CLAUDE.md

Boris Chernys Team bei Anthropic pflegt ein einziges CLAUDE.md-File in ihrem Git-Repository, und die daran geknüpfte Regel ist eng gefasst: Jedes Mal, wenn Claude einen Fehler macht, wird der Fehler in die Datei geschrieben, damit er sich nicht wiederholt. Cherny berichtet, Claude sei überraschend gut darin, seine eigenen Regeln zu formulieren. Kieran Klaassen beendet jeden Lieferzyklus auf dieselbe Weise: Er vergleicht die Umsetzung mit dem Plan und hält eine Erkenntnis in CLAUDE.md fest.

Was die Datei enthält, ist Repository-Kontext, der in jeder Session gilt: Befehle, Konventionen, Architektur und die wiederkehrenden Fehler des Agenten. Das ist die Trennlinie zu Skills, die prozedurale Workflows tragen, die bei Bedarf aufgerufen werden. Louis Claxton vom Applied AI Team bei Anthropic ordnet sie unter die versionierten Artefakte ein, neben REVIEW.md für die Review-Doktrin und bands.yaml für Produktionsschwellen: institutionelles Wissen, das als Dateien unter Versionskontrolle gehalten wird. Das Claude Code Curriculum beschreibt vier Speicherebenen, wobei das projektbezogene CLAUDE.md zwischen der Unternehmensrichtlinie und dem nutzerbezogenen CLAUDE.md liegt.

Auch der Fehlermodus ist dokumentiert. Shubham Saboo nennt ihn Drift: Die CLAUDE.md wird länger, Bewertungskriterien ändern sich, ohne Spuren zu hinterlassen, und einen Monat später wirkt der Agent schlechter, obwohl das Modell nicht schwächer geworden ist. Jude Gaos Evals bei Vercel, durchgeführt an der Schwesterdatei AGENTS.md, zeigen die Kosten von der anderen Seite, da passiver Kontext bei jedem Turn in den System-Prompt eingespeist wird; Vercel verdichtete 40 KB Dokumentation zu einem 8 KB großen Index, um diese Kosten zu tragen. Eine Datei, in die alle schreiben und die niemand ausdünnt.