Übersicht
Übersicht über die KI-gestützten Entwicklungsfunktionen von Verdent
Verdent for VS Code kombiniert fortschrittliche KI-Fähigkeiten mit professionellen Entwicklungs-Workflows. Dieser Leitfaden stellt die Kernfunktionen vor, die KI-unterstütztes Coding ermöglichen – vom Requirement Engineering bis zur automatisierten Qualitätssicherung.
Was Sie lernen werden
- Kernfunktionen des Workflows (Professional Plan, Code Diff, Verify)
- Kontextbewusstsein und spezialisierte Subagenten
- Kollaborationsmodi und Erweiterbarkeit
Der Workflow von Verdent basiert auf drei Kernphasen:
- Plan – Anforderungen mit Plan Mode klären
- Code – Mit Code Diff überprüfen und verfeinern für zuverlässige Auslieferung
- Verify – Tests mit Verify-Werkzeugen automatisieren und Probleme frühzeitig erkennen
Diese Funktionen greifen zusammen, um Präzision und Kontrolle während des gesamten Entwicklungsprozesses zu gewährleisten.
Kernfunktionen des Workflows
Plan-Code-Verify-Workflow
Präzise Kontrolle über Anforderungen, Implementierung und Validierung durch den Verify-Subagenten und Browser-Werkzeuge
Professional Plan
Verwandeln Sie Ideen mit intelligenter Anforderungsklärung in produktionsreife Implementierungspläne
Code Diff
Code-Review auf Unternehmensniveau mit Zusammenfassungen in natürlicher Sprache und Analysen auf Senior-Engineer-Niveau
Clarification Loop
Intelligentere Planung durch kontinuierliche Diskussion und Verfeinerung der Anforderungen
Plan Rules
Passen Sie an, wie Klärungen und Pläne basierend auf Ihrer Rolle und Ihrem beruflichen Hintergrund präsentiert werden
Weitere Funktionen
Kontextbewusstsein: Tiefes Verständnis der Codebasis
Das Kontextmanagement-System von Verdent ermöglicht ein umfassendes Verständnis von Projekten:
Riesiges Kontextfenster
- 1 Million Token Kapazität – Erfassen Sie ganze mittelgroße Codebasen (~750.000 Wörter oder über 3.000 Dateien)
- Intelligentes Laden von Kontext – Priorisiert automatisch relevante Dateien basierend auf dem Aufgabenkontext
- Kontextoptimierung durch Subagenten – Delegiert spezialisierte Aufgaben an fokussierte Subagenten
Adaptives Lernen
- Konventionserkennung – Lernt projektspezifische Muster (Benennung, Dateiorganisation, Fehlerbehandlung)
- Stilnachahmung – Erzeugt Code, der dem bestehenden Stil entspricht (Einrückung, Klammernsetzung, Kommentare)
- Bibliotheksbewusstsein – Erkennt verwendete Frameworks und bevorzugt diese gegenüber neuen Abhängigkeiten
Kohärenz über Dateien hinweg
- Abhängigkeitsverfolgung – Versteht Importe, Exporte und Modulbeziehungen
- Auswirkungsprognose – Identifiziert Komponenten, die von vorgeschlagenen Änderungen betroffen sind
- Konsistenzdurchsetzung – Stellt sicher, dass Änderungen mit der bestehenden Architektur übereinstimmen
Spezialisierte Subagenten: Arbeitsteilung
Verdent orchestriert spezialisierte KI-Agenten, die für bestimmte Entwicklungsaufgaben optimiert sind:
Zweck: Schnelle, evidenzbasierte Navigation und Analyse der Codebasis
Fähigkeiten:
- Musterabgleich – Dateien mit Glob-Mustern auffinden (z. B. alle TypeScript-Dateien, Backend-API-Dateien)
- Semantische Suche – Code nach Funktionalität finden (z. B. „Wo ist die Authentifizierungs-Middleware implementiert?“)
- Synthese aus mehreren Quellen – Informationen aus mehreren Dateien zusammenführen
Gründlichkeitsstufen:
- Schnell: Einfacher Musterabgleich für schnelle Antworten
- Mittel: Breitere Suche mit kontextueller Bestätigung
- Sehr gründlich: Erschöpfender Scan mit Variantenprüfung und Querverweisen
Anwendungsfälle: „Finde alle Datenbankabfragefunktionen“, „Finde die Logik zum Laden der Konfiguration“, „Wie behandelt die App Fehler?“
Zweck: Schnelle Codequalitätsprüfungen und Validierung
Fähigkeiten:
- Lint-Prüfungen – ESLint, Pylint, Rubocop usw.
- Typvalidierung – TypeScript-, mypy-, Flow-Typprüfung
- Schnelle Testausführung – Gezielte Unit-Tests mit einem Zeitbudget von unter 30 Sekunden
- Diff-fokussierte Verifizierung – Validiert primär geänderten Code für höhere Effizienz
Fail-Fast-Philosophie: Liefert beim ersten echten Problem einen strukturierten Fehlerbericht und vermeidet so Zeitverlust
Anwendungsfälle: Prüfungen vor dem Commit, Validierung nach Korrekturen, schnelle Plausibilitätstests
Zweck: Umfassende Prüfungen der Codequalität, Sicherheit und Wartbarkeit
Fähigkeiten:
- Sicherheitsanalyse – Schwachstellenscan, Erkennung offengelegter Zugangsdaten, Bewertung von Injection-Risiken
- Architekturprüfung – Validierung von Designmustern, Einhaltung der SOLID-Prinzipien, Erkennung von Anti-Patterns
- Performance-Analyse – Algorithmische Komplexität, Ressourcenlecks, Optimierungsmöglichkeiten
- Dokumentationsprüfung (für geänderte Dateien) – Markiert unklare Kommentare oder offensichtliche Dokumentationsinkonsistenzen
Prüftiefe: Gründlicher als der Verifier, geeignet für Pull-Request-Reviews vor dem Merge
Anwendungsfälle: Überprüfung nach Feature-Fertigstellung, Sicherheitsaudit, Validierung von Refactorings
Flexible Kollaborationsmodi
Wählen Sie den Grad an Autonomie, der zu Ihrem Workflow passt:
- Auto Run Mode – Führt Aufgaben autonom aus und benachrichtigt Sie bei potenziell riskanten Aktionen
- Manual Accept Mode – Erfordert Ihre Zustimmung für jede Änderung vor der Ausführung
- Skip Permissions Mode – Vollständig autonome Ausführung, einschließlich riskanter Operationen (nur für fortgeschrittene Nutzer)
Weitere Informationen finden Sie unter Ausführungsmodi & Berechtigungen.
MCP (Model Context Protocol) Integration
Ermöglicht die Interoperabilität mit externen Werkzeugen und Diensten:
- Erweitert die Funktionalität durch bestehende Toolchains und benutzerdefinierte Plugins
- Arbeitet nahtlos mit Subagenten zusammen, um verteilte Aufgabenausführung zu unterstützen
- Unterstützt die Integration mit externen APIs, Datenbanken und Entwicklungswerkzeugen
Weitere Informationen zur Einrichtung und Konfiguration von MCP finden Sie unter Integration & Erweiterungen.
Weitere Funktionen
Intelligente Modelloptimierung:
Verdent wählt automatisch das für jede Aufgabe am besten geeignete KI-Modell aus – basierend auf Komplexität, Performance-Anforderungen und Kostenüberlegungen.
Funktionen:
- Aufgabenanalyse – Bewertet die Aufgabenkomplexität, um das optimale Modell zu bestimmen
- Performance-Abgleich – Wägt Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten gegeneinander ab
- Kontextbewusste Auswahl – Passt die Modellwahl an Projektgröße und Anforderungen an
- Kostenoptimierung – Verwendet leichtere Modelle für einfache Aufgaben und reserviert leistungsstarke Modelle für komplexe Vorgänge
Vorteile: Maximiert die Effizienz und minimiert gleichzeitig den Credit-Verbrauch, sodass Sie beste Ergebnisse erzielen, ohne mehr auszugeben als nötig.
Präzise Kontextkontrolle:
Fügen Sie im Chat mit @-Erwähnungen gezielt Dateien, Ordner oder Codeabschnitte an, um der KI-Unterstützung einen gezielten Kontext bereitzustellen.
So funktioniert es:
- Geben Sie
@im Chat ein, um eine Liste verfügbarer Dateien und Ordner anzuzeigen - Wählen Sie bestimmte Dateien aus, die in den Konversationskontext aufgenommen werden sollen
- Referenzieren Sie ganze Verzeichnisse für einen breiteren Kontext
- Erwähnen Sie bestimmte Codeabschnitte oder Dokumentationsseiten
Anwendungsfälle:
- Die KI beim Debuggen auf bestimmte Module fokussieren
- Konfigurationsdateien einbeziehen, wenn es um die Einrichtung geht
- Verwandte Komponenten referenzieren, wenn Funktionen implementiert werden
- Dokumentationskontext für präzise Anleitung bereitstellen
Multimodale Eingabe:
Laden Sie Bilder direkt in den Chat hoch oder fügen Sie sie ein, um visuelle Anforderungen, UI-Designs oder Debugging-Szenarien zu vermitteln.
Unterstützte Anwendungsfälle:
- UI/UX-Design – Laden Sie Mockups, Wireframes oder Design-Screenshots für eine pixelgenaue Umsetzung hoch
- Fehlerberichte – Teilen Sie Fehler-Screenshots oder visuelle Störungen für eine schnellere Diagnose
- Frontend-Entwicklung – Stellen Sie Designreferenzen für präzises Styling und Layout bereit
- Dokumentation – Fügen Sie Diagramme, Flussdiagramme oder Architekturvisualisierungen ein
Technische Spezifikationen:
- Unterstützte Formate: PNG, JPG, JPEG, GIF, BMP, WebP
- Maximale Auflösung: 2000 × 2000 Pixel
- Maximale Dateigröße: 5 MB (wird bei Überschreitung automatisch komprimiert; Fehler, wenn nach der Komprimierung weiterhin über 5 MB)
Vorteile: Beseitigt Unklarheiten bei visuellen Anforderungen und beschleunigt Frontend-Entwicklungs-Workflows.
Sitzungsverwaltung:
Greifen Sie auf Ihren Konversationsverlauf zu und verwalten Sie ihn, um frühere Interaktionen, Entscheidungen und Implementierungsdetails zu überprüfen.
Funktionen:
- Sitzungsprotokolle – Vollständige Aufzeichnung aller Konversationen und KI-Antworten
- Speicherung im Repository – Protokolle werden zusammen mit Ihrem Projekt gespeichert, für einfachen Zugriff und Versionskontrolle
- Sitzung löschen – Löschen Sie den Verlauf, wenn Sie neu beginnen oder den Kontext wechseln
- Entscheidungsverlauf – Überprüfen Sie die Begründung früherer Implementierungsentscheidungen
Vorteile: Sorgt für Kontinuität über mehrere Sitzungen hinweg, ermöglicht das Nachvollziehen von KI-Empfehlungen und die Verfolgung der Projektentwicklung im Zeitverlauf.
Kontoverwaltung:
Zentrale Anlaufstelle für die Verwaltung Ihres Verdent-Kontos, Ihrer Credits und Plugin-Einstellungen.
Verfügbare Steuerungen:
- Credit-Verfolgung – Überwachen Sie den täglichen Credit-Verbrauch und das verbleibende Guthaben
- Kontoinformationen – Sehen Sie sich Ihren aktuellen Abonnementtarif und Profildetails an
- Abmeldeverwaltung – Melden Sie sich sicher vom Plugin ab oder wechseln Sie das Konto
- Nutzungsüberwachung – Verfolgen Sie Muster im Credit-Verbrauch
Zugriff: Verfügbar über die Verdent-Seitenleiste in VS Code.
Produktverbesserung:
Senden Sie Feedback, Fehlerberichte und Feature-Wünsche direkt aus VS Code, um zur Verbesserung von Verdent beizutragen.
Feedback-Optionen:
- Textnotizen – Beschreiben Sie Probleme, Vorschläge oder Erfahrungen in einem einfachen Textfeld
- Direktversand – Senden Sie Feedback, ohne Ihre Entwicklungsumgebung zu verlassen
- Antworten per E-Mail – Erhalten Sie Rückmeldungen per E-Mail
Was Sie melden sollten:
- Fehler oder unerwartetes Verhalten
- Feature-Wünsche oder Vorschläge zur Verbesserung des Workflows
- Lücken in der Dokumentation oder unklare Anweisungen
- Performance-Probleme oder Fehler
Wirkung: Ihr Feedback beeinflusst direkt die Entwicklungs-Roadmap von Verdent und hilft dabei, eine bessere Erfahrung für alle Nutzer zu schaffen.