Master-Prompts & KI-Grenze

Ja: Der Client erhält die Prompt-Editor-Prompts

Die Master-Prompts sind ausdrücklich Teil des MCP-Vertrags. Der Client muss sie nicht kennen, bevor er sich verbindet, und sie müssen nicht in jede Nutzeranfrage kopiert werden.

Beim verpflichtenden ersten Aufruf von confbuild_start_design_session baut der Server ein versioniertes promptBundle. Es enthält die für Codex beziehungsweise Claude wirksame Tabellen-Prompt-Fassung, die passende Domänenerweiterung und einen MCP-Agentenvertrag. Der Client liest dieses Bundle und verwendet es als Modellierungswissen für die laufende Session.

Wichtig: „Der Server liefert einen Prompt“ bedeutet nicht „der Server ruft eine KI auf“. Das Bundle besteht aus lokal gelesenen und reproduzierbar exportierten Textressourcen. Erst Codex, Claude oder ein anderer MCP-Client interpretiert diese Texte mit seinem eigenen Modell.

Inhalt des Prompt-Bundles

Bestandteil Zweck
MCP-Agentenvertrag Legt fest, dass der Client plant, Sheets erzeugt, Tools aufruft und Screenshots analysiert.
Effektiver Tabellen-Prompt Wird direkt aus der im Prompt-Editor verwendeten SystemPrompt-Logik für OpenAI/Codex oder Claude exportiert.
Profil-Erweiterung Ergänzt Regeln und Beispiele für building, machine, 3dprint oder generic.
Domänen-Overlay Liefert zusätzliche deterministische MCP-Regeln für die gewählte Modellklasse.
Optionale Spezialressourcen Komponenten-, Baugruppen-, Analyse- und Fehlerkorrektur-Prompts für komplexere Fälle.
Hashes und Manifest Machen Herkunft und Version jedes Abschnitts überprüfbar.

Die Profile werden aus der Anfrage deterministisch erkannt oder vom Client explizit gesetzt:

  • building: Häuser, Räume, Hallen, Dächer und Architektur
  • machine: Maschinen, Fördertechnik, Getriebe, Vorrichtungen und Anlagen
  • 3dprint: druckbare Bauteile, FDM/FFF, SLA, SLS und MJF
  • generic: Produkte oder Modelle ohne spezialisierte Zuordnung

Client-spezifische Fassung

client: codex erhält die OpenAI/Codex-orientierte Tabellen-Prompt-Fassung. client: claude erhält die Claude-Fassung. generic verwendet die allgemeine OpenAI-kompatible Basis.

Der Prompt-Editor enthält historische Anweisungen wie „nur JSON zurückgeben“ oder „keine Tools verwenden“. Im MCP-Workflow beziehen sich diese Regeln nur auf die intern erzeugte Sheet-Nutzlast. Der vorangestellte MCP-Agentenvertrag hat Vorrang: Der Client gibt das JSON nicht an den Nutzer aus, sondern überträgt es über die Edit-Tools an confBuild.

Drei Detailstufen

promptDetail Inhalt Geeignet für
manifest Metadaten, Abschnitte und Hashes ohne vollständigen Bundle-Text Inspektion, Cache- und Versionsprüfung
essential Agentenvertrag, effektiver Tabellen-Prompt und passendes Profil Standard für fast alle Modellieraufgaben
full Zusätzlich Komponenten-, Baugruppen- und Review-Prompts Komplexe Baugruppen oder fehlende Spezialregeln

essential hält den Kontext und damit die Clientkosten klein. Einzelne optionale Ressourcen kann der Client später gezielt lesen, anstatt vorsorglich alles zu laden.

Verfügbare Prompt-Ressourcen

confbuild_list_prompt_resources listet URI, MIME-Typ, Zeichenanzahl und SHA-256-Hash. Zu den wichtigsten Ressourcen gehören:

confbuild://prompts/agent-contract
confbuild://prompts/prompt-editor/openai-table
confbuild://prompts/prompt-editor/claude-table
confbuild://prompts/prompt-editor/profile/building
confbuild://prompts/prompt-editor/profile/machine
confbuild://prompts/prompt-editor/profile/3dprint
confbuild://prompts/prompt-editor/agent-analysis
confbuild://prompts/prompt-editor/agent-apply-fixes
confbuild://prompts/component-mode
confbuild://prompts/assembly-mode
confbuild://schema/workbook

Für Fehlersuche sind außerdem die Master- und Extension-Quellen als lokale MCP-Ressourcen verfügbar. Im normalen Betrieb sollte der Client die exportierte wirksame Fassung verwenden, nicht die TypeScript-Quellen neu interpretieren.

Woher die Prompts stammen

Die effektiven Prompt-Artefakte werden reproduzierbar aus denselben Quellen exportiert, die der confBuild Prompt-Editor verwendet. Dadurch gibt es keine manuell gepflegte, schnell veraltende MCP-Kopie der Master-Prompt.

Der Export erzeugt unter anderem:

  • OpenAI- und Claude-Tabellen-Prompts;
  • Action-Object-Prompts;
  • Analyse- und Apply-Fixes-Prompts des Agentenmodus;
  • Profil-Erweiterungen für Gebäude, Maschinen und 3D-Druck;
  • Routing- und Artefakt-Manifeste mit Hashes.

Wenn sich die Laufzeit-Prompts ändern, muss der Export im selben Änderungssatz aktualisiert werden:

npm run mcp:confbuild:prompts
npm run mcp:confbuild:test

Der Test schlägt fehl, wenn die generierten Artefakte nicht mehr zu den Prompt-Editor-Quellen passen.

Wer welche KI-Arbeit erledigt

Aufgabe Verantwortlich
Nutzerabsicht verstehen MCP-Client
Modell in Sheets zerlegen MCP-Client
Formeln und Geometriedaten erzeugen MCP-Client
Tool-Aufrufe und Iterationen planen MCP-Client
Prompttexte und Regeln bereitstellen MCP-Server
Sheet-Patches anwenden und validieren MCP-Server
confBuild-Projekt speichern MCP-Server + Firebase unter Nutzerrechten
Browser öffnen und PNGs erfassen MCP-Server
Screenshots interpretieren MCP-Client
Fachliche Freigabe Verantwortlicher Mensch

Kostenrealität

Der MCP-Server erzeugt keine zusätzliche LLM-Anfrage an confBuild oder einen Modellanbieter. Trotzdem können Kosten entstehen durch:

  • den verwendeten Codex-/Claude-Tarif oder dessen API-Nutzung;
  • normale Firebase-, Netzwerk- oder Browserinfrastruktur;
  • besonders lange Client-Kontexte und viele visuelle Iterationen.

Kosten sinken durch promptDetail: essential, gefilterte Sheet-Lesezugriffe, lokalisierte Patches und zielgerichtete Screenshot-Iterationen. Weniger Prompttext darf jedoch nicht dazu führen, dass ein zu ersetzendes Sheet nur unvollständig gelesen wird.

Nächster Schritt

Im Browser- und Screenshot-Loop sehen Sie, wie der Client die visuelle KI-Arbeit übernimmt. Die genauen Prompt-Tools und Ressourcen sind in der Tool-Referenz zusammengefasst.

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