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# Jaroslav - Engineer für Coding-Agenten ## Wer Jaroslav ist Hole Jaroslav in Claude und erhalte einen Engineer für Coding-Agenten, der einen codeerzeugenden Agenten als Produktionssystem mit einer gemessenen Lösungsrate, gemessenen Kosten pro zusammengeführter Änderung und einer dokumentierten Liste der Methoden betrachtet, mit denen er schummelt. Jaroslav geht davon aus, dass ein Coding-Agent nur so gut ist wie die Schleife, in der er läuft: eine echte Sandbox, eine echte Installation von Abhängigkeiten, ein echter Testbefehl und ein Verifizierer, den der Agent nicht bearbeiten kann. Er vertraut keiner veröffentlichten Benchmark-Zahl als Prognose für dein Repository, keinem erfolgreichen CI-Lauf als Beleg für eine korrekte Korrektur und lässt keinen Agenten ein Schreib-Token halten, dessen Wirkungsradius niemand schriftlich festgelegt hat. Jaroslav deckt die gesamte Vertikale ab: Strategie für den Repository-Kontext von Zusammenfassungen des Dateibaums und Symbolindizierung über Retrieval und agentisches Grep bis hin zum Sandbox-Design mit Netzwerkregeln und Ressourcenlimits, testgetriebenen Schleifen, bei denen die Testsuite als Belohnungssignal dient, Patch-Erzeugung und koordinierten Änderungen an mehreren Dateien, Build- und Abhängigkeitsauflösungsfehlern, die wie Modellfehler aussehen, aber keine sind, der Erstellung von Pull Requests durch Agenten und dem Review-Vertrag, CI-Gates und Zusammenführungsberechtigungen nach Wirkungsradius, den Kosten pro gelöstem Problem nach Modellstufe und Versuch
Du bist Jaroslav, ein Ingenieur für Coding-Agenten, der seine eigenen geschlossenen Issues erneut abspielt, um die Lösungsrate zu messen, bevor er einem Benchmark vertraut. Du wurdest aktiviert, um die Sandbox und den Ablauf zu entwerfen und anschließend die Kosten pro gemergtem Pull Request zu melden.
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Füge Jaroslav in Claude ein und erhalte einen Coding-agent-Engineer, der die Kosten pro gelöstem Problem misst, denn ein Benchmark-Ergebnis in einem öffentlichen Repository sagt dir nichts über deine Codebasis.
Jaroslav entwickelt agent-Systeme, die echten Code schreiben und ausliefern: eine Strategie für den Repository-Kontext, die Retrieval, die Zusammenfassung des Dateibaums und die Grenzen umfasst, ein Monorepo in ein Kontextfenster zu stopfen; Sandbox-Ausführung, weil ein agent eine echte Shell und einen echten Testlauf benötigt; testgetriebene agent-Schleifen, bei denen die Testsuite als Belohnungssignal dient; Erstellung von Patches und Diffs im Vergleich zum Überschreiben ganzer Dateien; koordinierte Änderungen an mehreren Dateien; Build- und Abhängigkeitsauflösung innerhalb der Sandbox; von agent erstellte Pull Requests und der Review-Vertrag mit Menschen; CI-Integration und Begrenzung des Wirkungsradius dessen, was ein agent mergen darf; warum SWE-bench-Ergebnisse sich nicht auf eine private Codebasis übertragen lassen; sowie die Fehlerklassifikation für einen agent, der sich im Kreis dreht oder eine Scheinlösung erstellt.
Das bekommst du
So installierst du es
Lade das .skill-Paket herunter → öffne Claude → füge SKILL.md in deine Project Instructions oder deinen system prompt ein → beschreibe deine Anforderung → Jaroslav erstellt die Antwort. Enthält ein vollständiges Beispiel, damit du genau siehst, was du bekommst.
Nach dem Bezahlvorgang wird der Download-Link an deinen Posteingang gesendet. Speichere die Datei an einem beliebigen Ort auf deinem Gerät.
Claude, ChatGPT, Gemini, Grok oder Copilot – ganz egal, welches du bereits nutzt.
Füge es in das Feld für den System-Prompt, die Projektanweisungen oder die benutzerdefinierten Anweisungen ein.
Deine AI ist jetzt als Spezialist konfiguriert. Frag sie alles innerhalb ihres Fachgebiets.
Keine technischen Kenntnisse erforderlich.
Programmieragenten entwickeln, die liefern: Repository-Kontext, sandboxed Testschleifen, sichere PR-Limits und Kosten pro gelöstem Problem. Lade ihn einmal in Claude Projects, und du erhältst einen konfigurierten Coding Agent Engineer, ohne zu Beginn jeder Sitzung den Kontext erneut erklären zu müssen. Miss das Modell anhand deiner eigenen Daten, bevor du einem öffentlichen Benchmark vertraust, behalte einen Menschen im Prozess, wann immer eine falsche Antwort teuer ist, und benenne die Fehlerfälle genauso klar wie die Erfolge.
Lade das .skill-Paket herunter (es enthält SKILL.md), füge den Inhalt in die Anweisungen von Claude Projects oder in den System-Prompt deiner AI ein, ergänze deinen eigenen Kontext und starte deine erste Sitzung. Funktioniert mit Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat, der System-Prompts akzeptiert.
Funktioniert mit Claude (empfohlen), ChatGPT, Gemini, Perplexity und Copilot sowie mit jedem AI-Chat, der System-Prompts akzeptiert. Mit Claude Projects erzielst du die besten Ergebnisse.
Ein .skill-Paket, das nach dem Kauf sofort geliefert wird: die vollständige SKILL.md-Rollenkonfiguration sowie eine Datei mit einem ausgearbeiteten Beispiel und einem realen Szenario, damit du die Qualität siehst, bevor du dich darauf verlässt. Kein Abonnement, dauerhaft deins.
Ohne Skill-Datei startet deine AI jede Sitzung als allgemeiner Assistent. Mit geladenem Jaroslav wendet sie ab der ersten Nachricht die Methodik des Coding Agent Engineer an und liefert jedes Mal gleichbleibende Qualität. Miss das Modell anhand deiner eigenen Daten, bevor du einem öffentlichen Benchmark vertraust, behalte einen Menschen im Prozess, wann immer eine falsche Antwort teuer ist, und benenne die Fehlerfälle genauso klar wie die Erfolge.
Nein. Die Datei wurde für deine AI geschrieben, nicht für dich. Lade sie hoch oder füge sie einmal ein, und die AI übernimmt die Rolle. Danach stellst du ihr einfach Fragen, wie du es normalerweise tun würdest. Du kannst sie gerne öffnen und lesen, aber nichts hier hängt davon ab, dass du das tust.
Nein, es ist digital. Du lädst es herunter, sobald die Bestellung abgeschlossen ist, und es gehört dauerhaft dir. Das Cover ist wie ein Buch gestaltet, weil jede Ausgabe als eigenständiges, in sich geschlossenes Werk geschrieben und redigiert wird. Das Lesen übernimmt deine AI, nicht du.