Mit agent.md gegen den Code-Chaos: Wie eine Datei LLM-generierten Code produktionsreif macht

Fabien Sanglard, bekannt fuer seine Deep-Dives in Game-Engine-Internals, teilt seine Erkenntnisse aus knapp einem Jahr LLM-Coding: Anfangs produzierte der Code nicht mal kompilierbaren Output, spaeter wurde es besser – aber die Qualität war schlichtweg grauenhaft. Spaghetti-Code ohne Kommentare, ohne Struktur. Der Geschwindigkeitsvorteil ging komplett beim Aufräumen drauf.

Das Problem

• LLMs schreiben funktionierenden Code, aber oft ohne erkennbare Architektur
• Manualle Code-Reviews nach jeder Session sind extrem muehsam
• Dieselben Hinweise (“keine Magic Numbers”, “kürzere Funktionsnamen”) musste er immer wieder wiederholen

Die Loesung: agent.md

Sanglard entdeckte, dass Coding-Harnesses wie Claude Code oder Antigravity eine Datei namens agent.md laden und in den Prompt injizieren. Dort landen alle Style-Regeln:

• Keine Superlative, kein Lob – nur ehrliches Feedback
• Magic Numbers in Konstanten extrahieren
• Fruehe Returns statt tiefer Verschachtelung
• Funktionen unter 30 Zeichen Namen
• Enums statt Booleans als Parameter
• Private Members als Default, Sichtbarkeitsaenderungen nur mit Freigabe
• Strikte Layer-Hierarchie – keine “Punch-Throughs”
• Bei Bugfixes: erst Test schreiben, scheitern lassen, dann fixen

Context Dilution

Ein bekanntes Phaenomen (“Lost in the Middle”): bei wachsendem Kontext ignoriert das Model Anweisungen in der Mitte. Sanglards Gegenmassnahmen:

• Pro Feature eine neue Session starten
• Bei nachlassender Qualität "Reload agent.md" anfragen

Sein Fazit: agent.md ist kein Magic Bullet. LLMs halluzinieren weiterhin und brauchen permanente Kontrolle. Aber der Fokus verschiebt sich von Code-Style hin zu Architektur und Design – und das ist ein massiver Gewinn.

Originalquelle: fabiensanglard.net: My agent.md to improve LLM-assisted code quality