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AI Learning

Context-Budget-Strategien

Clever haushalten statt verschwenden

Du weißt jetzt, wie du deinen Schreibtisch aufräumst. Aber echte Profis gehen einen Schritt weiter: Sie planen im Voraus, wie sie ihr Context-Budget einteilen -- noch bevor sie die erste Zeile tippen.

Subagents: Der Praktikant mit eigenem Schreibtisch

Stell dir vor, du hast einen Praktikanten. Du kannst ihn losschicken, um etwas zu recherchieren. Er geht an seinen eigenen Schreibtisch, wühlt sich durch Dokumente, und kommt mit einem kurzen Ergebnis zurück. Dein Schreibtisch bleibt sauber.

Genau so funktionieren Subagents in Claude Code. Wenn du Claude bittest, etwas zu recherchieren oder zu analysieren, kann es einen separaten Agenten starten, der in seinem eigenen Context arbeitet. Nur das Ergebnis landet in deinem Haupt-Context.

> Finde alle Stellen im Projekt, wo wir die User-Authentifizierung
  verwenden, und fasse zusammen, welche Patterns wir nutzen.

Claude erkennt oft von selbst, wann ein Subagent sinnvoll ist. Du kannst es aber auch explizit anweisen:

> Nutze einen Subagent, um die gesamte API-Dokumentation zu
  durchsuchen und mir nur die relevanten Endpoints für Benutzer-
  verwaltung zusammenzufassen.

*Warum Subagents so mächtig sind

Ein Subagent kann hunderte Dateien durchsuchen, ohne dass eine einzige davon in deinem Haupt-Context landet. Du bekommst nur die destillierte Zusammenfassung -- das spart enorm viel Context-Budget.

Eine Aufgabe pro Session

Die einfachste und effektivste Strategie: Eine Aufgabe, eine Session, ein aufgeräumter Schreibtisch.

Nicht:

  • Bug fixen, dann Feature bauen, dann Docs schreiben -- alles in einer Session

Sondern:

  1. Bug fixen --> /clear
  2. Feature bauen --> /clear
  3. Docs schreiben --> fertig

Jede Aufgabe bekommt einen frischen Context. Das klingt offensichtlich, aber die Versuchung ist groß, einfach weiterzumachen. "Nur noch schnell diese eine Sache..." -- und plötzlich ist der Context bei 90%.

MCP Tool Search: Deferred Loading

Wenn du MCP-Server konfiguriert hast (zum Beispiel für GitHub, Linear oder Jira), laden deren Tool-Definitionen beim Start in den Context. Das kann enorm viel kosten:

  • GitHub MCP ohne Optimierung: ~77.000 Tokens nur für Tool-Definitionen
  • GitHub MCP mit Deferred Loading: ~8.700 Tokens

Der Unterschied? Fast 70.000 Tokens gespart -- das sind mehr als ein Drittel des gesamten Context-Windows.

iSo aktivierst du Deferred Loading

In deiner MCP-Konfiguration kannst du Tools als "deferred" markieren. Sie werden dann nicht beim Start geladen, sondern erst bei Bedarf. Claude sucht automatisch nach dem passenden Tool, wenn es gebraucht wird.

Das konfigurierst du in deiner .claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "toolConfiguration": {
        "defaultMode": "deferred"
      }
    }
  }
}

Checkpoints und Rewind: Speicherpunkte

Kennst du Speicherpunkte in Videospielen? Bevor du den Boss bekämpfst, speicherst du. Wenn du stirbst, lädst du den Speicherpunkt und versuchst es nochmal.

Claude Code hat ein ähnliches Konzept: Checkpoints. Jeder Schritt in der Konversation erstellt automatisch einen Punkt, zu dem du zurückspringen kannst.

  • Esc+Esc springt zum letzten Checkpoint
  • Du kannst auch mehrfach zurückspringen, um weiter in die Vergangenheit zu gehen

Das ist besonders nützlich, wenn Claude einen falschen Ansatz verfolgt hat. Statt den Fehler im Context zu lassen und darauf aufzubauen, springst du zurück und gibst eine bessere Anweisung.

!Context-Kosten von Fehlern

Ein fehlgeschlagener Versuch belastet deinen Context doppelt: Einmal die Anweisung, einmal die falsche Lösung. Mit Rewind sparst du diese Tokens komplett.

Session-Fortsetzung: /continue und /resume

Manchmal unterbricht die Arbeit -- dein Terminal crasht, du musst in ein Meeting, oder der Rechner startet neu. Kein Problem:

  • claude --continue (oder /continue im Chat) -- setzt die letzte Konversation im aktuellen Projekt fort
  • claude --resume (oder /resume) -- zeigt eine Liste aller bisherigen Sessions, aus der du wählen kannst

Der Context der vorherigen Session wird wiederhergestellt. Du machst genau dort weiter, wo du aufgehört hast.

# Letzte Session direkt fortsetzen
claude --continue

# Aus Liste wählen
claude --resume

*Session-Strategie

Du kannst Sessions bewusst als "Arbeitspakete" nutzen. Eine Session pro Feature-Branch, eine Session pro Bug. Mit /resume springst du zwischen ihnen hin und her, ohne den Context zu mischen.

Die goldenen Regeln

  1. Neue Aufgabe = /clear -- Immer
  2. Große Recherche = Subagent -- Dein Context bleibt sauber
  3. MCP-Tools = Deferred Loading -- Spare tausende Tokens beim Start
  4. Falscher Weg = Rewind -- Statt den Fehler im Context zu lassen
  5. Session unterbrochen = /continue -- Nichts geht verloren