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 Sie haben eine detaillierte Architekturanleitung geschrieben. Das Modell ignoriert sie. Sie sagten „4-Schichten-Architektur“. Es gibt 3 Schichten aus. Sie sagten „kein  “. Es lässt   fallen, als würde es Ihnen einen Gefallen tun. el-input <el-input v-model="value" /> Hier geht es nicht um Intelligenz. Es geht um Anreize. In Claude Code sind  , keine harte Einschränkung. Wenn Claude „fühlt“, dass es ohne einen Skill antworten kann, wird es das tun. Und  . Skills verfügbarer Kontext Ihr Projekt-Handbuch wird zur Dekoration In unserem Team, das eine RuoYi-Plus-Codebasis mit Claude Code erstellt, haben wir es verfolgt: 
 
 Ohne Eingreifen aktivierte Claude proaktiv Projekt-Skills nur etwa 25% der Zeit. Also, drei von vier Mal sind Ihre „Regeln“ keine Regeln. Sie sind ein Vorschlag. Wir wollten etwas Strengeres: einen Mechanismus, der Claude weniger wie einen cleveren Praktikanten und mehr wie einen leitenden Angestellten agieren lässt, der das Regelbuch liest, bevor er Code schreibt. Die Lösung war nicht mehr Aufforderung. Die Lösung waren  . Hooks Nach etwa einem Monat Iteration haben wir einen  -Konfigurationsstapel bereitgestellt: .claude 
 
 
 
 
  (Governance) 4 Lifecycle-Hooks  (Wissen) 26 Domain-Skills  (Prozessorchestrierung) Slash-Befehle  (parallele Spezialisten) Agenten Ergebnis: 
 
  Weniger regelverletzender Code, weniger „Bitte neu machen“-Zyklen und weitaus weniger riskante Tool-Aktionen. Skill-Aktivierung für Entwicklungsaufgaben: ~25 % → 90 %+ Dieser Artikel zerlegt die Architektur, damit Sie sie in Ihrem eigenen Repository reproduzieren können. 1) Warum Claude Code Skills „vergisst“: Skills sind standardmäßig optional Der Standardablauf von Claude Code sieht so aus: Benutzeraufforderung → Claude antwortet (ruft vielleicht einen Skill auf, vielleicht nicht)
 Dieses „vielleicht“ ist das Problem. Clades interne Entscheidungsheuristik lautet normalerweise: 
 
 
 „Kann ich das schnell ohne zusätzlichen Kontext beantworten?“ nicht „Muss ich die Repo-Regeln einhalten?“ Das System neigt also zur Bequemlichkeit. Was Sie wollen, ist  : eine leichtgewichtige „Kontrollebene“, die ausgeführt wird,   Claude mit dem Denken beginnt, und die Arbeit jedes Mal formt. institutionelle Reibung bevor 2) Der Durchbruch: Ein erzwungener Skill-Auswertungs-Hook Wir haben einen Hook implementiert, der im frühestmöglichen Moment ausgelöst wird:  . UserPromptSubmit Er gibt einen kurzen Richtlinienblock aus, den Claude sieht,   er irgendetwas anderes tut: bevor 
 
 
 
 Bewerten Sie jeden Skill: Ja/Nein + Begründung Wenn „Ja“: Skill sofort aufrufen Erst dann: Mit der Implementierung fortfahren Der Hook für erzwungene Auswertung (Kernlogik) Wir halten ihn bewusst einfach und deterministisch: 
 
 
 Slash-Befehle erkennen (Notausgang) Andernfalls Protokoll der Auswertung ausgeben // .claude/hooks/skill-forced-eval.js (Kernidee, vereinfacht)
const prompt = process.env.CLAUDE_USER_PROMPT ?? "";
​
// Notausgang: Wenn der Benutzer einen Slash-Befehl eingegeben hat, überspringen Sie die erzwungene Auswertung
const isSlash = /^\/[^\s/]+/.test(prompt.trim());
if (isSlash) process.exit(0);
​
const skills = [
  "crud-development",
  "api-development",
  "database-ops",
  "ui-pc",
  "ui-mobile",
  // ... weitermachen (wir haben 26)
];
​
const instructions = [
  "## Obligatorisches Skill-Aktivierungsprotokoll (MUSS BEFOLGT WERDEN)",
  "",
  "### Schritt 1 – Auswertung",
  "Für JEDEN Skill ausgeben: [Skill] – Ja/Nein – Begründung",
  "",
  "### Schritt 2 – Aktivierung",
  "Wenn EIN Skill Ja ist → Skill(<Name>) sofort aufrufen.",
  "Wenn ALLE Nein sind → 'Keine Skills benötigt' angeben und fortfahren.",
  "",
  "### Schritt 3 – Implementierung",
  "Erst nach Abschluss von Schritt 2 mit der eigentlichen Lösung beginnen.",
  "",
  "Verfügbare Skills:",
  ...skills.map(s => `- ${s}`)
].join("\n");
​
console.log(instructions);
 Was sich in der Praxis ändert Vorher (kein Hook): 
 
 „Erstelle Coupon-Management.“ Claude beginnt zu codieren… und ignoriert Ihre 4-Schichten-Architektur oder verbotene Komponenten. Danach (Hook für erzwungene Auswertung): Claude muss zuerst eine explizite Entscheidungstabelle erstellen, dann Skills aktivieren und dann implementieren. Die Verhaltensänderung ist dramatisch, da Sie „optionale Compliance“ eliminieren. 3) Warum 90 % und nicht 100 %? Weil wir absichtlich einen   hinzugefügt haben. Schnellweg Wenn ein Benutzer weiß, was er will, und einen Befehl eingibt wie: 
 
 
 
 /dev coupon management erstellen /crud b_coupon /check sollte das sofort erfolgen. Der Hook überspringt also die Auswertung für Slash-Befehle und überlässt den Befehlsablauf. Das ist der Kompromiss: 
 
 
 Governance für freie Eingaben Geschwindigkeit für strukturierte Befehle 4) Hooks als Lifecycle-Kontrollebene (der 4-Hook-Stapel) Betrachten Sie Hooks als eine CI-Pipeline für eine Agentensitzung – nur dass sie live in Ihrem Terminal ausgeführt wird. Wir verwenden vier Schlüsselpunkte: 4.1 SessionStart: „Schau dir das Repo an, bevor du sprichst“ Wenn eine Sitzung beginnt, zeigen wir an: 
 
 
 
 
 aktueller Git-Branch nicht festgeschriebene Änderungen offene TODOs / Status häufige Befehle Beispielausgabe: 🚀 Sitzung gestartet: RuoYi-Plus-Uniapp
Zeit: 2026-02-16 21:14
Branch: master
​
⚠️ Nicht festgeschriebene Änderungen: 5 Dateien
📋 TODO: 3 offen / 12 erledigt
​
Tastenkombinationen:
  /dev    Funktion erstellen
  /crud   Modul generieren
  /check  Konventionen prüfen
  Claude hört auf, als würde es einen leeren Raum betreten. Warum es wichtig ist: 4.2 UserPromptSubmit: Erzwungene Skill-Auswertung (Disziplin) Dies ist das Tor „Handbuch muss gelesen werden“. 4.3 PreToolUse: Die Sicherheitsebene (Tool-Governance) Claude Code ist mächtig, weil er Tools ausführen kann: Bash, Dateien schreiben, Code bearbeiten. Dort passieren auch Unfälle. PreToolUse ist Ihre letzte Verteidigungslinie, bevor etwas Irreversibles geschieht. Wir blockieren eine kleine schwarze Liste (und warnen bei einer breiteren grauen Liste): // .claude/hooks/pre-tool-use.js (konzeptionell)
const cmd = process.env.CLAUDE_TOOL_INPUT ?? "";
​
const hardBlock = [
  /rm\s+(-rf|--recursive).*\s+\//i,
  /drop\s+(database|table)\b/i,
  />\s*\/dev\/sd[a-z]\b/i,
];
​
if (hardBlock.some(p => p.test(cmd))) {
  console.log(JSON.stringify({
    decision: "block",
    reason: "Gefährliches Befehlsmuster erkannt"
  }));
  process.exit(0);
}
​
// Optional: Warnen/bestätigen bei sensiblen Aktionen (Massenlöschungen, chmod -R usw.)
 Das ist keine Paranoia. Wir haben gesehen, wie Modelle „temporäre Dateien bereinigen“ mit   im falschen Verzeichnis. Sie brauchen eine Leitplanke, die nicht davon abhängt, dass das Modell vorsichtig ist. rm -rf 4.4 Stop: „Schließe den Kreis“ mit Anleitungen für den nächsten Schritt Wenn Claude fertig ist, tun wir Folgendes: 
 
 
 
 Zusammenfassung der Dateiänderungen (neu vs. geändert) Vorschläge für nächste Aktionen (Tests ausführen, Dokumentation aktualisieren, commiten) Optional Trigger von Agenten (Code-Review) Beispiel: ✅ Fertig — 8 Dateien geändert
​
Nächste Schritte:
- @code-reviewer für Backend-Konventionen
- SQL geändert: Migrationsskripte synchronisieren
- Erwägen: git commit -m "feat: coupon-modul"
 Das Ziel: Die Lücke „Es hat im Chat funktioniert“ eliminieren. 5) Skills: Die Wissensschicht, die Sie tatsächlich durchsetzen können Sobald die Aktivierung deterministisch ist, werden Skills zu dem, was sie sein sollten: eine  . domänenspezifische Wissensbasis Wir haben 26 Skills entwickelt für: 
 
 
 
 
 
 
 Backend (CRUD, API, DB, Annotationen, Fehlerbehandlung) Frontend (PC-Komponentenrichtlinie, Zustandsverwaltung) Mobil (UI-Kits, Uniapp-Plattformbeschränkungen) Integrationen (Zahlungen, WeChat, OSS) Qualität (Performance, Sicherheit, Bug-Detektiv) Engineering-Management (Architektur, Git-Workflow, technische Entscheidungen) Eine Skill-Dateistruktur, die skaliert Jede   folgt demselben Gerüst: SKILL.md # Skill-Name
​
## Wann auslösen
- Schlüsselwörter:
- Szenarien:
​
## Kernregeln
### Regel 1
Erklärung + Beispiel
​
### Regel 2
Erklärung + Beispiel
​
## Verboten
- ❌ ...
​
## Referenzcode
- pfad/zu/datei
​
## Checkliste
- [ ] ...
 Diese Konsistenz ist wichtig, denn das Modell lernt, Skills zu  . konsumieren 6) Befehle: Workflows, keine Vorschläge Skills lösen das Problem „was ist korrekt“. Befehle lösen das Problem „was ist der Prozess“. 6.1  : Eine 7-stufige Entwicklungspipeline /dev Wir haben   als einen meinungsbildenden Workflow konzipiert: /dev 
 
 
 
 
 
 
 
 Anforderungen klären Design (API + Module + Berechtigungen) DB-Design (SQL + Dictionaries + Menüs) Backend (4-Schichten-Ausgabe) Frontend (Komponentenrichtlinie + Routing) Testen/Überprüfen Dokumentation/Fortschrittsbericht Es ist im Grunde: „Wie Senioren wollen, dass Junioren arbeiten“ kodiert als ausführbares Skript. 6.2  : Generiere ein vollständiges Modul aus einer Tabelle /crud Eingabe: /crud b_coupon
 Ausgabe (Beispiel-Set): 
 
 
 
 
 
 Entität / BO / VO DAO + Query-Wrapper-Regeln Service + Controller (keine verbotenen Muster) Mapper Frontend-API + Seiten-Gerüst Manueller Aufwand:   Befehlsgesteuert:   (plus Überprüfung) 2–4 Stunden 5–10 Minuten 6.3  : Full-Stack-Konventionsprüfung (menschenlesbar) /check Hier wandeln wir Skills in einen Prüfer um: 
 
 
 
 Backend: Schichtenregeln, verbotene Vererbung, Query-Wrapper-Richtlinie Frontend: Verbotene Komponenten, Wrapper-Nutzung Mobil: Komponenten-Kit, Einheiten, Importe 7) Agenten: Parallele Spezialisten (überlade nicht den Hauptthread) Einige Aufgaben sollten von einem dedizierten Unteragenten übernommen werden: 
 
 
 : Konventionsprüfungen mit einer strengen Checkliste @code-reviewer : Statusdokumente, TODOs, Fortschrittsmetriken aktualisieren @project-manager Der Vorteil ist nicht „mehr Intelligenz“. Es ist   und reduzierte Kontextverschmutzung in der Hauptsitzung. Trennung von Belangen Ein praktisches Muster: 
 
 
 
 
 Hauptagent generiert Code Stop-Hook schlägt Überprüfung vor Sie rufen   auf @code-reviewer Der Prüfer gibt einen strukturierten Diff + Korrekturliste zurück 8) Das Gesamtsystem: Governance + Wissen + Prozess + Arbeitsteilung Das ist die Architektur in einem Satz: 
 
 Hooks erzwingen Verhalten, Skills liefern Standards, Befehle kodieren Workflows, Agenten bearbeiten parallele Expertise. Und ja – so verwandeln Sie einen „allgemeinen KI-Assistenten“ in einen „repo-nativen Teamkollegen“. 9) Minimal reproduzierbares Setup (kopierfreundlich) Wenn Sie die kleinste funktionierende Version wünschen, erstellen Sie Folgendes: .claude/
  settings.json
  hooks/
    skill-forced-eval.js
    pre-tool-use.js
  skills/
    crud-development/
      SKILL.md
 Minimale   (UserPromptSubmit-Hook) settings.json {
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [
      {
        "matcher": "",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "node .claude/hooks/skill-forced-eval.js"
          }
        ]
      }
    ],
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "node .claude/hooks/pre-tool-use.js"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}
 Dann iterieren: 
 
 
 
 
 
 SessionStart hinzufügen Stop hinzufügen Skills erweitern, nur wenn Sie wiederholtes „falsches Verhalten“ feststellen wiederholte Workflows als Befehle kodieren Überprüfungs-/PM-Aufgaben an Agenten auslagern Abschluss: „Fähigkeit“ ist nicht der Engpass –   ist es Aktivierung Ihr Modell ist bereits fähig. Was fehlt, ist ein  . System, das das richtige Verhalten automatisch macht Ein kluger neuer Mitarbeiter ohne Handbuch wird improvisieren. Ein kluger neuer Mitarbeiter mit: 
 
 
 
 
 erzwungenen Checklisten klaren verbotenen Mustern wiederholbaren Workflows Spezialisten für Reviews und PM …wird schnell konsistent. Claude ist dasselbe.

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Wie man eine Governance-Schicht für Claude Code mit Hooks, Skills und Agents aufbaut

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