Praxisprojekt Second Brain · Abfragen
Kontextbudget
Lernziele
- Du beschreibst die drei Schritte, mit denen ein Agent im Vault schrittweise liest, und begründest, warum er nicht alles auf einmal lädt.
- Du entscheidest, ab wann eine Themenseite zwischen Index und Seiten hilft und wann eine weitere Ebene schadet.
- Du lässt dir zeigen, welche Seiten eine Antwort gelesen hat, und erkennst zu viel und zu wenig.
Jede Seite, die der Agent liest, kostet Kontextfenster · engl. context windowAlles, was das Modell bei einem Aufruf liest: Anweisungen, Verlauf, Dateien, Tool-Ergebnisse. Was dort fehlt, existiert für das Modell nicht.Im Glossar. Die Qualität sinkt lange, bevor das Fenster voll ist. Mehr Lesen bringt deshalb keine besseren Antworten.
Schrittweise aufdecken
Das Muster, das funktioniert, heißt im Englischen Progressive Disclosure: Der Agent deckt den Vault Schritt für Schritt auf.
Schritt 1 von 3
Zuerst der Index
Der Agent liest index.md. Er sieht, was es gibt, mit einer Zeile pro Seite.
Jeder Schritt ist billig und bestimmt den nächsten. Die Alternative lädt vorab alles, was irgendwie passen könnte. Sie gibt den größten Teil des Budgets für Seiten aus, die sich als unwichtig herausstellen. Und sie schiebt die nützlichen Seiten in die Mitte eines langen Kontexts, wo die Aufmerksamkeit des Modells am schwächsten ist.
Warum nicht den ganzen Vault einfügen
Modelle mit langem Kontext fassen viel. Da liegt es nahe, das Suchen ganz zu überspringen.
Zwei Gründe sprechen dagegen. Erstens ist die Aufmerksamkeit über einen langen Kontext ungleich verteilt. Material in der Mitte nutzt das Modell weniger zuverlässig als Material am Anfang und am Ende. Die Zahlen aus der Studie Lost in the Middle zeigt die Lektion Wie Modelle lesen. Zweitens lässt sich eine Antwort, die aus allem gebaut ist, nicht prüfen. Du weißt nicht, welche Seiten sie tatsächlich verwendet hat.
Eine Antwort, die fünf Seiten nennt, die du öffnen kannst, ist mehr wert als eine flüssige Antwort aus vierhundert Seiten, die du nicht zurückverfolgen kannst.
Ganzer Vault oder schrittweise?
- Ganzer Vault (Tausend Tokens)
- 640
- Schrittweise (Tausend Tokens)
- 24,8
- Schrittweise im Verhältnis zum ganzen Vault
- 3,9 %
Beispielwerte zur Veranschaulichung. Schrittweise heißt: den ganzen Index lesen und dann die geöffneten Seiten. Zieh die Seiten im Vault hoch und sieh, wie der Index selbst teuer wird. Dafür gibt es die Zusammenfassungsebenen im nächsten Abschnitt.
Zusammenfassungsebenen
Ab einigen hundert Seiten lohnt sich eine Ebene zwischen dem Hauptindex und den Seiten: eine kurze Seite pro Themengebiet. Sie listet, was es in diesem Gebiet gibt und was jede Seite abdeckt.
# index.md (Ausschnitt, Beispiel)
## Themen
- [[Thema Lernen]] - Lernmethoden, Wiederholung, Gedächtnis, 42 Seiten
- [[Thema Agenten]] - Harness, Loops, Evals, 67 Seiten# Thema Lernen (Ausschnitt, Beispiel)
- [[Abrufübung]] - sich selbst abfragen statt wiederlesen
- [[Leitner-System]] - Karteikasten mit Fächern für Wiederholung
- [[Schlaf und Gedächtnis]] - Schlaf nach dem Lernen festigt GelerntesDer Agent liest den Hauptindex, öffnet die eine Themenseite, die passt, und öffnet dann Seiten. Drei billige Lesevorgänge ersetzen einen teuren.
Begrenze solche Ebenen auf zwei. Bei drei baust du nach unserer Einschätzung eine Hierarchie, die niemand pflegt, und Zusammenfassungen von Zusammenfassungen entfernen sich von dem, was darunter steht.
Messen, was gelesen wurde
Liste die Seiten, die du für diese Antwort gelesen hast, in der Reihenfolge, in der du sie geöffnet hast.Stell diese Frage ab und zu direkt nach einer Antwort. Wir haben sie im Test-Vault aus der Lektion Den Vault fragen gestellt, im selben Gespräch wie die Frage zur Abrufübung.
- DuListe die Seiten, die du für diese Antwort gelesen hast, in der Reihenfolge, in der du sie geöffnet hast.
Die Frage deckt zwei Probleme auf. Ein Agent liest dreißig Seiten, wo sechs reichen würden. Oder er antwortet aus drei Seiten, obwohl der Vault zwanzig passende hat. Beides behebst du, indem du die Anweisungen anpasst. Keins von beiden siehst du der Antwort allein an.
Wie viel Kontext eine Sitzung insgesamt belegt, zeigt in Claude Code der Befehl /context als farbiges Raster, mit Vorschlägen zum Sparen. Stand: Nov. 2026.
Subagenten für breite Lektüre
Braucht eine Frage wirklich viel Material, schick einen Subagent · engl. subagentEin Agent, den ein anderer Agent für eine Teilaufgabe startet. Er arbeitet in einem eigenen Kontextfenster und gibt nur sein Ergebnis zurück.Im Glossar los. Er liest in seinem eigenen Kontext und liefert eine Zusammenfassung. Die Hauptsession bezahlt dann für die Antwort und muss die Quellen selbst nicht tragen. Wann sich das lohnt, zeigt die Lektion Subagenten und parallele Arbeit.
Claude Code bringt dafür den eingebauten Subagenten Explore mit. Er darf nur lesen und arbeitet in seinem eigenen Kontextfenster. Stand: Nov. 2026.
Im nächsten Kapitel, Ergebnisse, erzeugt der Vault selbst Texte.
Merksätze
- Jede gelesene Seite kostet Kontext, und die Qualität sinkt lange vor dem vollen Fenster.
- Der Agent liest den Index, öffnet drei bis acht Seiten und folgt Links eine Ebene nach der anderen, bis nichts Neues kommt.
- Den ganzen Vault einzufügen schwächt die Mitte des Kontexts und macht die Antwort unprüfbar.
- Ab einigen hundert Seiten hilft eine Themenseite zwischen Index und Seiten. Mehr als zwei Ebenen schaden.
- Die Frage nach den gelesenen Seiten zeigt, ob der Agent zu viel oder zu wenig gelesen hat.
Prüf dich selbst
Denkfrage
Dein Modell hat ein Kontextfenster, in das dein ganzer Vault passt. Warum lädst du ihn trotzdem nicht komplett?
Das Modell nutzt Material in der Mitte eines langen Kontexts weniger zuverlässig. Die wichtigen Seiten gehen also eher unter. Außerdem weißt du bei einer Antwort aus dem ganzen Vault nicht, auf welche Seiten sie sich stützt, und kannst sie nicht prüfen.
Denkfrage
Die Liste der gelesenen Seiten zeigt, dass der Agent für eine einfache Frage 25 Seiten geöffnet hat. Was änderst du?
Du schärfst die Anweisungen: zuerst der Index, dann nur die Seiten, deren Indexzeile passt, und Links eine Ebene nach der anderen, mit dem Abbruch, sobald nichts Neues kommt. Prüf außerdem, ob die Zeilen im Index aussagekräftig genug sind, damit der Agent gut auswählen kann.
Prüf dich selbst
Quellen
- Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
Material in der Mitte langer Kontexte wird schwächer genutzt.
- Commands
/context zeigt die Belegung des Kontexts als farbiges Raster.
- Create custom subagents
Eingebauter Subagent Explore: nur lesend, eigenes Kontextfenster.