# 🎯 Wie Taskr eigentlich funktioniert

## 3.5 Dynamische Anleitung – Deine KI auf Kurs halten

### Das Problem, das es löst

Ist dir schon mal aufgefallen, dass die KI bei langen Unterhaltungen manchmal „abdriftet“? Sie fängt vielleicht organisiert an, vergisst aber nach und nach die Regeln oder Best Practices. Dynamische Anleitung behebt das!

### Wie es funktioniert

Jedes Mal, wenn deine KI ein Taskr-Tool verwendet, enthält die Antwort drei Teile:

```json
{
  "data": {
    // Das tatsächliche Ergebnis (Aufgabe erstellt, Notiz gespeichert, etc.)
  },
  "rules": [
    // Markdown-Regeln, die JETZT relevant sind
    "- Arbeite immer nur an einer Aufgabe gleichzeitig",
    "- Markiere Aufgaben als abgeschlossen, bevor du fortfährst",
    "- Erstelle Notizen für wichtige Entdeckungen"
  ],
  "actions": [
    // Vorgeschlagene nächste Schritte
    "Rufe get_task auf, um die Arbeit fortzusetzen",
    "Erstelle eine PROGRESS-Notiz, wenn du etwas Wichtiges abgeschlossen hast"
  ]
}
```

### Kontextbewusste Anpassung

Die Anleitung ändert sich basierend auf dem, was deine KI gerade tut:

- **Arbeit beginnen?** → Regeln zur Aufgabenauswahl
- **Notizen erstellen?** → Regeln zu Notiztypen und Qualität
- **Aufgaben generieren?** → Regeln zu Organisation und Struktur
- **Status aktualisieren?** → Regeln zu Abschlusskriterien

### Echte Beispiele

**Beim Aufruf von `get_task`:**
- Die Anleitung enthält die Regel „process-task-list“
- Erinnert die KI daran, sequenziell zu arbeiten
- Schlägt vor, Notizen für Entdeckungen zu erstellen

**Beim Aufruf von `create_note`:**
- Die Anleitung enthält Definitionen der Notiztypen
- Erinnert an die Verknüpfung mit Aufgaben
- Schlägt vor, bestimmte Typen für bestimmte Inhalte zu verwenden

### Smart Actions

Über Regeln hinaus sendet Taskr mit seinen Antworten auch **actions** – dies sind praktische nächste Schritte, die auf das zugeschnitten sind, was deine KI gerade getan hat:

- **Workflow actions** – Schritt-für-Schritt-Anleitungen wie „Schritt 1 abgeschlossen, gehe nun in die entsprechende Aufgabenliste“
- **Hint actions** – Vorgeschlagene Tool-Aufrufe wie „Verwende `get_task_hierarchy`, um Änderungen zu verifizieren“ oder „Erstelle eine PROGRESS-Notiz für diesen Meilenstein“

Diese Aktionen ändern sich dynamisch basierend auf dem Kontext. Nach Abschluss einer Aufgabe schlagen die Hinweise vor, die nächste zu holen. Nach dem Erstellen von Aufgaben schlagen sie vor, die Hierarchie zu überprüfen. Es ist wie ein GPS, das nach jeder Abbiegung neu berechnet.

### Warum das wichtig ist

Ohne dynamische Anleitung:
- Die KI vergisst Projektkonventionen nach mehr als 50 Nachrichten
- Fängt an, falsche Notiztypen zu erstellen
- Könnte an mehreren Aufgaben gleichzeitig arbeiten
- Verliert den Überblick über Workflow-Anforderungen

Mit dynamischer Anleitung:
- Jede Antwort verstärkt Best Practices
- Die KI bleibt über hunderte von Aufgaben hinweg konsistent
- Projektstandards werden automatisch eingehalten
- Kein „Abdriften“, selbst in langen Sitzungen

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## Zusammenfassung – Alles zusammenfügen

So arbeiten all diese Teile als System zusammen:

1. **Projekte** isolieren verschiedene Builds (deine Rezept-App vs. Workout-Tracker)
2. **Aufgabenlisten** organisieren Features in fokussierte Workstreams
3. **Aufgaben** zerlegen die Arbeit in hierarchische, verfolgbare Teile
4. **Notizen** halten Wissen und Entscheidungen während der Arbeit fest
5. **Dynamische Anleitung** sorgt dafür, dass deine KI Best Practices befolgt

Das Schöne daran ist, dass deine KI all dies automatisch über das MCP-Protokoll handhabt. Du sagst einfach „baue mir eine Rezept-App“ und schaust zu, wie die Magie passiert!

Jede Komponente wird durch solides PostgreSQL-Datenbankdesign, TypeScript-Services und React-UI-Komponenten gestützt – aber darum musst du dir nie Sorgen machen. Es funktioniert einfach! 🚀

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## Nächste Schritte

Jetzt, wo du verstehst, wie Taskr funktioniert:
1. **[Beginne mit dem Bauen](/docs/de/getting-started/1-1.md)** – Setze dieses Wissen ein!