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Guardrails für KI-generierten Code

Wie CodeCharter sich in die Build-Fix-Loop von Cursor, Claude Code, Copilot und Aider einklinkt und KI-generierten Code in Ihre Konventionen zwingt.

Aktualisiert am 2026-07-13

KI-Assistenten generieren Code, der plausibel aussieht, aber Ihre Konventionen nicht zuverlässig kennt. Sie haben kein Gedächtnis für Architektur-Entscheidungen über die Session hinaus, ignorieren lange Convention-Dokumente, sobald das Context-Window enger wird, und kennen Ihre Architektur-Grenzen nicht. Das führt dazu, dass der Domain-Layer problemlos den Web-Layer referenziert. CodeCharter erkennt genau solche Verstöße in dem Moment, in dem sie entstehen.

CodeCharter hängt sich an drei Stellen in den KI-Workflow ein und zwingt die KI in Ihre Regeln: als CLI-Kommando in der Build-Fix-Loop, als ausführbare .ccr-Regeldateien in Ihrem Repo und als MCP-Server, der direkt im Coding-Tool registriert ist.

Die Build-Fix-Loop

Agentische KI-Tools haben heute einen eingebauten Zyklus aus Code-Generierung, Testlauf und Selbst-Korrektur. CodeCharter wird darin zum Konventions-Wächter:

AI generiert Code
  -> codecharter analyze <YourSolution.sln> --fail-on error
    -> Finding: "Controller calls EF directly. Use repository pattern."
      -> AI liest @recommendation
        -> AI fixt es selbst
          -> grüner Build

Der @recommendation-Header in jeder Regel wird zum Fix-Prompt für die KI. Ihre Devs schreiben einmal "Inject TimeProvider via constructor", und ab da fixt die KI das selbst, jedes Mal, solange Sie CodeCharter einsetzen.

Ihre DSL-Regeln als ausführbare Team-Spezifikation

Was bisher in der README oder im Tribal Knowledge stand, wird zur ausführbaren Datei im Repo. Die KI sieht beim nächsten Compose-Schritt nicht nur den existierenden Code, sondern auch die .ccr-Files, die die Regeln formulieren. Das ist deutlich verlässlicher als ein langes Convention-Dokument, das im Context-Window ausläuft.

Beispiel: Ihre Team-Konvention "Wir nutzen IClock statt TimeProvider, weil wir noch nicht auf .NET 8 sind" muss die KI sonst aus existierendem Code ableiten. Mit CodeCharter schreiben Sie eine Regel:

@name "Use IClock instead of TimeProvider"
@severity error
@category "Team-Conventions"
@recommendation "Inject IClock via constructor and call _clock.UtcNow instead of TimeProvider.System.GetUtcNow()"

from m in Methods
where m.CalledMethods.Any(c => c.FullName.Contains("TimeProvider"))
select m

Die KI bekommt beim nächsten Versuch eine klare Anweisung in der Recommendation und kann den Fix in einem Schritt erzeugen.

Recommendation-Texte für KI-Loops schreiben

Eine @recommendation ist nicht nur ein Hinweis für Ihre Devs, sondern auch der Fix-Prompt für die KI. Drei Faustregeln für gute Recommendations.

Konkret statt vage

@recommendation "Fix this"

Das hilft weder Mensch noch KI. Besser:

@recommendation "Add 'CancellationToken cancellationToken = default' as the last parameter"

Code-Snippets sind willkommen

@recommendation "Inject TimeProvider via constructor and call _time.GetUtcNow() instead of DateTime.UtcNow"

Die KI baut die Recommendation als wörtlichen Hinweis in den Fix ein und generiert exakt das, was Sie beschrieben haben.

Hinweise auf etablierte Pattern

@recommendation "Move EF access into a repository class under Acme.Infrastructure.Repositories and inject it via the constructor"

Konkrete Namespace-Vorgaben helfen der KI, den Code an der richtigen Stelle abzulegen.

Setup für die gängigen Tools

codecharter mcp install registriert den CodeCharter-MCP-Server für Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf und Gemini CLI (.gemini/settings.json). Der Default-Scope ist project; Claude Desktop und Windsurf haben nur eine User-Konfiguration, für diese beiden müssen Sie also --scope user mitgeben. Beachten Sie, dass der MCP-Server eine gültige Lizenz voraussetzt: ohne Lizenz beendet sich codecharter mcp mit einem Lizenzfehler, bevor der Server startet. Für GitHub Copilot und Aider muss der MCP-Server manuell konfiguriert werden, siehe jeweils die Tool-Dokumentation zur MCP-Server-Einrichtung; verweisen Sie dabei auf codecharter mcp.

Cursor

Aktuelles Cursor (1.0+) nutzt Rule-Dateien unter .cursor/rules/. Legen Sie eine Datei wie .cursor/rules/codecharter.md an:

After every change, run: codecharter analyze <YourSolution.sln> --fail-on error
Fix any findings before considering the change complete. Read the
@recommendation field of each finding for guidance.

Ersetzen Sie <YourSolution.sln> durch den Pfad zur Solution, z.B. src/Acme.sln.

Claude Code

In CLAUDE.md:

## Lint-Loop
After making changes, always run `codecharter analyze <YourSolution.sln> --fail-on error`
and fix any errors before reporting completion. The @recommendation field
of each finding tells you how to fix it.

Windsurf

codecharter mcp install --client windsurf --scope user registriert den MCP-Server (Windsurf unterstützt nur den User-Scope). Die Registrierung macht die MCP-Tools (scaffold_rule, save_rule, analyze_diff) für Windsurf verfügbar. Für die Build-Fix-Loop weisen Sie Windsurf zusätzlich an, etwa per Rule-Datei oder Prompt, nach jeder Änderung analyze_diff auszuführen und die Findings zu beheben.

GitHub Copilot mit Agent-Mode

GitHub Copilot unterstützt codecharter mcp install nicht und braucht manuelle MCP-Konfiguration. Nach der Einrichtung fügen Sie dem Agent-System-Prompt hinzu:

Run `codecharter analyze <YourSolution.sln> --fail-on error` after each
change. Findings under 'error' severity block completion. Read the
@recommendation field for fix guidance.

Aider

Aider wird von codecharter mcp install nicht unterstützt. Binden Sie CodeCharter stattdessen über Aiders --lint-cmd-Flag ein:

aider --lint-cmd "codecharter analyze <YourSolution.sln> --fail-on error"

Aider gibt den Lint-Output als Feedback an die KI für den nächsten Schritt zurück.

Performance in KI-Loops

Eine Analyse mit CodeCharter dauert je nach Solution-Größe wenige Sekunden bis eine Minute. In einer KI-Loop, in der die KI ohnehin nach jeder Code-Änderung den Build laufen lässt, fällt das nicht ins Gewicht.

Für noch schnellere Loops analysieren Sie nur die geänderten Zeilen: codecharter analyze <YourSolution.sln> --git-ref main..HEAD --fail-on error beschränkt die Findings auf Zeilen, die seit main geändert wurden (alternativ nimmt --diff eine Unified-Diff-Datei entgegen). Über MCP erfüllen die Tools analyze_diff, analyze_file und analyze_solution denselben Zweck direkt im Coding-Tool; nach dem ersten Aufruf antworten sie aus einem warmen Workspace-Cache, was wiederholte Checks in einer Loop deutlich beschleunigt.

Weiterführend