Rolling Context — arbeiten über viele Sessions

Das Problem

AI hat kein Gedächtnis zwischen Sessions. Gestern war Dein Projekt-Chat voll mit Kontext, heute ist alles weg. Level 4 löst das mit Memory-Systemen. Aber bis dahin gibt es einen einfacheren Trick.

Rolling Context

Am Ende jeder Session fragst Du das Modell: "Fasse zusammen was wir heute entschieden haben, was der Stand ist, was als nächstes passiert. 10-15 Zeilen."

Das Modell gibt Dir einen kompakten State-Dump. Den kopierst Du in ein Notizen-File (oder besser: das Tool Deiner Wahl).

Beim nächsten Start pastest Du den State zurück als erste Nachricht. Das Modell ist instant im Bild. Keine 20 Minuten "wo waren wir stehen geblieben".

Was rein gehört

• Projekt-Name + was wird gebaut
• Wichtige Entscheidungen die wir getroffen haben (und warum)
• Offene Fragen oder Blocker
• Nächster konkreter Schritt

Das sind 150-300 Wörter. Das geht immer ins Kontext-Fenster.

Was nicht rein gehört

• Komplette Gespraechsverlaeufe (zu lang, redundant)
• Emotionale Reaktionen ("wir waren frustriert") — die sind für das nächste Modell irrelevant
• Zu viele Details ("am 23.04. um 14:37 hat X gesagt") — nur wichtig wenn sie relevant bleiben

Praxis-Trick

Bau Dir eine Template-Datei: PROJECT_STATE.md mit drei Sektionen: Context, Decisions, Next Steps. Nach jeder Session updatest Du die Datei. Vor jeder neuen Session pastest Du sie rein.

Das ist nicht-automatisiertes Memory. Dauert 2 Minuten am Ende + 10 Sekunden am Anfang. Spart Stunden an wieder-erklären.

Upgrade-Pfad

Wenn Du das drei Wochen gemacht hast und der State-File unhandlich wird (mehrere Projekte, viele Decisions), ist es Zeit für ein echtes Memory-System. Siehe Level 4.