder Einschränkung aus Ihrer tatsächlichen Arbeit.
- Wählen Sie den autorisierten Raum, in dem abgerufene Arbeit gelten soll, damit spätere Sitzungen den Umfang kennen.
- Optional: Importieren Sie ausgewählten lokalen Verlauf oder richten Sie laufende Erfassung ein. Jeder Schritt ist eine eigene Entscheidung, mit eigener Vorschau und Autorisierung.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von ClariLayer.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Datenanalysten
- Entwickler, die KI-Coding-Clients nutzen
- Einzelentwickler mit mehreren Projekten
Aufgaben
- Frühere Entscheidungen abrufen
- Eine Korrektur speichern
- Eine Metrikdefinition abgleichen
- Analytischen Kontext aufbauen
Szenarien
- Eine neue KI-Sitzung in einem alten Projekt starten
- Arbeit zwischen Clients übergeben
- Teams, die über eine Definition streiten
Wichtigste Funktionen
Gespeicherter Kontext, den Sie einsehen und ändern können
Jeder gespeicherte Eintrag hält seine Quelle und Anwendbarkeit sichtbar. Sie sehen, aus welchem Gespräch eine Entscheidung kam, auf welches Projekt sie sich bezieht und welche Version sie nennt. Wenn sich ein Plan ändert, korrigieren Sie die Entscheidung oder vergessen Sie sie aus dem Umfang, in den sie nicht mehr gehört. Diese Prüfspur ist wichtig. Ein KI-Gedächtnis, das Sie nicht einsehen können, ist schwer zu vertrauen. Quelle: clarilayer.com.
Abrufen und merken, die tägliche Schleife
ClariLayer dokumentiert vier Verben, und zwei davon tragen den größten Teil der täglichen Arbeit. Recall holt relevante gespeicherte Entscheidungen, Definitionen, Notizen und Hinweise in die aktuelle Aufgabe. Remember speichert eine bestätigte Entscheidung, Einschränkung, Definition oder Korrektur für spätere Sitzungen. Remember ist ein ausdrücklicher Schreibvorgang, den der Agent auslöst. Er geschieht nicht hinter Ihrem Rücken.
Aufbau für analytischen Kontext
Sie können Kontext aus strukturierten Quellen speisen: SQL, dbt-Modelle, CLAUDE.md-Notizen, ein Datenwörterbuch oder Codebook und Modelle der semantischen Schicht. Das gibt einem Agenten die definitorische Grundlage, die er braucht, bevor er eine Analyse anfasst. Die Einrichtung ist bewusst. Sie wählen eine Quelle, einen Raum und einen Extraktionsanbieter und prüfen dann den genauen Vorschlag, bevor Sie ihn annehmen.
Abgleich gegen echte Belege
Reconcile prüft eine kompatible analytische SQL-Definition gegen actual_sample-Belege des Data Warehouse oder einen HubSpot-CRM-Vertrag gegen zeilenfreie crm_evidence. Wenn sie nicht übereinstimmen, erscheint die Abweichung als Hinweis. Die Website nennt das eine Prüfung, die keine Notizendatei leisten kann, und das ist eine faire Aussage. Ein an lebende Quellenbelege gebundener Hinweis schlägt einen veralteten Kommentar jedes Mal.
Kontrollierter Import des Verlaufs
Allein die Verbindung liest Ihren Verlauf nicht und startet keine Erfassung. Sie wählen eine unterstützte lokale Verlaufsquelle, einen Raum und einen Extraktionsanbieter und sehen sich dann den Stapel an, bevor Sie ihn annehmen. Laufende Erfassung wird getrennt aktiviert, mit eigener Autorisierung und Ausschlüssen, sodass nichts Ihren Verlauf liest, bis Sie ausdrücklich sagen, dass es darf, und genau prüfen, was es hereinziehen würde. Hier ist der Haken. Die aktuelle qualifizierte Extraktion nutzt ein versionsspezifisches Claude-CLI-Profil. OpenAI- und Cursor-Extraktionsanbieter sind nicht verfügbar, und die native Qualifizierung des Cursor-Verlaufs bleibt begrenzt.
Funktioniert mit den KI-Clients, die Sie bereits nutzen
ClariLayer verbindet sich als entfernter MCP-Server über Streamable HTTP, passt also in Clients, die das Protokoll unterstützen. Die Website listet Claude Code, Cursor, Codex und claude.ai. Die Einrichtung läuft über die eigene Konfiguration jedes Clients, und OAuth wird angeboten, wo es kompatibel ist, was bedeutet, dass Sie Ihren bestehenden Arbeitsablauf behalten, statt alles in eine neue App zu verlagern, nur um persistenten Kontext zu bekommen.
Gesteuerter Kontext für Teams
Der Governed Context Edge ist eine gemeinsame Schicht für Teamdefinitionen. Sie schlagen eine Definition in einen gemeinsamen Kanon nach oben vor, übernehmen den Kanon nach unten mit eigener Entscheidungsfreiheit und halten Widerspruch sichtbar. Er ist in privater Pilotphase ohne öffentlichen Preis. Wichtig zu wissen: Projektkontext wird bewusst vorgeschlagen, und persönliches Gedächtnis wird nie still in die Team-Schicht befördert.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Persistenter Kontext bedeutet weniger wiederholte Erklärungen über Sitzungen und Clients hinweg.
- Gespeicherte Einträge tragen Quelle, Umfang und Version. Sie können sie einsehen und korrigieren.
- Der Abgleich gegen lebende Belege aus Data Warehouse oder CRM erzeugt Hinweise, die eine Notizendatei nicht liefern kann.
- Der persönliche Plan startet kostenlos, ohne Kreditkarte. Die Schleife zu testen kostet nichts.
- Ausdrückliche Schreibvorgänge und vorab angezeigte Importe behalten die Kontrolle bei Ihnen, nicht beim Agenten.
Nachteile
- Das allgemeine Arbeitsgedächtnis ist nicht unabhängig geprüft und nicht in jeder Antwort garantiert, Sie können sich also nicht wie auf eine Datenbank darauf verlassen.
- Die Extraktionsunterstützung ist derzeit schmal. OpenAI-Extraktion ist nicht verfügbar, und die native Qualifizierung des Cursor-Verlaufs ist begrenzt.
- Team-Governance steckt hinter einer privaten Pilotphase ohne öffentlichen Preis. Nutzer gemeinsamer Definitionen können sich nicht einfach anmelden.
- Der analytische Abgleichpfad ist eine Spezialfunktion, die kompatible Definitionen aus Data Warehouse oder HubSpot erwartet.
Häufige Fragen
Es speichert die Entscheidungen, Regeln, Vorlieben und Definitionen, die Sie bestätigen, und gibt die relevanten zurück, wenn eine verwandte Aufgabe beginnt. Stellen Sie es sich als persönliche Kontextschicht vor, die zwischen Ihnen und Ihrem KI-Client sitzt, bereitgestellt über MCP.
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