Knowns CLI
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Knowns CLI ist ein lokal ausgerichtetes Kommandozeilen-Tool, das KI-Codierassistenten eine dauerhafte Gedächtnisschicht für Ihr Projekt gibt. Statt in jedem Chat denselben Kontext zu wiederholen, führen Sie `knowns init` einmal in einem Repository aus. Von da an bleiben Aufgaben, Docs, Entscheidungen und Agent-Kontext zwischen dem Terminal und einer lokalen WebUI verbunden. Es arbeitet mit Tools wie Claude Code, Codex und GitHub Actions zusammen. Ein gehostetes Konto ist nicht nötig.
Über Knowns CLI
Was ist Knowns CLI
Knowns CLI packt ein Problem an, auf das jeder schnell stößt, der einen KI-Codierassistenten nutzt: Der Assistent vergisst. Jede neue Sitzung startet bei null, also erklären Sie Ihre Architektur erneut, fügen dieselben Dateien erneut ein und hoffen, dass das Modell die Punkte verbindet. Knowns holt diesen Kontext aus Ihrem Chat-Fenster heraus und legt ihn ins Repository selbst, wo Menschen und Agenten ihn später prüfen können.
Das Tool dreht sich um eine kleine Gruppe von Befehlen, die einen strukturierten Zustand hinterlassen. knowns init erstellt die Gedächtnisschicht eines Repositorys. knowns task create macht aus einem Stück Arbeit ein adressierbares Objekt, das Priorität, Beziehungen und Quellkontext mitführt. knowns retrieve liefert ein sortiertes Kontextpaket mit angehängten Zitaten zurück, statt einer unbegründeten Vermutung. Und knowns doctor zeigt kaputte Verweise und veraltete Hinweise, bevor die Arbeit beginnt.
Zwei Grenzen sollte man vorab kennen. Knowns ist Entwicklerwerkzeug, keine Verbraucher-App. Wenn Sie sich im Terminal nicht wohlfühlen und keinen Codierassistenten nutzen, gibt es hier wenig für Sie. Die semantische Suche braucht außerdem einen Embedding-Anbieter wie Ollama oder einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt; ohne einen solchen fällt die Suche auf Stichwort-Ergebnisse zurück. Das ist eine echte Verschlechterung der Abrufqualität. Das Tool funktioniert trotzdem.
Erste Schritte
- Installieren Sie die CLI mit Homebrew, npm, einem Shell-Skript, PowerShell oder npx und prüfen Sie sie mit
knowns --version. - Wechseln Sie in das Repository, das Knowns verwalten soll, und führen Sie
knowns initaus, um die lokale Gedächtnisschicht und die leichten Hinweisdateien zu erstellen. - Legen Sie Ihre erste Aufgabe mit
knowns task create "Setup project" -d "Initialize project with Knowns"und ein erstes Doc mitknowns doc createan. - Führen Sie
knowns searchundknowns validateaus, um zu bestätigen, dass der Abruf Ihren Kontext findet und die Projektstruktur stimmt. - Verbinden Sie Ihre KI-Plattform mit
knowns setup claude --globaloderknowns setup codex --globalund öffnen Sie dann die WebUI mitknowns browser --open.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Knowns CLI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Solo-Entwickler, die KI-Codierassistenten nutzen
- Kleine Entwicklungsteams
Aufgaben
- Projektkontext wiederherstellen
- Geplante Arbeit verfolgen
- Gesundheit der Dokumentation prüfen
Szenarien
- Eine neue Sitzung in einem langlebigen Repository starten
- Zwischen mehreren Projekten wechseln
- Agent-Workflows in CI ausführen
Wichtigste Funktionen
Dauerhaftes Projektgedächtnis
Die Kernidee ist einfach: Befehle hinterlassen strukturierten Kontext, statt nur eine Ausgabe zu drucken. Initialisieren Sie ein Repository einmal, und Aufgaben, Docs, Entscheidungen und Agent-Kontext bleiben danach verbunden. Das ist der Unterschied zwischen einem Tool, das eine Frage beantwortet, und einem, das sich die Antwort für das nächste Mal merkt.
Abruf von zitiertem Kontext
knowns retrieve liefert ein sortiertes Kontextpaket mit angehängten Zitaten. Jedes Zitat enthält einen Typ plus einen Pfad oder eine ID. Sie können zuerst suchen, um Kandidatenquellen zu finden, und dann Beziehungen mit --expand-references nur erweitern, wenn ein Workflow mehr Tiefe braucht. Stichwort-, semantischer und hybrider Modus sind alle verfügbar.
Aufgabenverwaltung als Projektzustand
Aufgaben, die über die CLI entstehen, werden adressierbare Objekte, nicht bloße Zeilen einer Liste. Priorität, Beziehungen und Quellkontext reisen mit jeder Aufgabe, also liefert knowns task TASK-042 --plain etwas Prüfbares. Genau diese Struktur lässt einen Codierassistenten eine bestehende Aufgabe aufgreifen und sofort die Entscheidungen, Docs und verwandte Arbeit verstehen, die sie geformt haben, ohne dass Sie irgendetwas von diesem Hintergrund in die Unterhaltung einfügen.
Dokumentation, die wiederholten Kontext ersetzt
Docs halten dauerhaftes Projektwissen. Das schlägt das erneute Erklären derselben Architektur in jedem KI-Chat. knowns doc create fügt sie demselben Speicher hinzu, aus dem CLI und WebUI lesen, also gibt es eine einzige Version der Wahrheit.
Lokale WebUI
knowns browser --open öffnet eine lokale WebUI, die den Projektzustand der CLI spiegelt, samt Aufgaben, Docs, Graph-Ansichten und Konfiguration. Sie bekommen eine visuelle Übersicht, ohne Ihre Maschine zu verlassen oder sich bei einem gehosteten Dienst anzumelden.
Plattform-Einrichtung für Codierassistenten
knowns setup <target> --global erzeugt die richtige MCP-Integrationskonfiguration, Skills und Laufzeit-Hooks für Claude Code, Codex, OpenCode, Kiro, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot und ein generisches Agent-Ziel. Claude nutzt /kn--Skill-Befehle. Codex nutzt $kn--Befehle.
Gesundheitsprüfungen mit knowns doctor
Veraltete Hinweise und kaputte Verweise sind die Sorte Sache, die man im schlechtesten Moment entdeckt, meist mitten in einer Aufgabe, wenn ein Agent selbstsicher einem Doc folgt, das nicht mehr zum Code passt. knowns doctor zeigt sie, bevor die Arbeit beginnt, was die Gedächtnisschicht über die Zeit verlässlich hält.
Flexible Installation
Eine einzige Binärdatei wird für jede Plattform ausgeliefert, ohne mitgelieferte Shared Library, also verhält sich die CLI auf macOS, Linux und Windows gleich. Homebrew, npm, Shell, PowerShell und npx werden alle unterstützt. Mit npx probieren Sie es ohne globale Installation aus.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Lokal ausgerichtetes Design ohne gehostetes Konto, also bleibt das Projektgedächtnis auf Ihrer Maschine.
- Der zitierte Abruf gibt Agenten belegte Quellen statt selbstsicherer Vermutungen.
- Solide Plattformabdeckung, von Claude Code und Codex bis Cursor und GitHub Copilot.
- Funktioniert mit Ihrem bestehenden Repository, also gibt es keinen Migrationsschritt.
Nachteile
- Die semantische Suche braucht einen separaten Embedding-Anbieter, sonst sinkt die Qualität auf Stichwortsuche.
- Kein gehostetes Konto heißt, der Kontext synchronisiert standardmäßig nicht zwischen Maschinen.
- Kleine Lernkurve, wenn Sie neu bei CLI-Tools sind, da der Nutzen aus beständiger Befehlsnutzung kommt.
Häufige Fragen
Es gibt KI-Codierassistenten ein dauerhaftes Projektgedächtnis. Sie initialisieren ein Repository einmal, und Aufgaben, Docs, Entscheidungen und Agent-Kontext bleiben verbunden. Assistenten verlieren den Faden zwischen Sitzungen nicht mehr.
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